龔悅 黃岳青 張良 趙春華 黃敏

基金項目：江蘇省醫(yī)學重點學科（ZDXK202252）；江蘇基層衛(wèi)生發(fā)展與全科醫(yī)學教育研究中心項目（2021A01）；蘇州市姑蘇衛(wèi)生人才計劃人才科研項目（GSWS2022068）

引用本文：龔悅，黃岳青，張良，等.基于社區(qū)老年人群的10年心血管風險評估工具外部驗證［J］. 中國全科醫(yī)學，2024，27（19）：2336-2343. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0581.［www.chinagp.net］

GONG Y，HUANG Y Q，ZHANG L，et al. External validation of a 10-year cardiovascular risk assessment tool based on an older population［J］. Chinese General Practice，2024，27（19）：2336-2343.

? Editorial Office of Chinese General Practice. This is an open access article under the CC BY-NC-ND 4.0 license.

【摘要】 背景 心血管疾病嚴重威脅我國老年人的健康，給我國帶來巨大的經(jīng)濟負擔；早期心血管疾病風險評估工具的準確篩查能夠針對性預防和延緩心血管疾病的發(fā)展，相關(guān)研究提示常用心血管風險評分工具在老年人中預測效能不佳，缺乏相關(guān)外部驗證，且尚無公認針對老年患者的有效風險預測工具。目的 在我國社區(qū)老年人群中獨立驗證并比較5種國內(nèi)外常用心血管風險評估工具預測10年心血管疾病發(fā)病風險的效能，探索適合我國社區(qū)老年人群的心血管疾病風險評估工具，為基層心血管疾病防治提供理論依據(jù)和支持。方法 2012年1月—2013年12月于蘇州市留園社區(qū)衛(wèi)生服務中心和潤達社區(qū)衛(wèi)生服務中心，在參加社區(qū)體檢的2萬余人中根據(jù)納入排除標準，最終確定344人納入研究，在創(chuàng)業(yè)體檢系統(tǒng)中調(diào)取目標人群年齡、性別、居住區(qū)域、收縮壓、舒張壓、BMI、腰圍、總膽固醇、高密度脂蛋白膽固醇、三酰甘油、是否有房顫、是否左心室肥厚、心血管疾病患病情況、高血壓患病情況、糖尿病患病情況、吸煙情況；在慢病隨訪中完善人群目前吸煙狀態(tài)及煙齡、是否服用降壓藥、心血管病家族史、高血壓患病情況及高血壓用藥情況、糖尿病患病情況、2014年1月—2022年12月是否有心血管疾病發(fā)病及具體時間。研究結(jié)局事件為腦卒中和冠心病發(fā)病，根據(jù)發(fā)病情況分為陽性組和陰性組，依據(jù)2012—2013年研究對象各項指標進行Framingham心臟風險評分量表（FRS-CVD）、改良的Framingham卒中量表（R-FSRS）、歐洲系統(tǒng)性冠狀動脈風險評估量表2019（SCORE）、中國10年缺血性心血管疾病風險評分量表2006（ICVD）、China-PAR心血管疾病風險評估，將評估結(jié)果與實際心血管疾病發(fā)病情況進行一致性指數(shù)（Concordance index，C-index）、Hosmer-Lemeshow χ2檢驗和校準圖評價。結(jié)果 納入的344人研究對象平均年齡62（56，68）歲，截至2022年12月，169人發(fā)生心腦血管疾?。栃越M），175人未發(fā)生心腦血管疾?。幮越M）；分別對兩組人群進行5種心血管疾病風險評分，心血管疾病風險評估工具預測情況與實際發(fā)病情況的對比分析結(jié)果如下，區(qū)分度檢驗：FRS-CVD的C-index為0.711（95%CI=0.658～0.764），R-FSRS的C-index為0.728（95%CI=0.675～0.781），SCORE：C-index為0.724（95%CI=0.671～0.777），ICVD：C-index為0.727（95%CI=0.674～0.779），China-PAR：C-index為0.735（95%CI=0.682～0.788）；Hosmer-Lemeshow檢驗校準情況：FRS-CVD為χ2=16.789（P=0.032），R-FSRS為χ2=11.019（P=0.201），SCORE為χ2=20.396（P=0.002），ICVD為χ2=24.311（P=0.001），China-PAR為χ2=15.149（P=0.056）；校準圖中，R-FSRS屬校準最佳。男性中模型區(qū)分度：FRS-CVD的C-index為0.642（95%CI=0.577～0.707），R-FSRS的C-index為0.646（95%CI=0.581～0.710），SCORE的C-index為0.646（95%CI=0.581～0.711），ICVD的C-index為0.628（95%CI：0.563～0.693），China-PAR的C-index為0.636（95%CI=0.571～0.700）；Hosmer-Lemeshow檢驗校準情況：FRS-CVD為χ2=7.371（P=0.288），R-FSRS為χ2=8.470（P=0.293），SCORE為χ2=5.146（P=0.525），ICVD為χ2=6.103（P=0.412），China-PAR為χ2=9.555（P=0.298），校準圖中SCORE校準最好。女性中模型區(qū)分度：FRS-CVD的C-index為0.698（95%CI=0.633～0.762），R-FSRS的C-index為0.731（95%CI=0.666～0.795），SCORE的C-index為0.733（95%CI=0.668～0.798），ICVD的C-index為0.747（95%CI=0.682～0.811），China-PAR的C-index為0.754（95%CI=0.689～0.818）；Hosmer-Lemeshow檢驗校準情況：FRS-CVD為χ2=14.515（P=0.069），R-FSRS為χ2=12.175（P=0.032），SCORE為χ2=9.611（P=0.022），ICVD為χ2=19.349（P=0.007），China-PAR為χ2=12.372（P=0.135），校準圖中China-PAR校準最好。結(jié)論 R-FSRS在預測老年人心血管疾病風險預測方面表現(xiàn)良好，尤其適用于老年人。SCORE在預測老年男性心血管疾病風險方面表現(xiàn)較好，而China-PAR在預測老年女性心血管疾病風險方面表現(xiàn)較好。這些評估工具的應用將有助于醫(yī)生對老年人的心血管疾病風險進行準確預測，并制定相應防治策略。

【關(guān)鍵詞】 心血管疾病；危險性評估；風險評估工具；社區(qū)；外部驗證；蘇州市

【中圖分類號】 R 54 【文獻標識碼】 A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0581

External Validation of a 10-year Cardiovascular Risk Assessment Tool Based on an Older Population

GONG Yue，HUANG Yueqing，ZHANG Liang，ZHAO Chunhua，HUANG Min*

The Affiliated Suzhou Hospital of Nanjing Medical University/Suzhou Municipal Hospital General Medicine，Suzhou 215000，China

*Corresponding author：HUANG Min，Chief physician；E-mail：13962177700@163.com

【Abstract】 Background Cardiovascular diseases seriously threaten the health of the elderly in our country and bring a huge economic burden to our country. Accurate screening of risk assessment tools for early cardiovascular diseases can specifically prevent and delay the development of cardiovascular diseases，studies have suggested that commonly used cardiovascular risk scoring tools are not effective in predicting risk in the elderly，but there is a lack of relevant external validation experimental studies，and there is no well-recognized effective risk prediction tool for elderly patients. Objective To independently validate and compare the efficacy of five commonly used cardiovascular risk assessment tools in China and abroad in predicting 10-year cardiovascular disease risk in our community elderly population，to explore the cardiovascular disease risk assessment tools suitable for our community elderly population，and to provide theoretical basis and support for the prevention and treatment of cardiovascular disease at the grass-roots level. Methods From January 2012 to December 2013，more than 20 000 people in the Liuyuan Community Health Service Centre and Runda Community Health Service Centre in Suzhou Province took part in community medical examinations. According to the inclusion and exclusion criteria，three hundred and forty-four people were identified，data on age，sex，region of residence，systolic blood pressure，diastolic blood pressure，BMI，waist circumference，total cholesterol，high-density lipoprotein cholesterol，triglyceride，atrial fibrillation，Left ventricular hypertrophy，cardiovascular disease，hypertension，diabetes，and smoking were collected from the start-up medical examination system In the follow-up survey of chronic diseases，the current smoking status and smoking age，whether taking antihypertensive drugs，family history of cardiovascular disease，prevalence of hypertension and drug use of hypertension，prevalence of diabetes mellitus，and whether and when cardiovascular disease occurred from January 2014 to December 2022 were improved. The outcome events were stroke and coronary heart disease，and were divided into positive group and negative group，all subjects were assessed with the Framingham Heart Risk Score（FRS-CVD），the modified Framingham Stroke Scale（R-FSRS），the European systemic coronary risk assessment scale 2019（SCORE），Chinese 10-year ischemic cardiovascular disease risk（ICVD），and the China-PAR cardiovascular disease risk assessment，concordance Index（C-index），Hosmer-Lemeshow χ2? and calibration chart were used to evaluate the relationship between the results and actual cardiovascular disease incidence. Results Of the 344 enrolled investigators，with a mean age of 62（56，68）years，as of December 2022，169 had developed cardiovascular disease and 175 had not. Two groups of people were carried out 5 kinds of cardiovascular disease risk score，cardiovascular disease risk assessment tool forecast and the actual incidence of the comparative analysis results are as follows，discrimination test：C-index of FRS-CVD was 0.711（95%CI=0.658-0.764），C-index of R-FSRS was 0.728（95%CI=0.675-0.781），SCORE：C-index was 0.724（95%CI=0.671-0.777），ICVD：C-index was 0.727（95%CI=0.674-0.779），China-PAR：C-index was 0.735（95%CI=0.682-0.788）；Hosmer-Lemeshow test calibration status：FRS-CVD：χ2 =16.789（P=0.032），R-FSRS：χ2=11.019（P=0.201），SCORE：χ2=20.396（P=0.002），ICVD：χ2=24.311（P=0.001），China-PAR：χ2=15.149（P=0.056）；R-FSRS is the best calibration. In men，model discrimination：FRS-CVD：C-index was 0.642（95%CI=0.577-0.707），R-FSRS：C-index was 0.646（95%CI=0.581-0.710），SCORE：C-index was 0.646（95%CI=0.581-0.711），ICVD：C-index was 0.628（95%CI=0.563-0.693），China-PAR：C-index was 0.636（95%CI=0.571-0.700）；Hosmer-Lemeshow test calibration status：FRS-CVD：χ2=7.371（P=0.288），R-FSRS：χ2=8.470（P=0.293），SCORE：χ2=5.146（P=0.525），ICVD：χ2=6.103（P=0.412），China-PAR：χ2=9.555（P=0.298），SCORE was calibrated best in the calibration diagram. Model discrimination among women：FRS-CVD：C-index was 0.698（95%CI=0.633-0.762），R-FSRS：C-index was 0.731（95%CI=0.666-0.795），SCORE：C-index was 0.733（95%CI=0.668-0.798），ICVD：C-index was 0.747（95%CI=0.682-0.811），China-PAR：C-index was 0.754（95%CI=0.689-0.818）；Hosmer-Lemeshow test calibration status：FRS-CVD：χ2=14.515（P=0.069），R-FSRS：χ2=12.175（P=0.032），SCORE：χ2=9.611（P=0.022），ICVD：χ2=19.349（P=0.007），China-PAR：χ2=12.372（P=0.135），China-PAR calibration is the best in calibration chart. Conclusion R-FSRS model has a good performance in predicting the risk of cardiovascular disease in the elderly，especially in the elderly population. SCORE model did better in predicting cardiovascular disease risk in older men，while China-PAR model did better in predicting cardiovascular disease risk in older women. Therefore，the application of these assessment tools will help doctors to accurately predict the risk of cardiovascular disease in the elderly，and formulate corresponding prevention and treatment strategies.

【Key words】 Cardiovascular disease；Risk assessment；Cardiovascular risk assessment tool；Community；External validation；Suzhou

心血管疾?。–VD）是全球死亡和殘疾的主要原因，也是世界疾病負擔的主要原因［1］?！吨袊难芙】蹬c疾病報告2021概要》顯示我國CVD患病率處于持續(xù)上升階段；推算2022年CVD患病人數(shù)3.3億，其中腦卒中1 300萬、冠心病1 139萬［2］。目前我國人口老齡化和代謝危險因素持續(xù)流行［3］，CVD負擔持續(xù)增加；CVD一級預防中，早期CVD風險評估可在最有可能受益的人群中針對性地進行疾病早期預防和控制［4］。

目前CVD風險評估工具眾多，危險評分一致性較差［5-6］。有研究認為目前的風險評估工具在老年人中應用情況較差［7］。但目前缺乏針對老年人群外部驗證試驗，故本研究在平均年齡為62歲的人群中開展多種國內(nèi)外常用CVD風險評估工具的外部驗證試驗，致力于研究適用于我國社區(qū)人群的CVD風險評估工具，為基層社區(qū)CVD風險評估模型的實際應用提供依據(jù)。

1 對象與方法

1.1 研究對象

以2012年1月—2013年12月蘇州市留園社區(qū)衛(wèi)生服務中心、潤達社區(qū)衛(wèi)生服務中心參加社區(qū)體檢的2萬人作為篩查對象，由創(chuàng)業(yè)體檢管理系統(tǒng)進行初步核查，并由研究者對數(shù)據(jù)按照統(tǒng)一標準進行清理及合并，以身份證號碼為唯一身份識別碼，匹配心腦血管慢病管理記錄中對應人群，根據(jù)慢病管理記錄及電話隨訪核對冠心病、腦卒中發(fā)病時間為2014—2023年的人群，作為本研究的陽性組；同樣以社區(qū)體檢人群作為篩查對象，在排除心腦血管疾病慢病管理記錄中人群后，根據(jù)體檢相關(guān)記錄、電話隨訪結(jié)果明確至研究時尚無心腦血管疾病發(fā)病人群作為本研究的陰性組。最終符合納入及排除標準的研究對象344人?；加袗盒阅[瘤、精神疾病、死亡且不能明確死亡病因、失訪、相關(guān)數(shù)據(jù)不完善者予以排除。本研究已獲得蘇州市立醫(yī)院倫理委員會的批準（審批號：KL901379），且已獲得研究對象知情同意。

1.2 一般資料

收集2012年1月—2013年12月創(chuàng)業(yè)體檢管理系統(tǒng)體檢資料中以下信息：年齡、性別、收縮壓、舒張壓、BMI、腰圍、總膽固醇、高密度脂蛋白膽固醇、三酰甘油、有無房顫病史、是否左心室肥厚、CVD患病情況、吸煙情況；在慢病隨訪中完善人群目前吸煙狀態(tài)及煙齡、是否服用降壓藥、高血壓患病情況及高血壓用藥情況、糖尿病患病情況、CVD家族史（父母、兄弟姐妹中有人患有心肌梗死或腦卒中）、2014年1月—2022年12月是否有CVD發(fā)病及具體時間。

收縮壓/舒張壓測量：入診室靜息狀態(tài)20 min后，歐姆龍電子血壓計2次測量血壓，取2次平均值；BMI（kg/m2）=體質(zhì)量（kg）/身高（m2），BMI<18.5 kg/m2為體質(zhì)量過輕，18 kg/m2≤BMI<24 kg/m2為正常，24 kg/m2≤BMI<28 kg/m2為超重，BMI≥28 kg/m2為肥胖；血生化使用日立7600生化分析儀，檢測指標包括：總膽固醇、高密度脂蛋白膽固醇、三酰甘油；心房顫動病史納入標準為：行心電圖檢查診斷為心房顫動和（或）正在服用藥物進行心房顫動治療；左心室肥厚納入標準為：行心臟超聲檢查有左心室肥厚診斷者。吸煙依據(jù)WHO定義：一生中連續(xù)或累積吸煙6個月或以上者［8］；高血壓治療定義為安靜狀態(tài)下非同日2次測量血壓收縮壓≥140 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）和（或）舒張壓≥90 mmHg，或有明確高血壓病史，長期接受控制血壓藥物治療中；糖尿病定義為空腹血糖水平≥7.0 mmol/L，或2 h口服葡萄糖耐量試驗≥11.1 mmol/L，或有明確的糖尿病病史，并在接受降糖藥物治療中；依據(jù)人民衛(wèi)生出版社第九版內(nèi)科學診斷標準。

1.3 低密度脂蛋白

由于2012年社區(qū)尚未開展低密度脂蛋白生化測定，因此借助Friedewald公式LDL-C=TC-（HDL-C+1/5TG）計算低密度脂蛋白，社區(qū)體檢人群均為清晨空腹抽血，剔除TG≥4.6 mmol/L人群后滿足公式使用條件。

1.4 結(jié)局事件定義

研究中結(jié)局事件參照各預測模型：Framingham心臟風險評分工具（FRS-CVD）［9］，改良的Framingham卒中量表（R-FSRS）［10］，歐洲系統(tǒng)性冠狀動脈風險評估量表2019（SCORE）［11］，中國10年缺血性心血管疾病風險評分量表2006（ICVD）［12］，中國10年心腦血管病風險預測工具（China-PAR）［13］，本研究中動脈粥樣硬化性心血管疾?。ˋSCVD）事件的定義主要包括腦卒中和冠心病。腦卒中定義為急性進行性的血管源性中樞神經(jīng)系統(tǒng)局灶性或大范圍功能障礙（包括出血性、缺血性腦卒中），且經(jīng)過CT或MRI確診；冠心病定義為由動脈粥樣硬化或動力性血管痙攣，致冠脈狹窄或阻塞引起的心絞痛或心肌梗死，上述診斷均需由三級醫(yī)院確診；本研究中，社區(qū)慢病管理系統(tǒng)納入的人群，均為三級醫(yī)院就診完善相關(guān)影像學及手術(shù)操作，由醫(yī)生錄入腦卒中或冠心病診斷后，由社區(qū)納入管理。

1.5 統(tǒng)計學方法

采用SPSS 27.0、Pyhon 3.11進行統(tǒng)計學分析，計數(shù)資料用相對數(shù)描述，組間比較采用χ2檢驗；使用Shapiro-Wilk方法進行正態(tài)性檢驗，符合正態(tài)分布的計量資料采用（x-±s）描述，組間比較采用t檢驗；偏態(tài)分布的計量資料用M（P25，P75）描述，組間比較采用Mann-Whitney U檢驗；顯著水準α=0.005。各量表評估風險結(jié)果進行Bland-Altman一致性檢驗，Bland-Altman是針對連續(xù)性指標一致性評價的工具；量表預測情況檢驗包括區(qū)分度和校準度［14］，區(qū)分度表示正確區(qū)分具有不同結(jié)局事件個體的能力，研究將發(fā)生CVD作為終點事件，計算生存時間，C-index>0.7時區(qū)分度較好。校準度可反映群體水平上模型的預測風險與實際風險的一致程度，采用Hosmer-Lemeshowχ2檢驗、校準圖檢驗，顯著性水平為0.05。

2 結(jié)果

2.1 基本特征

兩組性別、年齡、收縮壓、高密度脂蛋白膽固醇、BMI、腰圍、吸煙、高血壓、糖尿病和生存時間比較，差異有統(tǒng)計學意義（P<0.05）；兩組三酰甘油、低密度脂蛋白膽固醇、總膽固醇、CVD家族史比較，差異無統(tǒng)計學意義（P>0.05），見表1。

2.2 CVD風險預測及各項占比

5種CVD風險評估工具均根據(jù)量表各自要求進行分類，其中R-FSRS預測的最高危險程度（≥10%）人數(shù)占比在實際陽性發(fā)病人群中占比較高（85/169，50.3%），SCORE預測的最低危險程度（<3%）人數(shù)占比在未發(fā)病人群中占比較高（138/175，78.9%），見表2。

2.3 Bland-Altman一致性檢驗

將5種心血管疾病風險評估量表預測結(jié)果兩兩進行Bland-Altman一致性分析，當散點都在標準差線內(nèi)均勻分布且均值線接近0值時，提示兩測量結(jié)果較為接近，反之兩種測量方式一致性較差。圖1可見ICVD與China-PAR的均值與X軸重合，提示兩組評分情況較為接近，但95%CI外仍有散點分布，且不可忽略不計；SCORE與ICVD的95%CI外點數(shù)分布最多，提示兩組評分結(jié)果差異較大；校準圖中，整體散點分布呈三角形，主要考慮為2個原因：（1）各模型對于CVD風險評估較高的人群預測一致性均較差；（2）本研究樣本量數(shù)據(jù)相對較少，大樣本量中預測CVD風險均值若進一步增大則5種量表預測結(jié)果差異將更大，見圖1。

2.4 區(qū)分度

研究對象FRS-CVD的C-index為0.711（95%CI=

0.658～0.764），F(xiàn)SRS的C-index為0.728（95%CI=

0.675～0.781），SCORE的C-index為0.724（95%CI=

0.671～0.777），ICVD的C-index為0.727（95%CI=

0.674～0.779），China-PAR的C-index為0.735（95%CI=

0.682～0.788），整體區(qū)分度較好，其中China-PAR的區(qū)分度最佳，其次是R-FSRS。性別差異帶來的CVD風險評估差異已被證實，尤其是老年患者中［15-16］，本研究區(qū)分性別進行評估，在男性中FRS-CVD的C-index為0.642（95%CI=0.577～0.707），R-FSRS的C-index為0.646（95%CI=0.581～0.710），SCORE的C-index為0.646（95%CI=0.581～0.711），ICVD的C-index為0.628（95%CI=0.563～0.693），China-PAR的C-index為0.636（95%CI=0.571～0.700），見表3；男性中整體區(qū)分度均處于較低水平，C-index均<0.7，其中SCORE和R-FSRS表現(xiàn)最佳（C-index為0.646）。女性中FRS-CVD的C-index為0.698（95%CI=0.633～0.762），R-FSRS的C-index為0.731（95%CI=0.666～0.795），SCORE的C-index為0.733（95%CI=0.668～0.798），ICVD的C-index為0.747（95%CI=0.682～0.811），China-PAR的C-index為0.754（95%CI=0.689～0.818），女性整體區(qū)分度較男性好，其中China-PAR的C-index值最高為0.754，

見表3。

表3 CVD風險評估區(qū)分、校準情況

Table 3 Discrimination and calibration of cardiovascular risk assessment

類別 C-index（95%CI） Hosmer-Lemeshow χ2值 P值

男性

FRS-CVD 0.642（0.577～0.707） 7.371 0.288

R-FSRS 0.646（0.581～0.710） 8.470 0.293

SCORE 0.646（0.581～0.711） 5.146 0.525

ICVD 0.628（0.563～0.693） 6.103 0.412

China-PAR 0.636（0.571～0.700） 9.555 0.298

女性

FRS-CVD 0.698（0.633～0.762） 14.515 0.069

R-FSRS 0.731（0.666～0.795） 12.157 0.032

SCORE 0.733（0.668～0.798） 9.611 0.022

ICVD 0.747（0.682～0.811） 19.349 0.007

China-PAR 0.754（0.689～0.818） 12.372 0.135

總?cè)巳?/p>

FRS-CVD 0.711（0.658～0.764） 16.789 0.032

R-FSRS 0.728（0.675～0.781） 11.019 0.201

SCORE 0.724（0.671～0.777） 20.396 0.002

ICVD 0.727（0.674～0.779） 24.311 0.001

China-PAR 0.735（0.682～0.788） 15.149 0.056

2.5 校準度

整體人群校準中，僅China-PAR和R-FSRS的Hosmer-Lemwshowχ2檢驗P值>0.05，China-PAR：χ2=

15.149（P=0.056），R-FSRS：χ2=11.019（P=0.201），提示整體人群中China-PAR和R-FSRS預測風險與實際發(fā)病擬合中無顯著差異；校準圖中，R-FSRS對角線散點分布最多，其余各點均勻分布在對角線附近（圖2），屬校準最佳。男性中Hosmer-Lemwshowχ2檢驗P值均>0.05，SCORE的P值最大為0.525，Hosmer-Lemwshowχ2值最小為5.146（表3）；校準圖中SCORE校準情況最佳（圖2）。女性校準中Hosmer-Lemeshow檢驗R-FSRS、SCORE 2019、ICVD的P值均小于0.05，僅China-PAR（χ2=12.372，P=0.135）和FRS-CVD（χ2=14.515，P=0.069）與實際CVD發(fā)病擬合中無顯著差異，校準圖中China-PAR散點分布更接近于對角線，校準更佳，見圖2。

3 討論

CVD風險評估工具不斷被創(chuàng)新和完善，預測模型的準確評估直接決定了下一步的防治措施，CVD風險評估用于一級預防，于2019年China-PAR模型被納入《中國心血管病風險評估和管理指南》，建議對35歲及以上人群進行CVD風險評估，但China-PAR相關(guān)外部驗證試驗中，預測效能層次不齊［17-19］。在我國人口老齡化的社會背景下，預計未來50年我國65歲及以上老年人口將持續(xù)增長，于2059年達4億峰值［3］，CVD負擔將進一步加重，老年人群CVD防治中，更多的外部驗證試驗能夠進一步指導社區(qū)一級預防中CVD風險評估工具的選擇及改進。

此次調(diào)查研究中總體人群平均年齡為62歲，研究結(jié)合10年間CVD發(fā)病情況與CVD風險評估進行分析，R-FSRS在5種風險預測量表中表現(xiàn)最佳，R-FSRS是美國弗萊明翰心臟研究中心于2018年在考慮到在過去25年中，卒中率和幾種卒中危險因素的患病率已經(jīng)下降，且伴隨著卒中預防治療的有效性提高，在Framingham風險預測模型的基礎(chǔ)上進行的更新［10］。2003年對平均年齡為55.8歲的7 489例上海居民進行為期5年的隨訪發(fā)現(xiàn)，R-FSRS對研究人群的預測效能為中度［20］；2009年對北京55～84歲的1 203名參與者進行的平均4.8年隨訪研究中，R-FSRS校準和區(qū)分度均表現(xiàn)一般［18］，本研究與其相仿，然而在5種風險評估工具中R-FSRS表現(xiàn)最好；考慮為以下原因：（1）我國CVD患病人數(shù)中以卒中患者位居首位［21］，故針對卒中患者的CVD風險預測工具更具有針對性；（2）蘇州市于2006年開始每年對老年人開展免費體檢項目，同時建立電子體檢檔案，對體檢人員的身體健康狀況進行跟蹤管理，并在社區(qū)中開展家庭醫(yī)生健康管理服務，2013年蘇州市潤達社區(qū)服務中心對658名常駐居民進行為期1年的綜合健康管理服務后，發(fā)現(xiàn)居民的血壓、血糖及血脂水平有明顯改善，腦卒中及冠心病發(fā)生率顯著降低［22］，家庭醫(yī)生簽約服務的開展使得蘇州市居民對CVD危險因素加以重視并積極控制，得益于蘇州地區(qū)基層社區(qū)醫(yī)療機構(gòu)的努力，這或許就使得R-FSRS成為了老年人群體中最佳的CVD風險預測評估工具。

男性風險預測評估中SCORE表現(xiàn)最佳，5種量表中對于老年CVD風險評估的區(qū)分度均較低，但SCORE在校準中具有較好的表現(xiàn)。SCORE評估工具2019年修訂的SCORE版本，將年齡延長至70歲，允許風險因素的影響因年齡而異，通過納入年齡與其他風險因素的相互作用來完成，模型的主要特色在于將年齡作為衡量暴露時間長短的尺度，而不是一個單獨變量［11］，可能對于老年人CVD風險具有更精確的評估。2014年在亞洲14 863名40～65歲參與者的5年隨訪中，SCORE準確預測了男性CVD發(fā)生風險［23］。包括SCORE在內(nèi)的多個風險評估工具將總膽固醇作為危險因素納入，但有研究表明，隨著年齡的增長，總膽固醇與冠心病風險的相關(guān)性喪失［24］，國外老年人流行病學研究測量了進入研究時所有70歲參與者的總膽固醇水平，橫斷面和縱向研究表明，老年男性的平均總膽固醇水平逐漸下降，考慮原因為隨著年齡的增長肝臟代謝降低，在高齡時測量的低膽固醇水平可能無法反映其終生暴露情況［25］，因此老年男性的CVD風險預測工具性能有待進一步提高，納入能夠反應危險因素終生暴露情況的檢驗及檢查指標，或許能夠更準確地評估老年男性CVD的患病風險。

女性中，China-PAR模型在CVD風險預測方面表現(xiàn)較好。China-PAR是2016年在中國醫(yī)學科學院阜外醫(yī)院顧東風等對21 320名中國參與者進行隨訪觀察建立的中國10年ASCVD風險方程，主要特點在于：將我國南和北（以長江為界）、城市和農(nóng)村、腰圍、家族史作為危險因素納入［13］。不同于其他風險評估工具，China-PAR將腰圍而不是BMI納入危險因素，研究發(fā)現(xiàn)BMI未能完全捕獲心臟代謝風險［26］，在BMI正常的人群中，腰圍的增加與CVD死亡率顯著增加有關(guān)，而老年患者腹型肥胖多見，以腰圍為風險因素的評估使得BMI正常但腹部肥胖的老年患者獲得更準確地評估，尤其在老年女性中［27］。在多項中老年人群隨訪臨床研究中China-PAR均表現(xiàn)出較好的區(qū)分度［5，19，28］，但校準情況不理想（P<0.05），然而在本研究中China-PAR展現(xiàn)出較好的校準能力（P>0.05）。

4 小結(jié)

R-FSRS模型在老年人CVD風險預測方面表現(xiàn)良好，尤其適用于老年人。SCORE模型在預測老年男性CVD風險方面表現(xiàn)較好，而China-PAR模型在預測老年女性CVD風險方面表現(xiàn)較好。本研究局限性：（1）部分數(shù)據(jù)（除體檢數(shù)據(jù)外），例如發(fā)病年限、吸煙時間、CVD患病情況等相關(guān)數(shù)據(jù)為電話隨訪核實，可能存在一定偏差，但研究中為縮小誤差，采用體檢數(shù)據(jù)、社區(qū)腦卒中慢病管理系統(tǒng)和電話隨訪多的項核對，在各項結(jié)果統(tǒng)一時，納入研究，在人為可控范圍內(nèi)將誤差降到了最低；（2）其次本研究在蘇州市社區(qū)選取樣本，具有地區(qū)代表性，擴大樣本的多地區(qū)研究，更加能夠反應量表在我國老年人群中的應用情況。

作者貢獻：龔悅負責提出研究思路，設(shè)計研究方法、數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析及撰寫論文；黃岳青負責選題指導及論文修改；張良負責數(shù)據(jù)收集；趙春華負責實驗統(tǒng)計學方法指導；黃敏負責選題指導及論文修改，對文章整體負責。

本文無利益沖突。

黃敏：https：//orcid.org/0009-0009-3420-4777

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（收稿日期：2023-11-15；返修日期：2024-03-19）

（本文編輯：崔莎）