Lancet:基于新西兰初级医疗保健人群队列的心血管疾病风险预测模型

2018-05-08 zhangfan MedSci原创

研究人员对新西兰人群心血管疾病风险进行预测,该模型显示大部分人群心血管风险较低,新模型特别关注了不同种族及地域人群的心血管疾病风险差异

大多数心血管疾病风险预测模型建立于上个世纪,其队列参与者年龄较高,疾病风险较大,并且关于社会、经济和种族等因素的考察不全面。近日研究人员对新西兰初级保健人群的心血管疾病风险进行模型预测,并比较其与美国人口疾病预测模型的差异。

PREDICT考察新西兰初级保健人群以评估参与者心血管疾病风险状况。参与者基线无心血管、肾病以及充血性心力衰竭,依据临床、地域以及种族特征,采用COX回归模型考察参与者心血管疾病风险并与2013美国心脏病学会/美国心脏协会队列模型(PCES)进行比较。

401752名年龄30-74岁志愿者参与研究,平均随访4.2年,其中2/3的参与者随访时间超过5年,其中15386名患者(4%)发生心血管事件,其中致命性事件1507起,动脉粥样硬化性心血管疾病8549起。男女人群5年的总心血管事件发生率为3.2%和2.3%。多因素模型发现,最贫困1/5人群的心血管风险增加10%;毛利族、太平洋裔以及印第安裔人群的心血管疾病风险较欧洲、华裔以及其他亚裔人群高13-48%;亚裔人群较欧洲人群的心血管风险低25-33%。由于参与者年龄偏大,PCE模型对男女人群动脉粥样硬化性心血管疾病风险预测估计偏高,其中男性风险预测偏高40%,女性偏高60%,新预测模型所有性能指标优于PCEs。

研究人员对新西兰人群心血管疾病风险进行预测,该模型显示大部分人群心血管风险较低,新模型特别关注了不同种族及地域人群的心血管疾病风险差异。

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