心血管疾病健康管理
CKB-CVD、China-PAR和USA-PRC风险评估模型应用于CMCS队列的预测性能
中华健康管理学杂志, 2023,17(11) : 805-810. DOI: 10.3760/cma.j.cn115624-20230330-00222
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。

引用本文: 王海梅, 杨召, 齐玥, 等.  CKB-CVD、China-PAR和USA-PRC风险评估模型应用于CMCS队列的预测性能 [J] . 中华健康管理学杂志, 2023, 17(11) : 805-810. DOI: 10.3760/cma.j.cn115624-20230330-00222.
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心血管疾病(cardiovascular disease,CVD)是我国最主要的死亡原因之一,其负担日益加重,严重危害人民健康和生命1。利用基于长期随访数据的队列研究建立的风险评估模型进行风险评估是CVD一级预防决策的基础2。目前,我国已开发出12个针对国人的CVD风险评估模型3,其中基于高质量多中心长期随访队列建立的模型主要包括中国多省市CVD队列研究(Chinese multi-provincial cohort study,CMCS)模型4、基于中国慢性病前瞻性研究(China Kadoorie Biobank,CKB)建立的CVD风险评估(CKB-CVD)模型5、中国动脉粥样硬化性CVD(atherosclerotic cardiovascular disease,ASCVD)风险预测研究(prediction for atherosclerotic cardiovascular disease risk in China,China-PAR)模型6和中美心肺血管疾病流行病学合作研究(USA-People′s Republic of China collaborative study of cardiovascular and cardiopulmonary epidemiology,USA-PRC)模型7。但目前尚缺乏大规模多中心长期随访队列同时验证上述风险评估模型的预测性能7, 8。本研究旨在利用CMCS长期随访数据,评估CKB-CVD、China-PAR和USA-PRC模型的区分度和校准度,为CVD防治实践中的风险评估模型选择提供参考。

 
 
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