# Qual é o desempenho dos modelos de predição de risco de AVC e como ele varia entre populações e regiões?

> Uma revisão sistemática e meta-análise mostrou que os modelos de predição de risco de AVC têm desempenho discriminatório regular, com C-statistic agrupado de 0,78. O desempenho variou amplamente e poucos modelos foram validados em populações independentes de diferentes regiões.

Estudo citado: Asowata OJ, Okekunle AP, Olaiya MT, Akinyemi J, Owolabi M, Akpa OM. Stroke risk prediction models: A systematic review and meta-analysis. Journal of the neurological sciences. 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jns.2024.122997. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38669758/

## Resposta

A predição do risco de AVC é uma estratégia importante para identificar indivíduos de alto risco e permitir intervenções oportunas. No entanto, a evidência sobre o desempenho dos modelos existentes é limitada. Esta revisão sistemática e meta-análise buscou sumarizar a performance dos modelos de escore de risco de AVC (SRSMs) e verificar se há variação por população e região.

Foram incluídos 17 artigos, a maioria estudos de coorte, totalizando 739.134 casos de AVC entre 6.396.594 participantes de diversas populações e regiões (Ásia, Estados Unidos, Europa e Reino Unido). A qualidade dos estudos foi avaliada com a ferramenta Prediction Model Risk of Bias Assessment Tool (PROBAST).

A meta-análise dos C-statistics mostrou um valor agrupado de 0,78 (IC 95%: 0,75–0,80), indicando discriminação regular. Na análise de subgrupos por região, os valores foram: Ásia 0,81 (IC 95%: 0,79–0,83), Europa e Reino Unido 0,76 (IC 95%: 0,69–0,83) e Estados Unidos 0,75 (IC 95%: 0,72–0,78). A heterogeneidade foi muito alta (I² = 99,9% no geral).

Os autores concluem que o desempenho dos SRSMs variou amplamente e que poucos modelos foram validados em populações independentes de diferentes regiões do mundo. Isso sugere que os modelos disponíveis podem não ser diretamente generalizáveis para todas as populações.

Para o médico, esses achados reforçam a necessidade de cautela ao aplicar modelos de risco de AVC na prática clínica, considerando a população de origem do modelo e a validação local. A escolha do modelo deve levar em conta o desempenho na população específica e a disponibilidade de validação externa.

## O que o estudo mostrou

Revisão sistemática e meta-análise que incluiu 17 artigos (15 estudos de coorte e 2 estudos de caso-controle aninhados), com 739.134 casos de AVC entre 6.396.594 participantes de diversas populações e regiões (Ásia, Estados Unidos, Europa e Reino Unido). O C-statistic agrupado dos modelos de predição de risco de AVC foi 0,78 (IC 95%: 0,75–0,80; I² = 99,9%). Na análise de subgrupos por região, os valores foram: Ásia 0,81 (IC 95%: 0,79–0,83), Europa e Reino Unido 0,76 (IC 95%: 0,69–0,83) e Estados Unidos 0,75 (IC 95%: 0,72–0,78).

## Limitações

O resumo não informa detalhes sobre as limitações dos estudos primários, como risco de viés individual, ou sobre a qualidade metodológica dos modelos. A heterogeneidade foi muito alta (I² = 99,9%), o que limita a interpretação do C-statistic agrupado. Além disso, o resumo não especifica quais modelos foram avaliados nem se houve validação externa independente. Poucos modelos foram validados em populações independentes de diferentes regiões.

## Aplicação no consultório

Os achados sugerem que os modelos de predição de risco de AVC têm desempenho regular, mas com grande variabilidade. Na prática clínica, ao utilizar um modelo, é importante verificar se ele foi validado na população local e considerar suas limitações. Para a gestão do consultório, isso implica cautela na implementação de ferramentas de estratificação de risco sem validação adequada, podendo ser necessário buscar modelos específicos para a população atendida ou utilizar o julgamento clínico complementar.

## Perguntas para aprofundar

- Como escolher um modelo de predição de risco de AVC para usar na minha população de pacientes?
- Quais são as limitações dos modelos de risco de AVC disponíveis atualmente?
- A validação externa dos modelos de risco de AVC é suficiente para aplicação clínica?

Tema: IA em medicina de precisão e genômica. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-medicina-precisao-genomica/qual-e-o-desempenho-dos-modelos-de-predicao-de-risco-de-avc-e-como-ele-varia/

Conteúdo educacional para profissionais de saúde, baseado no resumo do artigo citado. Não substitui a leitura do estudo original nem avaliação clínica.