阿联酋人群ASCVD风险预测新突破：PREVENT模型在阿拉伯男女中的外部验证研究

为解决美国心脏协会（AHA）PREVENT方程在阿拉伯人群中的适用性问题，研究人员开展了一项回顾性队列研究，验证其在阿联酋国民中预测动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）风险的表现。结果显示，该模型在女性中 discrimination（C-index: 0.81–0.82）和 calibration 表现良好，但在男性中需 recalibration。研究支持PREVENT模型在阿联酋CVD预防中的应用，尤其为女性风险分层提供了重要工具。

　　

心血管疾病（CVD）是全球死亡的主要原因，而在阿联酋，情况尤为严峻——世界卫生组织估计，该国十分之四的死亡与CVD相关。这种疾病对人口仅144万的阿联酋国民造成了不成比例的健康负担。近年来，快速城市化带来的生活方式改变，如高热量饮食、吸烟增加和运动减少，加剧了CVD及其风险因素（如糖尿病、高血压、血脂异常和肥胖）的流行。此外，非传统风险因素如肾病和维生素D缺乏也在该地区显现出与CVD的强关联性。

准确预测CVD风险对于早期识别高危个体、实施预防策略至关重要。然而，此前常用于临床的模型（如Framingham风险评分和 pooled cohort equations [PCE]）在阿联酋人群中表现不佳，常出现高估风险的问题，导致可能的不当治疗。2024年，美国心脏协会（AHA）发布了新一代PREVENT（Predicting Risk of cardiovascular disease EVENTs）方程，该模型基于超过600万人的多样化数据开发，纳入估计肾小球滤过率（eGFR）、糖化血红蛋白（HbA1c）等新参数，并去除了种族变量，旨在提供更精准、现代化的风险评估。但该模型是否适用于高CVD负担的阿拉伯人群，尚未可知。

为此，Saif Al-Shamsi与Romona D. Govender在《BMC Cardiovascular Disorders》上发表了一项研究，首次对PREVENT方程在阿联酋国民中进行外部验证。该研究利用Tawam医院的电子病历数据，纳入897名30-79岁、无CVD病史的阿联酋国民，追踪其2008年至2020年的ASCVD事件（包括急性心肌梗死、冠心病死亡和卒中），评估了PREVENT-ASCVD Base和PREVENT-ASCVD HbA1c两个方程的表现。

研究采用回顾性队列设计，通过多重插补处理缺失值，使用C-index和校准图评估模型区分度与校准度，并计算Brier分数及在7.5%风险阈值下的敏感度、特异度等指标。样本量计算基于Archer和Riley方法，确保统计效力。

研究结果

基线特征

队列平均年龄52岁，男女各占50%。与PREVENT开发队列相比，阿联酋参与者糖尿病患病率更高，SBP、TC、eGFR、HbA1c水平更高，HDL-C更低，降压药和他汀使用更普遍。男性吸烟率显著高于女性（35.5% vs. 1.3%）。中位随访10.4年（女）和10.1年（男）期间，8.2%女性和13.4%男性发生ASCVD事件。

预测性能

PREVENT方程在女性中表现出良好区分度（C-index: 0.81–0.82，Brier分数低），但在男性中仅为中等（C-index: 0.70–0.72）。校准图显示，在男性中，模型在低风险水平高估、高风险低估风险；在女性中总体低估风险。

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敏感性与特异性

在7.5%风险阈值下，女性中敏感性与特异性均较优，而男性中表现次优。PREVENT-ASCVD HbA1c方程在男性中敏感度更高，在女性中特异度更佳。

结论与讨论

该研究首次在阿拉伯人群中验证了PREVENT方程，发现其在不同性别间性能存在显著差异：对阿联酋女性预测准确，可用于临床风险分层与他汀治疗决策（阈值≥7.5%）；但对男性预测能力有限，需重新校准。这种差异可能源于男性吸烟率高、CVD发病早、风险因子不稳定等因素，而女性风险更多与年龄相关。此外，PREVENT包含eGFR等新参数，较传统模型更适应本地风险特征（如肾病高发），但仍可能因未涵盖地区特异性因子（如维生素D缺乏、传统烟草使用）而导致校准偏差。

研究优势在于人工图表审查确保数据准确性，但回顾性设计、单中心样本及他汀药物使用可能限制泛化性。未来需更大规模队列验证，并开发整合本地数据的性别特异性模型。

总之，该研究支持PREVENT方程在阿联酋女性CVD预防中的应用，为临床实践与公共卫生政策提供了重要依据，同时强调跨种群模型验证与适配的必要性。