非实验室与实验室心血管疾病风险分层模型的阶梯式筛查策略：基于波斯人群的卫生经济学评价

为解决资源有限地区心血管疾病(CVD)高风险人群筛查难题，来自伊朗的研究团队基于PERSIAN队列12万例数据，对比WHO非实验室模型与实验室模型的预测效能。研究发现阶梯式筛查(首步5%风险阈值)可减少1680万次检测，灵敏度达99.6%，为发展中国家优化卫生资源配置提供新范式。

　　

这项研究创新性地采用阶梯式筛查策略，对比世界卫生组织(WHO)非实验室模型与实验室模型在心血管疾病(CVD)风险评估中的表现。基于波斯成人队列(PERSIAN cohort)121,672名40-70岁受试者数据，研究人员发现非实验室模型(含WHO简易版和伊朗本土化CVD死亡率模型)与金标准实验室模型具有惊人一致性：男性组内相关系数(ICC)达94.4%，一致性相关系数(CCC)为0.893；女性相应指标分别为93.8%和0.883。

通过设定双阈值筛查方案——首步采用WHO非实验室模型(5%风险截断值)结合伊朗模型(2%截断值)，仅需对初筛阳性者进行第二步实验室检测。该策略在保持超高灵敏度(99.6%)的同时，特异性维持在52%，成功减少16,807,982次不必要的实验室检测。这种"先粗筛后精筛"的卫生经济学设计，为医疗资源匮乏地区实现精准防控提供可操作性方案，显著提升CVD筛查成本效益比。