Mars 2018
Résumé
Introduction : Le risque cardio-vasculaire est moins bien pris en compte chez les femmes ; ce phénomène est identifié en recherche médicale, dans la connaissance des populations et des femmes sur ce risque et dans les prises en charge médicales.
Objectifs : Etudier les tendances de risque à l’échelle populationnelle, en fonction du genre et des classes d’âge, et au sein des classes déterminées par la classification de risque recommandée utilisant SCORE, en fonction du genre.
Matériel et Méthodes : Les données d’inclusion de la cohorte CONSTANCES, recueillies au 8 juin 2017 ont été utilisées. Une analyse univariée a été effectuée pour décrire la répartition des MCV et facteurs de risque et SCORE a été calculé pour tous les sujets.
Résultats : La population comprenait 98 553 volontaires (53,4% de femmes et 46,6% d’hommes). Les facteurs de risque comportementaux et marqueurs de risque prédominaient chez les hommes, mais les femmes jeunes présentaient des risques proches de leurs homologues masculins. Les facteurs psycho-sociaux prédominaient chez les femmes, les profils chez les jeunes étaient proches. Ces facteurs de risque non inclus dans la classification de risque étaient fréquents au sein des différentes classes de risque et les tendances dans une même classe de risque hétérogènes selon le genre.
Conclusion : Ces résultats suggèrent une possible aggravation des tendances de risque des femmes jeunes. L’importance des facteurs de risque non inclus dans la classification recommandée questionne sa capacité d’appréciation globale du risque cardio-vasculaire, possiblement plus chez les femmes; une analyse en clusters pourrait préciser ce point.
Objectifs : Etudier les tendances de risque à l’échelle populationnelle, en fonction du genre et des classes d’âge, et au sein des classes déterminées par la classification de risque recommandée utilisant SCORE, en fonction du genre.
Matériel et Méthodes : Les données d’inclusion de la cohorte CONSTANCES, recueillies au 8 juin 2017 ont été utilisées. Une analyse univariée a été effectuée pour décrire la répartition des MCV et facteurs de risque et SCORE a été calculé pour tous les sujets.
Résultats : La population comprenait 98 553 volontaires (53,4% de femmes et 46,6% d’hommes). Les facteurs de risque comportementaux et marqueurs de risque prédominaient chez les hommes, mais les femmes jeunes présentaient des risques proches de leurs homologues masculins. Les facteurs psycho-sociaux prédominaient chez les femmes, les profils chez les jeunes étaient proches. Ces facteurs de risque non inclus dans la classification de risque étaient fréquents au sein des différentes classes de risque et les tendances dans une même classe de risque hétérogènes selon le genre.
Conclusion : Ces résultats suggèrent une possible aggravation des tendances de risque des femmes jeunes. L’importance des facteurs de risque non inclus dans la classification recommandée questionne sa capacité d’appréciation globale du risque cardio-vasculaire, possiblement plus chez les femmes; une analyse en clusters pourrait préciser ce point.
Abstract
Introduction : Cardiovascular risk has been and is still less considered in women. Clinical research, population’s and women’s knowledges about their own risk and medical care have contributed to this situation.
Aims : To identify risk profiles at a population-level, using a large dataset of risk factors or indicators, according to gender and age ; and to mesure the importance and distribution of factors that are not included in recommanded risk estimations (using the SCORE chart) among risk categories.
Methods : Inclusion data from the CONSTANCES cohort, collected at June 2017, 8th were analysed. Univariate analysis was performed to describe distribution of cardiovascular disease and risk factors ; SCORE was calculated for all individuals.
Results : 98 553 volunteers subjects were included (53,4% women and 46,6% men). Behavioral risk factors and risk indicators were more important in men, but young women had close risk profiles comparing to young men. Psychosocial risk factors were more important in women, young subjects had also close profiles though. These factors were significantly prevalent in the different risk categories, and women’s profiles were different from men’s profiles.
Conclusion : This study indicates that young women might have worse cardiovascular risk profiles comparing to the older. Additionally, the importance of factors non included in classical risk estimation is to consider for a complete cardiovascular risk assessment, possibly even more in women ; a cluster analysis would be useful to clarify that point.
Aims : To identify risk profiles at a population-level, using a large dataset of risk factors or indicators, according to gender and age ; and to mesure the importance and distribution of factors that are not included in recommanded risk estimations (using the SCORE chart) among risk categories.
Methods : Inclusion data from the CONSTANCES cohort, collected at June 2017, 8th were analysed. Univariate analysis was performed to describe distribution of cardiovascular disease and risk factors ; SCORE was calculated for all individuals.
Results : 98 553 volunteers subjects were included (53,4% women and 46,6% men). Behavioral risk factors and risk indicators were more important in men, but young women had close risk profiles comparing to young men. Psychosocial risk factors were more important in women, young subjects had also close profiles though. These factors were significantly prevalent in the different risk categories, and women’s profiles were different from men’s profiles.
Conclusion : This study indicates that young women might have worse cardiovascular risk profiles comparing to the older. Additionally, the importance of factors non included in classical risk estimation is to consider for a complete cardiovascular risk assessment, possibly even more in women ; a cluster analysis would be useful to clarify that point.