Validation du score de risque du Meta-Analysis Global Group in Chronic Heart Failure pour la prédiction de la mortalité à 1 an dans une cohorte chinoise
L’insuffisance cardiaque (IC) reste une cause majeure de décès liés aux maladies cardiovasculaires dans le monde, malgré les avancées dans les stratégies de traitement. Le score de risque du Meta-Analysis Global Group in Chronic Heart Failure (MAGGIC), développé en 2013, est un outil largement utilisé pour prédire la survie des patients atteints d’IC. Cependant, son applicabilité dans une population chinoise n’avait pas encore été validée. Cette étude visait à évaluer la capacité du score MAGGIC à prédire la mortalité à 1 an chez des patients chinois atteints d’IC, fournissant ainsi une base pour son utilisation clinique dans cette population.
Le score MAGGIC a été développé à partir des données de 39 372 patients atteints d’IC issues de 30 études de cohortes, incluant des cas avec fraction d’éjection ventriculaire gauche (FEVG) réduite et préservée. Il intègre 13 variables cliniques pour prédire le risque de mortalité sur une période de 1 à 3 ans. Étant donné la variabilité des profils des patients selon les régions et les hôpitaux, une validation externe est cruciale pour assurer son applicabilité dans différentes populations. Cette étude a analysé rétrospectivement les données de 635 patients consécutifs atteints d’IC admis dans un hôpital régional en Chine entre janvier 2018 et décembre 2020. Le critère principal était la mortalité toutes causes confondues dans l’année suivant la sortie de l’hôpital.
La population étudiée avait un âge moyen de 74,6 ans, avec 41,6 % d’hommes. La FEVG moyenne était de 50,7 %, et 9,0 % des patients sont décédés dans l’année. Le score MAGGIC a démontré une capacité discriminative acceptable, avec une aire sous la courbe ROC (Receiver Operating Characteristic) de 0,840. Le test de Hosmer-Lemeshow a indiqué une bonne calibration, et l’analyse de courbe de décision (DCA) a montré que le score MAGGIC offrait un bénéfice clinique net et une réduction nette des interventions.
Le score MAGGIC a été calculé pour chaque patient sur la base de 13 variables : FEVG, âge, pression artérielle systolique (PAS), indice de masse corporelle (IMC), créatinine, classe fonctionnelle de la New York Heart Association (NYHA), sexe masculin, statut tabagique actuel, diabète, maladie pulmonaire obstructive chronique (MPOC), premier diagnostic d’IC dans les 18 derniers mois, non-utilisation de bêta-bloquants et non-utilisation d’inhibiteurs de l’enzyme de conversion de l’angiotensine/antagonistes des récepteurs de l’angiotensine II (IECA/ARA II). La distribution des scores variait de 5 à 42 points, avec une médiane de 25 points. L’analyse de la courbe ROC a confirmé qu’un score de 32 points était le seuil optimal pour prédire la mortalité à 1 an, avec une sensibilité de 66,7 % et une spécificité de 91,0 %.
L’analyse de calibration utilisant le test de Hosmer-Lemeshow a donné une valeur du chi carré de 12,902 avec 8 degrés de liberté et une valeur de P de 0,115, indiquant aucune différence significative entre les résultats prédits et observés. La courbe de calibration a également soutenu la précision du modèle, avec une formule de régression linéaire de mortalité observée = 0,997 × (mortalité prédite) – 0,002, et une valeur de R carré de 0,927. La DCA a montré que l’utilisation du score MAGGIC pour les décisions de traitement offrait le plus grand bénéfice clinique lorsque la probabilité seuil de décès était comprise entre 0,05 et 0,6. De plus, la réduction nette des interventions était d’environ 70 pour 100 patients à un seuil de probabilité de 20 %, soulignant l’utilité du score pour réduire les traitements inutiles.
L’étude a également comparé les caractéristiques de base entre les patients survivants et non survivants. Les non-survivants étaient plus âgés, avaient des niveaux de créatinine plus élevés, une FEVG plus basse et une proportion plus élevée d’hommes et de cas de MPOC. Le score MAGGIC moyen était significativement plus élevé dans le groupe des non-survivants (32,1 contre 25,0). L’analyse par sous-groupes selon le type d’IC (FEVG préservée, dans la plage légère et réduite) a montré que la mortalité à 1 an augmentait significativement lorsque le score MAGGIC dépassait 29 points dans tous les sous-groupes.
Les résultats concordent avec les études de validation précédentes du score MAGGIC dans d’autres populations. Par exemple, des études au Japon, en Corée et aux États-Unis ont démontré une capacité discriminative modérée à bonne et une calibration adéquate. Cependant, le taux de mortalité à 1 an dans cette cohorte chinoise était inférieur à celui rapporté dans l’étude américaine, probablement en raison des différences dans les critères d’admission et les populations de patients. La performance du score MAGGIC dans cette étude soutient son utilisation comme un outil robuste pour prédire la mortalité à 1 an chez les patients chinois atteints d’IC, en particulier dans un contexte hospitalier régional.
Malgré ses points forts, l’étude présente plusieurs limites. La taille de l’échantillon était relativement petite par rapport à d’autres études de validation, ce qui peut introduire un biais de sélection. De plus, les données provenaient d’un seul hôpital régional, limitant la généralisabilité à d’autres parties de la Chine. La préférence culturelle locale pour mourir à domicile peut avoir sous-estimé les décès à l’hôpital, affectant le taux de mortalité à 1 an. Par ailleurs, les valeurs de FEVG, principalement calculées par la méthode M-mode en échographie, peuvent avoir été surestimées, conduisant à une sous-estimation du score MAGGIC. L’étude n’a pas non plus validé la capacité du score à prédire la mortalité à 3 ans en raison de données de suivi insuffisantes.
En conclusion, cette étude a validé le score MAGGIC comme un outil fiable pour prédire la mortalité à 1 an chez les patients chinois atteints d’IC après leur sortie de l’hôpital. Sa bonne capacité discriminative, sa calibration et son utilité clinique en font une ressource précieuse pour la stratification du risque et la prise de décision thérapeutique. Cependant, en raison des différences régionales et inter-hospitalières, des études de validation externes supplémentaires sont nécessaires pour confirmer son applicabilité dans d’autres centres et populations.
doi.org/10.1097/CM9.0000000000002026