Prevendo o risco de fibrilação atrial e associação com outras doenças (FIND-AF)

A fibrilação atrial (FA) é um importante problema de saúde pública: é cada vez mais comum, acarreta gastos substanciais com saúde e está associada a uma série de resultados adversos. Há justificativa para o diagnóstico precoce da FA, antes que ocorra a primeira complicação. Pesquisas anteriores de triagem de FA são limitadas por baixos rendimentos de novos casos e derrames evitados nas populações rastreadas. Para que a triagem de FA seja clínica e econômica, a eficiência da identificação de FA recém-diagnosticada precisa ser melhorada e a intervenção oferecida pode ter que se estender além da anticoagulação oral para profilaxia de AVC. Modelos de previsão anteriores para AF incidente foram limitados por suas fontes de dados e metodologias. É necessário um modelo preciso que utilize os dados existentes coletados rotineiramente para informar os médicos sobre o risco de FA no nível do paciente, informar a política nacional de triagem e destacar oportunidades para melhorar os resultados do paciente na triagem de FA além da prevenção apenas do AVC.

A aplicação de Random Forest será investigada e a regressão logística multivariada para prever o incidente de FA dentro de um horizonte de previsão de 6 meses, que é uma janela de tempo consistente com a condução da investigação para FA. O conjunto de dados Clinical Practice Research Datalink (CPRD)-GOLD será usado para derivação, e o conjunto de dados Clalit Health Services será usado para validação geográfica externa internacional. Ambos compreendem uma grande população representativa e incluem resultados clínicos em cuidados primários e secundários. As análises incluirão métricas de desempenho de previsão e utilidade clínica. Serão utilizados apenas fatores de risco acessíveis na comunidade e o modelo poderá, assim, possibilitar a triagem passiva de indivíduos de alto risco em prontuários eletrônicos atualizados com a apresentação de novos dados. O estudo visa criar uma calculadora a partir de um modelo parcimonioso. Os gráficos de Kaplan-Meier para indivíduos identificados com maior e menor risco previsto de FA serão calculados e derivarão a taxa de incidência cumulativa para doenças cardio-renais-metabólicas não relacionadas à FA e morte a longo prazo para estabelecer como o risco previsto de FA está associado a um gama de novos estados de doença não FA.

Para verificar se o modelo de previsão é transportável para regiões fora do Reino Unido, o desempenho do modelo será validado externamente no banco de dados Clalit Health Services em Israel. A validação incluirá participantes segurados pelo Clalit com adesão contínua por pelo menos 1 ano antes de 01/01/2019: 2.159.663 pacientes com 4.330 deles tendo um novo incidente de FA (fibrilação atrial e/ou flutter atrial) no primeiro semestre de 2019 . A população do estudo incluirá todos os pacientes disponíveis que tenham pelo menos 1 ano de acompanhamento. O desfecho de interesse é a primeira FA diagnosticada após a linha de base e será identificada usando códigos Read e códigos ICD-9/10. Os pacientes com menos de um ano de registro, com menos de trinta anos de idade no momento da entrada no estudo ou com diagnóstico anterior de fibrilação atrial serão excluídos.