SCORE2风险图表与核心模型在波兰初级保健患者中的风险评估差异：一项揭示临床决策潜在偏差的重要研究

本研究针对SCORE2/SCORE2-OP风险图表与核心模型在波兰初级保健人群中的一致性展开分析，发现图表在32.7%患者中高估风险20%以上，且19.3%患者被错误划分至更高风险类别。这一偏差可能影响血脂和血压治疗的临床决策，提示直接使用模型计算器或能提升风险评估准确性。

　　

心血管疾病（CVD）风险预测是临床实践的核心课题，但现有工具的准确性直接影响治疗决策。欧洲心脏病学会（ESC）推荐的SCORE2/SCORE2-OP模型通过图表形式简化风险评估，但其与底层数学模型的一致性尚未验证。这项发表在《European Journal of Preventive Cardiology》的研究首次揭示：在波兰初级保健人群中，图表式评估可能导致系统性偏差。

研究背景暗藏两大矛盾：一是临床需要直观工具（如风险图表），但二维图表对连续变量（如血压、年龄）的区间化处理可能引入误差；二是非高密度脂蛋白胆固醇（non-HDL）在图表中替代了模型原始参数总胆固醇（TC）和高密度脂蛋白胆固醇（HDL），这种转换缺乏方法学论证。更关键的是，ESC指南优先推荐图表而非模型计算器，可能放大临床决策偏差。

为解决这些问题，研究者利用LIPIDOGRAM2015研究的6,621名波兰初级保健患者数据，对比图表与模型方程的风险评估差异。通过Wilcoxon秩检验和McNemar-Bowker检验分析绝对/相对差异，并绘制参数特异性偏差图谱。

关键方法包括：

1. 1.

   队列构建：从13,724名患者中筛选40-89岁无CVD/糖尿病者，排除极端参数值（SBP≥180或<100 mmHg，non-HDL≥7或<3 mmol/L）

2. 2.

   风险评估：同步应用SCORE2/SCORE2-OP图表（按ESC指南）和原始方程（高风险国家系数）

3. 3.

   统计分析：非参数检验比较差异，Welch ANOVA分析分类差异，绘制参数-偏差关系曲线

研究结果揭示三大发现：

风险估计的系统性偏差

图表风险中位数比方程高10.4%（p<0.0001），32.7%患者被高估≥20%。这种偏差在HDL>1 mmol/L时尤为明显，而HDL<1 mmol/L时则低估风险。

风险类别的临床级误判

19.3%患者被图表划入更高风险类别（男性22.5%，女性17.6%）。年龄、SBP、non-HDL参数区间的下限值附近，误判概率超50%。例如，SBP 120-129 mmHg（降压目标范围）患者更易被高估风险。

治疗决策的潜在影响

图表可能导致629名（9.5%）患者被建议LDL<1.8 mmol/L的强化降脂目标，而依据模型仅需65名（0.1%）。血压管理影响较小，仅28名患者因图表高估风险而可能提前启动降压治疗。

讨论部分指出，这种偏差源于图表设计的数学缺陷：风险函数导数呈指数特征，但图表采用线性区间划分。更根本的是，non-HDL对TC与HDL的简化未考虑模型底层Fine-Gray子分布风险比（SHR）的非线性关系。尽管偏差可能"意外"促进指南依从性（如提高他汀使用率），但作者强调精准风险评估对个体化医疗的重要性，建议ESC优先推广模型计算器。

这项研究的价值在于首次量化了简化工具与复杂模型间的临床相关性差异，为ESC指南更新提供了实证依据。未来研究需验证其他风险区域的图表偏差，并探索非HDL参数在模型中的最优转换方法。