Globorisk와 WHO 심혈관 질환 위험 점수 간의 비교 평가: 인구

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 14229(2023) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

Globorisk 및 WHO 심혈관 위험 예측 모델은 각각 국가별 및 지역별입니다. 본 연구의 목표는 WHO와 Globorisk의 10년 심혈관 질환 위험 예측 모델 간의 일치도와 상관관계를 평가하는 것이었습니다. Fasa 코호트 연구에 참여한 40~74세의 개인 6,796명에 대한 기준 데이터가 포함되었으며, 기준시점에 심혈관 질환이나 뇌졸중 병력이 없었습니다. WHO와 Globorisk 모델에서는 연령, 성별, 수축기 혈압(SBP), 현재 흡연, 당뇨병, 실험실 기반 위험 및 연령, 성별, SBP, 현재 흡연 및 체질량 지수(BMI)에 대한 총 콜레스테롤을 사용하여 점수를 계산했습니다. ) 비실험실 기반 위험(사무실 기반 또는 BMI 기반)의 경우. Globorisk에서는 카파 통계를 사용하여 위험 범주(낮음, 중간, 높음) 전반에 걸친 WHO 위험 합의를 조사했습니다. 또한 Globorisk와 WHO 모델 간의 상관 관계를 평가하기 위해 Pearson 상관 계수와 산점도를 사용했습니다. 개인 수준에서 Globorisk와 WHO 위험 점수 간의 결정 일치를 위해 Bland-Altman 플롯이 제시되었습니다. 실험실 기반 모델에서는 개별적으로 평가했을 때 전체 모집단(카파 값: 0.75)과 여성(카파 값: 0.74) 및 남성(카파 값: 0.76)에서 범주 간 합의가 상당했습니다. 비실험실 기반 모델에서는 범주 간 일치가 전체 인구에 대해 상당했고(카파 값: 0.78) 남성 사이에서는 거의 완벽했고(카파 값: 0.82) 여성에서는 상당했습니다(카파 값: 0.73). 결과는 전체 모집단, 남성, 여성에 대해 WHO와 Globorisk 실험실 기반 점수 사이에 매우 강한 양의 상관관계(r ≥ 0.95)를 나타냈으며, WHO와 Globorisk 비실험실 기반 점수 사이에도 매우 강한 양의 상관관계(r > 0.95)를 보여주었습니다. 전체 모집단, 남성, 여성에 대한 기준 점수입니다. 실험실 기반 모델에서 일치 한계는 여성(95%CI 4.3~−7.3%)보다 남성(95%CI 2.1~−4.2%)에서 더 좋았습니다. 또한 비실험실 기반 모델에서는 남성(95%CI 2.9~−4.0%)에서 여성(95%CI 3.2~−6.1%)보다 합의 한계가 더 높았습니다. 실험실 기반 및 비실험실 기반 WHO 모델과 Globorisk 모델 간에는 좋은 일치가 있었습니다. 두 모델 사이의 상관관계는 매우 강력하게 긍정적이었습니다. 그러나 Globorisk 모델에서는 WHO 모델보다 고위험군에 속한 사람이 더 많았습니다. 산점도와 Bland-Altman 도표는 위험 수준에 따라 달라지는 두 점수 간의 체계적인 차이를 보여주었습니다. 따라서 이러한 모델의 경우 위험 그룹의 구분점을 수정하는 것이 필요할 수 있습니다. 이러한 모델의 타당성은 이 모집단에 대해 결정되어야 합니다.

세계 3대 사망 원인 중 하나는 심혈관 질환(CVD)입니다. 2019년 전 세계 사망자 5,500만 명 중 비전염성 질병(NCD)이 71%를 차지했습니다. 심혈관 질환(CVD)은 NCD 중 전 세계적으로 가장 많은 사망자(1,790만 명)를 차지했습니다1. CVD의 글로벌 부담(Global Burden of CVD)에 따르면, 장애를 안고 생활한 기간은 1990년에서 2019년 사이에 1,770만 명에서 3,440만 명으로 증가했습니다2. CVD의 부담은 특히 저소득 및 중간 소득 국가(LMIC)에서 높으며, 제한된 인적, 경제적 여건으로 인해 자원 사망은 고소득 국가(HIC)3, 4보다 어린 나이에 발생합니다. HIC는 지난 수십 년 동안 CVD 사망률이 감소했다고 보고했지만 이병률 부담의 80%와 CVD로 인한 사망률 부담의 50%는 동부 지중해 지역(EMR)5을 포함한 LMIC에서 발생하는 것으로 보고되었습니다.

최근에는 Framingham 위험 점수, 유럽 심장학회/유럽 고혈압 학회 지침, 미국 심장학회 및 미국 심장 협회(ACC/AHA 지침, Systematic COronary Risk) 등 CVD 위험 예측을 위한 많은 도구와 임상 진료 지침이 개발되었습니다. 평가(SCORE) 및 SCORE26,7,8,9,10 이러한 도구는 위험 예측에 이점을 보였지만 주로 유럽과 미국에서 개발되어 테스트되었습니다11. CVD 예측 변수의 수준은 인구 집단에 따라 다르기 때문에 특정 국가를 위해 개발된 심혈관 질환 위험 예측 모델은 다른 국가에서 자동으로 사용할 수 없습니다12, 13. 최근 10년 동안 각 인구 집단에 보다 구체적인 두 가지 심혈관 질환 위험 방정식인 WHO와 Globorisk가 개발되었습니다.