Những điểm nổi bật
- Mô hình Pooled Cohort Equations (PCE) truyền thống vẫn được sử dụng rộng rãi để ước tính nguy cơ ASCVD trong 10 năm nhưng thường xuyên ước lượng quá mức nguy cơ, đặc biệt là ở bệnh nhân đang sử dụng statin.
- Mô hình PREVENT mới phát triển xem xét sự tiếp xúc với statin trong quá trình theo dõi, cung cấp khả năng hiệu chỉnh nguy cơ tốt hơn ở các nhóm đã được điều trị.
- Cả hai mô hình đều thể hiện khả năng phân biệt tương tự (C-statistics khoảng 0.72-0.73), nhưng khác nhau về hiệu chỉnh tùy thuộc vào tình trạng sử dụng statin.
- Bác sĩ lâm sàng nên xem xét việc sử dụng statin của bệnh nhân khi chọn mô hình dự đoán để tránh ước lượng thấp hoặc quá cao nguy cơ và tối ưu hóa chiến lược phòng ngừa cá nhân.
Nền tảng
Bệnh tim mạch, đặc biệt là bệnh tim mạch động mạch粥样硬化 (ASCVD), vẫn là nguyên nhân hàng đầu gây tử vong trên toàn thế giới. Việc ước tính chính xác nguy cơ tuyệt đối ASCVD trong 10 năm là nền tảng để hướng dẫn phòng ngừa sơ cấp, như bắt đầu sử dụng statin, và điều chỉnh phương pháp điều trị cá nhân. Mô hình Pooled Cohort Equations (PCE), được giới thiệu vào khoảng năm 2013 trong hướng dẫn cholesterol của Hiệp hội Tim mạch Hoa Kỳ/Hiệp hội Tim mạch Hoa Kỳ, đã trở thành công cụ tiêu chuẩn để phân loại nguy cơ. Tuy nhiên, hạn chế bao gồm việc không xem xét liệu pháp statin bắt đầu trong quá trình theo dõi, điều này có thể làm giảm tỷ lệ sự kiện và ảnh hưởng đến hiệu chỉnh.
Để giải quyết vấn đề này, mô hình PREVENT (Dự đoán các sự kiện bệnh tim mạch dựa trên sự tiếp xúc thay đổi với statin trong quá trình theo dõi và ước lượng giả định tác dụng điều trị) đã được phát triển, kết hợp sự tiếp xúc động với statin vào việc ước tính nguy cơ. Tuy nhiên, có ít bằng chứng so sánh về hiệu suất thực tế của PREVENT so với PCE, đặc biệt là liên quan đến việc sử dụng statin của bệnh nhân. Bài đánh giá này tổng hợp những kết quả chính từ nghiên cứu hồi cứu gần đây trên một nhóm lớn do Lee et al. (2025) tiến hành và đưa ra bối cảnh trong văn献 về dự đoán nguy cơ tim mạch rộng lớn hơn.
Nội dung chính
Thiết kế nghiên cứu và đối tượng
Lee et al. đã tiến hành phân tích nhóm hồi cứu lớn bao gồm 193.885 người trưởng thành không mắc bệnh tiểu đường hoặc ASCVD trước đó trong một hệ thống y tế tích hợp, được theo dõi trong tối đa 10 năm (2013-2023). Dữ liệu toàn diện về các yếu tố nguy cơ nhân khẩu học và lâm sàng, sự kiện ASCVD mới phát sinh và đơn thuốc statin đã được thu thập. Nhóm được phân loại dựa trên sự tiếp xúc với statin trong quá trình theo dõi để kiểm tra hiệu suất mô hình giữa các nhóm đã được điều trị và chưa được điều trị.
Phân tích chính so sánh các ước tính nguy cơ ASCVD trong 10 năm do mô hình PCE và PREVENT tạo ra với tỷ lệ sự kiện quan sát được. Khả năng phân biệt của mô hình được đánh giá bằng thống kê đồng thuận (C-statistic), và hiệu chỉnh được đánh giá bằng cách so sánh nguy cơ dự đoán và quan sát trong các phân nhóm nguy cơ lâm sàng có liên quan.
Khả năng phân biệt và hiệu chỉnh của mô hình
– Cả PREVENT và PCE đều cho khả năng phân biệt ASCVD tương đương, với C-statistics lần lượt là 0.723 và 0.725.
– Mô hình PCE thường ước lượng quá mức nguy cơ 10 năm trên toàn bộ nhóm. Ví dụ, trong nhóm có nguy cơ dự đoán từ 5%–7.5% theo PCE, nguy cơ quan sát được chỉ là 3.6%.
– Mô hình PREVENT đồng bộ hóa tốt hơn giữa nguy cơ dự đoán và quan sát, với hiệu chỉnh chính xác hơn ở bệnh nhân tiếp xúc với statin. Nhóm có nguy cơ dự đoán từ 5%–7.5% theo PREVENT có nguy cơ quan sát được là 5.2%.
Kaplan-Meier by PREVENT model
Kaplan-Meier by ASCVD model
Phân tích phân tầng theo sự tiếp xúc với statin
– Trong số bệnh nhân đang sử dụng statin trong quá trình theo dõi, các dự đoán của PREVENT phù hợp chặt chẽ với nguy cơ quan sát, phản ánh việc điều chỉnh cho tác động của điều trị.
– Ngược lại, ở bệnh nhân không nhận statin, PREVENT ước lượng thấp nguy cơ (ví dụ, nhóm có nguy cơ dự đoán từ 5%–7.5% có tỷ lệ sự kiện quan sát là 8.2%), trong khi các dự đoán của PCE nhất quán hơn với kết quả thực tế.
Ý nghĩa lâm sàng
Các kết quả nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kết hợp sự tiếp xúc với statin vào việc dự đoán nguy cơ ASCVD. Ở bệnh nhân đã được điều trị, mô hình PREVENT cung cấp hiệu chỉnh nguy cơ tốt hơn, giúp tránh ước lượng quá mức có thể dẫn đến việc tăng cường không cần thiết hoặc quá mức. Tuy nhiên, việc ước lượng thấp của PREVENT ở bệnh nhân chưa được điều trị có thể làm mất cơ hội để bắt đầu liệu pháp phòng ngừa. Do đó, bác sĩ lâm sàng nên diễn giải các ước tính của PREVENT trong bối cảnh tình trạng điều trị của bệnh nhân.
Hơn nữa, việc sử dụng thông thường của PCE có thể tiếp tục phù hợp ở những bệnh nhân chưa từng sử dụng statin do hiệu suất hợp lý của nó. Kết quả ủng hộ một cách tiếp cận tinh tế, cá nhân hóa kết hợp các công cụ dự đoán với phán đoán lâm sàng, đặc biệt là về thời điểm và tuân thủ sử dụng statin.
Bối cảnh từ các nghiên cứu liên quan
Một số nghiên cứu gần đây đã nhấn mạnh hạn chế của PCE trong các nhóm dân số và lâm sàng khác nhau. Ví dụ, PCE có xu hướng ước lượng quá mức nguy cơ tim mạch ở các nhóm nguy cơ thấp đến trung bình trên toàn cầu và có thể hoạt động kém ở dân tộc thiểu số hoặc bệnh nhân mắc HIV. Các điều chỉnh và hiệu chỉnh đã được đề xuất để cải thiện độ chính xác của PCE, mặc dù không có gì hoàn toàn xem xét sự tiếp xúc động với statin.
Các phân tích hồi cứu trong các dân số Đông Nam Á (ví dụ, các nhóm Hàn Quốc) đã xác nhận tính hữu ích của PCE trong việc hướng dẫn liệu pháp statin, nhưng chỉ ra việc sử dụng statin không đầy đủ ở bệnh nhân có nguy cơ dự đoán cao. Ngoài ra, các thuật toán PCE được sửa đổi đã được phát triển để giảm bất bình đẳng chủng tộc trong việc ước tính nguy cơ và đủ điều kiện sử dụng statin, hỗ trợ việc điều chỉnh các công cụ đánh giá nguy cơ cho đặc điểm dân số cụ thể.
Bình luận chuyên gia
Hiệu suất so sánh của các mô hình dự đoán nguy cơ ASCVD là trung tâm của phòng ngừa tim mạch. Sự ra đời của PREVENT đại diện cho một bước tiến phương pháp học bằng cách mô hình hóa cụ thể tác động của liệu pháp statin, giải quyết một hạn chế quan trọng của các công cụ truyền thống như PCE. Tuy nhiên, như Lee et al. đã chứng minh, việc sử dụng nó phải được xem xét cẩn thận:
– Sự cân bằng nhẹ giữa khả năng phân biệt và cải thiện hiệu chỉnh ở bệnh nhân đã được điều trị hỗ trợ việc sử dụng nó ở bệnh nhân đang nhận hoặc có khả năng bắt đầu liệu pháp hạ lipid máu.
– Nguy cơ ước lượng thấp của PREVENT ở bệnh nhân chưa được điều trị gợi ý rằng việc sử dụng nó độc lập có thể làm chậm các can thiệp phòng ngừa.
– Kết hợp tuân thủ điều trị, cường độ statin và các yếu tố cụ thể của bệnh nhân có thể tinh chỉnh thêm PREVENT nhưng yêu cầu dữ liệu chi tiết hơn.
– Hướng dẫn hiện tại (ACC/AHA, ESC) nhấn mạnh việc ước tính nguy cơ tuyệt đối cho việc bắt đầu sử dụng statin; dữ liệu mới từ PREVENT có thể hướng dẫn các bản cập nhật hướng dẫn trong tương lai.
Hạn chế của nghiên cứu bao gồm thiết kế hồi cứu, bối cảnh hệ thống chăm sóc sức khỏe duy nhất và thiếu thông tin chi tiết về liều lượng và tuân thủ statin, điều này có thể ảnh hưởng đến ước tính nguy cơ và tính tổng quát. Nghiên cứu trong tương lai nên bao gồm các nhóm đa trung tâm đa dạng và xác minh triển vọng để xác nhận kết quả.
Kết luận
Tổng thể, mặc dù Mô hình Pooled Cohort Equations vẫn là điểm khởi đầu vững chắc cho việc đánh giá nguy cơ ASCVD, mô hình PREVENT cung cấp ước tính nguy cơ tinh tế hơn bằng cách điều chỉnh cho sự tiếp xúc với statin, tăng cường độ chính xác ở các nhóm đã được điều trị. Bác sĩ lâm sàng nên tích hợp các điểm mạnh của cả hai mô hình, diễn giải các ước tính cùng với bối cảnh lâm sàng, và xem xét tình trạng liệu pháp statin để tối ưu hóa việc phân loại nguy cơ và chiến lược phòng ngừa. Việc xác minh và cải thiện thêm PREVENT là cần thiết để đảm bảo tính áp dụng rộng rãi trên các dân số và mẫu điều trị đa dạng.
Tài liệu tham khảo
- Lee M, Onwuzurike J, Wu Y, Palmer-Toy DE, An J, Chen W. PREVENT và Mô hình PCE để Ước tính Phân loại Nguy cơ ASCVD theo Sự tiếp xúc với Statin. JAMA Netw Open. 2025;8(9):e2532164. doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.32164 IF: 9.7 Q1
- Kalani R, Feinstein MJ, Aberg JA, et al. Hiệu suất của các phương trình nhóm tổng hợp và điểm rủi ro D:A:D ở các cá nhân có HIV trong một thử nghiệm phòng ngừa bệnh tim mạch toàn cầu: Một nghiên cứu nhóm tận dụng dữ liệu từ REPRIEVE. Lancet HIV. 2025;12(2):e118-e129. doi:10.1016/S2352-3018(24)00276-5 IF: 13.0 Q1
- Jeong H, Eun Y, Kim Y, et al. Sự sử dụng statin và nguy cơ kết quả theo nguy cơ CVD dự đoán ở Hàn Quốc: Một nghiên cứu nhóm hồi cứu. PLoS One. 2021;16(1):e0245609. doi:10.1371/journal.pone.0245609 IF: 2.6 Q2
- Virmani SA, Franceschi D, Lennon RJ, et al. Nguy cơ tim mạch ước tính và phòng ngừa sơ cấp phù hợp với hướng dẫn bằng statin: Phân tích cắt ngang hồi cứu các cuộc thăm khám ngoại trú ở Hoa Kỳ sử dụng các thuật toán cạnh tranh. J Cardiovasc Pharmacol Ther. 2020;25(1):27-36. doi:10.1177/1074248419866153 IF: 2.8 Q2
- Saad M, Ashley EA. Phòng ngừa sơ cấp bằng statin: Tiếp cận dựa trên nguy cơ của ACC/AHA so với tiếp cận dựa trên thử nghiệm. J Am Coll Cardiol. 2015;66(24):2699-2709. doi:10.1016/j.jacc.2015.09.089 IF: 22.3 Q1
- Goff DC Jr, Lloyd-Jones DM, Bennett G, et al. Hướng dẫn 2013 của ACC/AHA về đánh giá nguy cơ tim mạch: Báo cáo của Nhóm chuyên trách Hướng dẫn Thực hành của Hiệp hội Tim mạch Hoa Kỳ/Hiệp hội Tim mạch Hoa Kỳ. J Am Coll Cardiol. 2014;63(25 Pt B):2935-2959. doi:10.1016/j.jacc.2013.11.005 IF: 22.3 Q1
