将种族添加到心血管风险预测中:使用HELIUS人口队列数据对SCORE2进行外部验证和模型更新
Joshua A N van Apeldoorn1, Steven H J Hageman2, Ralf E Harskamp3
1Department of Public and Occupational Health, Amsterdam UMC, University of Amsterdam, Amsterdam Public Health Research Institute, Meibergdreef 9, Amsterdam, the Netherlands; Department of General Practice, Amsterdam Public Health Research Institute, Amsterdam UMC, University of Amsterdam, Amsterdam, the Netherlands.
将种族添加到心血管疾病 (CVD) 风险预测模型中,如SCORE2,改善了多民族荷兰人口的风险分类. 这种增强可能有助于通过及时干预来解决心血管疾病的种族差异.
科学领域:
- 心血管疾病流行病学
- 健康差距 研究 研究 研究 研究
- 风险预测建模风险预测建模
背景情况:
- 目前欧洲的心血管疾病 (CVD) 风险预测模型不考虑种族.
- 心血管疾病风险的种族差异得到了充分记录,但在风险模型中往往没有得到解决.
- 在荷兰的不同种族群体中,SCORE2模型的表现以前没有被评估.
研究的目的:
- 评估SCORE2预测模型在荷兰主要族群中的表现.
- 评估将种族纳入SCORE2模型对改善心血管疾病风险预测的影响.
- 在多民族人口中调查心血管疾病风险的种族差异.
主要方法:
- 在多民族HELIUS研究中利用了11,614名参与者 (40-70岁) 的数据.
- 采用了Fine和Grey模型来计算与荷兰人口相对不同族群的分分布危险比率 (SHR).
- 在添加种族之前和之后使用歧视,校准和净重新分类指数 (NRI) 评估模型性能.
主要成果:
- 在各族群中观察到心血管疾病风险的显著差异,与荷兰人相比,南亚苏里南人,土耳其人和加纳人有更高的风险.
- 将种族添加到SCORE2模型中显示了可比的整体歧视和校准.
- 净重新分类指数 (NRI) 表明,当包括种族在内时,风险分类有所改善,特别是在预测心血管疾病事件时.
结论:
- 将种族纳入SCORE2风险预测模型可以提高多民族人口中的风险分类准确性.
- 虽然整体歧视没有显著改善,但增强的分类有助于识别患有较高心血管疾病风险的个人.
- 这种精细的模型有可能解决心血管疾病的种族差异,并指导及时的有针对性的治疗策略.
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