Een vragenlijst met 11 items voor screening op AF, HF en CAD in eerstelijnszorg

Introductie en methoden

Er is aangetoond dat met proactieve screening onherkende CVD opgespoord kan worden bij risicopatiënten. Daarmee kunnen CV events of progressie naar ernstigere CVD voorkomen worden. Bijvoorbeeld, een trial in eerstelijnszorgpatiënten detecteerde met screening meer AF gevallen dan met standaardbehandeling [1]. Screening kan nog gunstiger zijn bij patiënten met COPD en T2DM, zoals blijkt uit studies waarin HF werd gedetecteerd bij eerstelijnszorgpatiënten met COPD en T2DM [2, 3] en studies waarin CAD werd gedetecteerd bij diabetespatiënten en langdurige rokers met en zonder COPD [4, 5]. Echter, eerstelijnszorgpatiënten met COPD en T2DM worden over het algemeen niet gescreend op CVD-symptomen tijdens check-ups.

Deze studie evalueerde de diagnostische waarde van symptomen voor de detectie van onherkende AF, HF en CAD in een algemene volwassen populatie en valideerde dit diagnostische model bij patiënten met COPD en/of T2DM. Daartoe werden gegevens gebruikt uit de populatie-gebaseerde Lifelines cohortstudie [6], bestaande uit baseline-vragenlijstitems over symptomen en gezondheidsgerelateerde kwaliteit van leven van deelnemers (n=100311) van ≥40 jaar en woonachtig in Nederland. Drie multivariabele analyses werden uitgevoerd voor uitkomsten van onherkend AF, onherkend HF en onherkende CAD. Onherkend AF werd gediagnosticeerd als AF gedetecteerd werd op baseline ECG van deelnemers, maar eerder gediagnosticeerde AF afwezig was. Onherkend HF werd gediagnosticeerd als deelnemers zelf geen HF rapporteerden bij baseline, maar wel nieuw herkend HF rapporteerden in de eerste follow-up vragenlijst. Onherkende CAD werd gediagnosticeerd als deelnemers geen eerdere MI, PCI of coronaire bypassoperatie (CABG) rapporteerden bij baseline, maar wel nieuwe MI, PCI of CABG rapporteerden in de eerste follow-up vragenlijst, of als er bewijs was van eerdere MI op hun baseline ECG. Voorspellende variabelen en scores uit de drie afzonderlijke modellen werden ook gecombineerd tot één diagnostisch model, waaruit een corresponderende vragenlijst van 11 items afgeleid werd voor de gelijktijdige screening van alle drie de uitkomsten.

Belangrijkste resultaten

• Onherkende CVD werd gediagnosticeerd bij 1,3% van de deelnemers (n=1325), waarvan 0,1% onherkend AF (n=131), 0,6% onherkend HF (n=599) en 0,7% onherkende CAD (n=687) had.

• Naast leeftijd, geslacht en BMI werden de volgende onafhankelijke voorspellende variabelen gevonden: hartkloppingen voor onherkend AF (c-statistiek 0,899 [95%CI: 0,871-0,927]); hartkloppingen, pijn op de borst, kortademigheid, inspanningsintolerantie, gezondheidsgerelateerde stress en verwachte verslechtering van de gezondheid voor onherkend HF (c-statistiek 0,818 [95%CI: 0,800-0,836]); en roken, pijn op de borst, inspanningsintolerantie en claudicatio voor onherkende CAD (c-statistiek 0,710 [95%CI: 0,690- 0.730]).

• Het gecombineerde diagnostische model had een area under the curve (AUC) van 0,752 (95%CI: 0,737-0,766) voor de detectie van het samengestelde eindpunt van onherkende AF, HF en/of CAD bij deelnemers uit de totale populatie.

• Het gecombineerde diagnostische model werd gevalideerd bij deelnemers met COPD en/of T2DM en resulteerde in een AUC van 0,753 (95%CI: 0,729-0,776). De AUC was 0,757 (95%CI: 0,734-0,781) als de deelnemers met COPD geen punten kregen voor kortademigheid.

Conclusie

Referenties

Vind dit artikel online op Prev Med