若年成人におけるPREVENT予測式の公平性、キャリブレーション、および人種・民族グループ間でのパフォーマンス

科学分野:

• 心臓病学
• 公衆衛生
• 健康格差

背景:

• 心血管疾患（CVD）の有病率は若年成人で上昇しています。アメリカ心臓協会のPREVENT予測式は、CVD、ASCVD、HFのリスクを推定します。SDI（社会的剥奪指数）を組み込んだ拡張予測式は、社会的曝露を考慮に入れています。

研究 の 目的:

• 若年成人（20～39歳）を対象に、ベースラインおよびSDI拡張PREVENT予測式のパフォーマンスとアルゴリズムの公平性を評価します。
• 公平性を人種・民族グループ間で同様のパフォーマンスと定義します。
• 30～39歳を対象に主要解析を行い、20～29歳を対象に探索的解析を行います。

主な方法:

• CVDの既往がないKaiser Permanente Southern Californiaのメンバー161,202人（20～39歳、2008～2019年）を対象としました。
• ベースラインおよびSDI拡張PREVENTモデルを用いて、10年間の予測イベント数と観察イベント数をCVD、ASCVD、HFについて比較しました。
• パフォーマンス（C統計量、キャリブレーション）と公平性（一致度不均衡、公平なキャリブレーション）を人種/民族および年齢層別に推定しました。

主要な成果:

• ベースラインPREVENT CVDモデルは、低い一致度不均衡（0.04）で公平な識別能（C統計量0.68～0.72）を示しました。
• 平均キャリブレーションでは、他のグループ（0.96～1.07）と比較して、非ヒスパニック系黒人参加者で予測が低めでした（0.54）。
• 予測誤差は人種/民族グループ間で異なり、SDIの追加はパフォーマンスまたは公平性を向上させませんでした。

結論:

• PREVENT予測式は、多様な若年成人コホートにおいて実世界でのパフォーマンスを示します。
• モデルのパフォーマンスは、年齢、人種、民族によって異なります。
• 予防戦略のためのPREVENTの臨床応用には、これらのパフォーマンスの違いを考慮する必要があります。