Welke factoren voorspellen het optreden van HF bij patiënten met DM2?

Introductie en methoden

Achtergrond

Om het risico op het ontwikkelen van HF te voorspellen bij patiënten met DM2, is een aantal risicoscores ontwikkeld [1-5]. Deze risicoscores bevatten echter verschillende voorspellers, waarvan sommige niet direct beschikbaar zijn in de dagelijkse klinische praktijk, zoals aanvullende ECG-parameters.

Doel van de studie

Het doel van de studie was het identificeren van voorspellende markers voor het optreden van HF bij DM2-patiënten met een hoog risico op cardiovasculaire events, onder wie patiënten die behandeld werden met een SGLT2-remmer, het creëren van een nauwkeurig en klinisch toepasbaar voorspellingsmodel voor het optreden van HF op basis van routinematig gemeten variabelen en het bieden van een webgebaseerde risicovoorspellingsmachine om het klinische gebruik van het model te vereenvoudigen.

Methoden

Om een afleidingsmodel voor nieuw gediagnosticeerd HF op te kunnen stellen, gebruikten de auteurs gegevens van de ALTITUDE-studie (Aliskiren Trial in Type 2 Diabetes Using Cardiorenal Endpoints). Deze multicentrische, dubbelblinde, placebogecontroleerde fase 3-RCT met parallelle groepen omvatte 8561 DM2-patiënten met aanwijzingen voor albuminurie of HVZ [6]. In de huidige analyse werden 5081 patiënten met een NT-proBNP-meting bij aanvang van de studie en zonder voorgeschiedenis van HF geïncludeerd.

Het voorspellingsmodel voor nieuw gediagnosticeerd HF werd extern gevalideerd in de placeboarm van de CANVAS-studie (Canagliflozin Cardiovascular Assessment Study) (n=4330), een dubbelblinde, placebogecontroleerde fase 3-RCT waaraan patiënten deelnamen met onvoldoende gereguleerde DM2 (HbA1c: 53-91 mmol/mol) en symptomatische ASCVD of een hoog HVZ-risico [7]. In deze analyse werden 994 placebobehandelde patiënten met een NT-proBNP-baselinemeting en zonder HF-voorgeschiedenis geïncludeerd.

Om de hypothese te testen dat het voorspellingsmodel zijn voorspellende vermogen behoudt bij hoogrisicopatiënten na behandeling met canagliflozine, werd de prestatie van het voorspellingsmodel ook geëvalueerd bij 1668 patiënten die waren gerandomiseerd naar de behandelarm van de CANVAS-studie, bij studieaanvang en 1 jaar na behandeling met canagliflozine. Naast een NT-proBNP-baselinemeting en geen HF-voorgeschiedenis, hadden deze patiënten geen HF-ziekenhuisopname na 1 jaar follow-up.

Uitkomstmaat

De uitkomstmaat was nieuw gediagnosticeerd HF, gedefinieerd als een vastgelegde, niet-geplande, eerste ziekenhuisopname voor HF.

Belangrijkste resultaten

Interne en externe validatie van voorspellingsmodel

• In het ALTITUDE-cohort werden de volgende variabelen geïdentificeerd als onafhankelijke voorspellers van nieuw gediagnosticeerd HF: een hogere log NT-proBNP-waarde, hogere log urine-albumine/creatinine-ratio, hogere BMI, hogere log HbA1c-waarde, hogere log TnT-waarde, hogere leeftijd, gebruik van calciumkanaalblokkers, en een lagere hematocrietwaarde.
• In een multivariabelenmodel was de sterkste voorspeller van ziekenhuisopname voor nieuw gediagnosticeerd HF de NT-proBNP-waarde (HR per SD-stijging van log-NT-proBNP: 2,58; 95%BI: 2,19-3,04; P<0,001).
• Dit model had een goed discriminerend vermogen (C-statistiek: 0,828; 95%BI: 0,801-0,855). Interne validatie van het model liet een C-statistiek van 0,822 zien, met adequate kalibratie over de tertielen van het voorspelde risico (χ²: 4,953; P=0,084).
• Externe validatie in de placeboarm van de CANVAS-studie toonde een C-statistiek van 0,800, met adequate kalibratie over de tertielen van het voorspelde risico (χ²: 1,446; P=0,485).

Risicoscore-formule

• De auteurs ontwikkelden een risicoscore-formule voor het berekenen van een gewogen score voor de voorspelling van het optreden van HF. Deze formule omvatte de volgende variabelen: leeftijd, BMI, gebruik van een calciumkanaalblokker, urine-albumine/creatinine-ratio, HbA1c, hematocriet, hs-TnT en NT-proBNP. De risicoscore-calculator is beschikbaar op https://groningencardiology.shinyapps.io/shiny_app.
• In het ALTITUDE-cohort was het optimale afkappunt voor het identificeren van patiënten met het hoogste risico op het optreden van HF 9,29 (sensitiviteit: 0,78; specificiteit: 0,72). Toen dit afkappunt werd toegepast op de CANVAS placebopopulatie, was de sensitiviteit 0,96 en de specificiteit 0,30.

Prestatie van voorspellingsmodel na behandeling met canagliflozine

• De NT-proBNP-waarde, TnT-waarde en BMI waren significante en onafhankelijke voorspellers van nieuw gediagnosticeerd HF in het ALTITUDE-cohort en de CANVAS-behandelarm (alle P<0,05).
• Bij studieaanvang was de C-statistiek in deze populatie 0,838 (95%BI: 0,793-0,883) en deze steeg naar 0,847 (95%BI: 0,792-0,902) 1 jaar na behandeling met canagliflozine (P voor verschil<0,001).

Conclusie

Referenties

Ga naar de risicoscore-calculator