心臓発作による突然死予測モデルの開発と検証
Rajat Deo1, Faye L Norby2, Ronit Katz2
1From Section of Electrophysiology, Division of Cardiovascular Medicine, Perelman School of Medicine at the University of Pennsylvania, Philadelphia (R.D.); Division of Epidemiology and Community Health, School of Public Health, University of Minnesota, Minneapolis (F.L.N., A.R.F.); Kidney Research Institute (R.K., B.K., R.A.K.), Division of Cardiology (N.S., K.K.P.), University of Washington, Seattle; Division of Cardiology, Veterans Affairs Medical Center, Minneapolis, MN (S.A.); Division of Cardiology, University of Maryland School of Medicine, Baltimore (C.R.D.); Division of Nephrology, University of Washington, Seattle (B.K.); Division of Cardiology, University of Minnesota Medical School, Minneapolis (L.Y.C., S.K.); Department of Epidemiology and Cardiovascular Health Research Unit, University of Washington, Seattle (S.R.H.); Department of Biostatistics (R.A.K.), The New York Academy of Medicine, New York, NY (D.S.); General Internal Medicine Section, Veterans Affairs Medical Center, San Francisco, CA, Departments of Medicine, Epidemiology and Biostatistics, University of California, San Francisco (M.G.S.); and Department of Epidemiology, Rollins School of Public Health, Emory University, Atlanta, GA (A.A.). Rajat.Deo@uphs.upenn.edu.
心臓病のない成人の突然死 (SCD) の12の危険因子を特定した新しい予測モデルです. このモデルはSCDのリスクを10年以内に正確に予測し,既存の心血管リスク方程式を改善します.
科学分野:
- 心臓病科
- 予防医学
- 流行病学について
背景:
- 急性心臓死 (SCD) は,心臓病の既往歴のない個人にしばしば起こります.
- 一般的な成人集団におけるSCDの予測モデルの開発は,早期の介入に不可欠です.
研究 の 目的:
- 心血管疾患の診断のない米国の成人の10年間のSCDリスクの予測モデルを開発し,検証する.
- 新しいSCD予測モデルの性能を既存の心血管リスク方程式と比較する.
主な方法:
- モデル派生のためにAtherosclerosis Risk in Communities (ARIC) のデータと検証のためにCardiovascular Health Study (CHS) のデータを利用した.
- 人口統計,臨床,検査結果を含む12の独立リスク要因を特定した.
- SCD予測の精度と非SCDおよび全因死亡率,および2013年ACC/AHAプールされたコホートリスク方程式を比較した.
主要な成果:
- 12つの要因を組み込んだ10年間のSCDリスクモデルでは,良好から優れた差別が示された (ARICではc統計値0.820,CHSでは0.745).
- 開発されたSCDモデルは,2013年のACC/AHAプールのコホートリスク方程式をわずかに上回った.
- 左心室射出分子は,エコーカルディオグラフィのサブコホートにおけるSCD予測を有意に改善しなかった.
結論:
- この研究は,事前心血管疾患のない成人のSCDを予測する最初の概括可能なリスクスコアを示しています.
- このモデルは,多様な集団における 厳格なリスクの見積もりを提供します.
- 検証されたリスクスコアは,突然の心臓死のリスクのある個人を特定するのに役立ちます.
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