亮点
- 在大型墨西哥队列中对外部验证多个心血管疾病(CVD)风险评分显示，具有较高的区分能力但校准较差。
- 所有测试的模型，包括Framingham、Globorisk和WHO，一致高估了10年致命CVD的风险，特别是在女性中。
- Globorisk-fatal模型的重新校准显著提高了其预测准确性，使估计风险与墨西哥城人口的临床观察结果相一致。
- 该研究强调了使用特定人群或重新校准工具的必要性，以避免过度医疗化并确保医疗资源的有效分配。
拉丁美洲心血管疾病的负担
心血管疾病(CVD)仍然是拉丁美洲的主要死因，对已经因不同社会经济条件和流行病学过渡而紧张的公共卫生系统构成了严峻挑战。尽管该地区肥胖、糖尿病和高血压等危险因素的患病率很高，但临床实践长期以来一直依赖于在高收入国家（主要是北美和欧洲）开发的风险预测方程。这些工具，如Framingham风险评分或SCORE2方程，对于识别需要强化预防干预（包括他汀类药物治疗和积极的血压管理）的高危个体至关重要。
然而，这些模型在不同人群中的普遍适用性仍是一个有争议的问题。遗传背景、生活方式因素和医疗保健获取在这些模型来源的人群与应用的人群之间存在显著差异。在墨西哥，代谢性疾病负担独特，全球模型可能误算风险（无论是低估还是高估）具有重要的临床和经济意义。高估可能导致不必要的药物治疗，而低估则可能导致错失挽救生命的预防机会。
研究设计：墨西哥城前瞻性研究
为了解决这一差距，研究人员利用墨西哥城前瞻性研究的数据进行了全面的外部验证和重新校准研究。这项分析涉及112,262名40岁及以上的成年人，他们在基线时无心血管疾病。队列主要由女性（67%）组成，平均年龄为54.6岁。这项前瞻性、观察性、基于人群的分析提供了评估既定风险评分在现实世界墨西哥环境中表现的稳健数据集。
主要终点是10年致命CVD的风险，包括致命的心肌梗死(MI)和中风。研究人员评估了几种主要的风险预测模型，包括实验室版和办公室版的Framingham评分、Globorisk、Globorisk-LAC（专门为拉丁美洲和加勒比海地区设计）、世界卫生组织(WHO)评分和SCORE2方程。评估的重点是两个关键性能指标：区分度（模型区分发生和不发生事件的能力）和校准（预测概率与实际事件频率的一致性）。
关键发现：高估差距
在中位随访期10年期间，记录了2,429例致命CVD事件，其中1,667例为心肌梗死，762例为中风。这些事件的分析为临床医生和政策专家提供了几个关键见解。
区分度性能
在区分度方面，所有模型的表现都非常出色。Harrell的c统计量，用于衡量模型正确按风险排名患者的能力，在男性中从0.761到0.805不等，在女性中从0.797到0.831不等。值得注意的是，Globorisk-fatal模型在女性中的区分度最高（0.831，95% CI 0.821-0.841），而实验室版WHO-MI模型在男性中的表现最佳（0.805，95% CI 0.783-0.827）。这些高c统计量表明，这些模型中包含的变量——如年龄、收缩压、吸烟状况和胆固醇水平——确实是墨西哥人口中心血管死亡率的强预测因子。
校准挑战
虽然模型在排名患者方面表现出色，但在校准方面却严重失败。每个测试的模型都一致高估了实际的致命CVD风险。这一趋势在女性和高风险分位数中尤为明显。例如，预测风险曲线通常显著高于观察到的风险线，表明“全球”方程预测的死亡人数远远多于墨西哥城队列中实际发生的死亡人数。这种系统性的高估表明，这些模型中的基线风险常数与墨西哥城当前的流行病学现实不符。
重新校准：迈向精准之路
认识到全球模型的校准不良，研究人员对Globorisk-fatal模型进行了性别特异性的重新校准。重新校准涉及调整模型的截距或基线风险，以更好地反映目标人群的平均风险，同时保持个别风险因素的相对权重。
重新校准的结果令人瞩目。重新校准的Globorisk-fatal模型在所有风险类别中显示出预测风险与观察到的风险之间的更紧密一致性。通过调整模型以考虑墨西哥队列中观察到的具体死亡率，研究人员能够创建一个在该地区临床决策中显著更可靠的工具。这个重新校准的工具为确定哪些患者真正达到基于其绝对10年风险的干预阈值提供了更准确的基础。
临床影响和专家评论
这项研究的发现对墨西哥以及潜在的其他拉丁美洲国家的临床实践具有直接的影响。标准评分一致高估风险表明，许多墨西哥患者可能被归类为“高风险”并被开具预防药物如他汀类药物，而他们实际的绝对风险相对较低。这不仅增加了医疗成本，还使患者暴露于潜在的副作用，而没有相应的风险降低益处。
该领域的专家指出，这些评分的高区分度令人鼓舞，因为它确认了传统风险因素仍然是CVD的主要驱动因素。然而，校准失败突显了中等收入国家在快速健康转型过程中常见的“校准差距”。急性心肌梗死和中风护理的改善，或饮食模式和体力活动的区域差异，可能是导致观察到的死亡率低于基于较旧或不同队列的模型预测的原因。
此外，该研究突出了医学研究中的一个常见问题：临床工具开发中多样化人群的代表性不足。随着我们进入个性化和精准医学时代，“一刀切”的风险方程越来越被视为不充分。重新校准的Globorisk-fatal模型的成功呼吁当地卫生当局支持特定人群风险评估工具的开发和验证。
结论
在墨西哥城对CVD风险评分的外部验证提供了一个明确的信息：虽然全球模型在识别相对于其他人的高风险患者方面很有用，但它们目前在预测墨西哥人口中致命事件的绝对风险方面不准确。重新校准的Globorisk-fatal模型为临床医生提供了更好的选择，提供了更准确的评估，可以指导更明智的治疗决策。未来的研究应集中在验证这些重新校准的工具在墨西哥其他地区的有效性，并探索添加新型生物标志物或健康的社会决定因素是否可以进一步完善这些预测。
资金和临床数据
这项研究得到了墨西哥国家老年学研究所的支持。该研究利用了墨西哥城前瞻性研究的数据，这是一个旨在了解世界上最大城市环境之一的成人健康轨迹的重要纵向努力。
参考文献
1. Perezalonso-Espinosa J, et al. 外部验证和重新校准心血管风险评分以预测10年致命心血管疾病风险：一项对墨西哥城成年人的前瞻性、观察性、基于人群的队列分析。Lancet Reg Health Am. 2026 Feb 16;56:101403. doi: 10.1016/j.lana.2026.101403。
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