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本文摘要：

研究作者表现如果新模式在东欧国家实施它将有助于确定有资格服用他汀类药物的500万人。

研究作者表现如果新模式在东欧国家实施它将有助于确定有资格服用他汀类药物的500万人。此外与使用旧的SCORE模型相比新模型将为50万人提供差别且更准确的关于开始服用他汀类药物的建议。

如果类似的技术可以在英国复制这将对应于每五年NHS康健检查周期为20,000人提供的他汀类药物建议。

第一个模型（重新校准的 SCORE）使用了与 SCORE模型中相同的风险因素。第二个模型（HAPIEE SCORE）增加了教育、就业、婚姻状况、抑郁、体重指数、缺乏体育磨炼和使用抗高血压药物。修正后的 SCORE模型（0.82和0.85）和HAPIEE SCORE（0.84和0.87）模型提高了原始 SCORE模型（推导组和验证行列中的C统计量划分为0.78和0.83）的分辨力。

心血管疾病（CVD）风险预测模型在西欧国家使用但在CVD发病率可能横跨2~4倍的东欧国家较少使用。研究人员重新校准了三个东欧国家的 SCORE预测模型并评估了在模型中加入7个行为和心理社会风险因素的影响。

使用来自俄罗斯、波兰和捷克共和国的14,598名受试者的前瞻性HAPIEE行列研究数据（衍生行列平均随访7.2年338例致命CVD病例）和4632名受试者的爱沙尼亚生物银行数据（验证行列中位随访8.3年91例致命CVD病例）开发并验证了模型。

在将风险分为具有临床意义的5%阈值后当将最终的HAPIEE SCORE模型与原始 SCORE模型举行比力时衍生行列的净重分类改善为0.07[95%CI 0.02-0.11]验证行列中的净重分类改善为0.14（95%CI 0.04-0.25）。

伦敦大学学院（University College LondonUCL）研究人员向导的一项研究发现除了医疗措施外向人们询问一些简朴的社会状况问题可以更准确地相识未来可能患心脏病的人群。

这项克日揭晓在《欧洲心脏杂志》（European Heart JournalEHJ）上的研究首次讲明学历、就业、婚姻状况、心理康健、BMI和体育运动等因素可能是确定谁最容易患心脏病的关键因素。研究发现这些因素会改变多达十分之一的患者的治疗决议即是否使用他汀类预防药物。

这些发现为临床医生和公共卫生专家提供了新的经由验证的风险预测算法进一步强化了心理社会因素与现实生活相关的论点。

这项研究讲明在风险预测方面对行为和心理社会因素的简朴问卷丈量可能与已建设的生物医学风险因素（如血压和胆固醇）一样具有信息量。

这意味着在英国关于这类话题的谈话可能会成为每年100万次通例体检的一部门。其次这一发现可能会让一些人完全不用出门就能在网上举行庞大的康健检查思量到COVID-19连续存在的风险这是很是实时的。

研究小组分析了来自欧洲差别地域的20,000名受试者的数据这些 受试者到场了十多年前开始的行列研究。十年后的今天研究人员事后才知道谁得了心脏病谁没有。

他们回到十年前的原始数据表看看哪个风险预测模型更准确：要么是传统的SCORE模型要么是研究人员建立的新的HAPIEE-SCORE模型。HAPIEE-SCORE模型在所有计数中体现更好。

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