美国心脏协会新推出的预测心血管疾病（CVD）事件风险（PREVENT）评估计算器代表了美国现有风险预测模型的重大进步。该方程通过在基础模型中纳入心肾代谢因素扩大了风险变量范围，并提供了考虑社会经济状况和非传统指标的增强模型。尽管PREVENT计算器设计为种族中立，但作者指出原始推导队列中亚裔和太平洋岛民个体的代表性有限，需进一步验证其在这些群体中的普适性。
欧（Michael Au）等人着手评估PREVENT模型在亚裔和太平洋岛民参与者中的表现，包括整体分析和特定族裔群体的细分研究。该研究聚焦南加州凯撒医疗集团的患者，样本量超过50万人。研究者通过动脉粥样硬化性心血管疾病、心力衰竭和总心血管事件的判别与校准指标，评估了基础版和完整版PREVENT方程。PREVENT方程的判别能力在本研究的亚裔和太平洋岛民群体中与原始工作组的总体结果相当。然而，当亚裔患者按特定族裔分层时，无论选择何种心血管结局，判别能力均存在显著差异；例如，在预测总心血管事件时，越南裔成人的C指数比华裔低近10%。各亚裔细分群体在每种心血管结局上的哈雷尔C指数范围仍属良好表现水平（如总心血管事件的哈雷尔C指数范围为0.735至0.810）。校准指标也呈现相似模式：太平洋岛民群体存在事件低估倾向，而亚裔个体则被高估，且亚裔亚群体间的校准存在明显异质性。欧等人深入探讨了这些差异的可能原因，包括心肾代谢风险因素负担差异以及社会经济状况、粮食安全等健康社会决定因素。
本研究存在若干局限性，包括回顾性研究设计的潜在偏倚，以及糖化血红蛋白和尿白蛋白肌酐比值等指标缺失比例较高（约60%-80%）。但欧等人的发现与其他近期研究结论一致，增强了结果的可信度。严（Yan）等人的研究也得出类似结论，指出这可能凸显了超越人群层面风险预测方法、关注患者个体因素的重要性。尽管确切原因仍属推测，但欧等人的研究确凿证明了PREVENT计算器在太平洋岛民和细分亚裔族裔群体间的表现差异。
在风险预测中纳入种族和族裔变量仍是争议性议题。本研究作者主张应在风险预测中包含细分的种族和族裔类别，以缓解部分表现异质性。而PREVENT方程的原始开发团队则认为，纳入种族和族裔可能通过忽视改善广泛人群公平医疗的潜在干预措施，延续社会经济背景差异带来的偏见。该议题尚无明确答案，但这并不妨碍欧等人的发现以有意义的方式推进实践。
在医疗共享决策需求日益增长的时代，风险预测模型应助力医患沟通。尽管众所周知风险预测模型并非为每位患者完美设计，但可作为对话起点，进而通过讨论患者特定特征来完善临床判断。在此方面，欧等人的发现未必指向需要重新设计包含种族和族裔的PREVENT计算器。相反，使用PREVENT方程指导患者互动并以可解读方式沟通风险时，可补充讨论社会经济状况、粮食安全、文化背景和家族史等因素——这些都可能影响种族和族裔的作用。这并非忽视细分亚裔和太平洋岛民个体间PREVENT表现的变异性，而是强调其重要性。欧等人的研究为临床实践中应用PREVENT提供了关键考量，突显了从PREVENT评分转化为预防措施的转化路径中，医患沟通的人文要素和共享决策对提升医疗公平性的核心价值。
【全文结束】
