Risque thromboembolique associé à un risque élevé de fibrillation auriculaire (MATHIAS)

La fibrillation auriculaire et ses complications thromboemboliques représentent un défi clinique et socioéconomique croissant en Europe. La FA est fortement associée aux accidents vasculaires cérébraux, aux événements cardiovasculaires indésirables majeurs (MACE), à l'invalidité et à la mortalité, affectant de manière disproportionnée les personnes âgées. Alors que la population européenne vieillit, la prévalence de la FA et des AVC liés à la FA devrait augmenter considérablement, entraînant une escalade des dépenses de santé et une charge sociétale accrue. Les soins liés aux AVC coûtent en moyenne 22 605,66 € la première année, principalement en raison de l'hospitalisation et de la dépendance à long terme, avec 45 à 50 % des survivants présentant une invalidité résiduelle. La prévention des événements thromboemboliques liés à la FA représente donc une priorité à la fois clinique et économique.

D'un point de vue clinique, il existe un besoin critique non satisfait d'améliorer la stratification du risque thromboembolique en amont chez les individus à haut risque de FA. Bien que plusieurs modèles de prédiction de la FA puissent estimer la probabilité d'une FA incidente sur 5 à 10 ans, et que le dépistage systématique des adultes âgés de ≥65 ans ait démontré des économies grâce à la prévention des AVC, un outil validé pour guider l'initiation de l'anticoagulation chez les individus à haut risque sans FA établie fait défaut. La pratique standard actuelle repose sur le score CHA₂DS₂-VASc une fois la FA diagnostiquée ; cependant, ce score présente des limites reconnues. Il n'intègre pas plusieurs facteurs de risque modificateurs pertinents tels que la maladie rénale chronique, le cancer, les biomarqueurs, les anomalies électrocardiographiques ou l'origine ethnique, et il peut discriminer insuffisamment le risque dans certains sous-groupes, notamment les femmes et les patients atteints de multimorbidité. Par conséquent, la prise de décision clinique dépasse souvent le score, reflétant le besoin d'outils plus complets et plus précis.

Des preuves émergentes soutiennent le concept de la FA comme un continuum clinique. Un substrat atrial prothrombotique peut précéder l'arythmie manifeste, créant un stade « pré-FA » pendant lequel le risque thromboembolique est déjà élevé. Les lignes directrices ACC/AHA/ACCP/HRS 2023 reconnaissent formellement les stades « à risque » et « pré-FA », soulignant une opportunité d'intervention préventive plus précoce. Cependant, les outils pratiques pour identifier et stratifier cette population dans les soins primaires de routine restent limités.

L'intelligence artificielle (IA) offre une stratégie prometteuse pour combler ces lacunes. En exploitant les données multidimensionnelles des dossiers de santé électroniques (DSE), les modèles d'IA peuvent capturer des interactions complexes et non linéaires entre les facteurs de risque classiques et émergents, offrant potentiellement une prédiction du risque thromboembolique individuel plus précise que les scores traditionnels. Les premières approches d'apprentissage automatique (ML) ont démontré une meilleure discrimination pour la FA et les événements cardiovasculaires par rapport aux modèles conventionnels.

Le projet MATHIAS (risque thromboembolique associé au risque élevé de fibrillation auriculaire) vise à développer et valider prospectivement un modèle basé sur l'IA pour estimer le risque thromboembolique chez les adultes âgés de ≥65 ans à haut risque de FA en utilisant des données DSE de soins primaires en vie réelle. Ce modèle sera intégré dans un parcours de soins numériquement activé, incorporant un dépistage ciblé et guidé par le risque par photopléthysmographie et des décisions d'anticoagulation individualisées. L'objectif est d'améliorer la détection précoce, d'affiner les stratégies d'anticoagulation et de personnaliser le contrôle du rythme et la gestion des comorbidités.

Des analyses rétrospectives préliminaires basées sur des cohortes validées de stratification du risque de FA (AFRICAT NCT03188484 et PREFATE NCT05772806) et cinq modèles pilotes de ML ont montré des résultats prometteurs. Le modèle Adaboost a significativement surpassé CHA₂DS₂-VASc dans la prédiction des MACE (AUC 99,99 % contre 81,71 % ; p = 0,0034). Bien que ces résultats soient encourageants, une évaluation prospective multicentrique est nécessaire pour évaluer la généralisabilité, les intervalles de suivi optimaux, la sélection des patients (y compris les groupes à haut risque, AIT/AVC et différents strates CHA₂DS₂-VASc), et l'impact sur les résultats importants pour les patients tels que les AVC, les saignements, la qualité de vie et la rentabilité.

Le projet intègre également un modèle décisionnel-analytique de Markov pour estimer les MACE, les AVC, l'invalidité, les années de vie ajustées sur la qualité (QALY) et les coûts, tant du point de vue des payeurs de santé que sociétal. Des analyses de scénario évalueront si l'intégration du modèle d'IA dans les soins de routine est rentable par rapport aux soins habituels, au dépistage opportuniste ou aux stratégies privilégiant les dispositifs portables. Une attention particulière sera accordée aux résultats spécifiques au sexe et aux inégalités potentielles dans la distribution des bénéfices.

L'impact clinique anticipé comprend une réduction de l'incidence des MACE en dessous de 50 pour 1000 personnes-années dans les populations à haut risque, une diminution de la proportion d'AVC liés à la FA à moins de 10 %, une amélioration de l'adéquation de l'anticoagulation chez jusqu'à 65 % des patients éligibles, et la garantie qu'au moins 90 % des individus à haut risque reçoivent un traitement anticoagulant oral approprié. L'adhésion aux parcours de soins structurés pour la FA (par exemple, AF-CARE) a déjà été associée à des réductions significatives de la mortalité toutes causes confondues et des MACE ; l'intégration de la stratification du risque basée sur l'IA pourrait encore renforcer ces bénéfices.

D'un point de vue économique, bien que le dépistage et un usage plus large des anticoagulants puissent initialement augmenter les coûts directs, la prévention des AVC devrait générer des économies substantielles à long terme. En Catalogne seulement, les économies annuelles estimées pour les populations à haut risque de FA varient de 12,3 millions d'€ à 79,2 millions d'€. Les réductions de la gravité des AVC, de l'invalidité et des hospitalisations atténueront à la fois les coûts médicaux directs et les coûts sociétaux indirects liés à la perte de productivité et à la dépendance à long terme.

En résumé, ce projet aborde une lacune majeure dans la prévention cardiovasculaire en développant et en mettant en œuvre un modèle de stratification du risque thromboembolique basé sur l'IA pour les individus à haut risque de FA. En s'alignant sur les lignes directrices européennes contemporaines et les stratégies de médecine de précision, l'initiative cherche à améliorer l'identification précoce, personnaliser les décisions thérapeutiques, réduire la charge des MACE et des AVC, préserver l'autonomie et la qualité de vie des patients, et assurer une utilisation durable des ressources de santé.