CKB-CVD、China-PAR和USA-PRC风险评估模型应用于CMCS队列的预测性能

摘要：

目的:评估基于中国慢性病前瞻性研究建立的心血管疾病（CVD）风险评估（CKB-CVD）模型、中国动脉粥样硬化性CVD（ASCVD）风险预测研究（China-PAR）模型和中美心肺血管疾病流行病学合作研究（USA-PRC）模型应用于中国多省市CVD队列研究（CMCS）队列的预测性能。方法:本研究为前瞻性队列研究，选取CMCS 1992—2005年调查中来自我国8个省市的全体21 948名≥35岁无CVD人群进行10年事件随访，以随访期间发生CVD或ASCVD事件为金标准，采用CKB-CVD和China-PAR模型计算预测的CVD发生风险，采用USA-PRC模型计算预测的ASCVD发生风险，通过C统计量评价模型的区分度，通过Hosmer-Lemeshow
χ2检验和十分位图评价模型的校准情况。
结果:研究对象随访10年，共发生955例（4.4%）CVD事件，包括791例（3.6%）ASCVD事件。CKB-CVD、China-PAR和USA-PRC模型在男性中的C统计量分别为0.775（95%
CI：0.757~0.793）、0.781（95%
CI：0.763~0.798）和0.769（95%
CI：0.750~0.789），在女性中分别为0.762（95%
CI：0.737~0.788）、0.769（95%
CI：0.745~0.794）和0.767（95%
CI：0.741~0.794）。China-PAR模型在男性中的校准度较好（
χ2=2.20），CKB-CVD和USA-PRC模型在男性和女性中的校准度均欠佳（
χ2>20），主要表现为CKB-CVD模型高估男性和女性CVD发生风险，China-PAR模型低估女性CVD发生风险，USA-PRC模型在多数十分位数组低估男性和女性ASCVD发生风险，但在最高十分位数组高估ASCVD发生风险。
结论:CKB-CVD、China-PAR和USA-PRC风险评估模型应用于CMCS队列的预测风险与实际发生风险存在一定程度的偏差，但区分度均显示良好。

关键词：心血管疾病、风险评估、预测模型

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资助基金：国家重点研发计划2022YFC3602501，2021YFC2500601;国家自然科学基金82073635，82103962;北京市属医学科研院所公益发展改革试点项目京医研2021-7;北京市自然科学基金7212006;National Key Research and Development Program of China2022YFC3602501, 2021YFC2500601;National Natural Science Foundation of China82073635, 82103962;Beijing Municipal Medical Research Institutes Pilot Reform Project2021-07;Beijing Natural Science Foundation7212006

在线出版日期：2024-01-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：805-810