Comparative Validation of ASCVD, Framingham Risk Score, Globorisk, and PREVENT for 10-Year Cardiovascular Risk Prediction in the UK Biobank

Resumo Técnico: Validação Comparativa de ASCVD, Framingham Risk Score, Globorisk e PREVENT no UK Biobank

Problema
A doença cardiovascular (DCV) continua a ser a principal causa de mortalidade global, necessitando de modelos de previsão de risco precisos para uma prevenção primária eficaz. Embora existam vários modelos — incluindo as equações de coorte agrupadas da Doença Cardiovascular Aterosclerótica (ASCVD), o Framingham Risk Score (FRS), o Globorisk e o recentemente introduzido modelo PREVENT — o seu desempenho varia significativamente entre diferentes populações. Os modelos tradicionais dependem frequentemente de variáveis de base estáticas e podem não generalizar bem para coortes contemporâneas e diversas. Especificamente, as discrepâncias no desempenho preditivo entre grupos demográficos (como mulheres e adultos mais velhos) e a falta de uma comparação sistemática de quatro vias, incluindo o novo modelo PREVENT, num grande coorte do Reino Unido, representam uma lacuna na evidência atual. Este estudo aborda a necessidade de avaliar a discriminação, calibração e utilidade clínica destes quatro modelos dentro da mesma população contemporânea do Reino Unido para informar a tomada de decisão clínica.

Metodologia
O estudo utilizou dados do UK Biobank, uma coorte populacional de grande escala. A coorte analítica consistiu em 183.124 participantes com idades entre 40 e 69 anos, isentos de doença cardiovascular ao início do estudo. Os participantes foram acompanhados por até 10 anos para identificar eventos cardiovasculares incidentes (enfarte myocardial fatal e não fatal e acidente vascular cerebral), definidos por códigos ICD-10.

Quatro modelos de previsão de risco foram aplicados utilizando variáveis clínicas de base:

1. ASCVD (2013 ACC/AHA): Utiliza equações específicas de sexo e raça, incluindo idade, sexo, pressão arterial sistólica, colesterol total e HDL, diabetes, tabagismo e estado de tratamento da pressão arterial.
2. FRS (2008 General CVD): Utiliza modelos de sobrevivência de Weibull específicos para o sexo, com variáveis semelhantes às do ASCVD, mas sem ajuste de raça.
3. Globorisk: Aplicado com coeficientes de calibração específicos do Reino Unido para ajustar a incidência nacional de doenças.
4. PREVENT (2023 AHA): Incorpora parâmetros metabólicos adicionais, incluindo a função renal (eGFR) e o uso de estatinas.

O desempenho dos modelos foi rigorosamente avaliado através de:

• Discriminação: Análise de Característica Operacional do Recetor (ROC) e Área Sob a Curva (AUC) com intervalos de confiança de 95%.
• Calibração: Comparação das probabilidades médias previstas contra as taxas de eventos observadas através de decis de risco.
• Métricas de Classificação: Sensibilidade, especificidade, Valor Preditivo Positivo (VPP) e Valor Preditivo Negativo (VPN) nos limiares ótimos determinados pelo Índice de Youden.
• Utilidade Clínica: Análise de Curva de Decisão (DCA) para avaliar o benefício clínico líquido através de limiares de decisão (1%–50%).
• Reclassificação: Melhoria da Reclassificação Líquida (NRI) num limiar de 7,5%.
• Estratificação: As análções foram estratificadas por sexo e grupo de idade (meia-idade ≤59 anos vs. adultos mais velhos >59 anos).

Resultos Principais

• Desempenho Geral: Ao longo do seguimento de 10 anos, foram registados 10.560 eventos incidentes (taxa de eventos de 5,8%). O ASCVD demonstrou a melhor discriminação global (AUC = 0,717), seguido de perto pelo FRS (AUC = 0,715). O PREVENT apresentou um desempenho intermédio (AUC = 0,668), enquanto o Globorisk exibiu a menor discriminação (AUC = 0,605).
• Calibração: O ASCVD apresentou a melhor calibração através dos estratos de risco. O FRS subestimou sistematicamente o risco, particularmente em níveis moderados a elevados. O PREVENT sobrestimou o risco em níveis intermédios, enquanto o Globorisk divergiu progressivamente em limiares de risco mais elevados.
• Achados Estratificados por Sexo: Entre as mulheres, o ASCVD (AUC = 0,709) e o PREVENT (AUC = 0,701) apresentaram desempenhos comparáveis, com o PREVENT demonstrando maior sensibilidade (66,5% vs. 38,2% para o ASCVD). Entre os homens, todos os modelos mostraram AUCs mais baixas (0,647–0,677), com o FRS exibindo a maior sensibilidade, mas a menor especificidade (32,4%).
• Achados Estratificados por Idade: O desempenho discriminativo diminuiu significamente em adultos mais velhos (>59 anos) em todos os modelos. O ASCVD e o FRS caíram para AUCs de ~0,65, enquanto o Globorisk se aproximou de uma discriminação quase aleatória (AUC = 0,527).
• Utilidade Clínica (DCA): O ASCVD proporcionou o maior benefício clínico líquido através da maior gama de limiares clinicamente relevantes (aproximadamente 5–20%). O FRS mostrou um benefício líquido negativo em limiares intermédios (8–25%), sugerindo um potencial dano líquido pela sua aplicação neste intervalo.
• Reclassificação (NRI): Nenhum modelo demonstrou um NRI positivo consistente de forma global sobre os outros no limiar de 7,5%. No entanto, o PREVENT mostrou um NRI de "Não Evento" positivo em relação ao FRS, indicando uma melhor reclassificação de indivíduos de baixo risco para baixo.

Principais Contribuições
Este estudo fornece uma validação comparativa sistemática de quatro modelos de risco de DCV através de uma única e contemporânea coorte do Reino Unido. As suas principais contribuições incluem:

1. Comparação Direta: É o primeiro estudo a comparar simultaneamente o ASCVD, FRS, Globorisk e o recém-introduzido modelo PREVENT utilizando dados e definições de desfecho idênticos.
2. Avaliação Abrangente: A análise estende-se além das métricas padrão de discriminação (AUC) para incluir a Análise de Curva de Decisão e a Melhoria da Reclassificação Líquida, oferecendo uma visão mais matizada da utilidade clínica e das capacidades de reclassificação.
3. Perceções de Subgrupos: O estudo destaca disparidades críticas de desempenho, especificamente o declínio na precisão dos modelos para adultos mais velhos e os perfis de desempenho variáveis entre sexos, desafiando a aplicação de "tamanho único" destes modelos.
4. Evidência para Seleção de Modelos: Os resultados fornecem evidência empírica que apoia a utilização contínua do ASCVD e FRS para a estratificação de risco de 10 anos no Reino Unido, identificando simultaneamente as limitações específicas do Globorisk e o desempenho intermédio do PREVENT nesta população específica.

Significado e Alegações
Os autores afirmam que o ASCVD e o FRS continuam a ser as ferramentas mais fiáveis para a previsão de risco de DCV a 10 anos na coorte contemporânea do Reino Unido, com o ASCVD demonstrando calibração e benefício clínico líquido superiores. O estudo sublinha que, embora o PREVENT mostre promessa, particularmente na identificação de mulheres de alto risco e na reclassificação de indivíduos de baixo risco, ainda não supera os modelos estabelecidos em termos de discriminação global nesta população.

Crucialmente, o artigo enfatiza que o declínio substancial no desempenho dos modelos para adultos acima dos 59 anos destaca as limitações dos modelos de variáveis de base estáticas em populações mais velhas. Os autores concluem que as futuras estruturas de risco devem incorporar fatores de risco dinâmicos, dados longitudinais e calibração específica da população para melhorar a precisão em todo o espectro de idade. O estudo defende a inclusão da Análise de Curva de Decisão como um componente padrão no reporte de modelos de previsão clínica para melhor avaliar a utilidade clínica no mundo real.