PREVENT风险评分相较于传统PCE在ASCVD和HF风险预测中的优势与局限

推荐 为解决传统Pooled Cohort Equations（PCE）在现代多样化人群中预测动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）风险不准确的问题，美国心脏协会（AHA）开发了PREVENT方程。研究表明，PREVENT-ASCVD在预测ASCVD风险方面优于PCE，尤其在女性、非吸烟者及社会经济地位较低的人群中表现更佳，但PREVENT-HF对心力衰竭（HF）风险的预测存在高估现象。该研究为临床实践提供了更精准的风险评估工具，有助于优化预防策略。

　　

论文解读
动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）作为全球范围内导致死亡和致残的主要原因之一，长期以来一直是医学研究的重点。然而，传统的风险评估工具——Pooled Cohort Equations（PCE）在现代多样化人群中的应用效果并不理想，尤其是在种族多样性和社会经济差异较大的群体中，其预测准确性受到质疑。为此，美国心脏协会（AHA）于2023年推出了全新的PREVENT（Predicting Risk of CVD Events）风险评分系统，旨在提供更精准的ASCVD和心力衰竭（HF）风险预测。

在这项研究中，研究人员利用Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis（MESA）队列数据，对PREVENT-ASCVD和PREVENT-HF的风险预测性能进行了全面评估，并与PCE进行了对比。MESA队列是一个多民族的前瞻性队列研究，涵盖了来自不同种族和地区的6,098名参与者，年龄在45至84岁之间，基线时无临床冠心病。

研究发现，PREVENT-ASCVD在预测ASCVD事件方面的表现显著优于PCE。具体而言，观察到的ASCVD事件率为6.0%，而PREVENT-ASCVD预测的事件率为5.7%，相比之下，PCE预测的事件率高达10.8%。此外，PREVENT-ASCVD在不同亚组中的表现也更为出色，特别是在女性、非吸烟者、慢性肾脏病（CKD）患者以及社会经济地位较低的群体中，其预测准确性更高。然而，PREVENT-HF在预测HF事件时则表现出一定的高估现象，其预测的事件率为317例，而实际观察到的事件数为195例，相对风险高估达62.6%。

在技术方法上，研究人员采用了多种风险预测模型，并结合了传统的心血管风险因素，如年龄、性别、种族、吸烟状态、血压、胆固醇水平等。此外，PREVENT方程还纳入了肾功能（估算的肾小球滤过率）、血红蛋白A1c以及社会决定因素（如社会剥夺指数SDI）等新的变量，以提高预测的全面性和准确性。

研究结果表明，PREVENT-ASCVD在整体人群中的预测性能与PCE相当，但在特定亚组中表现更优。例如，在女性中，PREVENT-ASCVD的预测误差仅为3.3%，而PCE则为-11.6%。同样，在非吸烟者和CKD 3/4期患者中，PREVENT-ASCVD的表现也优于PCE。此外，PREVENT-ASCVD在社会经济地位较低的群体中也显示出更高的预测准确性。

然而，PREVENT-HF在预测HF事件时的表现却不尽如人意。尽管其在整体人群中的C统计量为0.77，显示出较好的区分能力，但其预测值普遍高于实际观察值，尤其是在中国人群中，预测误差高达345.5%。这表明，PREVENT-HF在某些特定种族和人群中的适用性仍需进一步验证和调整。

总体而言，这项研究为临床实践提供了重要的参考依据。PREVENT-ASCVD作为一种新型的风险评估工具，其在预测ASCVD风险方面的优越性能，尤其是在特定高危人群中的应用，使其有望成为未来心血管疾病预防和管理的重要工具。然而，研究人员也指出，PREVENT-HF在预测HF风险时存在一定的局限性，需要进一步优化和验证。

此外，研究还强调了在临床实践中应用这些新型风险评估工具时需谨慎。尽管PREVENT-ASCVD在大多数亚组中表现出色，但在某些特定人群中仍可能出现风险低估或高估的情况。因此，研究人员建议在将这些工具纳入临床指南之前，应进行更大规模的验证研究，以确保其在不同人群中的普适性和准确性。

在未来的研究中，研究人员计划进一步扩大样本量，纳入更多样化的种族和地区人群，以验证PREVENT方程在不同环境下的适用性。同时，他们也将探索如何将这些风险评估工具更好地整合到临床实践中，以提高心血管疾病的预防和管理效果。

总之，这项研究不仅为心血管疾病的风险评估提供了新的工具和方法，也为未来的研究方向提供了重要的参考。通过不断优化和完善风险评估工具，我们有望在心血管疾病的预防和管理方面取得更大的进展，从而降低全球范围内的心血管疾病负担。