Rispetto ai marcatori di disfunzione metabolica, i marcatori di disfunzione cardiaca possono essere più efficaci nel predire il rischio di mortalità negli adulti con diabete di tipo 2 e recente sindrome coronarica acuta, mostrano i dati dello studio.
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Stefano Savonitto, MD, della divisione di cardiologia presso l’Ospedale Alessandro Manzoni di Lecco in Italia, e colleghi hanno valutato i dati dello studio di AleCardio su 7.226 adulti (età media, 60 anni, 72,8% uomini, 66,6% bianchi) con diabete di tipo 2 e recente acuta sindrome coronarica per determinare i predittori di mortalità a lungo termine tra di loro. Il follow-up era di 2 anni mediani.
Nello studio AleCardio, i partecipanti sono stati assegnati in modo casuale al placebo o al doppio agonista del recettore attivato dal proliferatore del perossisoma aleglitazar per testare gli esiti cardiovascolari .
Alla fine del follow-up, del 4% dei partecipanti deceduti, il 73,4% proveniva da cause cardiovascolari (CV), per un tasso di incidenti di due eventi ogni 100 anni-persona.
Il modello di previsione comprendeva peptide natriuretico di tipo N-terminale N-terminale (NT-proBNP), rivascolarizzazione coronarica, età, frequenza cardiaca, HbA1c, emoglobina, bypass precedente dell’arteria coronaria e precedente infarto miocardico.
NT-proBNP era il più grande predittore di mortalità (27% della previsione), seguito dalla mancanza di rivascolarizzazione coronarica (18%), ogni aumento di 1 anno in età (15%), ogni aumento di 1 punto della frequenza cardiaca (10% ), ogni aumento dell’1% di HbA1c (8%), diminuzione di 1 g / dL di emoglobina (8%), bypass di arteria coronarica precedente (7%) e IM precedente (6%).
“Un insieme significativo e parsimonioso di variabili cliniche e di laboratorio può aiutare i medici nella stratificazione del rischio di pazienti con diabete dimessi dopo una sindrome coronarica acuta”, hanno scritto i ricercatori. “Oltre all’età del paziente, queste variabili rappresentano il peso del danno cardiovascolare e di altri organi associati al diabete mellito. Le variabili immesse nel modello sono prontamente disponibili nell’ambientazione clinica comune e consentiranno una migliore gestione di questi pazienti ad alto rischio durante il loro follow-up.”