绝经后女性颈动脉粥样硬化风险预测模型的构建与验证：基于多中心队列的Nomogram工具开发

本研究针对绝经后女性心血管疾病风险升高的临床难题，通过分析4446例中国深圳地区人群数据，首次开发并验证了整合年龄、收缩压(SBP)、脂蛋白a(LPa)、非高密度脂蛋白胆固醇(Non-HDL-C)等7项指标的Nomogram预测模型。该模型训练集C-index达0.706，首次揭示年龄与血糖(GLU)的负向交互作用(OR=0.689)，为个体化风险评估提供科学工具，填补了该领域预测工具的空白。

　　

随着全球老龄化加剧，绝经后女性面临的心血管疾病风险显著上升。雌激素水平骤降导致的内皮功能紊乱和代谢异常，使得颈动脉粥样硬化成为威胁该群体健康的"隐形杀手"。然而临床实践中，医生们常陷入两难困境：超声检查虽能检测斑块，却无法实现早期预警；传统风险评估工具又难以捕捉绝经女性特有的代谢特征。这种"事后诊断"的现状，呼唤着更精准的预测工具问世。

南方医科大学深圳医院的研究团队在《Scientific Reports》发表的重要研究，通过分析4446例40-85岁自然绝经女性数据，构建了首个针对该人群的颈动脉粥样硬化风险预测模型。研究采用三阶段验证策略（训练集2178例、内部验证集934例、外部验证集1334例），结合LASSO回归和多元逻辑回归筛选出7个核心指标，并创新性地引入随机森林和SHAP分析验证模型稳健性。

关键技术方法包括：1) 基于医院健康管理中心的回顾性队列设计；2) 采用10折交叉验证的LASSO回归进行变量筛选；3) 构建包含年龄、SBP等指标的多元逻辑回归模型；4) 通过随机森林和SHAP值分析验证变量重要性；5) 采用Nomogram可视化风险评估工具。

主要研究结果

1. 参与者特征

队列分析显示颈动脉粥样硬化患病率在训练集达48.1%，60岁以上人群占比42.1%。血脂异常特征显著，Non-HDL-C≥4.48mmol/L者在病例组占比23.28%，显著高于对照组(P<0.001)。

2. 预测模型构建

LASSO回归筛选出10个初始预测因子，经多元分析最终确定7个核心变量。年龄展现最强预测力(OR=2.554)，其次为SBP(OR=1.584)。引人注目的是，年龄与血糖的交互项呈现边际显著性(P=0.068)，提示高龄可能弱化高血糖的风险效应。

3. 模型验证

Nomogram模型在训练集、内部验证集和外部验证集的C-index分别为0.706、0.664和0.668，随机森林验证结果高度一致。决策曲线分析显示，在13%-74%阈值概率范围内具有显著临床净收益。

4. SHAP分析

年龄的SHAP值波动最大(-0.31至+0.19)，证实其非线性效应。SBP和Non-HDL-C呈稳定正向贡献，而HbA1c和TC/HDL的影响相对较弱，提示代谢指标可能被更强预测因子掩盖。

这项研究通过多维度数据挖掘，首次量化了绝经后女性颈动脉粥样硬化的关键风险梯度。模型特别强调：50-60岁是风险骤增的关键窗口期，此时血管病理变化从单纯内膜增厚发展为复杂斑块。研究提出的"代谢-血压-年龄"三重交互理论，为理解雌激素缺失后的心血管退化机制提供新视角。

临床转化方面，该Nomogram工具可实现三大突破：1) 在体检中快速识别高风险个体；2) 指导分层干预，如对<50岁人群强化血糖管理；3) 优化医疗资源配置。未来研究可结合雌激素水平监测，进一步细化预测模型的生物标志物谱系。这项来自中国的大型队列研究，为全球绝经女性心血管健康管理提供了具有种族特色的风险评估方案。