Nieuws

Hart- en vaatziekten sneller en beter voorspellen?

Gepubliceerd
28 december 2016

Het is bekend dat met de klassieke risicofactoren, zoals hypertensie, DM en hypercholesterolemie, hart- en vaatziekten goed voorspeld kunnen worden. Bij patiënten met hart- en vaatziekten is het optreden van microalbuminurie een duidelijke voorspeller van complicaties. In dit proefschrift wordt onderbouwd dat het voorspellen van hart- en vaatziekten eenvoudiger en effectiever kan gebeuren met een pre-screening op microalbuminurie.

Özyilmaz betoogt in zijn proefschrift Albuminuria as pre-screening tool for better risk prediction dat screening naar microalbuminurie effectiever kan zijn als deze voorafgaat aan een screening op de klassieke risicofactoren voor hart- en vaatziekten, zoals dit nu gebeurt. Dit heeft hij onderzocht bij 40.856 inwoners uit Groningen.

In zijn proefschrift toont hij aan dat microalbuminurie een goede voorspeller is van klassieke risicofactoren, met een positief voorspellende waarde van 70%. De aanwezigheid van microalbuminurie geeft daarnaast een twee tot drie keer zo hoog risico op cardiovasculaire events bij patiënten met klassieke risicofactoren vergeleken met patiënten zonder microalbuminurie. Ten slotte geven statinen een betere reductie op het risico op hart- en vaatziekten bij patiënten met een hoog risico op hart- en vaatziekten met microalbuminurie (hazard ratio 0,38; 95%-BI 0,23 tot 0,60) vergeleken met patiënten zonder microalbuminurie (hazard ratio 0,74; 95%-BI 0,44 tot 1,24).

Op dit moment wordt huisartsen nog aangeraden om hart- en vaatziekten via case finding op de klassieke manier plaats te laten vinden. Het is aan de Gezondheidsraad of de screening plaats gaat vinden op basis van microalbuminurie. Tot die tijd doen we er als huisartsen verstandig aan om, zoals in de NHG-standaard CVRM staat aangegeven, de microalbuminurie te bepalen. Zij kunnen hun patiënten dan overtuigen dat een statine bij mensen die een micro-albuminurie hebben, effectiever is.

Ozyilmaz A. Albuminuria as pre-screening tool for better risk prediction. Groningen: Rijksuniversiteit Groningen, 2016.

 

Reacties

Er zijn nog geen reacties

Verder lezen