한빛사논문
- 조회506
Yejin Mok PhD, MPH a, Zeina Dardari MS b, Yingying Sang MS a, Xiao Hu MHS a, Michael P. Bancks PhD, MPH c, Lena Mathews MD, MHS b, Ron C. Hoogeveen PhD d, Silvia Koton PhD a,e, Michael J. Blaha MD b, Wendy S. Post MD a,b, Christie M. Ballantyne MD, PhD d, Josef Coresh MD, PhD a, Wayne Rosamond PhD f, Kunihiro Matsushita MD, PhD a,b
aDepartment of Epidemiology, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, Maryland, USA
bDivision of Cardiology, Department of Medicine, Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, Maryland, USA
cDepartment of Epidemiology and Prevention, Wake Forest University School of Medicine, Winston-Salem, North Carolina, USA
dDepartment of Medicine, Section of Cardiovascular Research, Baylor College of Medicine and Houston Methodist DeBakey Heart and Vascular Center, Houtson, Texas, USA
eStanley Steyer School of Health Professions, Faculty of Medicine, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel
fDepartment of Epidemiology, Gillings School of Global Public Health, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, North Carolina, USA
Address for correspondence: Dr Kunihiro Matsushita
Abstract
Background: American College of Cardiology/American Heart Association guidelines recommend distinct risk classification systems for primary and secondary cardiovascular disease prevention. However, both systems rely on similar predictors (eg, age and diabetes), indicating the possibility of a universal risk prediction approach for major adverse cardiovascular events (MACEs).
Objectives: The authors examined the performance of predictors in persons with and without atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) and developed and validated a universal risk prediction model.
Methods: Among 9,138 ARIC (Atherosclerosis Risk In Communities) participants with (n = 609) and without (n = 8,529) ASCVD at baseline (1996-1998), we examined established predictors in the risk classification systems and other predictors, such as body mass index and cardiac biomarkers (troponin and natriuretic peptide), using Cox models with MACEs (myocardial infarction, stroke, and heart failure). We also evaluated model performance.
Results: Over a follow-up of approximately 20 years, there were 3,209 MACEs (2,797 for no prior ASCVD). Most predictors showed similar associations with MACE regardless of baseline ASCVD status. A universal risk prediction model with the predictors (eg, established predictors, cardiac biomarkers) identified by least absolute shrinkage and selection operator regression and bootstrapping showed good discrimination for both groups (c-statistics of 0.747 and 0.691, respectively), and risk classification and showed excellent calibration, irrespective of ASCVD status. This universal prediction approach identified individuals without ASCVD who had a higher risk than some individuals with ASCVD and was validated externally in 5,322 participants in the MESA (Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis).
Conclusions: A universal risk prediction approach performed well in persons with and without ASCVD. This approach could facilitate the transition from primary to secondary prevention by streamlining risk classification and discussion between clinicians and patients.
논문정보
- Research article
- 2024년 02월 (BRIC 등록일 2024-02-05)
- 국외 연구진
관련 웨비나
![Towards comprehensive cardiovascular risk prediction [J. Am. Coll. Cardiol.]](/upload/board/files/onseminar/thumb/thumb_0000690.png)
학술웨비나
Towards comprehensive cardiovascular risk prediction [J. Am. Coll. Cardiol.] 지난 수십년간 주요 심장병위험요인 (예: 연령, 흡연, 당뇨병 등) 을 바탕으로 심장병 발생 예측도를 계산하는 심장병 예측모형은 일차예방을 위해 필수적 요소로 사용되었다. 특히 2013년에 미국심장병학회에서 발표한 Pooled Cohort Equation (PCE)는 이상지질혈증 치료 및 고혈압 진료 지침으로 사용되고 있다. 이에 반해 심장병 환자들의 이차적 예방 치료 지침은 대부분 사망과 같은 단기적 예후를 예방하기 위한 치료에 집중되어 있었다. 하지만 최근 신약개발과 치료의 발전에 따라 심장병 환자들의 예후가 향상되면서 중장기적 치료의 중요성이 제기되어왔다. 따라서 2018년 미국심장학회에서는 고고위험군 심장병환자 (Very high-risk)를 분류하는 새로운 지침을 발표하였다. 이 새로운 분류시스템 역시 일차예방을 위해 고려되고 있는 심장병 위험요인 (예: 연령, 흡연, 당뇨병, 고혈압 등)이 일부 포함되어있다. 이는 일차 및 이차예방을 위한 통합예측모형 개발의 가능성을 제기할 수 있다. 본 연구그룹은 미국의 지역사회 코호트인 Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC) study를 이용하여 연구를 진행하였다. 주요 심장병 위험요인들과 향후 심장병발생 위험과의 관련성은 심장병을 가지고 있는 그룹과 심장병을 가지지 않는 그룹 모두 차이가 없었다. LASSO regression 모형을 이용하여 10가지 예측 인자를 선별하였고 (예: 연령, 당뇨병, 심장관련 바이오마커), 통합 예측모형 (universal prediction model)을 개발하였다. 이 통합예측모형은 두 그룹 모두 적합하였다. 또한 이 예측모형으로 계산된 심장병 위험 예측도가 심장병을 가지지 않는 그룹은 심장병을 가지고 있는 그룹보다 대부분 낮았지만, 심장병 위험 예측도가 높지만 심장병을 가지지 않는 그룹이 심장병 위험 예측도가 낮지만 심장병을 가지고 있는 그룹보다 실제 심장병 발생 위험이 더 높은 것으로 나타났다. 이 예측모형의 성능은 다른 코호트자료에서도 평가 되었다. 이 통합예측모형은 임상진료에서 여러가지 이점을 가지고 있다. 첫째, 현재 이차적예방 치료지침에서 제시하고 있는 고고위험군 분류를 떠나 실제 심장병 예측도를 심장병환자에서도 사용될 수 있다. 둘째, 심장병은 없지만 심장병환자와 거의 동등한 위험을 가지고 있는 환자를 선별할 수 있다 (cardiovascular disease-equivalent). 마지막으로 일차예방에서 이차예방으로 전환하는 과정에서 의사와 환자 간의 논의를 효율화 시킬 수 있다.- 목예진(Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health)
댓글 작성 로그인
팝업 닫기관련 링크
