构建临床预测模型评估心血管疾病风险

  心血管疾病(CVD)全球发病率和死亡率最高[1],约占所有死亡人数的三分之一[2],是主要的公共卫生问题。预防CVD需要早期识别高危人群,便于提前采取有效的饮食、生活方式或药物干预。在过去的二十年中,研发出许多预测CVD的模型,这些模型从数学上结合多个预测因子来估计罹患心血管疾病的风险,例如Framingham[3-5]、SCO RE[6]、QRISK[7-9]和PCE[10]模型。其中一些预测模型已被纳入治疗管理的临床指南,并越来越受到卫生决策者的支持。现在,英国的电子病历系统已经嵌入了QRISK2模型来计算10年的CVD风险。Framingham风险模型和PCE模型也已被广泛使用,并被用于预测普通人群发生冠心病(CHD)和CVD的10年风险。


  风险预测模型可以成为心血管疾病预防和控制工作的重要组成部分,因为它们可以帮助识别心血管疾病高风险人群,从而及时进行干预治疗。风险估计也被用于预测人口水平和特定亚组中未来心血管疾病的发病率和死亡率,以告知决策者和卫生当局这些风险。此外,风险预测会激发个人改变其生活方式和行为,并坚持用药。


  Damen JA[11]等人做了一项Framingham风险模型和PCE模型预测心血管疾病10年风险的性能的系统评价和荟萃分析。发现这两个模型都高估了CHD和CVD的10年风险,尤其在高风险人群中。这两个模型中,女性的辨别性能更好。由于校准误差的程度在不同环境下存在很大差异,因此强烈建议研究人员进一步探讨过度预测的原因,并针对特定人群更新模型。Pylypchuk R[12]等人的PREDICT研究在新西兰招募了一个具有全国代表性的研究小组,开发与当代初级保健患者相关的模型,并将新的模型性能与美国推荐的PEC模型进行比较,研究人群包括初级保健中既往没有心血管疾病、肾脏疾病或充血性心力衰竭的男性和女性参与者。使用Cox回归模型开发预测总心血管疾病风险的新模型,其中包括临床预测因素以及基于地区的贫困指数和民族相关的危险因素。并将其与2013年美国心脏病学会/美国心脏协会合并队列方程(PCE)模型进行比较。PREDICT研究所构建的模型预测心血管疾病事件的5年风险在女性中为2.3%,在男性中为3.2%。毛利人、太平洋人和印度人的心血管疾病风险比欧洲人高13%33%。PCE模型高估了男性的动脉粥样硬化性心血管疾病约40%、女性高估60%,新模型中的其他预测因子也是PCE模型中的独立预测因子。在所有性能指标上,PREDICT研究构建的模型均明显优于PCE模型。


  最早的QRISK模型于2007年发布[8],被用于评估10年的心血管疾病风险。随后,2008年又发布了更新的模型(QRISK2)[9],纳入了包括种族、2型糖尿病、类风湿性关节炎、房颤和慢性肾脏疾病在内的其他危险因素。从那时起,QRISK2每年更新一次,并重新校准为QResearch数据库的最新版本。适用的年龄范围也已从3584岁,将1型糖尿病作为一个单独变量包括在内,吸烟被评为5级而非2级,这种算法有助于反映人口特征的变化(如吸烟率、体重指数或心血管疾病发病率下降的变化)和数据质量的改善(如风险因素记录的改善和与医院事件统计的数据关联,这增加了对心血管事件的确定)。QRISK2目前已在英格兰的医疗服务机构(NHS England)中使用[13],并在《 NHS质量和结果框架》、美国国家卫生与护理卓越研究所的指导以及NHS健康检查中得到推荐[14-15]。NICE于2014年发布了有关脂质修饰和心血管风险评估的新指南[14],该指南重点介绍了QRISK2可能无法完全捕获与心血管风险增加相关的许多疾病,包括HIV/AIDS、3期肾病、系统性红斑狼疮(SLE)、严重的精神疾病以及使用非典型的抗精神病药或皮质类固醇[14]。QRISK2未明确识别这些情况,这可能会导致低估相关患者的风险。此外,最近发表的研究强调了心血管疾病风险的增加与勃起功能障碍[16-18]、偏头痛[19]和血压变异性[20]的相关性。因此,2017年进行了QRISK3的前瞻性队列研究来评估心血管疾病的发生风险[21],相关风险除了QRISK2中的相关风险因素外,新增加了男性勃起功能障碍的诊断或治疗。在验证队列中分别针对男性和女性以及年龄、种族和基线疾病状况的各个亚组确定了校准的标准。QRISK3模型应用于单独的验证队列时,已经得到了很好的校准,并且具有很高的区分度。相比2008年的原始版本QRISK2预测效果有明显提高。


  国外风险评估模型应用于其当地人群结果尚且如此,应用于中国人群的效果更难以令人满意,Framingham预测模型的中国数据验证了中国11个省的3万人,人群年龄在35~64岁之间,随访时间为10年,模型结局包括冠心病死亡和心肌梗死,分析结果显示:Framingham预测模型趋向于高估中国人的冠心病的发病风险[22]。为解决我国心血管疾病风险预测难题,顾东风教授的ASCVD 10年风险预测模型应运而生[23],该模型的建模组和验证组分别纳入2.7万人(InterAsia and ChinaMUCA 1998年队列人群)和10万人(ChinaMUCA 1992~1994队列人群1.4万人、CIMIC社区队列8.6万人),建模组随访时间12.3年,验证组随访时间为17.1年和5.9年。创建模型涵盖了年龄、TC、HDL-C、吸烟、糖尿病、腰围、南北方、城乡和ASCVD家族史等因素。用C-statistic(C-统计量)评价“China-PAR”模型的预测能力:男性C-统计量=0.79、女性C-统计量=0.81。使用随机抽样、交叉验证,Calibration卡方统计量检验,内部验证显示结果良好,预测的发病率与观察的ASCVD有较好的一致性。


  综上所述,虽然过去的10多年在不同的人群中开发了心血管疾病的危险预测模型,这些模型的有效性仍值得关注[24]。大多数用于模型形成和验证的数据是从一小部分人群中提取的,其中大多数来自发达国家[25]。因此,对来自其他人群的不同风险组的个人进行分类可能会导致风险高估,导致健康干预措施的成本增加;反过来,这些模型也可能导致风险的低估,从而导致弱势人群的丢失。因此,构建适用于不同人群的心血管疾病有效风险模型已经受到这一领域科学家工作的高度重视。为了系统地提供针对特定人群的风险预测模型,WHO和国际高血压学会(ISH)在2007发布了所有WHO地区的心血管疾病风险预测图[26]。但是,进一步的验证研究表明,WHO-ISH风险预测图对来自不同国家的人群使用时存在有效性问题[27]。


  近期在《Lancet Glob Health》[28]杂志上,WHO CVD Risk Chart Working Group提供了WHO最新的心血管疾病风险预测模型的推导、验证和说明。该研究旨在通过使用新兴风险因素合作组织中的个人参与者数据评估来自全球21个地区的WHO-ISH预测模型,针对来自85个国家的376177个人队列进行研究,并在10年的随访期间记录了19至333起心血管事件。该小组使用了特定年龄和特定性别的发病率以及风险因子值,对模型进行了重新校准。在该模型修订计划中,使用了新兴风险因素协作组织中的个人参与者数据,得出了致命和非致命性心血管疾病(即心肌梗死和中风)的10年风险预测模型。以及使用未用于模型推导的19个队列研究(1096061个个体,25950个心血管疾病事件)估计了模型的外部有效性。该小组将模型用于79个国家(主要是低收入和中等收入国家)的WHO阶梯式监测方法调查中,他们针对不同全球区域之间的特定风险因素概况探索了广泛的风险预测,发现全球区域之间存在重大差异。


  WHO CVD Risk Chart Working Group的研究提供了21个全球区域的新图表,这些图表有助于各国内诊所和公共卫生干预措施中的风险预测。但是,正如该小组在讨论中提到的那样,这些模型可能会高估风险,因为它们使用的是人群一级的发病率,其中可能包括复发病例。然而,在中等收入国家中,越来越多的观察性研究和大量后续行动显示出在开发和验证特定国家的预测模型或验证现有风险预测模型方面的可喜结果[29]。此外,十年风险预测的内在规范对年龄变量具有相当大的权重,因此该模型无法特别考虑长期风险,特别是在较年轻的年龄组中。对于较小规模的女性,也存在相同的问题[30]。可以使用针对年龄和性别的风险预测模型来解决,但由于需要大量的长期观察数据,因此这将是一个昂贵且漫长的过程。终身风险预测是解决该问题的另一种方法,在心血管疾病文献中得到了关注[31]。


  尽管之前已经证明了初级卫生保健在控制非传染性疾病中的作用[32],但与基于人群的干预措施中的风险因素方法相比,使用风险预测的益处仍然存在争议[33]。总而言之,风险预测方法显然是最主要的,需要更多的努力和资源来收集更多的观测数据,并进行长期跟踪,以便能够得出针对特定人群的模型,从而解决现有风险预测模型的所有问题。基于更多数据和方法的更高级的特定于人群的模型将来可能最终成为个性化的风险评估。


参考文献:略


    2019/11/10 15:28:36     访问数:565
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