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

作者：王海梅; 杨召; 齐玥; 黄煜琳; 肖罗茜; 郝一鸣; 孙佳艺; 邓秋菊; 郝永臣; 杨娜; 刘静^*

来源：中华健康管理学杂志, 2023, 17(11).

• 心血管疾病
• 风险评估
• 预测模型

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-Lemeshowχ2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。

• 单位
  北京市心肺血管疾病研究所; 首都医科大学附属北京安贞医院