约翰霍普金斯大学布隆伯格公共卫生学院的研究人员开发了一种心血管疾病的单一通用风险预测模型，在初步测试中，该模型对已经患有心血管疾病的患者以及没有心血管疾病但可能有患心血管疾病风险的患者都很有效。临床医生目前使用两种独立的风险模型来评估患者患心脏病、中风和其他主要心血管事件的几率。

　　这个新模型使用了一组10个因素，包括年龄、吸烟状况、糖尿病状况和几种心脏生物标志物的血液水平，来衡量新的心血管事件的风险，而不管患者以前是否有过心血管事件。研究人员使用了一个覆盖近10,000名参与者的数据集来开发新模型，并使用了一个单独的数据集来验证其准确性。

　　“我们认为这种新方法可以简化风险评估过程和相关的医患讨论，识别尚未患有心血管疾病但具有'心血管疾病等效'风险的个体，并提供比当前一些风险预测工具更多的定量风险预测，”该研究的资深作者，彭博学院流行病学系教授Kunihiro Matsushita博士说。

　　1月29日发表在《美国心脏病学会杂志》上的一篇论文描述了这个新模型，它最终可能会改变世界各地医生办公室评估心血管疾病风险的方式。新模型的参数见论文增刊。

　　该研究的第一作者是Yejin Mok博士，公共卫生硕士，也是彭博学院流行病学系的研究助理。

　　心血管疾病是导致死亡和残疾的主要原因，它通常与动脉粥样硬化有关——那些因胆固醇而变窄和变硬的动脉——容易形成阻塞，导致心脏病发作和中风。医生使用心血管疾病的风险预测模型来分配干预措施，包括降胆固醇药物，这是最常用的处方药类别之一。

　　几十年来，临床医生使用了两种一般类型的心血管疾病相关风险预测模型，用于两种不同的预防模式:对初始心血管事件的“一级”预防，以及对至少已经发生的一个新事件的“二级”预防。

　　二级预防风险计算传统上侧重于初始事件后的短期风险，并且通常假设在这种情况下的所有患者与从未发生过心血管事件的患者相比，发生新心血管事件的风险更高。二级预防模型在某些风险分类中也较少量化，使用诸如“高风险”之类的宽泛类别，而不是一级预防风险模型可以产生的具体风险数字。

　　在过去的几十年里，在初始心血管事件期间和之后，更好的治疗方法的可用性已经开始将重点转向心血管疾病患者的长期风险预测。考虑到这一点，现在针对这些患者的一些治疗指南考虑了糖尿病和吸烟状况等因素，这些因素也用于一级预防风险评估。

　　Mok说:“因此，我们想知道基于传统一级预防风险因素的一套预测指标是否可以用于一级和二级预防。”

　　在这项研究中，研究人员检查了现有数据集中已建立的一级预防风险预测指标的表现，该数据集涵盖了来自一项名为社区动脉粥样硬化风险研究(ARIC)的长期研究的9138名参与者。ARIC的参与者包括一些有动脉粥样硬化性心血管疾病的病例和一些没有的病例。

　　在19.5年的中位随访期间，科学家们计算了这些预测因素与新的主要心血管相关事件(心脏病发作、中风和心力衰竭)之间的统计联系。他们确定新的通用模型表现良好，在大多数情况下，患有心血管疾病的参与者与没有心血管疾病的参与者相比没有显著差异。

　　研究人员还使用ARIC数据集确定了新的通用风险模型的10个强预测性和可测量因素，包括年龄、吸烟状况、糖尿病状况和三种血液生物标志物。

　　研究人员发现，该模型准确地预测了未来的风险，其风险预测表明，有心血管疾病的参与者和没有心血管疾病的参与者之间的风险水平有很大的重叠。

　　莫克说:“这种重叠与两组人群之间风险差距很大的传统看法形成了鲜明对比。”

　　使用来自另一项研究的数据集，即动脉粥样硬化的多种族研究，该团队验证了他们的模型和总体发现的准确性。

　　松下预计，在这种新的通用风险预测模型被广泛接受之前，有必要对其进行进一步的研究和讨论，因为目前的方法已经存在了很长时间。他强调，这种通用的方法比现有的方法更简单、更精简、更统一。

　　Matsushita说:“我们希望我们的论文能帮助人们转变思维。”

　　更多信息:Yejin Mok等，有和没有动脉粥样硬化性心血管疾病个体的普遍风险预测，美国心脏病学会杂志(2024)。期刊信息:美国心脏病学会杂志由约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院提供引文:研究人员开发心血管疾病的通用风险预测器(2024年，1月31日)检索自2024年1月31日https://medicalxpress.com/news/2024-01-universal-predictor-cardiovascular-disease.html本文档受版权保护。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。内容仅供参考之用。