美国心脏协会(AHA)开发的一款工具已被证明能准确预测美国人心脏病风险，纽约大学Langone Health领导的一项新研究表明，该工具也可应用于全球人口。
准确识别心血管疾病(CVD)高风险人群能够有针对性地使用预防性治疗，如降脂药物和强化血压控制目标，并可促使患者戒烟、改善饮食和增加锻炼，研究作者表示。
该研究关注了美国心脏协会的风险预测工具——心血管疾病事件风险预测(Predicting Risk of Cardiovascular Disease Events, PREVENT)，该工具由纽约大学格罗斯曼医学院的研究人员合作开发。PREVENT于2023年发布，旨在预测个人10年和30年的心血管疾病总体风险，这一时间间隔足够长，可以包含有意义的风险量和治疗效益。总体风险包括心力衰竭风险以及最初测量的心脏病发作和中风风险，因为现在已有有效的治疗方法可以帮助预防这三种疾病。
PREVENT工具已被首次纳入美国几家医学协会的治疗指南，用于指导高血压和高胆固醇患者的药物治疗以及临床试验设计，这是基于已包括600多万美国人的研究。作者表示，还需要在广泛的环境和临床试验中提供强有力的证据，以支持该工具在全球临床实践中的应用。
最近发表在《自然医学》(Nature Medicine)上的这项研究发现，该工具对来自北美、欧洲、亚洲和其他地区的640多万人的心血管疾病风险预测准确。该工具对预测心力衰竭特别有效，对于低至中风险患者群体也十分有效，这些人群中及早发现风险可以及时触发治疗和生活方式改变，从而避免严重疾病的发生。加入肾脏健康指标后，预测更加准确。
"PREVENT在国际上应用的主要障碍是医生们对该工具在不同地理区域的患者群体中是否具有普遍适用性的疑虑，"该研究的高级作者、纽约大学Langone的最优老龄化研究所(Optimal Aging Institute)创始主任Josef Coresh医学博士、哲学博士表示。他同时也是纽约大学Langone人口健康系的Terry and Mel Karmazin人口健康教授，以及医学系教授。
最有效的应用领域
研究作者分析了62项研究中680万没有心血管疾病的患者数据。这些研究包括来自北美、欧洲和亚洲的44个队列，以及包括53,002名患者的18个多区域随机试验。研究团队能够通过将研究开始时工具做出的预测与参与者在接下来5.5年内经历的约30万次心血管疾病事件进行比较，来评估预测的准确性。
对于这项研究，研究人员使用了区分度(discrimination)和校准度(calibration)这两个基本指标来评估疾病风险预测模型的性能。区分度衡量模型将最终发展为疾病的患者与未发展为疾病的患者区分开来的程度。在当前的全球分析中，作者表示，PREVENT在关注低风险患者的研究所表现出"卓越"的区分度，这支持了PREVENT在初级护理人群中的更广泛应用，因为在这些人群中，一些患者风险非常低，而另一些则有中到高风险，导致不同的治疗意义。
关于肾脏健康，当模型考虑到由于肾脏损伤（通常由高血压或糖尿病引起）导致尿蛋白水平升高的白蛋白尿风险时，模型的预测性能得到改善。在区分度方面，将肾脏风险添加到PREVENT模型中，带来了预测准确性的统计学显著改善。
校准度衡量预测概率与每位患者未来实际结果的匹配程度。PREVENT的校准度测量结果比一个名为汇总队列方程(Pooled Cohort Equation, PCE)的旧模型要好得多，PCE预测的风险约为实际发生风险的一半。
"由于PREVENT指南通常构成指导治疗决策的国家政策的基础，因此在不同人群中对PREVENT进行细致的验证至关重要，"Coresh博士说。"我们大规模的研究证实，PREVENT是一个可以全球使用的可靠工具。"
除了Coresh博士外，来自纽约大学Langone的研究作者还包括Morgan Grams医学博士、哲学博士；Yingying Sang，理学硕士；Shoshana H. Ballew哲学博士；以及Aditya Surapaneni哲学博士。
该研究由慢性肾脏病(CKD)预后联盟进行，该联盟部分由美国国立卫生研究院下属的国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所的R01DK100446拨款资助。国家肾脏基金会也提供了支持。
媒体询问
Greg Williams
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Gregory.Williams@YULangone.org
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