การประเมินความเสี่ยงโรคหัวใจและหลอดเลือดโดยรวม

การประเมินความเสี่ยงโรคหัวใจและหลอดเลือดโดยรวมคือการใช้เครื่องมือทำนายความเสี่ยงแบบหลายตัวแปรเพื่อรวมปัจจัยเสี่ยงที่วัดได้ของแต่ละบุคคล เช่น อายุ เพศ ความดันโลหิต ระดับไขมัน การสูบบุหรี่ และสถานะโรคเบาหวาน เข้ากับการประมาณการเดียวของความน่าจะเป็นของการเกิดเหตุการณ์โรคหัวใจและหลอดเลือดในช่วงเวลาที่กำหนด ซึ่งโดยทั่วไปคือสิบปี เป็นขั้นตอนการบูรณาการที่เปลี่ยนผลการคัดกรองที่แยกกันให้เป็นภาพรวมของความเสี่ยงทั้งหมด

Definition

การประเมินความเสี่ยงโรคหัวใจและหลอดเลือดโดยรวมคือการประมาณความน่าจะเป็นทั้งหมดของการเกิดเหตุการณ์โรคหัวใจและหลอดเลือดของแต่ละบุคคลในช่วงเวลาที่กำหนด โดยการรวมปัจจัยเสี่ยงที่วัดได้หลายอย่างเข้าด้วยกันโดยใช้แบบจำลองการทำนายแบบหลายตัวแปรที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว

Scope

เนื้อหานี้ครอบคลุมเหตุผลในการประมาณความเสี่ยงโรคหัวใจและหลอดเลือดโดยรวม แทนที่จะพิจารณาปัจจัยเสี่ยงแยกกัน ตระกูลหลักของสมการทำนายความเสี่ยง และความสำคัญของการใช้เครื่องมือที่เหมาะสมกับภูมิภาคและประชากร เป็นคำอธิบายอ้างอิงของแนวคิดการประมาณความเสี่ยงและหลักฐานที่เกี่ยวข้อง ไม่ได้กำหนดเกณฑ์ความเสี่ยง การตัดสินใจในการรักษา หรือเครื่องมือสำหรับแต่ละบุคคล

Core questions

• เหตุใดจึงต้องประมาณความเสี่ยงโรคหัวใจและหลอดเลือดโดยรวม แทนที่จะพิจารณาปัจจัยเสี่ยงแต่ละอย่างแยกกัน?
• สมการทำนายความเสี่ยงแบบหลายตัวแปรใช้ข้อมูลนำเข้าอะไรบ้าง และให้ผลลัพธ์อะไร?
• เหตุใดเครื่องมือความเสี่ยงจึงต้องได้รับการปรับเทียบให้เข้ากับประชากรที่ใช้?

Key concepts

• การทำนายความเสี่ยงแบบหลายตัวแปร
• การประมาณความเสี่ยงสัมบูรณ์ 10 ปี
• ฟังก์ชันความเสี่ยง Framingham และสมการกลุ่มประชากรรวม
• SCORE2 / แบบจำลองที่ปรับเทียบตามภูมิภาค
• การปรับเทียบและการจำแนกแบบจำลอง
• ความเสี่ยงโดยรวมเทียบกับความเสี่ยงปัจจัยเดียว

Mechanisms

ปัจจัยเสี่ยงโรคหัวใจและหลอดเลือดทำงานร่วมกัน และผลกระทบรวมของปัจจัยเหล่านี้ต่อความน่าจะเป็นของเหตุการณ์จะถูกบันทึกโดยสมการหลายตัวแปรที่ปรับให้เข้ากับข้อมูลกลุ่มประชากรระยะยาว เครื่องมือดังกล่าวจะใช้ข้อมูลนำเข้า เช่น อายุ เพศ สถานะการสูบบุหรี่ ความดันโลหิต และระดับไขมัน และให้ผลลัพธ์เป็นการประมาณความเสี่ยงสัมบูรณ์ในช่วงเวลาที่กำหนด เนื่องจากอัตราการเกิดเหตุการณ์พื้นฐานแตกต่างกันไปในแต่ละประชากร สมการจึงได้รับการปรับเทียบให้เข้ากับภูมิภาคเฉพาะ หรือปรับเทียบใหม่เมื่อนำไปใช้ที่อื่น ตัวอย่างเช่น แบบจำลอง SCORE2 ได้รับการพัฒนาและปรับเทียบในภูมิภาคที่มีความเสี่ยงในยุโรป (SCORE2 working group, 2021) ประสิทธิภาพจะถูกตัดสินโดยการจำแนก (การแยกแยะผู้ที่จะเกิดเหตุการณ์และผู้ที่จะไม่เกิดเหตุการณ์) และการปรับเทียบ (ความสอดคล้องระหว่างความเสี่ยงที่คาดการณ์และที่สังเกตได้)

Clinical relevance

การประมาณความเสี่ยงโรคหัวใจและหลอดเลือดโดยรวมเป็นพื้นฐานของกรอบการป้องกันปฐมภูมิและการตัดสินใจร่วมกันเกี่ยวกับการลดความเสี่ยง เนื้อหานี้อธิบายแนวคิดการประเมินความเสี่ยงและหลักฐานที่เกี่ยวข้อง โดยอธิบายวิธีการประมาณความเสี่ยงในระดับประชากร และไม่ใช่แนวทางในการตัดสินใจรักษาสำหรับแต่ละบุคคล สำหรับการใช้การประมาณความเสี่ยงโรคหัวใจและหลอดเลือดโดยเฉพาะในการผ่าตัด โปรดดูที่เนื้อหาการประเมินความเสี่ยงโรคหัวใจและหลอดเลือดก่อนการผ่าตัดที่เกี่ยวข้อง

Epidemiology

เครื่องมือความเสี่ยงแบบหลายตัวแปรถูกฝังอยู่ในแนวทางการป้องกันโรคหัวใจและหลอดเลือดทั่วโลก และถูกนำไปใช้กับประชากรผู้ใหญ่จำนวนมากเพื่อแบ่งชั้นความเสี่ยงและจัดลำดับความสำคัญของการป้องกัน การคาดการณ์ของเครื่องมือเหล่านี้ขึ้นอยู่กับอัตราการเกิดเหตุการณ์ของประชากรที่ใช้ในการพัฒนา ซึ่งเป็นเหตุผลที่แบบจำลองที่ปรับเทียบตามภูมิภาคมีความสำคัญ (Visseren et al., 2021; SCORE2 working group, 2021)

Evidence & guidelines

ฟังก์ชันความเสี่ยง Framingham (Wilson et al., 1998) ได้นำเสนอการประมาณค่าแบบหลายตัวแปรที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย แนวทาง ACC/AHA ปี 2013 ได้นำเสนอสมการกลุ่มประชากรรวม (Goff et al., 2014) และอัลกอริทึม SCORE2 ของยุโรปให้การประมาณค่าที่ปรับเทียบตามภูมิภาคในปัจจุบัน (SCORE2 working group, 2021) แนวทางการป้องกันของ ESC ปี 2021 ได้วางการประมาณความเสี่ยงโดยรวมไว้ที่ศูนย์กลางของการตัดสินใจเชิงป้องกัน (Visseren et al., 2021)

History

การประมาณความเสี่ยงโรคหัวใจและหลอดเลือดโดยรวมมีต้นกำเนิดจากการศึกษา Framingham Heart Study ซึ่งฟังก์ชันหลายตัวแปรได้เปลี่ยนข้อมูลกลุ่มประชากรเป็นการคาดการณ์ความเสี่ยงของแต่ละบุคคล (Wilson et al., 1998) เครื่องมือต่อมา ซึ่งรวมถึงสมการกลุ่มประชากรรวม (Goff et al., 2014) และระบบ SCORE/SCORE2 (SCORE2 working group, 2021) ได้ปรับปรุงและปรับให้เข้ากับภูมิภาคตามความสำคัญของการปรับเทียบประชากรที่ชัดเจนขึ้น

Debates

สมการความเสี่ยงสามารถนำไปใช้กับประชากรอื่นได้มากน้อยเพียงใด?

แบบจำลองความเสี่ยงที่พัฒนาขึ้นในประชากรหนึ่งมักจะประเมินความเสี่ยงสูงเกินไปหรือต่ำเกินไปในประชากรอื่น เนื่องจากอัตราการเกิดเหตุการณ์พื้นฐานแตกต่างกัน ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีการปรับเทียบหรือการพัฒนาเฉพาะภูมิภาค (เช่นใน SCORE2) และการเลือกเครื่องมือยังคงเป็นการตัดสินใจทางระเบียบวิธี

Seminal works

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

Frequently asked questions

เหตุใดจึงต้องประมาณความเสี่ยงโรคหัวใจและหลอดเลือดโดยรวม แทนที่จะรักษาปัจจัยเสี่ยงแต่ละอย่างแยกกัน?

ปัจจัยเสี่ยงทำงานร่วมกัน ดังนั้นบุคคลที่มีปัจจัยผิดปกติปานกลางหลายอย่างอาจมีความเสี่ยงโดยรวมสูงกว่าบุคคลที่มีปัจจัยผิดปกติอย่างชัดเจนเพียงอย่างเดียว เครื่องมือหลายตัวแปรจะบันทึกผลกระทบรวมนี้ในการประมาณค่าเดียว

เหตุใดการเลือกเครื่องมือความเสี่ยงจึงขึ้นอยู่กับประชากร?

สมการความเสี่ยงได้รับการปรับเทียบให้เข้ากับอัตราการเกิดเหตุการณ์ของประชากรที่ใช้ในการสร้าง ดังนั้นการใช้เครื่องมือกับประชากรอื่นอาจทำให้ประเมินความเสี่ยงผิดพลาดได้ เว้นแต่แบบจำลองจะได้รับการปรับเทียบใหม่ หรือใช้เครื่องมือเฉพาะภูมิภาค เช่น SCORE2