Articolo
|
Volume 1, Issue 1
Articolo
|
Volume 1, Issue 1

La prevenzione cardiovascolare negli anni Venti del XXI secolo – Lezioni apprese e direzioni future

Diego Vanuzzo;Simona Giampaoli
DOI: https://doi.org/10.36158/97888929535987
I più letti
In questo numero

Abstract

Le basi della prevenzione cardiovascolare sono radicate nell’epidemiologia cardiovascolare e nella medicina basata sull’evidenza dal 1961, quando i ricercatori dello studio Framingham Heart hanno scoperto che i soggetti sani con “fattori di rischio” come ipertensione, ipercolesterolemia e abitudine al fumo avevano una maggiore probabilità di soffrire di malattie coronariche. Successivamente sono stati identificati altri fattori di rischio, ad esempio il diabete, ed è stato dimostrato che essi predicevano anche altre malattie aterosclerotiche, ad esempio ictus e arteriopatia periferica. Ci sono state prove che gli stili di vita erano responsabili di alti livelli di questi fattori di rischio e molti altri concetti si sono evoluti nella prevenzione cardiovascolare, dalla nozione di rischio globale, alla proposta della Rosa dei due approcci complementari di “strategia di popolazione” e di “strategia individuale ad alto rischio”, e alla formulazione di “prevenzione primordiale” fin dalla gravidanza e dall’infanzia per prevenire lo sviluppo di fattori di rischio. Sono stati condotti molti studi per valutare gli effetti della riduzione del rischio e la principale lezione appresa sulla prevenzione cardiovascolare dimostra che la prevenzione primaria guidata dalle tendenze secolari nello stile di vita e dai fattori di rischio clinici ha svolto un ruolo importante nel declino della mortalità cardiovascolare in molte popolazioni. Le direzioni future in questo campo includono la ricerca genetica e lo sviluppo di punteggi poligenici che possono essere utilizzati come strumento aggiuntivo per sostenere le decisioni terapeutiche nelle persone a rischio intermedio, la ricerca sui biomarcatori, in particolare dell’infiammazione, sull’imaging sia ultrasonografico che radiologico e sulla loro integrazione, favorita da applicazioni informatiche definite “machine learning”. Infine, sono allo studio fenotipi metabolici e altri approcci di intelligenza artificiale per ottenere una “prevenzione di precisione”.

È meglio essere sani che malati o morti. Questo è l’inizio e la fine dell’unica vera argomentazione a favore della medicina preventiva. È sufficiente”1. Questa dichiarazione concisa e chiara di Geoffrey Rose, uno dei pionieri dell’epidemiologia e della prevenzione cardiovascolare nell’ultima parte del XX secolo, può sembrare alquanto ironica durante la pandemia di Covid-19, quando un’efficace campagna di vaccinazione2 è contrastata da una significativa esitazione al vaccino3. Ma sottolinea la necessità di una prevenzione efficace in un contesto che è stato definito la “tempesta perfetta di malattie croniche in aumento e fallimenti della salute pubblica che alimentano la pandemia di Covid-19″3 da un comunicato stampa di Lancet che illustra gli ultimi rapporti del Global Burden of Disease Study (GBD)4,5 aggiornato al 2019. Secondo tali rapporti GBD, le principali cause di Daly o perdita di salute a livello globale per entrambi i sessi combinate, di tutte le età, nel 2019: erano, dopo la prima, disturbi neonatali, guidati dalla definizione di DALY, cardiopatia ischemica (2 °) e ictus (3 °). I rischi associati al maggior numero di decessi a livello mondiale, nel 2019 sono stati:

  • Pressione arteriosa sistolica elevata (10,8 milioni di decessi);
  • Tabacco (8,71 milioni di morti);
  • Rischi dietetici (ad es., poca frutta, alto sale) (7,94 milioni di morti);
  • Inquinamento atmosferico (6,67 milioni di morti);
  • Glucosio plasmatico ad alto digiuno (6,50 milioni di decessi);
  • Elevato indice di massa corporea (5,02 milioni di morti);
  • Alto colesterolo LDL (4,40 milioni di decessi);
  • Disfunzione renale (3,16 milioni di decessi);
  • Malnutrizione infantile e materna (2,94 milioni di decessi);
  • Consumo di alcol (2,44 milioni di decessi).

Tutti questi fatti sottolineano la necessità di un’efficace prevenzione cardiovascolare in tutto il mondo, insieme agli sforzi per frenare la pandemia di Covid-19 e contrastare il cambiamento climatico. Certamente, le politiche di prevenzione e sorveglianza dovrebbero adattarsi ai diversi impatti delle malattie cardiovascolari e dei loro fattori di rischio nei vari paesi (Figura 1-2) 5,6.

In questo lavoro prenderemo in considerazione i risultati raggiunti e i possibili scenari futuri di prevenzione cardiovascolare, che potranno essere definiti, adattando le parole di John Last7, come un insieme coordinato di azioni, a livello comunitario e individuale, volte a sradicare, eliminare o ridurre al minimo l’impatto delle malattie cardiovascolari (CVD) e della loro disabilità correlata.


Fig. 1. Tassi DALY standardizzati per età (per 100000) per posizione, entrambi i sessi combinati, 2019 [derivati da http://www.healthdata.org/results/gbd_summaries/2019/cardiovascular-diseases-level-2-cause].

SEV = valori di esposizione sintetici, una misura dell’esposizione a un fattore di rischio normalizzato su una scala da 0 a 100 per rendere possibile il confronto tra rischi dicotomici, politomici e continui per paese o territorio e località subnazionali selezionate.

Fig. 2. SEV per tutte le cause standardizzato in base all’età per località, entrambi i sessi combinati, 2019 [derivato da http://www.healtdata.org/results/gbd_summaries/2019].

Risultati ottenuti dalla prevenzione cardiovascolare

Le basi della prevenzione cardiovascolare affondano le radici nell’epidemiologia cardiovascolare e nella medicina basata sull’evidenza dal 1961, quando i ricercatori del Framingham Heart Study avevano dimostrato che soggetti apertamente sani con ipertensione, ipercolesterolemia e abitudine al fumo erano a maggior rischio di sviluppare un infarto miocardico acuto8; hanno coniato il termine “fattori di rischio coronarico”9. È dimostrato che gli stili di vita sono responsabili dei livelli dei fattori di rischio10,11. Negli anni successivi molti altri concetti si sono evoluti nella prevenzione delle CVD, dal valore predittivo dei fattori di rischio coronarico per altre malattie ateroclerotiche, come ictus e arteriopatia periferica12 quindi vengono definiti “fattori di rischio cardiovascolare”, e dalla nozione di rischio globale di CVD, alla proposta della Rose1,13 dei due approcci complementari della “strategia di popolazione” (cioè lo spostamento della distribuzione del rischio di popolazione avversa verso livelli più bassi) e della strategia individuale “ad alto rischio”, e alla formulazione di Tom Strasser di “prevenzione primordiale” fin dalla gravidanza e dall’infanzia per prevenire lo sviluppo di fattori di rischio14. Più recentemente è stata prestata attenzione alle possibili conseguenze positive a lungo termine di un profilo di rischio favorevole e alla questione del mantenimento di un basso rischio cardiovascolare a tutte le età proposta da Jeremiah Stamler et al.15

Stima globale del rischio di CVD e approccio a basso rischio

Il rischio CVD assoluto globale rappresenta la probabilità di sviluppare la malattia negli anni successivi, a condizione che sia noto il valore di diversi fattori di rischio. È stimata attraverso un’equazione di rischio utilizzando i fattori di rischio di base e i dati di morbilità e mortalità della popolazione generale libera da CVD al basale e monitorata negli studi longitudinali. L’equazione del rischio comprende: i valori medi dei fattori di rischio della popolazione, i coefficienti di rischio, che attribuiscono un peso eziologico ai singoli fattori16, e la probabilità di sopravvivenza. Questi elementi cambiano a seconda delle diverse popolazioni, in particolare quando si confrontano culture o coorti generazionali diverse. L’identificazione del rischio di CVD è diventato uno dei principali obiettivi della prevenzione primaria e il primo passo per ridurre i fattori di rischio modificabili, dai cambiamenti dello stile di vita ai trattamenti farmacologici. Nel tempo sono stati sviluppati molti strumenti, tra cui anche l’analisi dei rischi concorrenti; i più recenti sono lo SCORE217 e SCORE2-OP (persone anziane)18 in Europa e le equazioni del rischio di coorte combinata negli Stati Uniti, sviluppate da un gruppo di lavoro nell’ambito della linea guida ACC/AHA 2013 sulla valutazione del rischio cardiovascolare19 Il Risveglio In Italia il Progetto CUORE20,21 ha permesso lo sviluppo di un punteggio di rischio e di tabelle di rischio per uomini e donne separatamente, considerando come endpoint il primo evento coronarico o cerebrovascolare maggiore21 tra cui età, pressione arteriosa sistolica, colesterolo totale, colesterolo HDL, abitudine al fumo, diabete e trattamento dell’ipertensione. Il Progetto CUORE ha inoltre permesso ai ricercatori di valutare la sorte dei cosiddetti profili di rischio favorevoli o individui “a basso rischio”22,23. Questa definizione comprendeva persone con tutte le seguenti caratteristiche: colesterolo totale < 5,17 mmol/l (< 200 mg/dl), pressione arteriosa sistolica (SBP) ≤ 120 mmHg, pressione arteriosa diastolica (DBP) ≤ 80 mmHg, nessun farmaco antipertensivo, indice di massa corporea (BMI) < 25,0 kg/m2, nessun diabete, vietato fumare; sono stati confrontati con individui “sfavorevoli ma non ad alto rischio” e “ad alto rischio” – vedere gli articoli originali22,23 per le definizioni. Gli individui a basso rischio erano solo il 3% al basale e non avevano praticamente nessuna malattia coronarica (CHD) e malattie cerebrovascolari nei dieci anni successivi. I tassi per gli individui sfavorevoli ma non ad alto rischio (17% della coorte CUORE) e per gli individui ad alto rischio (80%) erano più elevati e con un aumento graduale a uno, due e tre o più fattori di rischio.

Evidenza epidemiologica dell’efficacia della prevenzione cardiovascolare

Mentre gli studi clinici randomizzati in doppio cieco costituiscono la base dell’evidenza del trattamento in individui ad alto rischio, i programmi di intervento a livello comunitario sono molto più difficili da eseguire e spesso con scarsi risultati, come dimostrano anche le recenti esperienze 24,25, a causa dell’influenza di forti tendenze secolari. Pertanto è meglio affidarsi a grandi studi osservazionali standardizzati per valutare l’efficacia della prevenzione. Questo è il caso dello studio MONICA 26,29, più coerente rispetto ad altri studi di modellazione. Secondo i dati MONICA, relativamente a 36 popolazioni in 21 paesi di quattro continenti, per un totale di 15 milioni di persone, negli uomini i tassi di mortalità per CHD sono diminuiti in 25 popolazioni ed aumentati in 11 popolazioni; nelle donne i tassi di mortalità per CHD sono diminuiti in 22 popolazioni ed aumentati in 13 popolazioni. In termini percentuali, la diminuzione dei tassi di mortalità nei dati MONICA è stata inferiore a quella registrata nei tassi di mortalità ufficiali sulla base dei dati del certificato di morte. Il progetto MONICA ha dimostrato il contributo sostanziale della diminuzione dell’incidenza e dell’aumento della sopravvivenza, nonché dei cambiamenti nella prevalenza dei fattori di rischio alla tendenza al calo della mortalità: un terzo del calo della mortalità è stato spiegato dai cambiamenti nei tassi di mortalità legati ai progressi nell’assistenza coronarica, due terzi dalla diminuzione dell’incidenza degli eventi coronarici, come in parte spiegato dalla riduzione dei fattori di rischio classici.

In conclusione la lezione appresa sulla prevenzione delle malattie cardiovascolari dimostra, nel continuum dalla prevenzione primordiale alla prevenzione secondaria e riabilitazione, che la prevenzione primaria delle malattie cardiovascolari guidata da tendenze secolari nello stile di vita e da fattori di rischio clinici, ha giocato un ruolo importante nel declino della mortalità delle malattie cardiovascolari in molte popolazioni, ma il suo potenziale è molto più ampio, mirando a ridurre anche i casi di malattie cardiovascolari non fatali, altre malattie non trasmissibili, disabilità premature e tardive, garantendo quindi un sano invecchiamento alla maggior parte delle persone.

Direzioni future nella prevenzione cardiovascolare

I risultati dello studio GBD4,5 relativo al 2019 indicano che negli ultimi anni c’è stato un sostanziale rallentamento del tasso di diminuzione della mortalità per malattie cardiovascolari (CVD) in molti paesi ad alto reddito: questo è stato più evidente all’età di 35–74 anni, dove i tassi di mortalità per CVD sono aumentati negli Stati Uniti (maschi e femmine) e in Canada (femmine); l’obesità elevata e crescente, tra gli altri fattori di rischio, mette a rischio ulteriori cali della mortalità per CVD in molti paesi. Inoltre, la pandemia di Covid-19 ha un numero significativo di morti in tutto il mondo29 e aumenta il carico di CVD30. Quindi c’è un reale bisogno di modi innovativi per creare nuovi approcci alla prevenzione delle malattie cardiovascolari, sia nel campo della medicina di precisione individuale che in quello dell’intervento comunitario.

 

Prevenzione della CVD di precisione dai punteggi poligenici ai biomarcatori, alle tecniche di imaging e alle applicazioni di intelligenza artificiale

Un modello familiare nel rischio di CHD è stato trovato in ampi studi che coinvolgono gemelli e potenziali coorti 31,32. Dal 2007, le analisi di associazione a livello di genoma hanno identificato più di 50 loci indipendenti associati al rischio di CHD33. Questi alleli di rischio, quando aggregati in un punteggio di rischio poligenico, sono predittivi di eventi coronarici incidenti e forniscono una misura continua e quantitativa della suscettibilità genetica33, che può identificare soggetti con un rischio equivalente a individui con ipercolesterolemia familiare, ma senza un colesterolo LDL elevato34. Uno studio recente ha confermato che le persone con livelli intermedi di LDL (ad esempio tra 130 e 160 mg/dL), ma con un punteggio poligenico elevato, hanno lo stesso rischio di quelle con ipercolesterolemia grave35. Il punteggio poligenico può essere utilizzato come strumento aggiuntivo per supportare le decisioni terapeutiche nelle persone a rischio intermedio, spesso difficili da riclassificare con gli altri strumenti disponibili36. Inoltre, le statine e gli inibitori della PCSK9 sono risultati più efficaci nelle persone con punteggi poligenici elevati, con benefici più elevati 37, 38.

Altre ricerche sulla stratificazione o riclassificazione del rischio coronarico si sono concentrate, oltre che sulla genetica e sui suoi punteggi, sui biomarcatori, in particolare sull’infiammazione39, sull’imaging sia ultrasonografico 40, 41 che radiologico42 e sulla loro integrazione43, favorito da applicazioni informatiche definite “machine learning”44 un approccio basato su sistemi informatici in grado di apprendere e adattarsi senza seguire istruzioni esplicite, utilizzando algoritmi e modelli statistici per analizzare e trarre inferenze dai pattern dei dati. Infine, sono allo studio fenotipi metabolici “metabolici” per ottenere una “prevenzione di precisione”, soprattutto dal punto di vista alimentare45.

Questi scenari sono certamente interessanti ma emergono subito due problemi:

  • una volta individuati i migliori strumenti per la “prevenzione di precisione”, occorre valutarne il costo e la reale applicabilità a livello di popolazione, in particolare nella prevenzione primaria46;
  • considerando la popolazione, il contesto comunitario emerge anche per il futuro, trattandosi di un soggetto essenziale e non riducibile della prevenzione, come sta dimostrando anche la pandemia da Covid-19.

Prevenzione cardiovascolare comunitaria in un cambiamento epocale

Gli individui vivono in comunità che influenzano le loro scelte comportamentali e qui rimane molto da fare nonostante le prove47 e le recenti raccomandazioni, sia americane48 che europee 49,50. Il problema è significativo perché, anche se il rischio genetico è stato valutato nello studio Khera33,tra i partecipanti ad alto rischio genetico, uno stile di vita favorevole è stato associato a un rischio relativo di malattia coronarica inferiore di quasi il 50% rispetto a uno stile di vita sfavorevole. Tuttavia, sebbene vi siano prove che le modifiche dello stile di vita positive possano persistere nel tempo51, la maggior parte di questi studi di intervento non conferma questo modello se iniziata dopo l’infanzia 24,25 , quindi vi è una chiara necessità di prevenzione prenatale, perinatale e primordiale52. Un’altra possibilità di trovare nuove modalità di intervento è quella di indagare a fondo su “esperimenti naturali” positivi53 come quello avvenuto in Polonia durante la transizione politica54. La prevenzione cardiovascolare comunitaria deve essere profondamente innovata, integrando epidemiologia, psicologia, sociologia, scienze del marketing, statistica, informatica per trovare nuovi modi per aiutare le comunità ad adottare uno stile di vita sano ad ogni età, compresa la gravidanza.

Condividi:

Note

1
Rose G., Rose’s Strategy of Preventive Medicine, with commentary by Kay-Tee Khaw and Michael Marmot, Ox- ford University Press, Oxford 2008, p. 38.
2
Dagan N., Barda N., Kepten E. (et al.), BNT162b2 mRNA Covid-19 Vaccine in a Nationwide Mass Vaccination Setting, N Engl J Med, 2021;1412-1423
3
Salomoni M.G., Di Valerio Z., Gabrielli E. (et al.), Hesitant or Not Hesitant? A Systematic Review on Global Covid-19 Vaccine Acceptance in Different Populations, Vaccines (Basel) 2021 Aug; 9(8): 873. Published online 2021 Aug 6. DOI: 10.3390/vaccines9080873
4
The Lancet, Latest global disease estimates reveal perfect storm of rising chronic diseases and public health failures fuel- ling Covid-19 pandemic [available at http://www.healthdata. org/news-release/lancet-latest-global-disease-estimates-re- veal-perfect-storm-rising-chronic-diseases-and; latest access 24/10/21]
5
GBD 2019 Diseases and Injuries Collaborators, Global burden of 369 diseases and injuries in 204 countries and territo- ries, 1990–2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019, Lancet 2020; 396: 1204-22 [see also http:// www.healthdata.org/results/gbd_summaries/2019/cardiovas- cular-diseases-level-2-cause; latest access 20/11/21]
6
GBD 2019 Risk Factors Collaborators, Global burden of 87 risk factors in 204 countries and territories, 1990–2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019, Lancet 2020; 396: 1223-49 [see also http://www.healthdata. org/results/gbd_summaries/2019; latest access 20/11/21]
7
Last J.M. (ed. by), A Dictionary of Epidemiology, 4th edition, Oxford University Press, New York 2001
8
Kannel W.B., Dawber T.R., Kagan A., Revotskie N., Stokes J. 3rd, Factors of risk in the development of coronary heart disease—six-year follow-up experience, The Framingham Study, Ann Int Med 1961;55:33-50
9
Braunwald E., The rise of cardiovascular medicine, Eur Heart J, 2012;33:838-845
10
Keys A., Aravanis C., Blackburn H. (et al.), Seven Countries. A Multivariate Analysis of Death and Coronary Heart Disease, A Commonwealth Fund Book, England, Harvard University Press, Cambridge, Massachussets and London 1980
11
Intersalt Cooperative Research Group, Intersalt: an international study of electrolyte excretion and blood pressure. Results for 24 hour urinary sodium and potassium excretion, BMJ 1988;297:319-328
12
Kannel W.B., An overview of the risk factors for cardi- ovascular disease, in Kaplan N.M., Stamler J., Prevention of Coronary Heart Disease, WB Saunders Company, Philadel- phia 1983.
13
Rose G., Sick individuals and sick populations, Inter- national Journal of Epidemiology, 1985;14:32-38
14
Strasser T., Reflections on cardiovascular diseases, In- terdiscip Science Rev, 1978;3:225–230
15
Stamler J., Neaton J.D., Garside D.B., Daviglus M.L., Current status: six extablished major risk factors – and low risk, in Marmot M., Elliott P. (ed. by), Coronary Heart Disease Epidemiology: From Aetiology to Public Health, Oxford University Press, Oxford 2005, p. 46-54
16
Pearce N., Epidemiology in a changing world: varia- tion, causation and ubiquitous risk factors, Int J Epidemiol, 2011;40:503–512
17
SCORE2 working group and ESC Cardiovascular risk collaboration, SCORE2 risk prediction algorithms: new models to estimate 10-year risk of cardiovascular disease in Eu- rope, Eur Heart J 2021, 42:2439-2454.
18
Id., SCORE2-OP risk prediction algorithms: estimating incident cardiovascular event risk in older persons in four geo- graphical risk regions. Eur Heart J 2021; 42: 2455-2467
19
Goff D.C. Jr, Lloyd-Jones D.M., Bennett G. (et al.), 2013 ACC/AHA Guideline on the Assessment of Cardiovascular Risk: A Report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Practice Guidelines, JACC, 2014, 63: 2935–2959
20
Ferrario M., Chiodini P., Chambless L.E., Cesana G., Vanuzzo D., Panico S., Sega R., Pilotto L., Palmieri L., Giampaoli S., Prediction of coronary events in a low incidence population: assessing accuracy of the CUORE Cohort Study pre- diction equation, Int J Epidemiol, 2005;34:413-421
21
Giampaoli S., Palmieri L., Donfrancesco C., Panico S., Vanuzzo D., Pilotto L., Ferrario M., Cesana G., Mat- tiello A., On behalf of The CUORE Project Research Group. Cardiovascular risk assessment in Italy: the CUORE Project risk score and risk chart, Ital J P Health, 2007; 4:102-109
22
Palmieri L., Donfrancesco C., Giampaoli S., Trojani M., Panico S., Vanuzzo D., Pilotto L., Cesana G., Ferrario M., Chiodini P., Sega R., Stamler J., Favorable cardiovascu- lar risk profile and 10-year coronary heart disease incidence in women and men: results from the Progetto CUORE, Eur J Car- diovasc Prev Rehabil, 2006;13:562-570.
23
Giampaoli S., Palmieri L., Panico S., Vanuzzo D., Fer- rario M., Chiodini P., Pilotto L., Donfrancesco C., Cesana G., Sega R., Stamler J., Favorable cardiovascular risk profile (low risk) and 10-year stroke incidence in women and men: findings from 12 Italian population samples, Am J Epidemiol, 2006;163:893-902.
24
Sidebottom A.C., Miedema M.D., Benson G. (et al.), The impact of a population-based prevention program on cardiovascular events: Findings from the heart of new Ulm pro- ject, Am H J, 2021, 239:38-51
25
Fernández-Alvira J.M., Fernández-Jiménez R., De Miguel M. (et al.), The challenge of sustainability: Long-term results from the Fifty-Fifty peer group-based intervention in car- diovascular risk factors, Am H J, 2021, 240:81-88
26
Kuulasmaa K., Tunstall-Pedoe H., Dobson A., Fortmann S., Sans S., Tolonen H., Evans A., Ferrario M., Tuomilehto J., Estimation of contribution of changes in classic risk factors to trends in coronary-event rates across the WHO MONICA Project populations, Lancet, 2000;355:675-687
27
Tunstall-Pedoe H., Vanuzzo D., Hobbs M., Ma- honen M., Cepaitis Z., Kuulasmaa K. (et al.), Estimation of contribution of changes in coronary care to improving survival, event rates, and coronary heart disease mortali- ty across the WHO MONICA Project populations, Lancet, 2000;355(9205):688-700
28
Tunstall-Pedoe H., Kuulasmaa K., Mahonen M., Tolonen H., Ruokokoski E., Amouyel P., Contribution of trends in survival and coronary-event rates to changes in cor- onary heart disease mortality: 10-year results from 37 WHO MONICA project populations. Monitoring trends and determi- nants in cardiovascular disease, Lancet, 1999;353(9164):1547- 1557
29
Karlinsky A., Kobak D., Tracking excess mortali- ty across countries during the Covid-19 pandemic with the World Mortality Dataset, eLife, 2021;10:e69336 DOI: 10.7554/ eLife.69336
30
Hessamia A., Shamshiriande A., Heydaria K. (et al.), Cardiovascular diseases burden in Covid-19: Systematic review and meta-analysis, Am J Emergency Medicine, 2021, 382-391
31
Marenberg M.E., Risch N., Berkman L.F., Floderus B., de Faire U., Genetic susceptibility to death from coro- nary heart disease in a study of twins, N Engl J Med, 1994, 330:1041-1046
32
Lloyd-Jones D.M., Nam B.H., D’Agostino R.B. Sr (et al.), Parental cardiovascular disease as a risk factor for cardi- ovascular disease in middle-aged adults: a prospective study of parents and offspring, JAMA, 2004, 291:2204-2211.
33
Khera A.M., Emdin C.A., D. Phil., Drake I. (et al.), Genetic risk, adherence to a healthy lifestyle, and coronary dis- ease, N Engl J Med, 2016;375:2349-2358
34
Khera A.V., Chaffin M., Aragam K.G. (et al.), Ge- nome-wide polygenic scores for common diseases identify indi- viduals with risk equivalent to monogenic mutations, Nature genetics, 2018, 50:1219-1224
35
Bolli A., Di Domenico P., Pastorino R., Busby G.B., Bottà G., Risk of coronary artery disease conferred by low-den- sity lipoprotein cholesterol depends on polygenic background, Circulation, 2021, 143: 1452-1454.
36
K.G., Dobbyn A., Judy R. (et al.), Limita- tions of contemporary guidelines for managing patients at high genetic risk of coronary artery disease, JACC, 2020, 75:2769- 2780.
37
Damask A., Steg P.G., Schwartz G.G. (et al.), Pa- tients with high genome-wide polygenic risk scores for coronary artery disease may receive greater clinical benefit from aliro- cumab treatment in the ODYSSEY OUTCOMES trial. 2020, Circulation, 141:624-636
38
Natarajan P., Young R., Stitziel N.O. (et al.), Polygenic risk score identifies subgroup with higher burden of atherosclerosis and greater relative benefit from statin therapy in the primary prevention setting, Circulation, 2017; 135: 2091-2101
39
Frary C.E., Blicher M.K., Olesen T.B. (et al.), Cir- culating biomarkers for long-term cardiovascular risk stratifi- cation in apparently healthy individuals from the MONICA 10 cohort, Eur J Prev Cardiol, 2020;27:570-578
40
Kozakova M., Palombo C., Imaging subclinical ather- osclerosis in cardiovascular risk stratification, Eur J Prev Car- diol, 2021;28:247-249
41
Faggiano P., Dasseni N., Gaibazzi N. (et al.), Cardiac calcification as a marker of subclinical atherosclerosis and pre- dictor of cardiovascular events: A review of the evidence, Eur J Prev Cardiol, 2019;26:1191-1204
42
Antonopoulos A.S., Angelopoulos A., Tsioufis K., Antoniades C., Tousoulis D., Cardiovascular risk stratifica- tion by coronary computed tomography angiography imaging: current state-of-the-art, Eur J Prev Cardiol, 2021;, zwab067, https://doi.org/10.1093/eurjpc/zwab067
43
Tamarappoo B.K., Lin Ab., Commandeur F. (et al.), Machine learning integration of circulating and imaging biomarkers for explainable patient-specific prediction of cardiac events: a prospective study, Atherosclerosis, 2021, 318: 76-82
44
Quer G., Arnaout R., Henne M., Arnaout R., Machine learning and the future of cardiovascular care, JACC State-of-the-Art Review, JACC 2021, 77: 300-313
45
Palmnäs M., Brunius C,. Shi L. (et al.), Perspective: metabotyping – a potential personalized nutrition strategy for precision prevention of cardiometabolic disease, Advances in Nutrition 2020, 11:524-532
46
Traversi D., Pulliero A., Izzotti A. (et al.), Precision medicine and public health: new challenges for effective and sustainable health, J. Pers. Med, 2021, 11:135, https://doi. org/10.3390/jpm11020135
47
O’Connor E.A., Evans C.V., Rushkin M.C. (et al.), Behavioral counseling to promote a healthy diet and physical activity for cardiovascular disease prevention in adults with cardiovascular risk factors Updated Evidence Report and Systematic Review for the US Preventive Services Task Force, JAMA. 2020;324:2076-2094
48
US Preventive Services Task Force, Behavio- ral counseling interventions to promote a healthy diet and physical activity for cardiovascular disease prevention in adults with cardiovascular risk factors US Preventive Services Task Force Recommendation Statement, JAMA, 2020;324(20):2069-2075
49
Jorgensen T., Capewell S., Prescott E., Allender S., Sans S., Zdrojewski T., De Bacquer D., de Sutter J., Franco O.H., Logstrup S., Volpe M., Malyutina S., Marques-Vidal P., Reiner Z., Tell G.S., Verschuren W.M., Vanuzzo D., PEP section of EACPR. Population-level chang- es to promote cardiovascular health. Eur J Prev Cardiol, 2013;20:409-421
50
Visseren F.L.J., Mach F., Smulders Y.M. (et al.), 2021 ESC Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice, Eur Heart J, 2021; 42:3227-3337
51
Journath G., Niklas Hammar N., Vikström M. (et al.), A Swedish primary healthcare prevention programme focusing on promotion of physical activity and a healthy lifestyle reduced cardi- ovascular events and mortality: 22-year follow-up of 5761 study par- ticipants and a reference group, Br J Sports Med, 2020;54:1294-1299
52
D’Ascenzi F., Sciaccaluga C., Cameli M. (et al.), When should cardiovascular prevention begin? The importance of antenatal, perinatal and primordial prevention, Eur J Prev Cardiol, 2021; 28:361-369
53
Sekikawa A., Horiuchi B.Y., Edmundowicz D. (et al.), A “natural experiment” in cardiovascular epidemiology in the early 21st century, Heart 2003;89:255-257
54
Zatonski W.A., McMichael A.J., Powles J.W., Eco- logical study of reasons for sharp decline in mortality from ischaemic heart disease in Poland since 1991, BMJ, 1998; 316:1047-1051
I più letti
In questo numero