Validierung des Meta-Analysis Global Group in Chronic Heart Failure (MAGGIC) Risikoscores zur Vorhersage der 1-Jahres-Mortalität in einer chinesischen Kohorte
Herzinsuffizienz (HI) bleibt trotz Fortschritten in den Behandlungsstrategien eine der Hauptursachen für kardiovaskulär bedingte Todesfälle weltweit. Der Meta-Analysis Global Group in Chronic Heart Failure (MAGGIC) Risikoscore, der 2013 entwickelt wurde, ist ein weit verbreitetes Instrument zur Vorhersage der Überlebensrate bei HI-Patienten. Seine Anwendbarkeit in einer chinesischen Population war jedoch bisher nicht validiert. Diese Studie zielte darauf ab, die Fähigkeit des MAGGIC-Scores, die 1-Jahres-Mortalität bei chinesischen HI-Patienten vorherzusagen, zu bewerten, und damit eine Grundlage für seine klinische Anwendung in dieser Population zu schaffen.
Der MAGGIC-Score wurde auf der Grundlage von Daten von 39.372 HI-Patienten aus 30 Kohortenstudien entwickelt, darunter sowohl Patienten mit reduzierter als auch mit erhaltener linksventrikulärer Ejektionsfraktion (LVEF). Er umfasst 13 klinische Variablen zur Vorhersage des Mortalitätsrisikos innerhalb von 1 bis 3 Jahren. Angesichts der Variabilität der Patientenprofile in verschiedenen Regionen und Krankenhäusern ist eine externe Validierung entscheidend, um die Anwendbarkeit in verschiedenen Populationen sicherzustellen. Diese Studie analysierte retrospektiv Daten von 635 konsekutiven HI-Patienten, die zwischen Januar 2018 und Dezember 2020 in einem regionalen Krankenhaus in China aufgenommen wurden. Der primäre Endpunkt war die Gesamtmortalität innerhalb eines Jahres nach der Entlassung.
Die Studienpopulation hatte ein Durchschnittsalter von 74,6 Jahren, wobei 41,6 % männlich waren. Die durchschnittliche LVEF betrug 50,7 %, und 9,0 % der Patienten verstarben innerhalb eines Jahres. Der MAGGIC-Score zeigte eine faire Diskriminierungsfähigkeit mit einer Fläche unter der Receiver-Operating-Characteristic (ROC)-Kurve von 0,840. Der Hosmer-Lemeshow-Test ergab eine gute Kalibrierung, und die Entscheidungskurvenanalyse (DCA) zeigte, dass der MAGGIC-Score einen guten klinischen Nettonutzen und eine Nettoverringerung der Interventionen bot.
Der MAGGIC-Score wurde für jeden Patienten basierend auf 13 Variablen berechnet: LVEF, Alter, systolischer Blutdruck (SBP), Body-Mass-Index (BMI), Kreatinin, New York Heart Association (NYHA)-Funktionsklasse, männliches Geschlecht, aktueller Raucherstatus, Diabetes, chronisch obstruktive Lungenerkrankung (COPD), erste Diagnose einer HI innerhalb der letzten 18 Monate, keine Verwendung von Betablockern und keine Verwendung von Angiotensin-Converting-Enzym-Hemmern/Angiotensin-Rezeptor-Blockern (ACEIs/ARBs). Die Score-Verteilung reichte von 5 bis 42 Punkten, mit einem Median von 25 Punkten. Die ROC-Kurvenanalyse bestätigte, dass ein Score von 32 Punkten der optimale Cut-off-Wert für die Vorhersage der 1-Jahres-Mortalität war, mit einer Sensitivität von 66,7 % und einer Spezifität von 91,0 %.
Die Kalibrierungsanalyse mit dem Hosmer-Lemeshow-Test ergab einen Chi-Quadrat-Wert von 12,902 bei 8 Freiheitsgraden und einen P-Wert von 0,115, was auf keinen signifikanten Unterschied zwischen den vorhergesagten und den beobachteten Ergebnissen hinweist. Die Kalibrierungskurve unterstützte weiterhin die Genauigkeit des Modells mit einer linearen Regressionsformel von beobachteter Mortalität = 0,997 × (vorhergesagte Mortalität) – 0,002 und einem R-Quadrat-Wert von 0,927. Die DCA zeigte, dass die Verwendung des MAGGIC-Scores für Behandlungsentscheidungen den größten klinischen Nutzen bot, wenn die Schwellenwahrscheinlichkeit des Todes zwischen 0,05 und 0,6 lag. Darüber hinaus betrug die Nettoverringerung der Interventionen etwa 70 pro 100 Patienten bei einer 20%igen Wahrscheinlichkeitsschwelle, was die Nützlichkeit des Scores bei der Reduzierung unnötiger Behandlungen unterstreicht.
Die Studie verglich auch die Basischarakteristika zwischen überlebenden und nicht überlebenden Patienten. Nicht-Überlebende waren älter, hatten höhere Kreatininwerte, eine niedrigere LVEF und einen höheren Anteil an Männern und COPD-Fällen. Der durchschnittliche MAGGIC-Score war in der Gruppe der Nicht-Überlebenden signifikant höher (32,1 vs. 25,0). Die Subgruppenanalyse nach HI-Typ (erhaltene, milde und reduzierte Ejektionsfraktion) zeigte, dass die 1-Jahres-Mortalität signifikant anstieg, wenn der MAGGIC-Score 29 Punkte in allen Subgruppen überschritt.
Die Ergebnisse stimmen mit früheren Validierungsstudien des MAGGIC-Scores in anderen Populationen überein. Beispielsweise haben Studien in Japan, Korea und den Vereinigten Staaten die moderate bis gute Diskriminierungsfähigkeit und Kalibrierung des Scores gezeigt. Die 1-Jahres-Mortalitätsrate in dieser chinesischen Kohorte war jedoch niedriger als in der US-Studie, möglicherweise aufgrund von Unterschieden in den Aufnahmekriterien und Patientenpopulationen. Die Leistung des MAGGIC-Scores in dieser Studie unterstützt seine Verwendung als robustes Instrument zur Vorhersage der 1-Jahres-Mortalität bei chinesischen HI-Patienten, insbesondere in einem regionalen Krankenhausumfeld.
Trotz ihrer Stärken weist die Studie mehrere Einschränkungen auf. Die Stichprobengröße war im Vergleich zu anderen Validierungsstudien relativ klein, was zu einer Verzerrung der Auswahl führen könnte. Darüber hinaus stammten die Daten aus einem einzigen regionalen Krankenhaus, was die Generalisierbarkeit auf andere Teile Chinas einschränkt. Die lokale kulturelle Präferenz, zu Hause zu sterben, könnte die Krankenhaussterblichkeit unterschätzt haben, was sich auf die 1-Jahres-Mortalitätsrate auswirkte. Darüber hinaus könnten die LVEF-Werte, die überwiegend mit der M-Mode-Ultraschallmethode berechnet wurden, überschätzt worden sein, was zu einer Unterschätzung des MAGGIC-Scores führte. Die Studie validierte auch nicht die Fähigkeit des Scores, die 3-Jahres-Mortalität vorherzusagen, da die Nachbeobachtungsdaten unzureichend waren.
Zusammenfassend validierte diese Studie den MAGGIC-Score als ein zuverlässiges Instrument zur Vorhersage der 1-Jahres-Mortalität bei chinesischen HI-Patienten nach der Krankenhausentlassung. Seine gute Diskriminierungsfähigkeit, Kalibrierung und klinische Nützlichkeit machen ihn zu einer wertvollen Ressource für die Risikostratifizierung und Behandlungsentscheidungen. Aufgrund regionaler und interklinischer Unterschiede sind jedoch weitere externe Validierungsstudien erforderlich, um seine Anwendbarkeit in anderen Zentren und Populationen zu bestätigen.
doi.org/10.1097/CM9.0000000000002026