Systematic Coronary Risk Evaluation 2 (SCORE2)

Contexte clinique

SCORE2 a été développé pour remplacer son prédécesseur SCORE, qui n'estimait que le risque de maladie cardiovasculaire fatale et sous-estimait donc la charge clinique réelle des événements non fatals. SCORE2 estime à la place le risque à 10 ans d'un critère composite associant maladie cardiovasculaire fatale et non fatale, ce qui reflète mieux la décision à laquelle le clinicien est réellement confronté : la prévention primaire, avant tout un traitement hypolipémiant, est-elle justifiée chez une personne par ailleurs en bonne santé ?

L'instrument est intégré aux recommandations ESC 2021 de prévention cardiovasculaire, où il fonde la stratification du risque des personnes sans maladie cardiovasculaire établie ni diabète. Son avantage central par rapport aux modèles antérieurs est la recalibration régionale : un même profil de facteurs de risque donne un risque absolu différent selon la région d'Europe, si bien qu'un patient situé sous le seuil de traitement dans une région à faible risque peut se situer au-dessus dans une région à haut risque.

Calcul du Systematic Coronary Risk Evaluation 2 (SCORE2)

SCORE2 repose sur des modèles de Cox propres à chaque sexe, ajustés sur les risques compétitifs, où le prédicteur linéaire (LP) est fonction de l'âge, du statut tabagique, de la pression artérielle systolique, du cholestérol total et du HDL-cholestérol, avec des termes d'interaction entre l'âge et les autres variables. Le risque estimé se calcule comme :

$$\text{Risque}_{10\text{ ans}} = 1 - S_0(10)^{\exp(\text{LP})}$$

où $S_0(10)$ est la survie de base à 10 ans propre au sexe et LP le prédicteur linéaire propre au sexe. Le résultat est ensuite recalibré sur l'une des quatre régions de risque de l'ESC par une transformation log-log complémentaire, si bien qu'un même LP donne un risque absolu différent selon la région choisie.

La cohorte de dérivation comptait 677 684 individus issus de 45 cohortes de 13 pays européens, avec 30 121 événements cardiovasculaires au cours du suivi [1]. Les modèles ont été développés séparément pour les hommes et les femmes, avec des coefficients distincts pour tous les prédicteurs. La recalibration régionale reposait sur des estimations de l'incidence cardiovasculaire et de la distribution des facteurs de risque à partir de données portant sur 10 776 466 individus, répartis en quatre régions de risque selon la mortalité cardiovasculaire nationale : région à faible risque, à risque modéré, à haut risque et à très haut risque [1].

Interprétation en pratique

Le risque estimé à 10 ans s'interprète au regard des seuils de risque de l'ESC pour la tranche d'âge de 50 à 69 ans, où 5 % et 10 % constituent les limites du risque élevé et du risque très élevé [2,4]. Pour les personnes de 40 à 49 ans, un seuil unique de ≥5 % s'applique pour un classement en risque élevé, selon les recommandations ESC. Le calculateur exige que l'utilisateur choisisse explicitement la région de risque cardiovasculaire, et ce choix influe nettement sur le résultat : un homme fumeur de 50 ans avec une pression artérielle systolique de 140 mmHg, un cholestérol total de 5,5 mmol/L et un HDL de 1,3 mmol/L a un risque estimé à 10 ans de 5,9 % en région à faible risque contre 14,0 % en région à très haut risque [1].

Le choix de la région est l'étape qui influe le plus sur le résultat. Utiliser la mauvaise région, par exemple appliquer la recalibration de la région à faible risque à un patient d'une région à haut risque, peut conduire à une sous-estimation importante du risque et donc à un sous-traitement.

Validation et performance

La validation externe a été menée dans 25 cohortes de 15 pays européens, portant sur 1 133 181 individus et 43 492 événements cardiovasculaires [1]. L'indice c variait de 0,67 (IC 95 % 0,65 à 0,68) à 0,81 (IC 95 % 0,76 à 0,86) selon les cohortes, ce qui reflète des différences de risque de la population et de suivi.

Dans une validation externe menée dans le Clinical Practice Research Datalink (CPRD, Royaume-Uni, n = 518 015, 12 675 événements cardiovasculaires), SCORE2 atteignait un indice c de 0,737 (IC 95 % 0,732 à 0,741) [3]. La même étude a montré que l'ajout de modificateurs de risque tels que le score calcique coronaire, la troponine T ultrasensible et les antécédents familiaux n'améliorait la discrimination que modestement, à 0,740 (IC 95 % 0,636 à 0,745), sans dégrader le calibrage [3]. Cela indique que SCORE2 capte à lui seul l'essentiel de l'information prédictive des facteurs de risque conventionnels, mais que sa discrimination reste modérée.

Dans une cohorte de population coréenne (NHIS, n = 324 384), SCORE2 surestimait le risque dans toutes les tranches d'âge et pour les deux sexes, avec un indice c de 0,604 chez les hommes et de 0,625 chez les femmes [2]. Le calibrage était donc insuffisant dans une population d'Asie de l'Est, ce qui souligne que le modèle a été développé et recalibré pour des populations européennes.

Limites

SCORE2 n'est pas validé chez les patients atteints de maladie cardiovasculaire connue, de diabète sucré, d'hypercholestérolémie familiale ou de maladie rénale chronique, et ne doit pas être utilisé dans ces groupes. Pour les personnes de plus de 69 ans, il existe un modèle spécifique, SCORE2-OP, avec ses propres coefficients et sa propre recalibration. L'instrument ne capte pas l'effet de certains modificateurs de risque utilisés en pratique clinique, notamment le score calcique coronaire, les antécédents familiaux, la CRP, la lipoprotéine(a) et le statut socio-économique, qui peuvent selon les recommandations de l'ESC justifier de revoir le risque estimé à la hausse ou à la baisse [3]. La méthode flexible décrite par Hageman et al. pour ajouter de tels modificateurs n'apporte toutefois qu'une augmentation marginale de la discrimination [3].

Une limite supplémentaire est que le risque n'est pas figé. Un patient situé aujourd'hui sous le seuil de traitement peut le franchir par le seul fait de vieillir ou par une modification de ses facteurs de risque, d'où la nécessité de réévaluations régulières. Enfin, le modèle surestime le risque dans les populations hors d'Europe, comme l'ont montré des cohortes d'Asie de l'Est [2], et ne doit pas être utilisé sans recalibration régionale dans ces populations.

Application dans une cohorte de dépistage : l'étude SCAPIS

Dans l'étude suédoise SCAPIS (Swedish Cardiopulmonary Bioimage Study), le risque à 10 ans a été estimé par SCORE2 chez 26 570 individus apparemment en bonne santé âgés de 50 à 64 ans [4]. Parmi eux, 32 % ont été jugés à risque élevé et 4 % à risque très élevé de maladie cardiovasculaire à 10 ans, ce qui rendait 35 % de la population totale éligible à un traitement hypolipémiant selon les recommandations de l'ESC. Parmi les patients éligibles au traitement ayant bénéficié d'un scanner coronaire, 38 % n'avaient aucun signe d'athérosclérose coronaire [4]. L'utilisation des abaques SCORE2 plutôt que de l'équation portait la proportion d'éligibles au traitement à 52 %, dont 44 % sans athérosclérose [4]. Ces résultats mettent en lumière une tension clinique : une proportion notable d'une population suédoise d'âge moyen apparemment saine devient candidate au traitement selon les recommandations en vigueur, et une partie d'entre eux n'a aucune athérosclérose infraclinique décelable.

Sources

1. SCORE2 working group and ESC CVD Risk Collaboration. SCORE2 risk prediction algorithms: new models to estimate 10-year risk of cardiovascular disease in Europe. Eur Heart J 2021;42(25):2439–54. PMID: 34120177
2. Choi J, Sung S, Park SK et al. SCORE and SCORE2 in East Asian Population: A Performance Comparison. JACC Asia 2024;4(4):265–74. PMID: 38660103
3. Hageman SHJ, Petitjean C, Pennells L et al. Improving 10-year cardiovascular risk prediction in apparently healthy people: flexible addition of risk modifiers on top of SCORE2. Eur J Prev Cardiol 2023;30(15):1705–14. PMID: 37264679
4. Yari A, Ueda P, Lundman P et al. Eligibility for lipid-lowering therapy when applying systemic coronary risk estimation 2 according to guidelines on apparently healthy middle-aged individuals. Eur J Prev Cardiol 2024;31(15):1890–7. PMID: 38842486