Schwerwiegende Muskelstörungen sind eine besorgniserregende Nebenwirkung von Statinen, die zu einer geringeren Akzeptanz von Statinen und einer schlechteren Therapietreue bei der Prävention von Herz-Kreislauf-Erkrankungen beiträgt. Ziel der Studie war es, ein Modell zur Vorhersage des Risikos für schwerwiegende Muskelstörungen bei Personen zu entwickeln und zu validieren, die für eine Statintherapie in Frage kommen – um eine fundiertere Entscheidung über die geeignete Behandlung zu ermöglichen.

Der neue Rechner basiert auf einem klinischen Vorhersagemodell, das anhand anonymisierter Gesundheitsdaten von mehr als 5,6 Millionen Menschen entwickelt und validiert wurde, die bei Hausarztpraxen in ganz England registriert sind. Die Forscher:innen nutzten Daten von mehr als 1,7 Millionen Menschen, um das Modell zu entwickeln und Daten von weiteren 3,9 Millionen Menschen, um dessen Genauigkeit zu testen. Das Modell nutzt 22 routinemäßig erfasste Faktoren, darunter Alter, Geschlecht, ethnische Zugehörigkeit, Body-Mass-Index, Raucherstatus, bestehende Gesundheitsprobleme, frühere Muskelprobleme, Vitamin-D-Mangel, Medikamenteneinnahme und die Verschreibung von Statinen, um das Risiko einer Person für schwere Muskelerkrankungen über einen Zeitraum von einem, fünf und zehn Jahren abzuschätzen.

Das Ergebnis: Bei mehr als 98 % der Menschen, die von ihren Hausärzt:innen als für eine Statin-Behandlung geeignet eingestuft wurden, wurde für das kommende Jahrzehnt ein geringes Risiko für schwerwiegende Muskelstörungen prognostiziert. Die Studie hob zudem eine erhebliche Behandlungslücke hervor: Mehr als 60 % der für eine Statintherapie in Frage kommenden Personen nahmen keine Statine ein, obwohl einige von ihnen ein hohes Risiko für einen Herzinfarkt oder Schlaganfall aufwiesen.

Die Forscher:innen sehen den Rechner als Ergänzung zur Risikobewertung vor. "Schwerwiegende Muskelerkrankungen gehören zu den am häufigsten diskutierten Bedenken im Zusammenhang mit Statinen, doch unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Risiko für die überwiegende Mehrheit der Menschen, die von einer Behandlung profitieren könnten, sehr gering ist. Das Verständnis des individuellen Risikos kann dazu beitragen, diese Bedenken ins rechte Licht zu rücken und fundiertere Behandlungsentscheidungen zu unterstützen. Für die kleine Zahl von Menschen mit erhöhtem Risiko bietet es Ärzt:innen eine klarere Grundlage für die Erörterung von Überwachungsmaßnahmen, Kontrolluntersuchungen oder alternativen Behandlungsmöglichkeiten", so Dr. Ting Cai, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Nuffield Department of Primary Care Health Sciences und Hauptautor der Studie. Sie wurde kürzlich in "The Lancet Digital Health" veröffentlicht.