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为探究影响中国北方人群颈动脉斑块的因素并构建风险评估模型，研究人员开展横断面研究。通过 LASSO 回归等分析，发现年龄、吸烟等 9 个因素与颈动脉斑块风险相关，构建的列线图评估性能良好，有助于早期检测和预防颈动脉斑块。
在心血管疾病领域，颈动脉斑块（Carotid plaque）犹如一颗潜在的 “定时炸弹”，严重威胁着人们的健康。它是动脉粥样硬化（Atherosclerosis）的局部表现，与冠心病（CAD）、心肌梗死、缺血性中风等心血管疾病（CVD）的发生发展密切相关。在中国，心血管疾病长期占据死亡原因的首位，且冠心病和缺血性中风的发病率还在持续攀升。然而，目前颈动脉超声虽为检测斑块的标准方法，但在常规筛查中并未广泛应用，许多无症状或临床前期的颈动脉斑块难以被及时发现，这使得开发一种可靠的风险评估工具成为当务之急。
为了解决这一问题，中国医学科学院阜外医院等机构的研究人员开展了一项重要研究。他们通过对北京市石景山区苹果园和五里坨社区的居民进行调查，旨在探索影响中国北方人群颈动脉斑块的因素，并构建一个列线图（Nomogram）用于风险评估，以识别颈动脉斑块的高危人群。该研究成果发表在《Scientific Reports》上。
研究人员采用了多种关键技术方法。首先，通过横断面研究，运用整群抽样的方式选取 18 岁以上的居民作为研究对象。在数据收集方面，进行问卷调查获取基本信息、生活习惯等资料，同时开展体格检查测量身高、体重等指标，采集空腹静脉血检测相关生化指标，还利用多普勒超声技术评估颈动脉内膜中层厚度和斑块情况。之后，运用 LASSO 回归进行特征选择，再通过逻辑回归分析风险因素，进而构建风险评估列线图，并使用受试者工作特征曲线下面积（AUC）评估其性能，借助 Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验评估校准度。
研究结果如下：
- 参与者特征：研究共纳入 828 名受试者，其中正常组 558 人，颈动脉斑块组 270 人。两组在年龄、教育水平、婚姻状况、吸烟率、病史等多个方面存在显著差异1。
- 特征选择：经 LASSO 回归分析，最终选定年龄、教育水平、婚姻状况、当前吸烟、高血压病史、血脂异常病史、收缩压（SBP）、血糖（GLU）、谷胱甘肽过氧化物酶 3（GPX3）、丙二醛（MDA）和氧化低密度脂蛋白（oxLDL）这 11 个变量2。
- 评估方法开发：以这 11 个特征变量为自变量，颈动脉斑块为因变量进行逻辑回归分析。结果显示，年龄、未婚、当前吸烟、高血压病史、血脂异常病史、SBP、GLU、MDA 与颈动脉斑块风险增加相关；而较高的教育水平则与较低的风险相关。基于此，纳入 9 个独立评估因素构建了颈动脉斑块风险评估列线图34。
- 评估性能评价：列线图的 ROC 曲线 AUC 为 0.850（95% CI：0.823 - 0.877），Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验表明校准良好，校准曲线也显示出优秀的一致性，说明列线图在风险分层方面表现出色5。
在研究结论和讨论部分，该研究意义重大。研究识别出的 9 个独立风险因素，如年龄增长会导致颈动脉形态和功能改变，促进斑块形成；吸烟不仅增加斑块数量，还影响其成分和稳定性；教育水平和婚姻状况与生活方式、健康管理能力相关，进而影响颈动脉斑块风险等。这些发现有助于深入理解颈动脉斑块的形成机制。构建的高性能列线图评估工具，能够帮助医疗人员更早地发现高危个体，从而实施针对性的预防措施，如对高血压、血脂异常、高血糖及氧化应激指标升高的人群加强监测，进行生活方式干预或药物治疗，有望降低心血管和脑血管疾病的发生率，改善患者预后，减少医疗成本。不过，该研究也存在一定局限性，如横断面设计无法确定因果关系，部分潜在重要因素未被纳入，样本存在选择偏倚，研究结果的普适性有待进一步验证等。未来还需更大样本量、多地区和多人群的研究来优化颈动脉斑块的评估和预防策略。
