Excel重现中国心脑血管风险模型China-PAR

      天天用Framingham评分，却没听过China-PAR评分？笔者最近被Review要求做中国人群的CVD评分敏感性分析，找来找去China-PAR评分，全网却没有详细的代码和公式，同时发现该评分出来6年却除北京团队应用外全国少有人用。笔者带着困惑问了一圈，但是很遗憾，得到的答案都是沉默。笔者溯源发现，相关的APP不能用，更别说提供Excel文件查一查源码。于是，笔者开始了逆向工程，本文福利见以下篇幅。

ASCVD

        动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）是中国死亡和疾病负担的主要原因。从1990年到2010年，中风成为中国的首要死因，其次是缺血性心脏病。ASCVD 的快速增加归因于人口老龄化、生活方式的改变以及高血压、血脂异常、糖尿病和肥胖等 ASCVD 危险因素的高患病率。ASCVD就是由动脉粥样硬化引起的心血管疾病，包括了三部分的疾病：一是缺血性脑卒中；二是冠心病、心肌梗死；三是外周动脉粥样硬化性血管病。而这些病的罪魁祸首就是血脂异常，主要是LDL-C的升高。

图1 ASCVD示意图

China-PAR-ASCVD评分解析

        国际上Framingham评分的对象是白人或黑人，而China-PAR评分则是适合中国人群的当代心血管风险评分。可比较中国人群不同年龄段、不同地区的10年ASCVD发病风险（低危、中危、高危, 发病概率对应<5%、5-10% 和 ≥10%）。该评分基于传统生活方式、代谢风险因素和腰围（WC）、地理区域（北方与南方）、城市化（城市与农村）、ASCVD家族史等几个新指标，使用 4 个当代中国队列推导和验证的。该评分ASCVD 被定义为非致死性急性心肌梗死 (MI)、冠心病死亡、致死性或非致死性卒中。急性心肌梗死定义为心肌坏死的生化标志物增加，伴有缺血症状、病理性 Q 波、ST 段抬高或压低或冠状动脉介入治疗。冠心病死亡包括由于MI或其他冠状动脉死亡引起的所有致命事件。致死性或非致死性中风包括有出血或脑梗塞体征的病例，脑功能迅速发展为局灶性（或全身性）障碍，持续时间超过24小时，没有明显的非血管性原因。 

        10 年 ASCVD 风险预测的 China-PAR 方程是从特定性别的 Cox 比例风险模型开发的，方程中的变量包括年龄、治疗或未治疗的收缩压 (SBP)、总胆固醇 (TC)、HDL- C、当前吸烟（是/否）、糖尿病（是/否）、WC、地理区域（北部/南部）、城市化（城市/农村）和 ASCVD 家族史（是/否），以及年龄交互具有符合预定义统计标准的风险因素。China-PAR建议预测的 10 年风险<5%、5%-10%, ≥10%用作低、中、高风险类别的分界点，建议应向、低风险个体提供生活方式建议以维持其低风险状态，而预测中风险个体有资格在必要时进行强化生活方式改变和药物治疗，对于风险高危个体，除了改变生活方式外，还应推荐药物治疗。 

        China-PAR论文是2016年发布在Circulation，直到2019年才出台相应风险网页工具，工具见https://www.cvdrisk.com.cn/ASCVD/Eval。其中年龄约束20-85，WC约束50-130等，要求13个变量，与SCI描述差异很大，尤其是DBP必须填写（China-PAR原文并无DBP!且有治疗与非治疗SBP），且能计算终身发病风险（来自Science Bulletin,2018,63(12):779-787）。风险工具可以给出10年风险分层：低危（<5%）、中危（5%-9.9%）或高危（≥10%），终生风险（从目前生存至85岁时发生心脑血管病的风险）分层：低危（<32.8%）或高危（≥32.8%）。

        笔者论文有10万人群，如果要大批量计算风险概率时，不得不能放弃网页工具。回归Circulation 2016原文附件中描述了个体案例，解析如下：

        案例1，男性，60岁，未治疗SBP=130mmHg（注意SBP有2个β），TC=210 mg/dL（mg/dL0.0259=mmol/L），HDL-C 55 mg/dL，WC=80cm，不吸烟，DM，城市，北方，无ASCVD家族史。这里图3的mean（βvalue）是个坑。这个值在原文中描述不明，其实是个固定值。参考table2多个案例，经过笔者一番倒腾倒推回去，真实的原始β和mean（β*value）终于露出了真面目，见图4。到这里终于知道，China-PAR为什么没有很好的推广？真相就是，这个评分压根没有精确公布原始β值和参数，演算过程也没有很好阐述，网络工具不匹配，共同造成了广大科研工作者巨大的困惑。真相的破解，就在图4和图5，复现了China-PAR全部真实详细的参数。

图2 国人10年与终身ASCVD风险预测

图3 案例1解析

图4 Table2案例深度解析（男性）

图5 Table2案例深度解析（女性）

发散思维：国际CVD早期筛查模型

        英国QRISK模型：英国22年间120多万例CVD患者数据。QRISK 2通过纳入重要的临床因素(如心房颤动、类风湿关节炎、慢性肾脏疾病等)，扩展并改进了原来的QRISK1 2008心血管风险模型，以此更准确地量化个别病人的风险。2017年更新为QRISK 3，发现QRISK 3的CVD的效能是Framingham模型的5倍、是QRISK 2的3倍。 

        欧洲SCORE模型：2003年结合12项欧洲队列研究，共对20万人进行了270万人/年的随访。SCORE模型包含两个平行的评估模型，一个是基于总胆固醇，另一个是基于总胆固醇/高密度脂蛋白胆固醇比值。该模型适用于年龄40～65岁的健康的欧洲人群的首次致死性CVD 10年风险评估。 

        美国① FRS模型：1967年由Framingham研究人员用判别函数研究2 187名男性和2 669名女性的ASCVD 12年风险与7个危险因素(年龄、血清总胆固醇、收缩压、体质指数、血红蛋白、吸烟和左心室肥厚)的相关性，制定出FRS。② PCE模型：2013年ACC/AHA发布了新的心血管风险评估指南，其中正式提出了全新的CVD风险评估公式(pooled cohort equations，PCE)。PCE模型除了包含传统的危险因素以外，还加入了高敏C-反应蛋白、载脂蛋白B、肾小球滤过率、微量白蛋白尿、家族史、心肺功能、踝臂指数、颈动脉内膜中层厚度、冠状动脉钙评分等指标。该风险评估模型是根据多中心、不同人种、多年的队列研究数据提出的，因此PCE较之前的评估模型适用范围更广，适用于预测40至79岁的非裔美国人及非西班牙裔白人的ASCVD 10年风险评估。PCE风险评估模型建议10年内CVD风险≥7.5%就进行干预，因此其灵敏度大幅度提高。 

        ASCVD模型均表现出较强的地域及人群特异性，且都在不断更新校准，进一步提高模型对源人群的评估准确性。

小结

        笔者逆向推导其参数，China-PAR的真相就是图4和图5。

        希望看到本文的小伙伴能随手转发，共同将China-PAR这一很好的预测模型用起来，真正造福于国民。

参考文献：

1. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1016/j.cdtm.2016.10.001
2. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27682885/
3. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31390964/

原创不易，转载请说明来自本公众号。