Zastosowanie wielu biomarkerów w celu poprawy prognozowania zgonu z przyczyn sercowo-naczyniowych ad 5

Tak było również w przypadku stosowania punktów odcięcia sugerowanych w literaturze (statystyki C dla całej grupy, 0,756, P <0,001, dla uczestników bez choroby sercowo-naczyniowej na początku badania, 0,742, P = 0,05) i kiedy używaliśmy punktów odcięcia które zostały zidentyfikowane w celu osiągnięcia optymalnej dyskryminacji (statystyki C dla całej kohorty, 0,755; P <0,001; dla uczestników bez choroby sercowo-naczyniowej na początku, 0,751; P = 0,02). Oddzielne dodanie troponiny I i N-końcowego pro-mózgowego peptydu natriuretycznego do modelu z ustalonymi czynnikami ryzyka również znacząco poprawiło statystykę C dla przewidywania śmierci z przyczyn sercowo-naczyniowych w całej kohorcie, ale nie w grupie uczestników, którzy nie mieli choroba sercowo-naczyniowa na początku. Statystyka C dla przewidywania śmierci ze wszystkich przyczyn była podobna do tej z prognozowania śmierci z przyczyn sercowo-naczyniowych, ale ze słabszymi skojarzeniami (Tabela 3). W grupie uczestników bez choroby sercowo-naczyniowej na linii podstawowej, oszacowanie statystyki C dla dodania dowolnej kombinacji dwóch biomarkerów do ustalonych czynników ryzyka było najwyższe dla kombinacji N-końcowego pro-mózgowego peptydu natriuretycznego i troponiny I (0,737; P = 0,06) (Tabela 3 Dodatku Uzupełniającego). Statystyczna ocena C dla dodania jakiejkolwiek kombinacji trzech biomarkerów była najwyższa dla kombinacji N-końcowego pro-mózgowego peptydu natriuretycznego, troponiny I i białka C-reaktywnego (0,748; P <0,03) (Tabela 3 Dodatkowego Dodatek).
Zastąpienie wskaźnika masy ciała wskaźnikiem talia-biodro w modelu z ustalonymi czynnikami ryzyka nie zmieniło wyników (dane nie pokazane).
Tabela 4. Tabela 4. Przeklasyfikowanie uczestników bez choroby sercowo-naczyniowej na poziomie wyjściowym, którzy zmarli z przyczyn sercowo-naczyniowych lub którzy nie umierają. Ponowna klasyfikacja dla uczestników, którzy zmarli z przyczyn sercowo-naczyniowych oraz dla tych, którzy nie zginęli w podgrupie uczestników, którzy nie mieli choroby sercowo-naczyniowej na początku badania, podsumowano w Tabeli 4. Dla 16 uczestników, którzy zmarli z powodów sercowo-naczyniowych, zmiana klasyfikacji była dokładniejsza, gdy model przy użyciu wszystkich biomarkerów i dla 7 uczestników stało się mniej dokładne. Wśród osób, które nie umarły, 115 zostało przeklasyfikowanych do kategorii o niższym ryzyku, a 60 zostało przeklasyfikowanych do kategorii podwyższonego ryzyka. Poprawę netto reklasyfikacji oszacowano na 0,26 (P = 0,005) po dodaniu wszystkich biomarkerów, a poprawa zintegrowanej dyskryminacji została oszacowana na 0,074 (P = 0,002). Szacunki dotyczące poprawy zintegrowanej dyskryminacji sugerują, że oddzielne dodanie troponiny I, N-końcowego pro-mózgowego peptydu natriuretycznego i białka C-reaktywnego lub dodanie dowolnej kombinacji dwóch lub trzech biomarkerów do modelu z ustalonymi czynnikami ryzyka poprawiło dyskryminację. właściwość modelu przewidywania ryzyka wśród uczestników bez choroby sercowo-naczyniowej na początku badania (P <0,05 dla wszystkich porównań) (Tabela 3 Dodatku Uzupełniającego).
Kalibrowanie
Wartości P dla statystyk Gr.nnesby i Borgan wykazały dobrą kalibrację dla modelu zi bez wszystkich czterech biomarkerów, zarówno w całej kohorcie, jak i w grupie uczestników, którzy nie mieli choroby sercowo-naczyniowej na początku badania (P> 0,11 dla wszystkich porównań).
Globalny model dopasowania
Modele obejmujące wszystkie cztery biomarkery wykazywały lepsze globalne dopasowanie niż modele z jedynie ustalonymi czynnikami ryzyka, co oceniono za pomocą testów współczynnika wiarygodności (P <0,001).
Dyskusja
W tej społecznościowej próbce starszych mężczyzn włączenie kombinacji biomarkerów, które odzwierciedlają uszkodzenie komórek miokardium, funkcję komory, czynność nerek i stan zapalny w modelu z ustalonymi czynnikami ryzyka, poprawiło stratyfikację ryzyka zgonu z przyczyn sercowo-naczyniowych, jak wykazano. przez znaczny wzrost statystyki C
[więcej w: nerw promieniowy, tasiemiec szczurzy leczenie, efawirenz ]