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Cet article décrit la mise au point et l'évaluation de la faisabilité d'une équation multivariable qui utilise des informations rapportées personnellement plutôt que des données physiologiques pour évaluer les risques de maladie coronarienne (MC) dans un échantillon de population adulte du Nouveau-Brunswick sans histoire connue d'affections cardiaques. Le modèle multivariable Framingham de prédiction des risques, qui tient compte de diverses informations rapportées personnellement et des données physiologiques pour évaluer les risques de MC, a été d'abord utilisé pour calculer ces risques dans un échantillon de population. Une analyse régressive a ensuite été faite pour déceler une combinaison linéaire de variables rapportées personnellement capable d'approcher de très près les indices de risque trouvés en utilisant le modèle Framingham. Pour tester son utilité, l'équation des informations rapportées personnellement provenant de l'analyse régressive a été appliquée aux données provenant d'un bref sondage par téléphone auprès d'un deuxième échantillon pris au hasard d'habitants adultes du Nouveau- Brunswick sans histoire connue d'affections cardiaques. Dans ces circonstances, cette équation a produit des évaluations de risques de MC compatibles avec celles du premier échantillon de population. On peut donc conclure que la mise au point d'une méthodologie basée sur les informations personnelles pour évaluer les risques de MC ou l'état de santé cardiovasculaire des individus d'une population cible est hautement réalisable. Par l'usage d'informations personnelles, et non de données physiologiques utilisés dans les modèles conventionnels de prédiction de risques de MC, un modèle basé sur ces informations personnelles permettrait de réduire de beaucoup les coûts des évaluations des risques de MC de populations cibles qui sont faites dans le cadre de programmes communautaires de santé cardiovasculaire. Des recherches plus approfondies sont encore nécessaires pour mettre au point un modèle de prédiction des risques de MC entièrement basé sur les informations personnelles, mais les résultats de cette étude démontrent clairement que le chemin suivi promet une amélioration des possibilités d'évaluation dans les programmes de promotion de santé cardiovasculaire.

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