综述：定制女性心血管风险预测

这篇综述系统探讨了女性心血管疾病（CVD）风险预测的性别差异，强调整合传统风险因素（如高血压、糖尿病）、女性高发疾病（如自身免疫病、偏头痛）、女性特异性因素（妊娠相关并发症、月经异常）及社会健康决定因素（如社会经济地位、种族）的必要性。作者指出当前风险评估系统（如QR4、SCORE2）的局限性，并提出通过多模态数据（生物标志物、多基因评分）和机器学习优化预测模型，尤其呼吁关注年轻女性及少数群体的数据缺口。

　　

引言

心血管疾病（CVD）是全球女性发病和死亡的主要原因之一，但其风险预测模型长期存在性别偏差。最新证据表明，女性与男性在心血管病理生理机制、风险因素权重及疾病进展轨迹上存在显著差异。例如，女性首次CVD事件平均比男性晚10年，但绝经后风险加速上升。这种动态变化提示，需开发整合性别-年龄交互作用的风险评估工具。

女性心血管风险因素

传统风险因素的性别差异

血压和血糖轨迹在女性中呈现独特模式：收缩压（SBP）在中年期与男性趋同，但上升斜率更陡；2型糖尿病（T2DM）的相对风险在女性中更高（需增加更多体重才能突破皮下脂肪的保护性分布）。吸烟对女性的危害比男性高25%（HR 1.25, 95% CI 1.12–1.39），可能与报告偏倚或生物学差异相关。

女性高发疾病与CVD关联

自身免疫病（如类风湿关节炎、系统性红斑狼疮）和偏头痛先兆显著增加女性CVD风险。抑郁症在孕期诊断可使CVD风险升高36%（aHR 1.36），提示精神健康与心血管结局的紧密联系。

女性特异性风险因素

妊娠相关因素：30%妊娠会出现不良妊娠结局（APO），如子痫前期和妊娠糖尿病，这些被视为“代谢压力测试”，通过上游风险因素（如胰岛素抵抗）介导远期CVD风险。非妊娠因素：月经异常（如经量过多、周期不规律）与CVD风险升高19–44%相关，但机制尚未明确。子宫肌瘤和子宫内膜异位症可能通过慢性炎症或激素失衡增加风险，但研究结果存在矛盾。

社会健康决定因素

社会经济剥夺对女性影响更显著（QR4模型中女性aHR 1.26 vs. 男性1.11）。种族差异中，南亚裔女性CVD风险比白人高55%（校正后HR 1.55），但调整社会经济地位后黑人女性风险差异消失，凸显社会因素的主导作用。

风险评估模型的现状与革新

当前主流模型（如SCORE2、PREVENT）多基于老年人群，缺乏年轻女性数据。QR4是首个纳入子痫前期和产后抑郁的模型，但其临床价值需进一步验证。多基因评分与QRISK2联用可提升年轻人群的预测精度（40–54岁人群风险识别率显著增加）。机器学习虽能整合多模态数据（如心电图、影像），但需警惕因数据偏差加剧健康不平等。

未来方向

优先改进医疗记录中女性特异性因素的标准化录入（如月经异常编码），延长年轻队列随访以捕获事件，并探索肥胖与女性特异性因素的交互作用。跨国合作对解决中低收入国家数据缺口至关重要。

结论

女性CVD风险预测需突破传统框架，纳入性别-年龄交互、非ASCVD结局及社会决定因素。通过优化数据质量与算法，有望实现从“一刀切”到个性化预防的转型，最终缩小全球女性心血管健康差距。