Skip to main content
SpringerLink
Log in

Nieuwe mogelijkheden bij cardiovasculaire risico-inschatting

  • Opinie
  • Published:
Huisarts en wetenschap Aims and scope

Samenvatting

Wanneer we de kans dat een patiënt binnen de komende tien jaar klachten van hart- en vaatziekten krijgt kunnen schatten, om daar vervolgens beleidsconsequenties aan te verbinden, wordt het mogelijk om gericht preventief te handelen. Er zijn veel verschillende CVRM-voorspelregels bedacht, die variëren in het aantal en soort voorspellende factoren. Slechts enkele daarvan zijn gevalideerd. Hoewel de roep om verbetering van de CVRM-voorspelregels al geruime tijd klinkt, is de bewijsvoering nog steeds beperkt. Nieuwe mogelijkheden dienen zich echter aan.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this article

Log in via an institution

Price excludes VAT (USA)
Tax calculation will be finalised during checkout.

Instant access to the full article PDF.

Institutional subscriptions

Literatuur

  1. Harskamp RE, Van Peet PG, Peters MJ, Van Weert HC. Cardiovasculair risico-inschatting: een toekomstverkenning. Huisarts Wet 2018;61(5):https://doi.org/10.1007/s12445-018-0121-4.

  2. NHG-Standaard Cardiovasculair risicomanagement (tweede herziening). Huisarts Wet 2012;55:14-28.

  3. Damen JA, Hooft L, Schuit E, Debray TP, Collins GS, Tzoulaki I, et al. Prediction models for cardiovascular disease risk in the general population: systematic review. BMJ 2016;353:i2416.

  4. Piepoli MF, Hoes AW, Agewall S, Albus C, Brotons C, Catapano AL, et al. 2016 European Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice. Eur Heart J 2016;37:2315-81.

  5. Vonder M, Van der Aalst CM, Vliegenthart R, Van Ooijen PMA, Kuijpers D, Gratama JW, et al. Coronary artery calcium imaging in the ROBINSCA trial: rationale, design, and technical background. Acad Radiol 2018;25:118-128.

  6. Den Ruijter HM, Peters SA, Anderson TJ, Britton AR, Dekker JM, Eijkemans MJ, et al. Common carotid intima-media thickness measurements in cardiovascular risk prediction: a meta-analysis. JAMA 2012;308:796-803.

  7. Rumsfeld JS, Joynt KE, Maddox TM. Big data analytics to improve cardiovascular care: promise and challenges. Nat Rev Cardiol 2016;13:350-9.

  8. Weng SF, Reps J, Kai J, Garibaldi JM, Qureshi N. Can machine-learning improve cardiovascular risk prediction using routine clinical data? PLoS One 2017;12:e0174944.

  9. Obermeyer Z, Emanuel EJ. Predicting the future – big data, machine learning, and clinical medicine. N Engl J Med 2016;375:1216-9.

  10. Neff G. Why big data won’t cure us. Big Data 2013;1:117-123.

  11. https://www.rivm.nl/Onderwerpen/M/Medische_Stralingstoepassingen/Trends_en_stand_van_zaken/Diagnostiek/Computer_Tomografie/Trends_in_het_aantal_CT_onderzoeken. Geraadpleegd op 19 maart 2018.

  12. Riley RD, Ensor J, Snell KI, Debray TP, Altman DG, Moons KG, et al. External validation of clinical prediction models using big datasets from e-health records or IPD meta-analysis: opportunities and challenges. BMJ 2016;353:i3140.

  13. Collins GS, Reitsma JB, Altman DG, Moons KG. Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis (TRIPOD): the TRIPOD statement. BMJ 2015;350:g7594.

Download references

Author information

Authors and Affiliations

  1. Arts-epidemioloog, hoogleraar Epidemiologie van cardiovasculaire aandoeningen, Julius Centrum voor Gezondheidswetenschappen en Eerstelijns Geneeskunde, Universitair Medisch Centrum Utrecht, Utrecht, Nederland

    Michiel Bots

Authors
  1. Michiel Bots
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

Corresponding author

Correspondence to Michiel Bots.

Additional information

Bots ML. Nieuwe mogelijkheden bij cardiovasculaire risico-inschatting. Huisarts Wet 2018;61(5):DOI:10.1007/s12445-018-0123-2.

Mogelijke belangenverstrengeling: niets aangegeven.

About this article

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this article

Bots, M. Nieuwe mogelijkheden bij cardiovasculaire risico-inschatting. Huisarts Wet 61, 18–19 (2018). https://doi.org/10.1007/s12445-018-0123-2

Download citation

  • Published:

  • Issue Date:

  • DOI: https://doi.org/10.1007/s12445-018-0123-2

Search

Navigation