Framingham Risk Score für harte koronare Endpunkte

Klinischer Hintergrund

Der Framingham Risk Score für die harte koronare Herzkrankheit wurde entwickelt, um etablierte Risikofaktoren in einem einzigen geschlechtsspezifischen Punktesystem zusammenzuführen und damit eine Schätzung des absoluten 10-Jahres-Risikos für Myokardinfarkt oder koronaren Tod zu liefern. Das Instrument deckt einen Bedarf der Primärprävention: Die Entscheidung, bei einer Person ohne bekannte Herz-Kreislauf-Erkrankung eine lipidsenkende oder blutdrucksenkende Therapie zu beginnen, beruht auf einer Abwägung zwischen absolutem Risiko und Behandlungsnutzen, und diese Abwägung ist intuitiv schwer zu treffen, wenn mehrere Risikofaktoren zusammenwirken.

Das Punktesystem war die historische Grundlage der Risikokategorien des NCEP ATP III und beherrschte in den 2000er-Jahren die primärpräventive Praxis in Nordamerika. In Europa wurde es weitgehend durch SCORE und in den nordamerikanischen Leitlinien durch die Pooled Cohort Equations ersetzt, bleibt aber ein Referenzinstrument, das viele Klinikerinnen und Kliniker wiedererkennen und das in mehreren älteren, jedoch weiterhin verwendeten Leitlinien enthalten ist.

Berechnung des Framingham Risk Score

Der Score beruht auf geschlechtsspezifischen Punktetabellen, in denen jeder Risikofaktor je nach Geschlecht und, bei Gesamtcholesterin und Rauchen, auch nach Altersgruppe eine bestimmte Punktzahl beiträgt. Die eingehenden Variablen sind:

• Geschlecht: Mann oder Frau (getrennte Punktetabellen)
• Alter: 20 bis 79 Jahre
• Gesamtcholesterin: altersstratifizierte Punktzahl
• HDL-Cholesterin: Punktzahl nach Geschlecht
• Systolischer Blutdruck: getrennte Punktzahl für unbehandelten und für behandelten Blutdruck
• Laufende antihypertensive Therapie: Ja oder Nein
• Aktuelles Rauchen: Ja oder Nein

Die Gesamtpunktzahl ergibt sich als:

$$\text{Gesamtpunktzahl} = P_{\text{Alter}} + P_{\text{Gesamtcholesterin}} + P_{\text{HDL}} + P_{\text{systolischer Blutdruck}} + P_{\text{Rauchen}}$$

Dabei wird $P_{\text{systolischer Blutdruck}}$ je nachdem, ob eine antihypertensive Therapie besteht, aus der Spalte für behandelten oder unbehandelten Blutdruck gewählt. Die Gesamtpunktzahl wird anschließend über eine geschlechtsspezifische Tabelle in ein geschätztes 10-Jahres-Risiko für eine harte koronare Herzkrankheit umgerechnet.

Die Ableitungskohorte bestand aus 2 489 Männern und 2 856 Frauen im Alter von 30 bis 74 Jahren aus der Framingham Heart Study [1]. Die Nachbeobachtungszeit betrug 12 Jahre; in dieser Zeit entwickelten 383 Männer und 227 Frauen eine koronare Herzkrankheit, definiert als Myokardinfarkt, koronarer Tod oder instabile Angina pectoris. Die Kohorte war überwiegend weiß und im mittleren Lebensalter. Die Autoren fanden, dass die kategoriale Punktemethode (mit den Blutdruckkategorien des JNC V und den Cholesterinkategorien des NCEP) vergleichbar gut abschnitt wie ein Modell auf Basis kontinuierlicher Variablen, was das tabellenbasierte Format rechtfertigte [1].

Interpretation in der Praxis

Das vorhergesagte 10-Jahres-Risiko wird gemäß den jeweils geltenden Leitlinien in klinisches Handeln übersetzt, nicht nach einer festen Regel des Instruments selbst. Die historisch verwendeten Schwellen, auf denen das NCEP ATP III aufbaute, lassen sich so zusammenfassen:

Wichtig ist, dass diese Bänder aus dem NCEP ATP III stammen und keine inhärente Eigenschaft des Framingham-Scores sind. Moderne Leitlinien, insbesondere die nordamerikanischen von 2018, sind stattdessen zu den Pooled Cohort Equations und einer Statinschwelle von 7,5 % 10-Jahres-Risiko für eine atherosklerotische Herz-Kreislauf-Erkrankung übergegangen, was auf den Framingham-Score für die harte koronare Herzkrankheit nicht unmittelbar übertragbar ist.

Validierung und Testgüte

Der Framingham Risk Score ist eines der am häufigsten extern validierten Risikoinstrumente der klinischen Medizin. Eine systematische Übersichtsarbeit von 2024 identifizierte 98 Studien, die die Wilson-Regel untersuchten, davon 40 externe Validierungsstudien [2]. Von diesen beurteilten 67,5 % die Leistung des Instruments in der untersuchten Population als unzureichend, doch nur vier Studien versuchten, das Modell durch Rekalibrierung oder Neuschätzung der Parameter zu aktualisieren [2].

Eine frühere systematische Übersichtsarbeit von 2007 auf Basis von 25 Validierungskohorten mit insgesamt etwa 128 000 Teilnehmenden fand, dass die Kalibrierung zwischen den Populationen stark schwankte [3]. Für Kohorten aus den USA, Australien und Neuseeland war die Kalibrierung gut, mit Verhältnissen von vorhergesagt zu beobachtet zwischen 0,87 und 1,08 in den fünf größten Kohorten. In 18 europäischen Kohorten dagegen bestand eine systematische Überschätzung des absoluten Risikos, mit einem Regressionskoeffizienten von 0,58 (95 %-KI 0,39 bis 0,77), was bedeutet, dass der Score etwa doppelt so viele Ereignisse vorhersagte, wie beobachtet wurden [3].

Eine große kanadische Studie von 2020 mit 84 617 Personen in Ontario ohne bekannte Herz-Kreislauf-Erkrankung bestätigte dieses Muster [4]. Nach 5 Jahren Nachbeobachtung betrug die beobachtete Ereignisrate 2,6 %, während der Framingham-Score 5,78 % vorhersagte, eine Überschätzung um etwa 101 %. Die c-Statistik lag bei 0,74 und war damit den Pooled Cohort Equations (0,73) vergleichbar. Das Ausmaß der Überschätzung variierte mit Alter und ethnischer Zugehörigkeit [4].

Eine Metaanalyse auf Individualdatenebene der Emerging Risk Factors Collaboration mit Daten von 360 737 Teilnehmenden aus 86 prospektiven Studien in 22 Ländern verglich den Framingham-Score mit SCORE, den Pooled Cohort Equations und dem Reynolds Risk Score [5]. Vor Rekalibrierung überschätzte der Framingham-Score das Risiko im Mittel um 10 %, weniger als SCORE (52 %) und PCE (41 %). Die Diskrimination war für alle vier Algorithmen ähnlich. Nach einfacher Rekalibrierung an das Risikofaktorprofil und die Ereignisinzidenz der Zielpopulation glichen sich die Leistungsunterschiede nahezu aus, und der Anteil der als Hochrisiko eingestuften Personen sank für alle Algorithmen von 29 bis 39 % auf 22 bis 24 % [5].

Zusammenfassend: Die Diskrimination ist mäßig und über Populationen hinweg stabil, mit c-Statistiken im Bereich von 0,69 bis 0,74 in den größeren externen Validierungen [2, 4, 5]. Die Kalibrierung ist dagegen populationsabhängig und erfordert eine Rekalibrierung, um außerhalb der ursprünglichen Framingham-Kohorte korrekte absolute Risikoschätzungen zu liefern.

Limitationen

Das Instrument sagt ausschließlich die harte koronare Herzkrankheit vorher, definiert als Myokardinfarkt und koronarer Tod. Schlaganfall, Herzinsuffizienz und periphere arterielle Verschlusskrankheit sind nicht erfasst. Der spätere Framingham-Score für das allgemeine Herz-Kreislauf-Risiko (D'Agostino et al. 2008) hat einen breiteren Endpunkt, ist aber nicht derjenige, den dieser Rechner berechnet.

Die Ableitungskohorte war überwiegend weiß und im mittleren Lebensalter, rekrutiert in einer US-amerikanischen Vorstadtgemeinde zu einer Zeit, in der die Inzidenz der koronaren Herzkrankheit höher war als heute. Das erklärt einen Teil der systematischen Überschätzung, die in europäischen und in modernen nordamerikanischen Populationen beobachtet wurde [3, 4, 5]. Diabetes war im ursprünglichen Wilson-Modell enthalten, ist im Rechner aber kein Eingabefeld, was bei Menschen mit Diabetes zu einer Unterschätzung des Risikos führen kann.

Die häufigsten Fehlanwendungen sind: den Score bei Personen mit bereits bekannter Herz-Kreislauf-Erkrankung anzuwenden, für die er nicht gedacht ist; den absoluten Risikoprozentsatz ohne Rekalibrierung als populationsunabhängig zu deuten; und ihn für Entscheidungen zur Schlaganfallprävention heranzuziehen, für die ihm die prädiktive Abdeckung fehlt.

Quellen

1. Wilson PWF, D'Agostino RB, Levy D, et al. Prediction of coronary heart disease using risk factor categories. Circulation. 1998;97(18):1837-47. PMID: 9603539
2. Ban JW, Abel L, Stevens R, et al. Research inefficiencies in external validation studies of the Framingham Wilson coronary heart disease risk rule: A systematic review. PLoS One. 2024;19(9):e0310321. PMID: 39269949
3. Eichler K, Puhan MA, Steurer J, et al. Prediction of first coronary events with the Framingham score: a systematic review. Am Heart J. 2007;153(5):722-31. PMID: 17452145
4. Ko DT, Sivaswamy A, Sud M, et al. Calibration and discrimination of the Framingham Risk Score and the Pooled Cohort Equations. CMAJ. 2020;192(17):E442-E449. PMID: 32392491
5. Pennells L, Kaptoge S, Wood A, et al. Equalization of four cardiovascular risk algorithms after systematic recalibration: individual-participant meta-analysis of 86 prospective studies. Eur Heart J. 2019;40(7):621-631. PMID: 30476079