Dépister à l'aide de données clinico-biologiques simples

L’hypertension artérielle résistante est fréquente. Elle est souvent idiopathique mais peut parfois être liée à un hyperaldostéronisme primaire. Le dépistage de ce dernier est recommandé chez des patients atteints d’hypertension artérielle (HTA) résistante, pour permettre une prise en charge optimale. Ce dépistage est difficile et contraignant pour les patients. En effet, il repose sur la constatation d’une dissociation des concentrations d’aldostérone et de rénine plasmatique, le rapport aldostérone sur rénine étant alors élevé.

À la recherche d'un modèle de prédiction

Une étude a donc été mise en place afin de prédire un rapport aldostérone sur rénine élevé à partir de caractéristiques provenant de huit données clinico-biologiques simples chez les hypertendus résistants, et ce lors de la première consultation (1). Cela permettrait en effet d’optimiser la sélection des patients à risque d’hyperaldostéronisme primaire.

À partir de données issues de registres, les auteurs ont colligé les données de patients vus consécutivement en 2008 et 2009 dans cinq « centres d’excellence européens d’hypertension ». La performance d’un réseau bayésien et d’une régression logistique ont été comparées dans la prédiction d’un rapport aldostérone sur rénine élevé.

Ce travail a permis de montrer que dans les centres d’hypertension, l’utilisation d’un réseau bayésien pourrait permettre de détecter efficacement les patients ayant un rapport aldostérone sur rénine élevé, c’est-à-dire à haut risque d’hyperaldostéronisme primaire.

Une étude de validation externe restait toutefois nécessaire avant toute utilisation éventuelle plus large de ce modèle (2).

Dans ce travail, les données de prédiction d’une hypertension artérielle pulmonaire par le modèle (HTA résistante, antécédent d’hypokaliémie, antécédent de spironolactone, HTA avant 40 ans, bilan biologique sous traitement neutre) ont été validées. La sensibilité de ce test prédictif a atteint 84 %, sa spécificité 45 %, sa valeur prédictive positive 55 % et sa valeur prédictive négative 77,3 %.

(1) Ducher M, Mounier-Vehier C, Lantelme P, et al. Reliability of a Bayesian network to predict an elevated aldosterone-to-renin ratio. Arch Cardiovasc Dis 2015;108:293-9.
(2) Desmarescaux A, Dubourg L, Ducher M, et coll. External validation of a prediction model of primary hyperaldosteronism. Abs. CO:03.