汇集队列风险方程与China-PAR模型在体检人群ASCVD风险预测中的应用

程水华，朱建军，王文，黄大岗，喻莲，王学华，黄小明

动脉硬化性心脏病（ASCVD）是目前居民的重要死亡原因之一，2013年全球疾病负担报告显示：ASCVD是中国居民的第二大死亡原因，且患病率呈逐年上升趋势[1]。生活方式、血压、血脂、血糖是ASCVD最重要的影响因素，其中部分因素是可以通过改变行为和生活方式改变的[2]。积极开展ASCVD风险预测有利于通过健康教育尽早消除可控性危险因素，从而有效预防ASCVD的发生[3]。汇集队列风险方程（PCE）是在大型队列基础上建立的利用患者年龄、性别、种族、行为习惯（吸烟等）、血压、血脂等数据进行估计患者未来一段时间内ASCVD发病风险的预测工具，2014年美国ASCVD一级预防指南中建议使用其评估个体ASCVD发生风险[4]，但由于人种、生活方式的差异，PCE在中国人群中应用时存在一定的局限性，顾东风院士利用我国大型队列数据建立了China-PAR模型，证明该工具更适合中国人群[5,6]。本研究拟采用PCE和China-PAR预测宜宾市体检人群的ASCVD风险，并比较2种预测工具的差异性，为普通人群预防ASCVD提供指导依据。

1 资料与方法

1.1 研究对象选择2018年1月～2018年6月期间于宜宾市第一人民医院和宜宾市第二人民医院健康管理中心健康体检的40岁以上成人900人，收集完整资料848份，回收率94.2%。选择体检号末位为1、4、7的体检者入组，条件符合：①年龄≥40岁；②无早期心绞痛表现；③无心肌梗死/脑梗死患病史。本研究由宜宾市第一人民医院和宜宾市第二人民医院伦理委员会批准，所有入组对象均签署知情同意书。

1.2 研究方法

1.2.1 评估工具研究采用2种不同工具进行ASCVD风险评估：①汇集队列风险方程（PCE）[7]，PCE是运用在线计算器或手机APP等评估个体未来10年ASCVD发病风险的新型工具，预测模型利用性别、年龄、种族、总胆固醇（TC）、高密度脂蛋白（HDL-C）、收缩压、是否接受降压治疗、糖尿病、吸烟等信息进行10年ASCVD风险预测，评估出受试者10年和终生ASCVD风险概率及去除危险因素后对照人群10年和终生风险概率等4项，60岁以上不评估终生风险概率，该方法AUC男性0.713，女性0.818，按10年风险＜7.5%和≥7.5%分为低危和高危。②China-PAR[8]，该模型是由中国医学科学院阜外心血管病研究所顾东风院士在我国4项大型队列研究基础上开发出来的，内部和外部验证均表明该模型具有良好的预测能力，其利用的参数包括性别、年龄、居住地、腰围、血脂水平、血压、是否服用降压药、是否患糖尿病、是否吸烟及是否有心脑血管病家族史等，评估出10年和终生ASCVD风险概率，并按10年风险＜5%、5%～9.9%、≥10%分为低危、中危和高危（在进行两种工具预测结果一致性分析时，将中危和高危均视作高危进行处理），按终生风险32.8%为界分为低危和高危。

1.2.2 评估方法体检时获取体检者的一般资料，包括居住地、既往疾病史（心血管疾病及糖尿病等）、家族史（尤其是心血管疾病家族史）、用药情况、是否吸烟、酗酒等，在对应官方网站上下载离线版风险计算器，根据体检资料将参数输入并计算ASCVD的风险概率。

1.3 统计学方法采用双录入法在SPSS 21.0统计软件中录入，风险概率用均数±标准差（±s）描述，统计分析用t检验或单因素方差分析（ANOVA），分类资料用频数或率描述，二分类资料用χ2检验，等级资料的统计分析用秩和检验，用Pearson相关系数、kappa系数和列联系数r表示PCE和China-PAR预测结果的一致性。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 研究人群基线资料本研究共纳入观察对象848人，其中男性502人（59.2%），女性346人（40.8%），年龄40～72岁，平均年龄（55.2±5.8）岁，按年龄段分：≤50岁400人（占47.1%），50～60岁305人（36.0%），＞60岁143人（16.8%)）；来自城市639人（75.4%），来自农村209人（24.6%）。

2.2 两种工具评估不同一般情况体检人群的ASCVD风险概率PCE预测健康体检者的10年ASCVD风险概率为（5.4±2.4）%，而China-PAR预测结果为（4.5±2.0）%，PCE预测的风险概率高于China-PAR（t=3.62，P＜0.05），PCE和China-PAR预测的终生风险概率分别为（30.3±12.2）%和（27.3±11.7）%，PCE预测结果高于China-PAR（t=5.17，P＜0.05），按不同性别、年龄段和居住地分开比较，PCE预测结果也高于China-PAR（P＜0.05）。不管是PCE还是China-PAR预测的结果，不同性别和年龄段体检者的10年ASCVD风险概率/终生风险概率（60岁以上不预测终生风险）差异均有统计学意义（P＜0.05），而不同居住地比较差异则无统计学意义（P＞0.05）（表1）。

2.3 两种工具评估不同一般情况体检人群的ASCVD风险等级PCE预测10年ASCVD风险为高危者192例（22.6%），不同性别、年龄段10年风险等级差异有统计学意义（P＜0.05），而不同居住地差异无统计学意义（P＞0.05）。China-PAR预测10年ASCVD风险为低危者507例（59.8%），中危326例（38.4%），高危15例（1.8%）；终生风险低危467例（66.2%），高危238例（33.8%）。China-PAR预测10年和终生ASCVD风险等级比较，不同性别、年龄段和居住地差异均有统计学意义（P＜0.05）（表2）。

2.4 PCE和China-PAR预测10年ASCVD风险概率的相关性PCE和China-PAR预测的10年ASCVD风险概率呈正相关（r=0.716，P＜0.001），说明两种工具预测结果有良好的相关性。按性别、年龄段和居住地分层后进行相关性分析，两种工具预测结果也有相关性（表3）。

2.5 PCE和China-PAR预测10年ASCVD风险等级的关联性PCE和China-PAR评估10年ASCVD风险等级存在关联性（r=0.200，P＜0.05）。将China-PAR评估中危以上均定义为高危，用χ2检验进行一致性分析发现：PCE和China-PAR评估10年ASCVD风险等级的预测结果一致性较差（kappa=0.152，χ2=23.215，P＜0.05，数据未列出）。

2.6 China-PAR预测10年ASCVD风险等级和终生风险等级的关联性将China-PAR预测的10年风险和终生风险等级进行关联性分析发现，两者两者预测结果无关联性（χ2=2.788，P=0.111）。

表1 PCE和China-PAR评估不同性别、年龄段和居住地人群的ASCVD风险概率（%）

表2 PCE和China-PAR评估不同一般情况体检人群的ASCVD风险等级比较

3 讨论

随着人民生活水平的提高和生活方式的改变，心脑血管系统疾病在全球范围内仍是居民最重要的死因，美国心脏协会（AHA）2018年报道：2015年全球约有1790万人死于心血管疾病，超过总死亡人数的30%，ASCVD是全球居民最重要的死因之一[9]。尽管近年来我国ASCVD的年龄标化患病率呈下降趋势，但由于人口老龄化等原因，ASCVD患病率和死亡率仍处于上升阶段，《中国脑卒中防治报告2018》[10]指出，心脑血管病仍是我国成年人致死和致残的首位原因。从发病因素来看，ASCVD的大部分危险因素属于可干预因素，可以通过改变行为习惯减少疾病的发生[11]，因此积极评估个体发生ASCVD的发生风险，筛查出可能的危险因素并加以控制，是降低ASCVD发生率的有效措施[12]。

表3 PCE和China-PAR预测结果的相关性分析

表4 PCE和China-PAR预测10年ASCVD风险等级的关联性

自2014年美国推荐PCE作为ASCVD预测工具以来，国内外有较多文献报道，并在队列研究中对该预测结果进行验证，证明在西方人种中预测准确性较高[13]，也有韩国学者将PCE和Framingham风险评分（FSP）应用于韩国人群ASCVD风险预测[14]，由于亚洲人群与西方国家人群种族的差异性，PCE可能会高估个体ASCVD的风险[15]，我国学者顾东风团队建立的China-PAR模型弥补了这一空白，该模型建立在我国4个大型队列基础上，纳入参数时考虑到居住地、人种、腰围等因素，是适用于中国人实际情况的ASCVD风险预测工具[16]，将China-PAR模型应用于中国北方农村人群，发现该模型预测个体ASCVD风险与实际发病率的一致性好，尤其是男性人群[17]。冯伟等[18]对比了China-PAR和缺血性心血管病（ICVD）10年发病风险评估表在风险预测中的一致性，发现其一致性较差，kappa值为0.314。PCE、China-PAR预测结果与实际发病率的一致性尚需要更多数据进行验证，目前我国学者在贵阳地区对4122名居民采用PCE和China-PAR进行ASCVD风险预测，也得出两种工具预测一致性较差的结论，PCE可能高估发病风险，作者认为China-PAR可能更适合中国人群[19]。本研究中PCE预测风险概率也高于China-PAR，按年龄、性别和居住地分层后也是PCE预测结果高于China-PAR，不同年龄段、性别ASCVD发病风险差异有统计学意义，年龄因素本就是一个风险评估的重要参数，年龄越大ASCVD风险越高。在女性肥胖发生率高于男性的前提下[20]，男性的ASCVD发病风险仍高于女性的原因可能与男性不良行为习惯（吸烟、酗酒等）有关。将PCE和China-PAR预测的结果关联性分析，两种工具预测结果有关联性，但一致性较差，kappa值仅为0.152，这与孙照阳等研究结果一致[21]。我们也将China-PAR预测的10年ASCVD风险和终生风险进行关联性分析，并未发现两者有关联。

总之，ASCVD的风险预测有助于评估个体综合风险概率，有针对性的开展健康教育，但由于各种预测工具的预测结果不一致，临床应用中应当选择更适合中国人群的预测工具，China-PAR是值得推荐的国人ASCVD风险评估的重要工具之一，当然，其有效性还需要大样本人群的队列研究进一步进行验证。