Pentru a identifica tiparele de simptome și semne de insuficiență cardiacă (IC), pe baza constatărilor colectate în mod obișnuit în practica clinică actuală.

simptome

Pentru a evalua valoarea diagnosticului diferitelor tipare.

Pentru a evalua rolul modelelor de clase latente variabile concomitente în diagnosticul IC.

Mesaje cheie

În acest studiu, într-un eșantion al populației generale, au fost identificate trei tipare: „IC simptomatică”, „semne de congestie” și „fără simptome și semne”.

Modelele au generat modificări relativ mici de la probabilitatea post-test la probabilitatea de anomalii cardiace. Cu toate acestea, modelele obținute au arătat o performanță diagnostică bună pentru excluderea valorilor ridicate ale peptidelor natriuretice de tip B.

Utilizarea variabilelor concomitente poate îmbunătăți valoarea de diagnostic a tiparelor de simptome și semne și, în consecință, poate îmbunătăți utilitatea simptomelor și semnelor pentru diagnostic și ca măsuri de rezultat.

Punctele tari și limitările acestui studiu

Pentru prima dată, după cunoștințele noastre, clasificarea HF obținută a integrat factori care au un impact mare asupra prevalenței simptomelor și semnelor sugestive ale IC. Modelul estimează creșterea sau scăderea probabilităților de clasă pentru indivizi în funcție de valorile variabilelor concomitente respective, contribuind la o creștere a discriminării și la o scădere a numărului de fals-negative și fals-pozitive.

Prevalența scăzută a cazurilor de IC avansate și severe este o limitare a acestui studiu și ar fi putut subestima capacitatea discriminativă a acestui set de simptome și semne.

Introducere

IC sistolică și IC cu ejecție normală a ventriculului stâng sunt foarte asemănătoare la pat, deși foarte diferite atunci când se iau în considerare structura și funcția cardiacă și răspunsul la terapie. Aproximativ jumătate dintre pacienții cu IC simptomatică au păstrat funcția sistolică a ventriculului stâng.17 IC cu funcție sistolică păstrată a fost mult timp în principal un diagnostic de excludere, dar cele mai recente linii directoare necesită dovezi ale disfuncției diastolice a ventriculului stâng18. a crescut în ultimii ani, 19 parțial ca o consecință a recunoașterii crescânde a importanței sale și a îmbunătățirii capacității de a o recunoaște. Până la un trecut recent, majoritatea studiilor clinice și epidemiologice au considerat doar IC cu disfuncție sistolică a ventriculului stâng și studii bazate pe comunitate sau serii consecutive de pacienți cu orice fel de IC sunt susceptibile să producă în prezent scenarii de raționament diagnostic și validitate care contrastează cu cohortele anterioare.

Obiectivele acestui studiu au fost identificarea tiparelor de simptome și semne de IC, pe baza constatărilor colectate în mod curent în practica clinică curentă, inclusiv variabile concomitente pentru a prezice apartenența tiparului; și pentru a evalua valoarea diagnosticului diferitelor tipare.

Metode

Proiectarea studiului și selectarea eșantionului

O probă de sânge venos de post peste noapte a fost extrasă cu probe de plasmă sau ser și utilizată pentru măsurarea peptidei natriuretice de tip B (BNP) folosind o analiză imunofluorimetrică disponibilă în comerț (Triage BNP Test, BIOSITE diagnostic, San Diego, California, SUA). O ecuație stabilită a fost utilizată pentru estimarea concentrației BNP în plasmă atunci când era disponibil doar serul. 23 Valori BNP au fost disponibile pentru 630 de participanți și, pentru analiză, au fost dihotomizate până la punctul limită 100 pg/ml, anterior stabilit pentru diagnosticul de HF.24

Dilatarea ventriculară stângă a fost luată în considerare atunci când diametrul ventricularului stâng diastolic final a fost mai mare de 58 mm la bărbați și 52 mm la femei, iar disfuncția sistolică a ventriculului stâng a fost definită printr-o fracție de ejecție sub 45%, evaluată prin metoda Simpson sau prin estimare vizuală. La 29 de subiecți (2,6%) nu a fost posibilă cuantificarea fracției de ejecție din cauza ferestrei acustice slabe.

Hipertrofia ventriculară stângă a fost definită ca indice de masă ventriculară stângă> 110 g/m 2 la femei și 125 g/m 2 la bărbați, iar dilatarea atriului stâng a fost definită ca indice de volum atrial stâng> 40 ml/m 2 .25 Au fost luate în considerare anomalii valvulare când este moderat sau sever. Disfuncția diastolică a fost definită în conformitate cu ghidurile Societății Europene de Cardiologie pentru IC cu ejecție normală a ventriculului stâng.18

analize statistice

Analiza latentă a clasei

Analiza de clasă latentă (ACV) este utilizată pentru a descoperi grupuri distincte de indivizi dintr-un eșantion (tipare), omogen în cadrul grupului, considerând că performanța unui individ într-un set de itemi este explicată de o variabilă latentă categorică cu clase K, de obicei numite „clase latente”. Interpretarea modelului se bazează de obicei pe profilurile articolelor din fiecare categorie, obținute din probabilitățile de aprobare a fiecărui răspuns articol, condiționată de apartenența la clasă.

În acest studiu, numărul de clase latente (tipare) a fost definit în conformitate cu criteriul informației bayesiene (BIC). Pornind de la o singură clasă și crescând o clasă la fiecare pas, cea mai bună soluție a fost identificată atunci când creșterea numărului de clase nu a dus la o scădere a BIC.

LCA a folosit 11 simptome și semne pentru a defini un sindrom sugestiv de IC sau important pentru diagnosticul diferențial, inclusiv dispnee, ortopnee, dispnee paroxistică nocturnă, oboseală, edem auto-perceput și confirmat clinic, reflux hepatojugular sau distensie venoasă jugulară, rate pulmonare, suflare cardiacă, semne trofice de insuficiență venoasă cronică și varice vizibile.

Selecția articolelor s-a bazat pe relevanța lor clinică pentru definirea IC și prevalența.1, 2, 18 Alte semne și simptome relevante, cum ar fi al treilea sunet cardiac (0,8%), ritmul cardiac mai mare de 120 bătăi/min (0,1%) și hepatomegalia (1,5%) nu a fost luată în considerare deoarece au apărut în mai puțin de 2% din eșantionul studiat.

În LCA, factorii despre care se știe că au un impact mare asupra prevalenței simptomelor și semnelor sugestive ale IC au fost folosiți ca variabile concomitente, și anume sexul, vârsta, educația, obezitatea (27,4%), diabetul (13%) și istoricul miocardului infarct (4%) sau HF (7,1%). Alte variabile concomitente relevante, și anume fumatul, consumul de alcool, hipertensiunea și istoricul bolilor valvulare nu au fost incluse deoarece nu au prezentat un efect semnificativ în modelele din acest eșantion.

În LCA, variabilele concomitente sunt covariabile luate în considerare în procesul de formare a claselor latente, prin regresia multinomială a claselor latente pe variabile concomitente, pentru a permite contribuții diferite ale itemilor pentru a defini clasele pentru diferite niveluri de concomitente.26

Toate modelele LCA au fost montate folosind MPlus (V.5.2; Muthen & Muthen, Los Angeles, California, SUA).

Valoarea de diagnostic a modelelor

Pentru a evalua valoarea diagnosticului tiparelor definite, am estimat raportul de probabilitate și valoarea predictivă a tiparelor de simptome și semne, cu și fără variabile concomitente, pentru a prezice prezența unei serii de rezultate, corespunzătoare structurii obiective a anomaliilor cardiace funcționale. după cum a fost evaluat prin ecocardiografie în repaus. Raportul de probabilitate măsoară raportul dintre prevalența fiecărui model la subiecții cu sau fără rezultat. Valoarea predictivă este probabilitatea posteriori a rezultatului, condiționată de tiparul clinic.

Valoarea de diagnostic a BNP ridicat (BNP≥100 pg/ml) a fost evaluată într-un subgrup al eșantionului de studiu cu BNP măsurat în sânge recoltat în momentul examinării clinice și ecocardiografice (n = 630). La subiecții netratați, o concentrație de BNP sub 100 pg/ml are o valoare predictivă negativă ridicată și face din IC un diagnostic puțin probabil.1

Rezultate

Modele de simptome și semne de IC

Bazându-se doar pe semne și simptome, creșterea valorilor probabilității jurnalului s-a nivelat atunci când a crescut de la două la trei, iar BIC a atins valoarea optimă la trei clase, susținând preferința pentru o soluție de trei clase. Includerea variabilelor concomitente a dus la o îmbunătățire (scădere) a valorilor BIC în toate modelele testate, iar modelul cu trei clase a fost din nou cea mai bună soluție conform BIC (tabelul 1).

Analiza latentă a claselor pentru simptome și semne ale insuficienței cardiace, cu și fără variabile concomitente (sex, vârstă, educație, obezitate, diabet zaharat și antecedente de infarct miocardic sau insuficiență cardiacă), la populația generală cu vârsta ≥ 45 de ani, Porto, Portugalia, 2006 –2008

Modelul final cu variabile concomitente avea următoarele profiluri de articole: clasa 1 avea probabilități mari pentru toate cele 11 articole (model simptomatic IC), clasa 2 avea probabilitate mare de supraîncărcare a volumului și probabilitate mai mică pentru respirație cu probleme (model de congestie) și clasa 3 a avut scăzut probabilități de aprobare pentru toate articolele (fără simptome și semne; tabelul 2).

Procentul marginal de subiecți cu fiecare simptom și semn în fiecare clasă latentă atribuită (model), cu și fără a include variabile concomitente (sex, vârstă, educație, obezitate, diabet și antecedente de infarct miocardic sau insuficiență cardiacă) pentru a prezice apartenența la clasă populație generală cu vârsta ≥45 de ani, Porto, Portugalia, 2006–2008

Proporția estimată a subiecților din clasele 1, 2 și 3 definite fără variabile concomitente a fost de 9,6%, 19,2% și 71,1%; la luarea în considerare a variabilelor concomitente, proporțiile estimate au fost de 10,1%, 27,8% și respectiv 62,1%. Atunci când se iau în considerare sexul, vârsta, educația, obezitatea, diabetul și antecedentele de infarct miocardic sau IC, discriminarea pentru a distinge o a treia clasă a crescut în principal ca urmare a reclasificării a aproximativ un sfert din participanții clasificați inițial ca non-cazuri în clasa 2, susținând importanța includerii variabilelor concomitente la evaluarea valorii simptomelor și semnelor IC.

Luând clasa 3 ca referință, clasa 1 a fost asociată pozitiv cu vârsta (OR = 1,07/an), obezitate (OR = 6), diabet (OR = 2,33) și antecedente de infarct miocardic sau IC (OR = 12,94) și asociată negativ cu sex masculin (OR = 0,11) și educație (OR = 0,80/an); clasa 2 a fost asociată pozitiv cu vârsta (OR = 1,12/an) și obezitatea (OR = 3,34). Toate aceste asociații au fost semnificative statistic (tabelul 2).

Valoarea diagnostic a tiparelor clinice

Prevalența disfuncției sistolice a ventriculului stâng și a dilatației ventriculare stângi a fost mai mică de 5%, prevalența disfuncției diastolice, a hipertrofiei ventriculare stângi și a dilatării atriale stângi a variat între 12% și 17%, boala valvulară a afectat 2,8% din probă și aproape 30% au prezentat oricare dintre anomaliile anterioare ale ecocardiogramei.

În general, rapoartele de probabilitate au arătat că modelele fără variabile concomitente au modificat prea puțin probabilitatea post-test a anomaliilor cardiace (minim 0,6 pentru modelul 3 și maxim 4,1 pentru modelul 1). Zona de sub curba caracteristicii de funcționare a receptorului (ROC) (ASC) pentru tiparele de simptome și semne pentru a prezice rezultatele luate în considerare a arătat o îmbunătățire generală a discriminării tiparelor de simptome și semne după utilizarea variabilelor concomitente, în mare parte în detrimentul raportului tiparul 3, a cărui valoare pentru excluderea HF a crescut (tabelul 3). Raporturile de probabilitate negative ale modelului 3 au fost mai bune decât fiecare simptom și semn.

Raportul de probabilitate și valoarea predictivă (%) a tiparelor de simptome și semne cu și fără variabile concomitente, pentru prezența parametrilor structurali și funcționali cardiaci obiectivi. Zona sub curba ROC pentru clasificarea cu și fără concomitenți

Modelul 1 este de trei ori mai probabil și modelul 3 este de cinci ori mai puțin probabil la subiecții cu BNP mai mare decât sub 100 pg/ml (tabelul 3), rezultând excluderea sigură a BNP ridicat în modelul 3 definit cu variabile concomitente.

Discuţie

În general, rapoartele de probabilitate au arătat că simptomele și tiparele de semne au generat doar modificări relativ mici de la probabilitatea de testare la probabilitatea post-test de anomalii cardiace. Acest lucru era de așteptat, având în vedere că multe dintre aceste anomalii sunt cunoscute ca fiind asimptomatice într-o proporție mare de pacienți pentru o lungă perioadă de timp, iar simptomele sunt nespecifice și este compatibil cu cuantificările anterioare ale valorii simptomelor și semnelor. valoare mică de diagnostic și o valoare ridicată pentru a exclude o valoare BNP ridicată, un biomarker stabilit pentru diagnosticul IC.

În tiparele cu variabile concomitente, clasa 1 a fost mai răspândită la femei, indivizi cu antecedente de infarct miocardic sau IC, indivizi diabetici și obezi, au crescut odată cu vârsta și au scăzut odată cu educația, în timp ce clasa 2 a crescut doar odată cu vârsta și obezitatea. Aceste asociații reflectă influența genului și educației asupra importanței subiective atribuite simptomelor, 15 probabil un efect psihosocial, în timp ce vârsta, obezitatea, diabetul și istoricul infarctului miocardic sau IC sunt asociate biologic cu scăderea funcției cardiace chiar și în stadii asimptomatice.

Rolul testării BNP este clar definit pentru diagnosticarea pacienților cu suspiciune de HF.32 Intinderea peretelui ventricular este determinantul major al concentrațiilor crescute de BNP și nivelurile de peptide au o precizie limitată în diferențierea IC cu disfuncție sistolică a ventriculului stâng sau cu fracție de ejecție conservată.33 sensibilitatea modelului cu variabile concomitente este susținută de prevalența practic nulă a BNP ridicat la subiecții clasificați ca fiind lipsiți de simptome și semne. Cu toate acestea, o proporție mare de participanți clasificați la clasele 1 și 2 încă nu aveau BNP peste 100 pg/ml, argumentând în favoarea existenței probabile a falsurilor pozitive în aceste modele.

Faptul că validarea prin comparație cu parametrii ecocardiografici și valorile BNP a fost efectuată utilizând același eșantion în care s-au potrivit modelele LCA este o limitare a acestui studiu. Cu toate acestea, toate datele clinice și ecocardiografice au fost colectate orbite unul față de celălalt și de valorile BNP, prevenind o corelație artificială ridicată între LCA și ambele anomalii cardiace și biomarker, datorită naturii subiective și dependente de observator a elementelor evaluate.

Dezvoltările viitoare ale acestei lucrări de cercetare vizează traducerea modelelor validate într-un scor de clasificare, utilizând o abordare pentru a face modele statistice complexe utile practicienilor și cercetătorilor, cum ar fi o riglă circulară 34 sau un sistem de puncte, 35 care a fost folosit de exemplu pentru a dezvolta a folosit scoruri de risc Framingham. Utilizarea acestui instrument va permite identificarea candidaților cu risc ridicat pentru IC care sunt susceptibili de a avea un randament substanțial de constatări pozitive atunci când sunt testați pentru măsuri obiective ale disfuncției cardiace în practica clinică, precum și pentru a exclude cu încredere IC la alții, orientându-se astfel investigația clinică în direcții alternative. Un astfel de instrument ar putea crește, de asemenea, discriminarea și scădea numărul de fals-negative și fals-pozitive în studiile epidemiologice asupra IC, în care subiecții sunt clasificați în funcție de un set de date colectate sistematic, fără viziunea integrată a unui clinician pentru a cântări întregul complex. poza unui caz.