一项由西北大学医学院科学家开发的心血管疾病（CVD）风险预测工具可能同时适用于指导他汀类药物治疗的临床决策。根据发表于《美国医学会心脏病学杂志》的最新研究，这种被称为PREVENT（心血管疾病事件风险预测）的计算方程最终将有助于改善患者与医生之间的治疗决策沟通。
研究通讯作者、心血管流行病学Magerstadt讲席教授Sadiya Khan指出："我们希望这些数据能支持启动他汀类药物的共同决策。我们希望帮助医疗从业者与患者就疾病风险及用药潜在获益展开更有效的对话。"Khan同时兼任预防医学和健康决定因素学系副教授。
2023年，Khan团队开发了美国心脏协会的PREVENT风险预测模型。在研究过程中，他们发现需要为他汀类等降脂药物的处方时机建立新的风险阈值。"这是PREVENT项目的自然延伸。鉴于现行指南推荐使用汇总队列方程（PCE），我们特意比较了PREVENT与传统PCE模型的风险阈值差异。"
本研究对2011年1月至2020年3月期间美国国家健康与营养调查数据进行横断面分析，纳入5200余名40-75岁成年人。结果显示，在代表1.33亿美国成年人的研究人群中：
- 2810万人已在使用他汀类药物
- 1520万人因糖尿病或低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）≥190mg/dL符合二级预防或高危一级预防标准
- 剩余7020万人中，1180万人通过PREVENT评估的10年CVD风险≥5%，可获益于他汀治疗，绝对风险降低超过2%
"3-5%以上的风险阈值能精准识别从降脂治疗中最大获益的患者群体。虽然低风险者也可能获得一定益处，但可能较小，需要更个性化的沟通。"Khan强调风险预测只是共同决策的第一步，临床中需要根据个体情况调整。
该研究显示，应用5%的10年CVD风险阈值时，PREVENT模型相比传统PCE模型能更准确地识别他汀治疗获益人群。这种基于绝对风险的决策方法帮助患者理解"干预阈值"概念，从而提升对治疗建议的依从性。
研究人员指出，下一步将重点探索如何更有效地向个体患者传达风险信息。该成果为优化心血管疾病一级预防的用药策略提供了重要依据。
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