Seit Jahrzehnten verlassen sich Ärzte auf Hilfsmittel wie den ASCVD-Risikorechner, um die Wahrscheinlichkeit von kardiovaskulären Ereignissen vorherzusagen. Diese Hilfsmittel sind zu einem festen Bestandteil der klinischen Praxis geworden und dienen als Entscheidungshilfe für alles, von der Statintherapie bis hin zu Lebensstilinterventionen.
Viele Ärzte halten die vorhandenen Tools für nützlich, aber begrenzt. „Ich verwende den ASCVD-Risiko-Rechner… aber er kann das Risiko je nach den verschiedenen Faktoren über- oder unterschätzen“, berichtet ein Allgemeinmediziner auf Sermo. Hier kommt die neue Innovation ins Spiel. Die American Heart Association (AHA) hat vor kurzem PREVENT (Predicting Risk of cardiovascular Events) entwickelt, ein neues Instrument zur Risikobewertung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen, das genauere Vorhersagen ermöglicht. Durch die Einbeziehung aktualisierter Daten und neuer Variablen soll PREVENT die Unzulänglichkeiten seiner Vorgängerversionen beheben.
Warum die kardiovaskuläre Risikovorhersage ein Update braucht
Die Pooled Cohort Equations (PCEs), gemeinhin als ASCVD-Risikorechner bekannt, waren ein bedeutender Fortschritt, als sie 2013 eingeführt wurden. Sie fassen die wichtigsten Risikofaktoren für Herz-Kreislauf-Erkrankungen – wie Alter, Cholesterinspiegel, Blutdruck und Raucherstatus – in einem einzigen Risikoscore für Herz-Kreislauf-Erkrankungen zusammen. Dieser Score hilft Ärzten und Patienten, das 10-Jahres-Risiko eines Patienten für ein schweres kardiovaskuläres Ereignis zu verstehen.
Während der ASCVD-Risikorechner die „erste Wahl in der Allgemeinmedizin“ ist, wie es ein Arzt für Allgemeinmedizin auf Sermo ausdrückt, weisen andere Mitglieder der Sermo-Community auf seine Grenzen hin, ebenso wie auf ähnliche Instrumente wie den Framingham-Risikoscore. In einer Umfrage unter den Sermo-Mitgliedern sagten 58%, dass die bestehenden Risikorechner nur einigermaßen effektiv sind, 22%, dass sie sehr effektiv sind, und 11% stimmten dafür, dass sie nicht sehr effektiv sind, da viele Fälle übersehen oder überschätzt werden.
Zum einen sind die Daten, die zur Entwicklung dieser Gleichungen verwendet wurden, inzwischen mehrere Jahrzehnte alt. „Solche Vorhersagemodelle sind immer rückwärtsgewandt“, meint
Es stimmt, dass die Demografie, der Lebensstil und die Umwelteinflüsse der heutigen Patientenpopulationen sich von denen der Kohorten unterscheiden, die zur Erstellung der ursprünglichen Modelle verwendet wurden. Von den befragten Sermo-Mitgliedern gaben 15 % an, dass sie der Meinung sind, dass veraltete Daten die größte Einschränkung der aktuellen kardiovaskulären Risikobewertung darstellen.
Das bedeutet, dass das Instrument das kardiovaskuläre Krankheitsrisiko eines heute 45-jährigen Patienten, dessen Lebensstil und metabolisches Gesundheitsprofil sich deutlich von dem eines 45-Jährigen in den 1990er Jahren unterscheidet, möglicherweise nicht genau erfasst. Das PREVENT-Modell hingegen berücksichtigt aktuellere Daten und bezieht Nierenerkrankungen und den Index der sozialen Benachteiligung (SDI) als Risikofaktoren mit ein. Außerdem wird die Ethnie bei der Berechnung nicht berücksichtigt, um eine gerechtere und biologisch fundierte Bewertung zu erreichen.
Außerdem lassen die etablierten Modelle möglicherweise bestimmte Faktoren aus, die für die Risikovorhersage nützlich sein könnten. „Soziologische Entwicklungen führen dazu, dass wir neue Parameter berücksichtigen, die die Prognose von Herz-Kreislauf-Erkrankungen beeinflussen könnten und die derzeit nicht berücksichtigt werden“, schreibt
Ein Facharzt für Gastroenterologie und Innere Medizin äußert ebenfalls Vorbehalte: „Ich habe den ASCVD-Rechner immer als Hilfsmittel für die Entscheidungsfindung verwendet, aber ich habe immer geglaubt, dass er das Risiko bei jungen Patienten und bei Patienten mit anderen Erkrankungen, die mit chronischen Entzündungen und einem erhöhten CVD-Risiko verbunden sind, wie z.B. Patienten, die mit HIV oder Autoimmunerkrankungen wie rheumatoider Arthritis leben, unterstreicht.“
Die am häufigsten gewählte Umfrageantwort (39 %) besagt, dass die größte Einschränkung der aktuellen Risikorechner ihre begrenzte Genauigkeit in verschiedenen Bevölkerungsgruppen ist. Die ursprünglichen Datensätze bestanden überwiegend aus weißen und schwarzen Personen. Das bedeutet, dass der Risikoscore für kardiovaskuläre Erkrankungen für Patienten mit hispanischem, asiatischem oder anderem ethnischen Hintergrund weniger zuverlässig sein könnte.
Neben den Datenbeschränkungen haben die Risikovorhersagemodelle auch praktische Probleme. Ineffiziente Arbeitsabläufe können die konsequente Nutzung dieser Tools behindern, wie 26 % der Umfrageteilnehmer betonten. Wenn ein Risikorechner für kardiovaskuläre Erkrankungen nicht nahtlos in die elektronische Patientenakte (EPA) integriert ist, kommt für den Arzt eine weitere Aufgabe hinzu, die er im Anschluss an einen Patientenbesuch erledigen muss.
Schließlich glauben 13% der Umfrageteilnehmer, dass die größte Einschränkung der Rechner darin besteht, dass die Patienten ihre Ergebnisse nicht immer verstehen – oder darauf reagieren. Ein 10-Jahres-Risiko von 8 % mag klinisch bedeutsam sein, aber für einen Patienten kann dies ein abstraktes Konzept sein. Damit Prävention wirksam ist, müssen die Patienten ihr persönliches Risiko begreifen und zum Handeln motiviert werden.
Gerechtigkeit und Akzeptanz: Würden bessere Instrumente für kardiovaskuläre Risiken einen Unterschied machen?
Die Mitglieder von Sermo befürworten im Allgemeinen die Einführung neuer Prognosemodelle, die für eine verbesserte Genauigkeit in unterschiedlichen Bevölkerungsgruppen entwickelt wurden. In einer Umfrage gaben 31% an, dass sie „auf jeden Fall“ daran interessiert wären, und weitere 46% sagten, dass sie daran interessiert wären, vorausgesetzt, dass die Tools eine von Experten begutachtete Validierung haben.
Mit der Auslassung der Ethnie im PREVENT-Rechner sollte ein gerechteres Modell geschaffen werden. Die Ethnie ist ein soziales Konstrukt, kein biologisches, und ihre Verwendung in Risikorechnern wurde kritisiert, weil sie gesundheitliche Ungleichheiten aufrechterhält. Durch die Ersetzung der Ethnie durch den Index der sozialen Benachteiligung – ein Maß für die Benachteiligung auf Nachbarschaftsebene – soll das neue Instrument die sozioökonomischen und umweltbedingten Faktoren erfassen, die die Gesundheitsergebnisse wirklich beeinflussen, so die AHA.
Einige Sermo-Mitglieder befürworten die Annahme eines neuen Tools, das die Vorhersage für unterversorgte Gruppen verbessert, während andere Vorbehalte haben. „Gleichberechtigung ist großartig, aber ich würde auch das beste Werkzeug für die Aufgabe wollen, unabhängig von Ethnie“, kommentiert ein Krankenhausarzt.
In einer Umfrage gaben 45% an, dass sie persönlich das Tool abhängig von den Kosten und dem Schulungsbedarf übernehmen würden. 31% sagten, dass sie das Tool übernehmen würden – in dem Glauben, dass Gerechtigkeit die Innovation vorantreiben sollte – aber 13% sagten, dass sie das nicht tun würden, da sie universelle Tools mit breiter Validierung bevorzugen. „Es wäre nützlich, zu zeigen, dass die Berechnung dieses Risikos zu einer geringeren Morbidität und Mortalität führt“, so ein Hausarzt.
Ein Internist schlug vor, dass das beste Instrument eine Aktualisierung bestehender Modelle oder eine Reihe von Instrumenten sein könnte, die für bestimmte demografische Gruppen geeignet sind: „Diese Instrumente müssen sich weiterentwickeln, damit sie global angewandt werden können, oder vielleicht sollten wir das für unsere spezielle Patientengruppe am besten geeignete verwenden.“
Integration, KI und die Zukunft der Vorhersage
Die Ärzte auf Sermo haben die Qualitäten diskutiert, die sie sich von Prognosetools für die Zukunft wünschen. Zum Beispiel würde die Integration der elektronischen Patientenakte die Nutzung dieser Maßnahmen durch die Ärzte stark verbessern“, so ein Psychiater aus der Gemeinschaft. Wenn ein neues Tool direkt in bestehende Arbeitsabläufe integriert werden kann und automatisch relevante Daten aus der Patientenakte abruft, beseitigt es eine erhebliche Hürde für die Nutzung.
Der Bereich der Vorhersage von Herz-Kreislauf-Erkrankungen steht vor einer weiteren Entwicklung, die weitgehend durch künstliche Intelligenz vorangetrieben wird . „Neue Prognosetools, die auf KI, Bildgebung und genetischen Daten basieren, könnten die Genauigkeit über die traditionellen Rechner wie Framingham oder ASCVD hinaus verbessern“, meint ein Gefäßchirurg auf Sermo. „Sie können mehr Variablen integrieren, subtile Muster erkennen und Risikoschätzungen personalisieren, insbesondere für jüngere Patienten oder solche mit grenzwertigen Risikofaktoren.“ Ein Arzt für Innere Medizin schließt sich diesem Optimismus an: „KI kann eine enorme Hilfe sein.“
Der Aufstieg der KI im Gesundheitswesen bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich. Ein „Blackbox“-KI-Modell, das eine Risikobewertung ohne eine klare Erläuterung der Gründe liefert, wird von den Ärzten möglicherweise nicht als vertrauenswürdig angesehen und kann den Patienten nicht leicht vermittelt werden.
Wichtigste Erkenntnisse
Die Landschaft der Risikovorhersage für Herz-Kreislauf-Erkrankungen entwickelt sich weiter. Während etablierte Instrumente wie der ASCVD-Risiko-Rechner nach wie vor weit verbreitet sind, zeigen die Sermo-Mitglieder einen starken Appetit auf Innovation. Die meisten Ärzte sind offen für neue Modelle wie PREVENT, aber ihr Enthusiasmus wird durch Vorsicht gedämpft. Sie wünschen sich eine solide, von Experten begutachtete Validierung, eine nahtlose Integration in ihre täglichen Arbeitsabläufe und klare Beweise dafür, dass diese neuen Instrumente zu besseren und gerechteren Ergebnissen für die Patienten führen.
Der Weg zu einer genaueren und gerechteren Vorhersage von Herz-Kreislauf-Erkrankungen ist noch nicht abgeschlossen, und die Stimme der praktizierenden Ärzte ist entscheidend für die Gestaltung der Zukunft. Die Mitglieder von Sermo diskutieren aktiv über die Zukunft der kardiovaskulären Risikobewertung sowie über andere aktuelle Entwicklungen im Gesundheitswesen. Melden Sie sich kostenlos an, um sich mit einer Gemeinschaft von mehr als einer Million verifizierten Ärzten zu vernetzen und Ihre einzigartige Perspektive zu Themen wie diesen zu teilen.
