MADRID, 23. April. (EUROPA PRESS) –
Es ist bekannt, dass Herz-Kreislauf-Erkrankungen bei Frauen im Vergleich zu Männern unterdiagnostiziert werden. Um dieses Problem zu messen, ist der Framingham-Risikoscore ein beliebtes Bewertungssystem, mit dem die Wahrscheinlichkeit abgeschätzt wird, dass eine Person in den nächsten 10 Jahren eine Herz-Kreislauf-Erkrankung entwickeln wird. Dies basiert auf Faktoren wie Alter, Geschlecht, Cholesterinspiegel und Blutdruck.
Auf diese Weise haben Forscher aus den USA und den Niederlanden einen großen Datensatz genutzt, um präzisere kardiovaskuläre Risikomodelle als den Framingham-Risiko-Score zu erstellen. Sie quantifizierten auch die Unterdiagnose von Frauen im Vergleich zu Männern. Die Ergebnisse werden in „Frontiers in Physiology“ veröffentlicht.
„Wir haben herausgefunden, dass geschlechtsneutrale Kriterien bei der Diagnose von Frauen nicht ausreichend sind. Wenn geschlechtsspezifische Kriterien verwendet würden, wäre diese Unterdiagnose weniger schwerwiegend“, sagt Skyler St. Pierre, Forscher am Living Matter Lab der Stanford University (USA). ). „Wir haben außerdem herausgefunden, dass das Elektrokardiogramm (EKG) der beste Test zur besseren Erkennung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen bei Männern und Frauen ist.“
Anatomisch gesehen sind weibliche und männliche Herzen unterschiedlich. Beispielsweise sind weibliche Herzen kleiner und haben dünnere Wände. Die diagnostischen Kriterien für bestimmte Herzerkrankungen sind jedoch für Frauen und Männer gleich, was bedeutet, dass das Herz von Frauen unverhältnismäßig größer werden muss als das von Männern, bevor dieselben Risikokriterien erfüllt sind.
Als Forscher die Unterdiagnose von Frauen im Vergleich zu Männern quantifizierten, stellten sie fest, dass die Verwendung geschlechtsneutraler Kriterien zu einer schwerwiegenden Unterdiagnose bei weiblichen Patienten führt. „Bei Frauen ist die Wahrscheinlichkeit einer atrioventrikulären Blockade (AV) ersten Grades, einer Störung, die den Herzschlag beeinträchtigt, und einer dilatativen Kardiomyopathie, einer Erkrankung des Herzmuskels, zwei- bzw. 1,4-mal häufiger unterdiagnostiziert als bei Männern“, sagt er . St. Pierre. Es wurde auch festgestellt, dass bei Frauen andere Herzerkrankungen unterdiagnostiziert wurden.
Um genauere Vorhersagen für beide Geschlechter zu erzielen, nutzten die Wissenschaftler vier zusätzliche Messgrößen, die im Framingham-Risikoscore nicht berücksichtigt wurden: Herz-MRT, Pulswellenanalyse, Elektrokardiogramme und Karotisultraschall. Sie verwendeten Daten von mehr als 20.000 Personen aus der UK Biobank (einer biomedizinischen Datenbank mit Informationen über rund eine halbe Million britischer Menschen ab 40 Jahren), die sich diesen Tests unterzogen hatten.
„Während traditionelle klinische Modelle einfach zu verwenden sind, können wir jetzt maschinelles Lernen nutzen, um Tausende anderer möglicher Faktoren zu analysieren und neue und bedeutsame Merkmale zu finden, die die Früherkennung von Krankheiten erheblich verbessern könnten“, erklärt St. Pierre. Da diese Methoden noch vor zehn Jahren noch nicht verfügbar waren, werden Bewertungsskalen wie der Framingham Risk Score bereits seit einem halben Jahrhundert verwendet.
Mithilfe maschinellen Lernens stellten die Forscher fest, dass Elektrokardiographen von den getesteten Metriken die Erkennung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen sowohl bei Männern als auch bei Frauen am wirksamsten verbesserten. Dies bedeute jedoch nicht, dass traditionelle Risikofaktoren keine wichtigen Instrumente zur Risikobewertung seien, sagen die Forscher. „Wir schlagen vor, dass Ärzte die Menschen zunächst mithilfe einer einfachen Umfrage anhand herkömmlicher Risikofaktoren untersuchen und dann bei Patienten mit höherem Risiko eine zweite Screening-Stufe mithilfe von Elektrokardiogrammen durchführen.“
Die vorliegende Studie stellt einen ersten Schritt dar, Risikofaktoren für Herzerkrankungen neu zu überdenken. Der Einsatz neuer Technologien ist ein vielversprechender Weg zur Verbesserung der Risikovorhersage. Die Studie weist jedoch einige Einschränkungen auf, die in Zukunft behoben werden sollten, erläutern die Forscher.
Eine solche Einschränkung ist die Tatsache, dass das Geschlecht in der britischen Biobank als binäre Variable behandelt wird. Sex ist jedoch von Natur aus komplex und beinhaltet Hormone, Chromosomen und körperliche Merkmale, die alle irgendwo im Spektrum zwischen „typisch“ männlich und „typisch“ weiblich liegen können.
Darüber hinaus bestand die Studienpopulation aus Menschen mittleren und älteren Alters mit Wohnsitz im Vereinigten Königreich, sodass die Ergebnisse möglicherweise nicht auf Menschen anderer Herkunft und Alters übertragbar sind. „Während geschlechtsspezifische Medizin ein Schritt in die richtige Richtung ist, würde patientenspezifische Medizin für alle die besten Ergebnisse liefern“, schließt St. Pierre.
