Herzinsuffizienzprognose verbessert sich für schwarze Patienten, wenn soziale Determinanten der Gesundheit berücksichtigt werden
- Segar MW & al.
- JAMA Cardiol
- Univadis
- Clinical Summary
Erkenntnis
- Das Einbeziehen sozialer Determinanten der Gesundheit (SDOH) in auf maschinellem Lernen (ML) basierende Prognosemodelle verbessert die Fähigkeit, bei schwarzen Patienten mit Herzinsuffizienz (HI) die Mortalität im Krankenhaus vorherzusagen.
- Ein Editorial lobte „Diese sorgfältigere Einbeziehung ... sozialer Faktoren“ und fügte hinzu: „Die Modelle ... setzen neue Maßstäbe für die Risikovorhersage.“
Warum das wichtig ist
- Die Mortalität im Krankenhaus unter HI-bedingt stationär aufgenommen Personen variiert je nach ethnischer Zugehörigkeit.
- Herkömmliche prognostische Instrumente weisen schwarzen Personen ein geringeres Risiko zu, was die Unterschiede in der HI-Versorgung möglicherweise verstärkt.
- Die Modelle berücksichtigen SDOH herkömmlicherweise nicht.
Wesentliche Ergebnisse
- Im Folgenden sind Bereiche unter der Kurve aufgeführt (C-Statistik; näher an 1 ist genauer).
- Die Leistung reichte bei internen Kohorten von 0,74 bis 0,82.
- Externe Validierungskohorte, ethnienspezifisches Modell:
- Schwarze Patienten: 0,79 (95 %-KI: 0,77–0,81)
- Nicht-schwarze Patienten: 0,80 (95 %-KI: 0,79–0,81)
- Beide übertrafen mehrere andere Modelle, die die ethnische Zugehörigkeit einbezogen.
- Die SDOH auf Postleitzahlenebene erklärten 11 % des Mortalitätsrisikos schwarzer Patienten vs. 0,5 % nicht-schwarzer Patienten.
Studiendesign
- Retrospektive Studie zu HI-bedingten Krankenhausaufnahmen mit Daten aus dem Register „Get With The Guidelines-Heart Failure (GWTG-HF)“ der American Heart Association (n = 123.634)
- Die Autoren wendeten ML an, um Modelle zur Prognose der Mortalität zu entwickeln.
- Externe Validierung durch Daten aus der Studie „Atherosclerosis Risk in Communities“ (n = 3.469).
- Ergebnis: Mortalität im Krankenhaus
- Finanzierung: Die GWTG-HF-Studie wurde durch mehrere Arzneimittelunternehmen gesponsert.
Einschränkungen
- Fehlende Daten wie Lipidprofile hätten die Prognose verbessern können.
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