समग्र हृदयवाहिनी संबंधी जोखिम मूल्यांकन

समग्र हृदयवाहिनी संबंधी जोखिम मूल्यांकन एक व्यक्ति के मापे गए जोखिम कारकों — जैसे कि आयु, लिंग, रक्तचाप, लिपिड, धूम्रपान और मधुमेह की स्थिति — को एक परिभाषित अवधि, सामान्यतः दस वर्षों में हृदयवाहिनी संबंधी घटना की संभावना के एकल अनुमान में संयोजित करने के लिए बहुभिन्नरूपी जोखिम-पूर्वानुमान उपकरणों का उपयोग है। यह एक एकीकृत कदम है जो अलग-अलग स्क्रीनिंग परिणामों को कुल-जोखिम की तस्वीर में बदल देता है।

Definition

समग्र हृदयवाहिनी संबंधी जोखिम मूल्यांकन एक मान्य बहुभिन्नरूपी पूर्वानुमान मॉडल का उपयोग करके कई मापे गए जोखिम कारकों को संयोजित करके एक परिभाषित क्षितिज पर हृदयवाहिनी संबंधी घटना की एक व्यक्ति की कुल संभावना का अनुमान है।

Scope

यह प्रविष्टि जोखिम कारकों को अलग-अलग मानने के बजाय कुल हृदयवाहिनी संबंधी जोखिम का अनुमान लगाने के औचित्य, जोखिम-पूर्वानुमान समीकरणों के प्रमुख परिवारों और क्षेत्र- तथा जनसंख्या-उपयुक्त उपकरणों के उपयोग के महत्व को शामिल करती है। यह जोखिम-अनुमान अवधारणा और उसके साक्ष्य का एक संदर्भ विवरण है; यह किसी भी व्यक्ति के लिए जोखिम सीमा, उपचार के निर्णय या उपकरणों को निर्धारित नहीं करता है।

Core questions

• प्रत्येक जोखिम कारक को अलग-अलग मानने के बजाय कुल हृदयवाहिनी संबंधी जोखिम का अनुमान क्यों लगाया जाता है?
• बहुभिन्नरूपी जोखिम-पूर्वानुमान समीकरण किन इनपुट का उपयोग करते हैं, और वे क्या आउटपुट देते हैं?
• जोखिम उपकरणों को उस आबादी के लिए कैलिब्रेट क्यों किया जाना चाहिए जिसमें उनका उपयोग किया जाता है?

Key concepts

• बहुभिन्नरूपी जोखिम पूर्वानुमान
• 10-वर्षीय पूर्ण जोखिम अनुमान
• फ़्रेमिंगम जोखिम कार्य और पूल्ड कोहोर्ट समीकरण
• SCORE2 / क्षेत्र-कैलिब्रेटेड मॉडल
• मॉडल अंशांकन और भेदभाव
• कुल बनाम एकल-कारक जोखिम

Mechanisms

हृदयवाहिनी संबंधी जोखिम कारक एक साथ कार्य करते हैं, और घटना की संभावना पर उनका संयुक्त प्रभाव दीर्घकालिक कोहोर्ट डेटा पर फिट किए गए बहुभिन्नरूपी समीकरणों द्वारा कैप्चर किया जाता है। ऐसे उपकरण आयु, लिंग, धूम्रपान की स्थिति, रक्तचाप और लिपिड स्तर जैसे इनपुट लेते हैं और एक परिभाषित क्षितिज पर अनुमानित पूर्ण जोखिम का आउटपुट देते हैं। चूंकि अंतर्निहित घटना दरें विभिन्न आबादी के बीच भिन्न होती हैं, इसलिए समीकरणों को विशिष्ट क्षेत्रों के लिए कैलिब्रेट किया जाता है या कहीं और लागू होने पर पुनः कैलिब्रेट किया जाता है; उदाहरण के लिए, SCORE2 मॉडल यूरोपीय जोखिम क्षेत्रों (SCORE2 वर्किंग ग्रुप, 2021) में व्युत्पन्न और कैलिब्रेट किए गए थे। प्रदर्शन का मूल्यांकन भेदभाव (उन लोगों को अलग करना जिन्हें घटनाएँ होंगी और जिन्हें नहीं होंगी) और अंशांकन (अनुमानित और देखे गए जोखिम के बीच समझौता) द्वारा किया जाता है।

Clinical relevance

कुल हृदयवाहिनी संबंधी जोखिम अनुमान प्राथमिक-रोकथाम ढांचे और जोखिम कम करने के बारे में साझा निर्णय लेने का आधार है। यह प्रविष्टि जोखिम-मूल्यांकन अवधारणा और उसके साक्ष्य का वर्णन करती है; यह बताती है कि जनसंख्या स्तर पर जोखिम का अनुमान कैसे लगाया जाता है और यह किसी व्यक्ति के लिए उपचार तय करने के लिए एक मार्गदर्शिका नहीं है। विशेष रूप से सर्जिकल सेटिंग में हृदयवाहिनी संबंधी जोखिम अनुमान के उपयोग के लिए, संबंधित प्रीऑपरेटिव हृदयवाहिनी-जोखिम-मूल्यांकन प्रविष्टि देखें।

Epidemiology

बहुभिन्नरूपी जोखिम उपकरण दुनिया भर में हृदयवाहिनी संबंधी रोकथाम दिशानिर्देशों में अंतर्निहित हैं और जोखिम को स्तरीकृत करने और रोकथाम को प्राथमिकता देने के लिए बड़ी वयस्क आबादी में लागू किए जाते हैं। उनके पूर्वानुमान उन आबादी की घटना दरों पर निर्भर करते हैं जिनसे वे व्युत्पन्न हुए थे, यही कारण है कि क्षेत्रीय रूप से कैलिब्रेटेड मॉडल पर जोर दिया जाता है (विसरेन एट अल., 2021; SCORE2 वर्किंग ग्रुप, 2021)।

Evidence & guidelines

फ़्रेमिंगम जोखिम कार्यों (विल्सन एट अल., 1998) ने व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले बहुभिन्नरूपी अनुमान को पेश किया, 2013 ACC/AHA दिशानिर्देश ने पूल्ड कोहोर्ट समीकरणों (गॉफ एट अल., 2014) को पेश किया, और यूरोपीय SCORE2 एल्गोरिदम समकालीन क्षेत्र-कैलिब्रेटेड अनुमान प्रदान करते हैं (SCORE2 वर्किंग ग्रुप, 2021)। 2021 ESC रोकथाम दिशानिर्देश कुल-जोखिम अनुमान को निवारक निर्णय लेने के केंद्र में रखते हैं (विसरेन एट अल., 2021)।

History

कुल हृदयवाहिनी संबंधी जोखिम अनुमान की उत्पत्ति फ़्रेमिंगम हार्ट स्टडी से हुई, जिसके बहुभिन्नरूपी कार्यों ने कोहोर्ट डेटा को व्यक्तिगत जोखिम पूर्वानुमानों में अनुवादित किया (विल्सन एट अल., 1998)। बाद के उपकरण — जिनमें पूल्ड कोहोर्ट समीकरण (गॉफ एट अल., 2014) और SCORE/SCORE2 सिस्टम (SCORE2 वर्किंग ग्रुप, 2021) शामिल हैं — ने इस दृष्टिकोण को परिष्कृत और क्षेत्रीय बनाया क्योंकि जनसंख्या अंशांकन का महत्व स्पष्ट हो गया।

Debates

विभिन्न आबादी में जोखिम समीकरण कितने परिवर्तनीय हैं?

एक आबादी में व्युत्पन्न जोखिम मॉडल अक्सर दूसरी आबादी में जोखिम को अधिक या कम आंकते हैं क्योंकि आधारभूत घटना दरें भिन्न होती हैं, इसलिए अंशांकन या क्षेत्र-विशिष्ट व्युत्पत्ति (जैसे SCORE2 में) की आवश्यकता होती है, और उपकरण का चुनाव एक पद्धतिगत निर्णय बना रहता है।

Seminal works

• wilson-1998
• goff-2014
• score2-2021

Frequently asked questions

प्रत्येक जोखिम कारक का अकेले इलाज करने के बजाय कुल हृदयवाहिनी संबंधी जोखिम का अनुमान क्यों लगाया जाता है?

जोखिम कारक एक साथ कार्य करते हैं, इसलिए कई मध्यम रूप से असामान्य कारकों वाला व्यक्ति एक स्पष्ट रूप से असामान्य कारक वाले व्यक्ति की तुलना में अधिक कुल जोखिम पर हो सकता है; बहुभिन्नरूपी उपकरण इस संयुक्त प्रभाव को एक ही अनुमान में कैप्चर करते हैं।

जोखिम उपकरण का चुनाव आबादी पर क्यों निर्भर करता है?

जोखिम समीकरण उन आबादी की घटना दरों के लिए कैलिब्रेट किए जाते हैं जिनसे वे बनाए गए थे, इसलिए किसी भिन्न आबादी पर एक उपकरण लागू करने से जोखिम का गलत अनुमान लग सकता है जब तक कि मॉडल को पुनः कैलिब्रेट न किया जाए या SCORE2 जैसे क्षेत्र-विशिष्ट उपकरण का उपयोग न किया जाए।