美国心脏协会(AHA)开发的、已被证实能准确预测美国人心脏病风险的工具，现在可以应用于全球人口，由纽约大学朗格尼健康中心(NYU Langone Health)领导的一项新研究表明。
研究作者表示，准确识别心血管疾病(CVD)高风险人群能够有针对性地使用预防性疗法，如降脂药物和强化血压控制目标，并能促使患者戒烟、改善饮食和加强锻炼。
该研究关注AHA的风险预测工具，该工具名为"预测心血管疾病风险事件"(Predicting Risk of Cardiovascular Disease EVENTs, PREVENT)，是与纽约大学格罗斯曼医学院研究人员合作开发的。2023年发布的PREVENT旨在预测一个人10年和30年的心血管疾病总体风险，这一时间间隔足以包含有意义的风险和治疗效益。总风险包括心力衰竭风险，以及最初测量的心脏病发作和中风风险，因为现在已有有效的治疗方法可以预防这三种疾病。
基于包含600多万美国人的研究，PREVENT工具最近首次被纳入多个美国医学协会的治疗指南，用于指导高血压和高胆固醇患者的药物治疗以及临床试验设计。作者表示，要支持该工具在全球临床实践中的应用，还需要在广泛的不同环境和临床试验中提供强有力的证据。
最近发表在《自然医学》(Nature Medicine)上的这项研究发现，该工具能够准确预测来自北美、欧洲、亚洲和其他地区的640多万人的心血管疾病风险。它在预测心力衰竭和对低至中度风险患者的风险评估方面特别有效，对于这部分人群，及早发现风险可以触发治疗和生活方式改变，从而避免严重疾病的发生。将肾脏健康指标纳入评估使预测更加准确。
纽约大学朗格尼健康中心最优老龄化研究所(Optimal Aging Institute)创始主任、医学博士兼哲学博士Josef Coresh表示："PREVENT在全球范围内应用的一个关键障碍是医生对工具在不同地理区域患者群体中的通用性存在疑虑。"他同时也是人口健康和医学系的Terry和Mel Karmazin教授。
最有效之处
研究作者分析了62项研究中680万名患者的数据，这些患者在研究开始时没有心血管疾病，其中包括来自北美、欧洲、亚洲的44个队列和18个多区域随机试验(包括53,002名患者)。研究团队能够通过将工具在研究开始时做出的预测与参与者在接下来5.5年内经历的约30万次心血管疾病事件进行比较，来评估预测的准确性。
在该研究中，研究人员使用了区分度(discrimination)和校准度(calibration)这两个评估疾病风险预测模型性能的基本指标。区分度衡量模型将最终会患病的患者与不会患病的患者区分开的能力。作者表示，在当前的全球分析中，PREVENT在关注低风险患者的研究中表现出"卓越"的区分度，支持在初级医疗人群中更广泛地采用PREVENT，因为在这些人群中，一些患者风险非常低，而另一些患者则有中至高风险，导致不同的治疗意义。
在肾脏健康方面，当模型考虑了患者的白蛋白尿(albuminuria)风险时，预测性能得到了改善。白蛋白尿是一种由于肾脏损伤导致尿液蛋白质水平升高的状况，通常由高血压或糖尿病引起。在区分度方面，将肾脏风险纳入PREVENT模型显著提高了预测准确性。
校准度衡量预测概率与每位患者未来实际结果的匹配程度。PREVENT的校准度测量结果比一个名为"汇总队列方程"(Pooled Cohort Equation, PCE)的旧模型要好得多，后者预测的风险约为实际风险的一半。
Coresh博士表示："由于PREVENT指南通常构成指导治疗决策的国家政策的基础，在不同人群中对PREVENT进行细致验证至关重要。我们的大规模研究证实PREVENT是一个可以在全球范围内使用的可靠工具。"
与Coresh博士一起，来自纽约大学朗格尼健康中心的研究作者还包括Morgan Grams医学博士兼哲学博士、Yingying Sang理学硕士、Shoshana Ballew哲学博士以及Aditya Surapaneni哲学博士。
该研究由慢性肾脏病(CKD)预后联盟(Chronic Kidney Disease Prognosis Consortium)进行。
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