一项大规模跨国分析表明，两种领先的心血管疾病风险评估工具可以帮助临床医生在不同地区识别高风险患者，但本地校准仍是提高预防精准度的关键。
研究：《对640万个体的PREVENT和SCORE2心血管风险方程的跨国验证》。图片来源：Dragon Claws / Shutterstock
心血管疾病(CVD)风险计算器每天为全球数百万人的治疗决策提供指导。然而，大多数计算器都是为特定人群和地区开发的。一项已获《自然医学》(Nature Medicine)期刊接受发表的大型跨国分析支持更广泛地应用两种主要预测工具：美国心脏协会(AHA)的"预测心血管疾病事件"(PREVENT)方程和欧洲的"系统性冠心病风险评估2"(SCORE2)算法。这些工具在研究人群中的总体良好表现表明，临床医生可以在各种临床环境中使用它们来识别和分层高风险个体。
PREVENT和SCORE2风险预测背景
心血管疾病继续在全球范围内造成广泛的发病率和死亡率。在预防性护理环境中，CVD风险预测工具可以帮助医疗保健提供者识别最可能从早期降胆固醇和降血压干预中受益的个体。这些工具因此能够实现更及时的治疗并改善资源分配，从而减轻CVD对个人和医疗系统的负担。
PREVENT和SCORE2是当今使用最广泛的模型之一。研究人员使用大型区域数据集开发了这些工具，主要临床指南现在推荐在常规护理中使用它们。然而，它们主要在起源人群中得到验证，这使得它们在更多样化人群中的准确性存在不确定性。
跨国CVD验证研究设计
在本研究中，研究人员使用来自慢性肾病预后联盟(CKD Prognosis Consortium)的18项随机对照试验(RCTs)和44个观察性研究队列的数据，评估了美国心脏协会(AHA)的PREVENT和欧洲SCORE2心血管风险方程的性能。该研究包括超过640万PREVENT个体和540万SCORE2个体。所有参与者均无先前CVD诊断。研究包括来自欧洲、北美、亚太地区和其他地区的个体，随机对照试验招募了来自近50个国家的参与者。
研究团队首先评估了区分度，然后进行校准。区分度指的是模型区分发展CVD的人和未发展CVD的人的能力。然后他们调查了预测风险是否与观察结果匹配（校准）。研究人员在每个研究中使用Harrell的C统计量和校准斜率分析，并按地区分层结果。他们还使用从PREVENT算法导出的缩放因子，估计了1至9年的短期CVD风险。
分析包括普通人群队列、特定CKD队列、基于电子健康记录的队列和跨国随机试验。随机试验评估了现代心血管、肾脏和代谢疗法，包括胰高血糖素样肽-1受体激动剂(GLP-1RA)、钠-葡萄糖协同转运蛋白2抑制剂(SGLT2i)、肾素-血管紧张素系统(RAS)阻断剂和非甾体盐皮质激素受体拮抗剂(nsMRAs)。
此外，研究团队调查了将代谢和肾脏标志物（如糖化血红蛋白(HbA1c)和白蛋白尿）纳入模型是否能提高预测准确性。在敏感性分析中，他们将PREVENT的动脉粥样硬化性CVD(ASCVD)方程与常用的汇总队列方程(PCEs)进行了比较。
PREVENT和SCORE2性能结果
研究人员平均追踪参与者约五年。在此随访期间，他们在全球超过六百万参与者中记录了293,737次使用PREVENT定义观察到的CVD事件和258,086次使用SCORE2定义的事件。PREVENT捕获的事件包括致命性和非致命性ASCVD和心力衰竭，而SCORE2则关注心肌梗死、中风和心血管死亡。尽管存在这些差异，但两个方程在观察性队列和跨国随机试验中均表现出同样可靠的性能。
PREVENT方程显示出中等至强区分度，CVD预测的中位C统计量为0.702。SCORE2达到了可比较的C统计量0.683。PREVENT在单独预测ASCVD时也表现良好(0.695)，并对心力衰竭事件表现出特别强的区分度(0.78)。这些模型在各地区和跨国试验中显示出普遍一致的结果。然而，在高风险人群中区分度下降，这可能归因于患者风险特征和病例组合异质性的差异，而非模型本身的限制。
两种工具都略微高估了总体CVD风险，尤其是SCORE2。在亚洲和其他代表性不足的人群中出现了高估信号，尽管有限的数据限制了结论。然而，在具有严格验证CVD结果的跨国试验中，校准仍然稳健。添加白蛋白尿提高了PREVENT的预测性能，特别是在糖尿病或CKD的高风险人群中，而HbA1c带来的改进较小。与美国(US)使用的较旧PCE估计相比，PREVENT也表现出一致更好的校准。
全球CVD风险工具意义
这些发现加强了证据，支持在不同的地理和临床环境中使用PREVENT和SCORE2来可靠地对高CVD风险个体进行分层，同时强调了本地校准和在代表性不足人群中进一步验证的必要性。这些工具在初级保健中可能特别有价值，在那里预防性决策最能改变生活。研究结果还表明，由于更好的校准和更广泛地纳入心血管、肾脏和代谢风险因素，PREVENT可能优于美国较旧的风险预测工具。评估额外的生物标志物（如白蛋白尿）可以帮助临床医生更准确地识别CVD风险更高的人群，特别是糖尿病或CKD患者。
这些工具需要不断改进以提高区域适应性，特别是针对亚洲、非洲和中东地区的人群。未来的工作应集中在人群特定校准、在代表性不足地区的进一步验证以及新兴心脏代谢治疗的更明确治疗阈值上。整合可用的生物标志物可以提高CVD风险预测的精确性和全球可及性。
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