2019 年 10 月 10 ~ 13 日，第三十届长城心脏病学会议在北京国家会议中心盛大召开。来自国内外的心血管专家汇聚一堂，共同探讨心血管领域诊疗进展。
目前我国心血管病（CVD）患病人数 2.9 亿，其中高血压患者 2.45 亿。如何准确评估高血压患者的 CV 风险并及早干预，降低 CV 事件发生率一直是临床研究的热点。在老年高血压管理论坛，来自北京大学人民医院的刘靖教授以《全面评估高血压患者的心血管危险》为题进行了精彩报告，为大家详细介绍了全球 CV 风险评估研究进展、不同 CV 风险评估工具的特点及未来发展趋势。
北京大学人民医院刘靖教授
不同CV风险评估工具在适用范围和参数设置上存在差异
1961 年，《内科学年鉴》上发表了探索冠心病发生影响因素的 Framingham 研究的六年随访结果，在该研究中，Kannel WB 教授首先提出了「危险因素（factor of risk）」概念，并确认了血压、血脂等因素在心血管疾病发生、发展过程中的重要作用。此后，研究者在 Framingham 研究的基础上，开发出了多种 CV 风险评估工具，除了 Framingham 危险评分，还有欧洲的 EURO-SCORE 系统，德国的 PROCAM，英国的 QＲ ISK，美国的 ARIC 和 Ｒeynolds 等。
不同 CV 风险评估工具的适用范围不同。Framingham 危险分数用来预测总体动脉硬化 CV 事件，而 EURO-SCORE 系统只预测冠心病死亡风险。 QＲ ISK 是根据英国全科医学数据库开发出的风险预测工具。PROCAM 是在对德国男性工人的研究中衍生出来的工具，因此其在女性 CV 风险预测中的价值存疑。
CV 风险评估工具的参数在不断演进中。Framingham 危险分数的早期参数包括年龄、性别、高血压、脂代谢异常、吸烟和糖尿病，后期版本增加了家族史、肥胖等参数。高血压是 CV 事件的主要危险因素，患者使用药物干预降低血压之后，CV 风险会随之下降，因此 Framingham 危险分数的改良版本引入了降压治疗这一参数。
2013 年美国心脏病学会/美国心脏协会（ACC/AHA）推荐的汇总队列公式（PCE）的参数中包含了年龄、性别、脂代谢水平、是否应用降压药物、是否有糖尿病和是否吸烟。同样，脂代谢异常患者经过他汀为主的降脂治疗后，CV 风险也会大大下降，但是是否把脂代谢异常药物干预，尤其是他汀干预也作为危险因素评估的参数，目前学术界依然存在争议。
年龄和血压水平是决定冠心病发生风险的两大主要危险因素
Framingham 研究 30 年随访数据显示，无论是 55 岁以下的中青年人群，还是 65 岁以上的老年人群，随着血压水平的增加，患者的 CV 事件风险，尤其是冠心病发生风险呈现递增趋势。不同性别之间的冠心病发生风险也存在差异。
在男性患者中，处于同一收缩压水平的 65 岁以上老年人群的冠心病发生风险是 55 岁以下中青年群体的两倍左右，而同样收缩压水平的女性患者中，这一差距达到 3 ~ 4 倍。但总体上，年龄和血压水平，尤其是收缩压水平，是决定冠心病发生风险的两大主要危险因素。
在根据 Framingham 研究结果开发出的一套评分系统中，可以看到年龄段从低到高，评分逐渐递增。同时随着总胆固醇水平的升高，高密度脂蛋白胆固醇水平的下降，评分逐渐升高。
该系统可以预测患者十年冠心病事件发生风险及整体动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）的发生风险，随着年龄的增长，患者发生冠心病及整体 ASCVD 的风险都呈现出递增趋势，因此年龄是 CV 风险评估中非常重要的决定因素。
针对血脂异常的管理，近期 AHA/ACC 发布的血脂指南推荐采用基于风险评估的治疗策略。对于已经发生过心脑血管事件的患者，无需进行风险评估，因为这些患者已经属于发生 CV 事件的高危或极高危人群。需要风险评估的主要是年龄在 40 岁到 75 岁之间的患者，根据PCE评估其 10 年 ASCVD 风险 ≥ 7.5% ~ < 20%，属于中等风险人群。
精准医学时代需要精确评估 CV 风险
目前疾病治疗已经进入精准医学时代，肿瘤领域一直倡导精准医学理念，心血管领域也需要对个体 CV 风险进行精确评估，而单纯依靠传统危险因素进行评估还不够，目前 ACC 指南、ESC 指南均推荐在传统危险因素之外，再设置一些增强或修饰的因素来进一步深入评估。
近年来随着临床研究证据的积累，冠脉钙化（CAC）积分在 CV 风险预测方面的价值得到了普遍认可，2017 年美国心血管 CT 协会提出的临床应用共识中，指出 CAC 积分可以反映 CAC 严重程度，对于后续 CV 事件尤其是冠心病事件具有预测价值。目前 CAC 积分已经被列入到美国 ACC 2018 版胆固醇指南的初级预防推荐中。
相对于 Framingham 危险分数，EURO-SCORE 的不足之处在于没有设置糖尿病参数，而优势在于设置了地域参数，将欧洲不同经济状况和社会发展水平的国家分为高收入和低收入，高风险和低风险的地区。年龄、性别、吸烟与否、血压水平和胆固醇水平依然是常规的评估因素，其中年龄仍然是决定 CV 风险的主要因素之一。
ESC 2019 胆固醇指南对于 CAC 积分也给出了相关推荐。因此在有条件的情况下，应进行冠脉 CT 检查，确定 CAC 积分，以进一步精确评估 CV 风险。
基于中国人数据的 CHINA-PAR 模型更适用于国内人群 CV 风险预测
基于我国大规模前瞻性研究数据，顾东风院士团队开发出了适用于国内人群的 CV 风险预测模型 CHINA-PAR。CHINA-PAR 除了纳入传统的危险因素如年龄、性别、腰围、血脂、血压水平、是否服用降压药物、糖尿病、吸烟和家族史，还纳入了地域因素，包括现居住地，而这是影响代谢参数的重要决定因子。
新版指南推荐对于 20 岁及以上的无 CV 疾病居民进行 10 年风险评估，根据数值高低分为低、中危和高危三类人群。对于处在中低位风险的中青年人群推荐进行终身风险评估。
CHINA-PAR 在中国人群中的预测价值已经得到验证，研究表明 CHINA-PAR 模型预测结果与实际观察值的拟合度相对较高，因此可以作为中国高血压患者，包括老年人群和中青年人群在内的重要 CV 风险评估工具。
小结
从 Framingham 危险分数开始，全球开发除了多个 CV 风险评估工具，中国也开发出了适用于国内人群的 CV 风险预测模型 CHINA-PAR。
在传统危险因素基础上，纳入更多参数无疑会增加风险评估的准确性，虽然这会导致临床实践中检测成本和操作难度的增加。
但是韩国的一项研究表明，仅仅根据传统危险因素来评估 CV 风险可能会造成错误的估计，因此，在有限的医疗资源条件下，应尽可能纳入更多的参数如 CAC 积分，以作出更为精确的预测。
「 文章内容仅供医疗专业人士阅读 」
首发；丁香智汇
编辑：宇萱 beu、丽雅
题图来源：现场拍摄返回搜狐，查看更多
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