JAMA子刊：心血管风险预测新旧对决，PREVENT与PCE模型谁更靠谱？

心血管疾病，尤其是动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD），是全球范围内的主要死亡原因之一。准确评估患者的十年心血管事件风险对于制定个性化预防策略至关重要。传统的PCE模型自推出以来，成为指导临床启动他汀治疗的重要工具，但其在估算风险时未能充分考虑患者在随访期间可能接受的他汀治疗，从而可能影响风险预测的准确性。 为了弥补这一不足，按心血管疾病事件预测风险（PREVENT）模型被开发出来，旨在提供更精准的风险评估，尤其是在已有他汀治疗暴露的患者群体中。然而，实际临床应用中，这两个模型的表现差异尚未被全面比较，尤其是在有无他汀治疗背景下的风险估计准确性。

本文聚焦于两种广泛使用的心血管疾病风险预测模型PCE和最新的PREVENT模型，通过回顾性队列研究，评估两者在真实临床环境下、尤其考虑他汀类药物治疗影响时的表现差异。研究针对超过19万名成年人，提供了重要的临床参考价值，帮助医生更准确地评估患者风险，优化他汀类药物的使用策略。

研究采用回顾性队列设计，纳入2013年在某整合医疗系统中确诊无糖尿病及无既往ASCVD的成人，追踪时间长达10年，截止至2023年底。共计193,885名成年患者被纳入分析，随访期间记录ASCVD新发事件以及是否接受他汀治疗。 研究通过计算各患者基于PCE和PREVENT模型的10年ASCVD风险估计值，分别与实际观察到的事件发生率进行比较。统计学上，采用C统计量评估模型的区分能力，且将患者按照随访期间是否接受他汀治疗进行分层分析，以探讨他汀治疗对模型预测准确性的影响。

结果显示，PCE模型的C统计量为0.725，PREVENT模型为0.723，显示两者区分能力相近。无论是否接受他汀治疗，PCE普遍高估了患者的10年ASCVD风险。例如，PCE估计风险为5%~7.5%的患者实际风险为3.6%；而PREVENT模型估计的风险与实际风险更为接近，5%~7.5%组的实际风险为5.2%。对于未接受他汀治疗的患者，PREVENT模型反而低估了风险。例如，在5%~7.5%估计风险组，实际风险达到8.2%，远高于模型预测，而PCE模型在这类患者中预测风险更贴近真实。

综上，PREVENT模型在考虑他汀暴露的总体人群中，对ASCVD风险的估计更为准确，能够更好地反映药物治疗后患者的实际风险水平。然而，对于未接受他汀治疗的患者群体，PREVENT则存在低估风险的情况，PCE模型反而提供了更符合实际的风险评估。这提示临床医生在使用PREVENT模型时，应结合患者的治疗背景，特别是他汀类药物的使用情况，避免风险低估带来的漏诊风险。

当然，本研究也存在一定的局限性本研究采用回顾性设计，存在一定的选择偏倚和信息缺失风险。他汀治疗的具体剂量和依从性未被详细量化，也可能影响风险估计。此外，研究基于单一医疗系统数据，外推性需谨慎。未来研究可考虑纳入更多多中心数据，融合更细化的治疗变量，提升模型的精准度和普适性。

原始出处

Lee M, Onwuzurike J, Wu Y, Palmer-Toy DE, An J, Chen W. PREVENT and PCE Models for Estimating ASCVD Risk Stratified by Statin Exposure. JAMA Netw Open. 2025;8(9):e2532164. doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.32164

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