SCI REP：糖尿病患者的心血管长期风险预测–VILDIA评分！
2017-07-05 xing.T MedSci原创
由此可见，基于传统心血管危险因素和新的生物标志物的VILDIA评分要明显优于以前的风险算法。
糖尿病患者心血管危险性评估依赖传统危险因素。然而，许多新的生物标志物被认为是心血管疾病的独立预测因子，这可能显著改善糖尿病患者的风险预测。近日，Scientific reports 杂志上发表了一篇研究文章，研究人员旨在通过调查135种进化的生物标志物来改善糖尿病患者心血管风险的预测。基于选定的生物标志物，研究人员设计了一种适用于长期心血管死亡率的预测算法。研究人员前瞻性地纳入了路德维希港心血管风险和健康研究（LURIC）的864例糖尿病患者。该研究平均随访9.6年，研究人员采用基于Cox回归分析的自举方法选择独立危险因素。以下七个变量被选定进入最终的多变量模型：NT-proBNP、年龄、性别、肾素、糖尿病病程、Lp-PLA2和25-OH维生素D3。基于上述变量的风险评分显示10年心血管生存的鉴别效能优越，C-统计量为0.76（P<0.001），明显优于了UKPDS风险评估（C-统计量为0.64，P＜0.001）。相比于UKPDS风险评估，净重分类证实个人风险预测显著改善了22%（95%可信区间：14-30%）（P<0.001）。由此可见，基于传统心血管危险因素和新的生物标
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