Artikel
|
Volym 1, utgåva 1
Artikel
|
Volym 1, utgåva 1

Kardiovaskulär prevention i tjugoårsåldern av 2000-talet – Lärdomar och framtida inriktning

Diego Vanuzzo;Simona Giampaoli
DOI: https://doi.org/10.36158/97888929535987
Mest lästa
IN DETTA NUMMER

Abstract

Baserna för kardiovaskulär prevention är rotade i kardiovaskulär epidemiologi och evidensbaserad medicin sedan 1961, när utredare i Framingham Heart Study fann att friska försökspersoner med ”riskfaktorer” såsom hypertoni, hyperkolesterolemi och med rökning vana hade en större sannolikhet att lida av kranskärlssjukdom. Därefter identifierades andra riskfaktorer, t.ex. diabetes, och det visades att de även förutsåg andra aterosklerotiska sjukdomar, t.ex. stroke och perifer artärsjukdom. Det fanns bevis för att livsstilen var ansvarig för höga nivåer av dessa riskfaktorer och många andra begrepp har utvecklats inom kardiovaskulär prevention, från begreppet global risk, till Rose förslag om de två kompletterande tillvägagångssätten för ”befolkningsstrategi” och ”hög risk” individuell strategi, och till formuleringen av ”primordial prevention” sedan graviditet och barndom för att förhindra utvecklingen av riskfaktorer. Många studier genomfördes för att utvärdera effekterna av riskreducering, och den viktigaste lärdomen om kardiovaskulär prevention visar att primär prevention driven av sekulära trender i livsstil och kliniska riskfaktorer, spelade en stor roll i kardiovaskulär dödlighet minskning i många populationer. Framtida inriktningar på detta område omfattar genetisk forskning och utveckling av polygena poäng som kan användas som ett ytterligare verktyg för att stödja terapeutiska beslut hos personer med mellanliggande risk, forskning om biomarkörer, särskilt av inflammation, om avbildning av både ultraljud och röntgen och om deras integrering, som gynnas av datorprogram som definieras som ”maskininlärning”. Slutligen studeras metaboliska fenotyper och andra metoder för artificiell intelligens för att uppnå ”precisionsförebyggande”.

Det är bättre att vara frisk än sjuk eller död. Det är början och slutet på det enda verkliga argumentet för förebyggande medicin. Det räcker”1. Detta kortfattade och tydliga uttalande av Geoffrey Rose, en av pionjärerna inom kardiovaskulär epidemiologi och förebyggande åtgärder under den sista delen av 1900-talet, kan verka något ironiskt under covid-19-pandemin, när en effektiv vaccinationskampanj2 motverkas av en betydande vaccin tvekan3. Men det understryker behovet av ett effektivt förebyggande i en miljö som definierades som den ”perfekta stormen av stigande kroniska sjukdomar och folkhälsoproblem som driver Covid-19-pandemin”3 av ett pressmeddelande från Lancet som illustrerar de senaste rapporterna från Global Burden of Disease Study (GBD)4,5 uppdaterad till 2019. Enligt dessa GBD-rapporter var de främsta orsakerna till DALYs eller hälsorelaterad förlust globalt för båda könen kombinerade, alla åldrar, under 2019: efter de första neonatala störningarna, drivna av Daly-definitionen, ischemisk hjärtsjukdom (2: a) och stroke (3: e). Riskerna i samband med det högsta antalet dödsfall i världen under 2019 var:

  • Högt systoliskt blodtryck (10,8 miljoner dödsfall).
  • Tobak (8,71 miljoner dödsfall).
  • Kostrisker (t.ex. låg frukthalt, hög salthalt) (7,94 miljoner dödsfall).
  • Luftföroreningar (6,67 miljoner dödsfall).
  • Plasmaglukos vid hög fasta (6,50 miljoner dödsfall).
  • Högt kroppsmasseindex (5,02 miljoner dödsfall).
  • Högt LDL-kolesterol (4,40 miljoner dödsfall).
  • Njursvikt (3,16 miljoner dödsfall).
  • Undernäring hos barn och mödrar (2,94 miljoner dödsfall).
  • Alkoholkonsumtion (2,44 miljoner dödsfall).

Alla dessa fakta understryker behovet av ett effektivt kardiovaskulärt förebyggande över hela världen, tillsammans med insatserna för att hejda Covid-19-pandemin och motverka klimatförändringarna. Förebyggande och övervakning bör anpassas till de olika effekterna av hjärt- och kärlsjukdomar och deras riskfaktorer i de olika länderna (figur 1-2) 5,6.

I detta dokument kommer vi att överväga de uppnådda resultaten och möjliga framtida scenarier för kardiovaskulär prevention, som kan definieras, anpassa John Last ’s ord7, som en samordnad uppsättning åtgärder, på lokal och individuell nivå, som syftar till att utrota, eliminera eller minimera effekterna av hjärt- och kärlsjukdomar och därmed sammanhängande funktionshinder.


Fig. 1. Age-standardised DALY rates (per 100000) by location, both gender combined, 2019 [derived from http://www.healthdata.org/results/gbd_summaries/2019/cardiovascular-diseases-level-2-cause].

SEV = summariska exponeringsvärden, ett mått på exponering för en riskfaktor som normaliserats på en skala o 0 till 100 för att göra det möjligt att jämföra dikotomiska, polytomösa och kontinuerliga risker per land eller territorium med utvalda subnationella platser.

Bild 2 Age-standardised all-cause SEV by location, both gender combined, 2019 [härledd från http://www.healtdata.org/results/gbd_summaries/2019].

Resultat uppnådda genom kardiovaskulär prevention

Baserna för kardiovaskulär prevention är förankrade i kardiovaskulär epidemiologi och evidensbaserad medicin sedan 1961, när prövare i Framingham Heart Study hade visat att uppenbart friska försökspersoner med hypertoni, hyperkolesterolemi och med rökvana hade högre risk att utveckla en akut hjärtinfarkt8; de myntade termen ”koronar riskfaktorer”9. Det finns belägg för att livsstilen är ansvarig för riskfaktorernas nivå10,11. Under de följande åren har många andra begrepp utvecklats i CVD förebyggande, från det prediktiva värdet av koronar riskfaktorer för andra ateroklerotiska sjukdomar, som stroke och perifer artärsjukdom12 så de kallas ”kardiovaskulära riskfaktorer”, och från begreppet global CVD-risk, till Roses förslag1,13 av de två kompletterande metoderna för ”befolkningsstrategi” (dvs. förskjutning av negativ populationsriskfördelning mot lägre nivåer) och för ”hög risk” individuell strategi, och till Tom Strassers formulering av ”primordial prevention” sedan graviditet och barndom för att förhindra utvecklingen av riskfaktorer14. Mer nyligen uppmärksammades de möjliga positiva långsiktiga konsekvenserna av en gynnsam riskprofil och frågan om att upprätthålla en låg kardiovaskulär risk i alla åldrar, som föreslagits av Jeremiah Stamler et al.15

Global CVD-riskuppskattning och lågriskmetoden

Den globala absoluta CVD-risken representerar sannolikheten för att sjukdomen utvecklas under de följande åren, förutsatt att värdet av flera riskfaktorer är känt. Den uppskattas genom en riskekvation med hjälp av riskfaktorer vid baslinjen och sjuklighets- och mortalitetsdata för den allmänna populationen som är fri från CVD vid baslinjen och följs upp i longitudinella studier. Riskekvationen omfattar: genomsnittliga riskfaktorvärden för populationen, riskkoefficienter, som tillskriver enskilda faktorer en etiologisk vikt16,och sannolikhet för överlevnad. Dessa element ändras beroende på olika populationer, särskilt när olika kulturer eller generationskohorter jämförs. Identifiering av CVD-risk har blivit ett av huvudmålen för primärprevention och det första steget för att minska modifierbara riskfaktorer, från livsstilsförändringar till farmakologiska behandlingar. Många verktyg har utvecklats över tid, inklusive även analysen av konkurrerande risker; de senaste är SCORE217 och SCORE2-OP (äldre personer)18 i Europa, och de sammanslagna kohortriskekvationerna i USA, utarbetade av en arbetsgrupp som en del av ACC/AHA 2013-riktlinjen om bedömning av kardiovaskulär risk19 – I USA: I Italien tillät Progetto CUORE20,21 utveckling av riskpoäng och riskdiagram för män och kvinnor var för sig, med tanke på den första större koronara eller cerebrovaskulära händelsen som slutpunkt21, inklusive ålder, systoliskt blodtryck, totalkolesterol, HDL-kolesterol, rökvana, diabetes och hypertonibehandling. Progetto CUORE gjorde det också möjligt för forskarna att utvärdera vad som hände med den så kallade gynnsamma riskprofilen eller personer med ”låg risk”22,23. Denna definition omfattade personer med samtliga följande egenskaper: totalt kolesterol < 5,17 mmol/l (< 200 mg/dl), systoliskt blodtryck (SBP) ≤ 120 mmHg, diastoliskt blodtryck (DBP) ≤ 80 mmHg, inget blodtryckssänkande läkemedel, BMI < 25,0 kg/m2, ingen diabetes, ingen rökning; de jämfördes med individer som är ”ogynnsamma men inte högrisk” och ”högrisk” – se de ursprungliga artiklarna22,23 för definitioner. Personer med låg risk var endast 3% vid baslinjen och de hade praktiskt taget ingen kranskärlssjukdom (CHD) eller cerebrovaskulär sjukdom under de följande tio åren. Andelen missgynnade men inte högriskpersoner (17% av Cuore-kohorten) och högriskpersoner (80%) var högre och med en graderad ökning till en, två och tre eller fler riskfaktorer.

Epidemiologiska belägg för kardiovaskulär preventionseffektivitet

Medan randomiserade dubbelblinda kliniska prövningar utgör grunden för behandlingsbevis hos högriskindivider, är interventionsprogram på samhällsnivå mycket svårare att utföra och ofta med knappa resultat, vilket också de senaste erfarenheterna visar 24,25, på grund av inflytandet från starka sekulära trender. Därför är det bättre att förlita sig på stora standardiserade observationsstudier för att utvärdera förebyggande effektivitet. Detta är fallet med Monica-studien 26,29, som är mer konsekvent än andra modelleringsstudier. Enligt uppgifter från MONICA minskade dödligheten bland män med CHD hos 36 personer i 21 länder på fyra kontinenter, totalt 15 miljoner människor, i 25 populationer och ökade i 11 populationer; dödligheten bland kvinnor med CHD minskade i 22 populationer och ökade i 13 populationer. Procentuellt sett var minskningen av dödligheten i MONICA-UPPGIFTERNA mindre än den som registrerats i officiella dödlighetstal baserat på dödsattestuppgifter. Monica-projektet visade det betydande bidraget från både minskad incidens och ökad överlevnad samt förändringarna i prevalensen av riskfaktorer till den sjunkande trenden för dödlighet: en tredjedel av minskningen av dödligheten förklarades av förändringar i antalet dödsfall relaterade till framsteg inom kranskärlsvården, två tredjedelar av minskad incidens av kranskärlshändelser, vilket delvis förklaras av minskningen av klassiska riskfaktorer.

Sammanfattningsvis visar lärdomen om förebyggande av CVD, i kontinuumet från primärprevention till sekundärprevention och rehabilitering, att primärprevention av CVD som drivs av sekulära trender i livsstil och kliniska riskfaktorer spelade en viktig roll i CVD-dödligheten i många populationer, men dess potential är mycket bredare, med syfte att minska även icke-dödliga CVD-fall, andra icke smittsamma sjukdomar, förtida och sena funktionshinder, och därmed säkerställa ett hälsosamt åldrande för majoriteten av människor.

Framtida riktlinjer för kardiovaskulär prevention

Resultaten av GBD-studien4,5 avseende 2019 tyder på att dödligheten av hjärt-kärlsjukdomar (CVD) har minskat avsevärt i många höginkomstländer under de senaste åren: detta var tydligast i åldrarna 35-74 år, där dödligheten av hjärt-kärlsjukdomar har ökat i USA (män och kvinnor) och Kanada (kvinnor); hög och ökande fetma, bland andra riskfaktorer, äventyrar ytterligare minskningar av dödligheten av hjärt-kärlsjukdomar i många länder. Covid-19-pandemin har dessutom en betydande dödstalen i hela världen29 och ökar bördan av CVD30. Det finns därför ett verkligt behov av innovativa sätt att skapa nya strategier för förebyggande av CVD, både när det gäller individuell precisionsmedicin och gemenskapsinsatser.

 

Precisionsförebyggande CVD från de polygena poängen till biomarkörer, bildbehandlingstekniker och tillämpningar för artificiell intelligens

Ett familjemönster i risk för CHD hittades i stora studier som omfattade tvillingar och blivande kohorter 31,32. Sedan 2007 har genomomfattande föreningsanalyser identifierat mer än 50 oberoende loci associerade med risken för CHD33. Dessa riskalleler, när de aggregeras till en polygenisk riskpoäng, är prediktiva för kranskärlshändelser och ger ett kontinuerligt och kvantitativt mått på genetisk känslighet33, vilket kan identifiera försökspersoner med en risk som är likvärdig med individer med familjär hyperkolesterolemi, men utan förhöjt LDL-kolesterol34. En nyligen genomförd studie bekräftade att personer med medelhöga LDL-nivåer (t.ex. mellan 130 och 160 mg/dl), men med hög polygen poäng, löper samma risk som personer med allvarlig hyperkolesterolemi35. Den polygena poängen kan användas som ett ytterligare verktyg för att stödja terapeutiska beslut hos personer med mellanliggande risk, vilket ofta är svårt att omklassificera med de andra tillgängliga verktygen36. Dessutom var statiner och PCSK9-hämmare effektivare hos personer med höga polygena poäng, med högre nytta 37, 38.

Annan forskning om skiktning eller omklassificering av kranskärlsrisker har, förutom genetik och dess resultat, inriktats på biomarkörer, särskilt inflammationsfaktorer.39, om avbildning av både ultraljudsbilder 40, 41 och radiologiska bilder42 och om deras integrering43,som gynnas av datorprogram som definieras som ”maskininlärning”44 , ett tillvägagångssätt baserat på datorsystem som kan lära sig och anpassa sig utan att följa uttryckliga instruktioner, med hjälp av algoritmer och statistiska modeller för att analysera och dra slutsatser från mönster i data. Slutligen studeras metaboliska ”metabotyper” -fenotyper för att uppnå ”precisionsförebyggande”, särskilt ur livsmedelssynpunkt45.

Dessa scenarier är förvisso intressanta, men det uppstår omedelbart två problem:

  • när de bästa verktygen för ”precisionsförebyggande” har identifierats måste deras kostnader och faktiska tillämplighet på befolkningsnivå, särskilt när det gäller primärprevention, bedömas46.
  • med tanke på befolkningen framträder gemenskapssammanhanget även för framtiden, eftersom det är ett viktigt och icke-reducerbart förebyggande ämne, vilket också Covid-19-pandemin visar.

Gemenskapens kardiovaskulära förebyggande i en epokgörande förändring

Individer lever i samhällen som påverkar deras beteendeval, och här återstår mycket att göra trots beläggen47 och de senaste rekommendationerna, både amerikanska48 och europeiska49,50. Frågan är betydande eftersom även om den genetiska risken utvärderades i Khera-studien33,bland deltagare med hög genetisk risk, var en gynnsam livsstil associerad med en nästan 50% lägre relativ risk för kranskärlssjukdom än en ogynnsam livsstil. Även om det finns belägg för att positiva förändringar av livsstilen kan bestå över tid51bekräftar de flesta av dessa interventionsstudier inte detta mönster om de inleds efter barndomen 24,25 , och det finns därför ett tydligt behov av förebyggande åtgärder för mödrar, perinatala och ursprungliga sjukdomar52. En annan möjlighet att hitta nya sätt att ingripa är att grundligt undersöka positiva ”naturliga experiment”53 som det som inträffade i Polen under den politiska övergången54. Gemenskapens kardiovaskulära förebyggande åtgärder måste vara djupt innovativa och integrera epidemiologi, psykologi, sociologi, marknadsföringsvetenskap, statistik och informatik för att hitta nya sätt att hjälpa samhällen att anta en hälsosam livsstil i alla åldrar, inklusive graviditet.

Dela:

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
Mest lästa
IN DETTA NUMMER