房颤患者心力衰竭风险预测模型REACT-HF的外部验证及生物标志物优化研究

来自瑞士的研究团队针对房颤患者缺乏有效心衰预测工具的现状，开展了REACT-HF评分系统的外部验证研究。通过对瑞士两大房颤队列2599例患者的分析，证实该模型对2年内首次心衰住院事件具有良好预测效能（C统计量0.76），联合NT-proBNP和hs-CRP可使预测精度提升至0.84，为房颤患者心衰早期防控提供重要工具。

　　

这项研究为房颤患者的心力衰竭(HF)风险预测提供了重要证据。研究团队利用瑞士房颤(Swiss-AF)和巴塞尔房颤(BEAT-AF)两大队列的2599例无HF病史患者，对源自RE-LY、AVERROES和ACTIVE-A三大临床试验的REACT-HF评分进行外部验证。

结果显示，该评分系统能有效预测2年内首次HF住院事件，风险评分五分位对应的年发生率从最低组的0.27/100人年阶梯式攀升至最高组的5.49/100人年。模型区分度C统计量达0.76（95%CI 0.72-0.81），对心血管死亡等次要终点也保持稳定预测效能。

研究亮点在于引入高敏C反应蛋白(hs-CRP)和N末端B型利钠肽原(NT-proBNP)等生物标志物后，预测精度显著提升至0.84（95%CI 0.80-0.87）。高敏肌钙蛋白T(hs-TnT)的加入则未带来额外增益。这些发现为临床识别高风险房颤患者、实施针对性预防策略提供了循证依据。