编辑：Sadie Harley，审阅：Andrew Zinin
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图片来源：Pixabay/CC0 公共领域
尽管在治疗和预防方面取得了进展，但已确诊动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）的患者仍面临特别高的再次发生心肌梗死、中风或其他心血管事件的风险。
马萨诸塞州总医院和 Brigham 健康（Mass General Brigham）的研究人员利用来自两个独立来源的数万名患者数据，开发并验证了新的工具，用于量化先前发生过心肌梗死、中风、冠状动脉疾病、外周动脉疾病、短暂性脑缺血发作或动脉血管重建患者的这种"残余风险"。与指南推荐模型相比，这些新型评分工具显著改善了风险区分能力。
他们的研究结果发表在《JACC：进展》（JACC: Advances）期刊上。
"通过纳入更广泛的临床变量和先进建模技术，如机器学习，我们的模型在预测10年内心血管死亡方面比当前指南推荐有显著改善，"马萨诸塞州总医院和 Brigham 健康（Mass General Brigham）医学部和 Brigham 妇女医院预防医学部的共同高级作者 Olga Demler 博士以及哈佛医学院助理教授表示。
"我们证明了指南推荐的现有模型可以得到改进，"马萨诸塞州总医院和 Brigham 健康心脏和血管研究所的心脏病专家、共同高级作者 Samia Mora 医学博士表示。
"作为一名研究人员和执业心脏病专家，我认为这是一个重要的步骤，因为一旦临床医生拥有更准确和个性化的风险评估，我们就可以制定更适当的治疗策略，最终改善患者的预后。"
ASCVD 是全球主要的死亡原因之一。在美国，约有2600万成年人（占人口的10%）患有ASCVD，面临更高的额外心血管事件风险。ASCVD 据估计每年导致美国40万人死亡。
许多ASCVD风险模型是为一级预防而开发的——即在患者被诊断出ASCVD之前识别高风险患者。然而，用于预测已患有ASCVD的患者再次发生心肌梗死、中风或死亡可能性的二级预防模型却很少见。
美国心脏协会和欧洲心脏病学会发布了最广泛使用的二级预防风险评估模型。然而，这些模型存在不足，要么无法提供个性化的定量风险评估，要么仅适用于特定的患者亚组。
包括第一作者 Olga Mineeva 博士在内的马萨诸塞州总医院和 Brigham 健康研究人员开发了两种新模型来解决这些不足：RRS16，考虑了16个可能导致二级风险的不同因素；以及RRS24，考虑了24个因素。
他们利用来自32,994名英国生物银行参与者和54,969名马萨诸塞州总医院和 Brigham 健康参与者的数据开发并验证了这些模型，所有参与者均确诊患有ASCVD。两种模型的表现均优于美国心脏协会指南，但需要在更多样化的人群中进行进一步验证。
至关重要的是，该模型使用易于获取的临床因素和血液检测来为ASCVD患者获得更准确的风险评估，从而更容易、更快地实现临床应用。尽管该模型仅用于研究目的，但目前可免费在线获取。
该研究由 Olga Mineeva 博士领导，是她博士论文的一部分。
更多信息： Olga Mineeva 等人，《ASCVD患者新型残余风险评分的开发与验证》，《JACC：进展》（2025）。DOI: 10.1016/j.jacadv.2025.102162
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