心血管总体风险评估

心血管总体风险评估是利用多变量风险预测工具，将个体测量的风险因素（如年龄、性别、血压、血脂、吸烟和糖尿病状况）结合起来，以单一估计值来预测其在特定时期（通常为十年）内心血管事件的发生概率。它是将独立的筛查结果整合为总体风险图的关键步骤。

Definition

心血管总体风险评估是利用经过验证的多变量预测模型，结合多个已测量的风险因素，估计个体在特定时间范围内发生心血管事件的总概率。

Scope

本条目涵盖了评估心血管总体风险而非孤立处理风险因素的理由、主要的风险预测方程族，以及使用适合区域和人群的工具的重要性。它是对风险评估概念及其证据的参考性描述；它不规定任何个体的风险阈值、治疗决策或工具。

Core questions

• 为什么评估心血管总体风险而不是单独考虑每个风险因素？
• 多变量风险预测方程使用哪些输入，它们输出什么？
• 为什么风险工具必须根据其使用人群进行校准？

Key concepts

• 多变量风险预测
• 10年绝对风险估计
• 弗雷明汉风险函数和汇总队列方程
• SCORE2 / 区域校准模型
• 模型校准和区分度
• 总体风险与单一因素风险

Mechanisms

心血管风险因素协同作用，它们对事件发生概率的综合影响通过拟合长期队列数据的多变量方程来捕捉。这些工具将年龄、性别、吸烟状况、血压和血脂水平等输入，并输出在特定时间范围内的估计绝对风险。由于不同人群的潜在事件发生率不同，因此方程会根据特定区域进行校准，或在应用于其他区域时进行重新校准；例如，SCORE2模型是在欧洲风险区域内推导和校准的（SCORE2工作组，2021）。性能通过区分度（区分将发生和不会发生事件的人群）和校准度（预测风险与观察风险之间的一致性）来判断。

Clinical relevance

心血管总体风险评估是初级预防框架和风险降低共享决策的基础。本条目描述了风险评估的概念及其证据；它阐述了如何在人群层面估计风险，而不是指导个体治疗决策。有关心血管风险评估在外科手术环境中的具体应用，请参阅相关的术前心血管风险评估条目。

Epidemiology

多变量风险工具已嵌入全球心血管预防指南中，并应用于大量成年人群，以分层风险并优先进行预防。它们的预测取决于其推导人群的事件发生率，这就是为什么强调区域校准模型的原因（Visseren et al., 2021; SCORE2工作组，2021）。

Evidence & guidelines

弗雷明汉风险函数（Wilson et al., 1998）引入了广泛使用的多变量估计方法，2013年ACC/AHA指南引入了汇总队列方程（Goff et al., 2014），欧洲SCORE2算法提供了当代的区域校准估计（SCORE2工作组，2021）。2021年ESC预防指南将总体风险估计置于预防决策的核心（Visseren et al., 2021）。

History

心血管总体风险评估起源于弗雷明汉心脏研究，其多变量函数将队列数据转化为个体风险预测（Wilson et al., 1998）。随后的工具——包括汇总队列方程（Goff et al., 2014）和SCORE/SCORE2系统（SCORE2工作组，2021）——随着人群校准重要性的明确，对这种方法进行了完善和区域化。

Debates

风险方程在不同人群中的可移植性如何？

在一个人群中推导的风险模型在另一个人群中往往会高估或低估风险，因为基线事件发生率不同，因此需要进行校准或区域特定推导（如SCORE2），工具的选择仍然是一种方法学判断。

Seminal works

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

Frequently asked questions

为什么评估心血管总体风险而不是单独处理每个风险因素？

风险因素协同作用，因此具有多个中度异常因素的人可能比具有一个显著异常因素的人面临更高的总体风险；多变量工具将这种综合效应捕获为一个单一的估计值。

为什么风险工具的选择取决于人群？

风险方程是根据其构建人群的事件发生率进行校准的，因此除非模型重新校准或使用SCORE2等区域特定工具，否则将工具应用于不同人群可能会错误估计风险。