Kada su u pitanju srčane bolesti, kardiovaskularne bolesti kod žena su nedovoljno dijagnostikovane u odnosu na muškarce. Popularni sistem bodovanja koji se koristi za procenu verovatnoće da će osoba razviti kardiovaskularnu bolest u narednih 10 godina je Framinghamski skor rizika. Zasnovan je na faktorima uključujući starost, pol, nivo holesterola i krvni pritisak.
Istraživači u SAD-u i Holandiji su sada koristili veliki skup podataka da bi napravili preciznije modele kardiovaskularnog rizika od Framinghamske ocene rizika. Takođe su kvantifikovali nedovoljnu dijagnozu žena u poređenju sa muškarcima. Rezultati su objavljeni u Frontiers in Physiology.
„Otkrili smo da ti polno neutralni kriterijumi ne uspevaju da adekvatno dijagnostikuju žene. Ako bi se koristili kriterijumi specifični za pol, ova nedovoljno dijagnostikovana dijagnoza bi bila manje ozbiljna“, rekao je Skajler Sent Pjer, istraživač u laboratoriji Living Matter Univerziteta Stanford. „Takođe smo otkrili da je najbolji ispit za poboljšanje otkrivanja kardiovaskularnih bolesti i kod muškaraca i kod žena elektrokardiogram (EKG).“
Anatomski, žensko i muško srce se razlikuju. Na primer, ženska srca su manja i imaju tanje zidove. Ipak, dijagnostički kriterijumi za određene srčane bolesti su isti za žene i muškarce, što znači da se ženska srca moraju disproporcionalno povećati nego muška pre nego što se ispune isti kriterijumi rizika.
Kada su istraživači kvantifikovali nedovoljnu dijagnozu žena u poređenju sa muškarcima, otkrili su da upotreba polno neutralnih kriterijuma dovodi do teške poddijagnoze kod ženskih pacijenata.
„Ženama je nedovoljno dijagnostifikovana atrioventrikularna blokada prvog stepena (AV), poremećaj koji utiče na otkucaje srca, i proširena kardiomiopatija, bolest srčanog mišića, dvostruko, odnosno 1,4 puta više nego kod muškaraca“, rekao je Sent Pjer. Nedovoljna dijagnoza kod žena je takođe utvrđena za druge srčane poremećaje.
Da bi postigli preciznija predviđanja za oba pola, naučnici su iskoristili četiri dodatne metrike koje se ne uzimaju u obzir u Framinghamskom rezultatu rizika: magnetna rezonanca srca, analiza pulsnog talasa, EKG i ultrazvuk karotida. Oni su koristili podatke od više od 20.000 pojedinaca iz UK Biobank – biomedicinske baze podataka koja sadrži informacije od približno pola miliona britanskih pojedinaca starosti 40 i više godina – koji su prošli ove testove.
„Dok su tradicionalni klinički modeli laki za korišćenje, sada možemo da koristimo mašinsko učenje da pročešljamo hiljade drugih mogućih faktora kako bismo pronašli nove, značajne karakteristike koje bi mogle značajno da poboljšaju rano otkrivanje bolesti“, objasnio je Sent Pjer. Pre samo 10 godina, ove metode nisu bile dostupne, zbog čega se već pola veka koriste skale procene poput Framinghamske ocene rizika.
Koristeći mašinsko učenje, istraživači su utvrdili da su od testiranih metrika EKG najefikasniji u poboljšanju otkrivanja kardiovaskularnih bolesti i kod muškaraca i kod žena. To, međutim, ne znači da tradicionalni faktori rizika nisu važni alati za procenu rizika, rekli su istraživači.
„Predlažemo da kliničari prvo pregledaju ljude koristeći jednostavnu anketu sa tradicionalnim faktorima rizika, a zatim urade drugu fazu skrininga koristeći EKG za pacijente sa većim rizikom.
Ova studija pruža prvi korak u ponovnom razmatranju faktora rizika za srčana oboljenja. Korišćenje novih tehnologija je obećavajući način za poboljšanje predviđanja rizika. Međutim, postoje neka ograničenja za studiju koja bi trebalo da se pozabave u budućnosti, rekli su istraživači.
Jedno od takvih ograničenja je činjenica da se u UK Biobank seks tretira kao binarna varijabla. Seks je, međutim, inherentno složen, povezan sa hormonima, hromozomima i fizičkim karakteristikama, a sve to može pasti negde u spektru između „tipično“ muškog i „tipično“ ženskog.
Pored toga, ispitana populacija je bila ljudi srednjih godina i stariji ljudi koji žive u UK, tako da rezultati možda neće biti prenosivi na ljude iz drugih sredina i uzrasta. „Dok je medicina specifična za pol jedan korak u pravom smeru, medicina specifična za pacijente bi pružila najbolje rezultate za sve“, zaključio je Sent Pjer.
