Интеграция факторов питания в 10-летнюю оценку риска сердечно-сосудистых заболеваний
Прогностические модели сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) часто упускают из виду диетические макронутриенты, оставляя пробел в комплексной оценке риска. Это исследование стремилось восполнить этот пробел путем разработки неинвазивной модели, включающей данные о питании для прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний у взрослых. Используя данные Китайского обследования здоровья и питания (CHNS) за период с 2004 по 2015 год, исследователи проанализировали данные 5186 человек, из которых 48,1% составляли мужчины (средний возраст 46,39 ± 13,74 года), а 51,9% — женщины (средний возраст 47,36 ± 13,29 года). Плотность заболеваемости составила 10,84 случая на 1000 человеко-лет. Данные были разделены на обучающие (70%) и проверочные (30%) наборы. Переменные были выбраны с использованием оператора наименьшего абсолютного сокращения и отбора (LASSO), а для построения инструмента прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний на 10 лет использовалась модель регрессии пропорциональных рисков Кокса. Эффективность модели оценивалась с помощью нескольких показателей: индекса соответствия (C-индекса), кривой рабочей характеристики приемника (ROC), калибровочных графиков и анализа кривой принятия решений (DCA), оценки дискриминации, калибровки и клинической полезности. Окончательная модель включала 11 неинвазивных прогностических факторов, охватывающих диетические модели, демографические характеристики, образ жизни и историю болезни. Она продемонстрировала надежную производительность с площадью под кривой (AUC) 0,808 (95% ДИ: 0,778–0,837) и C-индексом 0,797 (95% ДИ: 0,765–0,829). Результаты проверки подтвердили эти выводы с AUC 0,799 (95% ДИ: 0,749–0,838) и C-индексом 0,788 (95% ДИ: 0,737–0,838). Калибровочные графики и DCA дополнительно подтвердили стабильность и клиническую значимость модели. Это исследование предоставляет простую, быструю, неинвазивную модель для прогнозирования 10-летнего риска сердечно-сосудистых заболеваний среди взрослых китайцев, подчеркивая диетическую информацию как основной компонент.
Комментарий обозревателя SuppBase Элис Винтерс
Это исследование представляет собой заметный шаг вперед в интеграции диетических факторов в прогнозирование сердечно-сосудистого риска, область, в которой исторически доминировали клинические биомаркеры и традиционные факторы риска. Используя данные из CHNS, всеобъемлющего и продольного набора данных, исследователи добились того, что модель отражает реальные условия. Однако несколько аспектов заслуживают более пристального внимания и обсуждения.
Сильные стороны модели
- Включение диеты: включение макронутриентов в рацион устраняет значительный пробел в традиционных моделях прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний. Диета является модифицируемым фактором риска, и ее включение может дать возможность отдельным лицам и инициативам общественного здравоохранения заблаговременно нацеливать корректировки диеты.
- Неинвазивный подход: опора на неинвазивные данные расширяет доступность и применимость модели, особенно в условиях ограниченных ресурсов, где могут быть недоступны передовые диагностические инструменты.
- Надежная проверка: внутренние показатели проверки модели (AUC и C-индекс) подчеркивают ее надежность и стабильность, что имеет решающее значение для клинической и общественной реализации в здравоохранении.
Области для улучшения
- Прозрачность переменных: хотя было выявлено 11 прогностических факторов, в исследовании не подробно рассматриваются конкретные используемые диетические индикаторы. Отсутствие деталей затрудняет внешнюю проверку и воспроизведение.
- Конкретный дизайн для определенной группы населения: хотя модель разработана для взрослых китайцев, ее применимость к другим группам населения с другими моделями питания и факторами риска неясна. Расширение набора данных для включения различных демографических групп может повысить ее полезность в глобальном масштабе.
- Долгосрочная полезность: хотя 10-летний горизонт риска является ценным, было бы полезно сравнить эффективность этой модели с устоявшимися инструментами долгосрочного прогнозирования, такими как Фрамингемская шкала риска или QRISK.
Последствия и будущие направления
Акцент этой модели на диете может вдохновить на смену парадигмы в оценке риска сердечно-сосудистых заболеваний, поощряя интеграцию данных о диете в другие структуры прогнозирования здоровья. Чтобы максимизировать его влияние, будущие исследования должны быть направлены на:
- Определение диетических переменных и их соответствующих весов в модели.
- Проведение внешних проверок среди различных групп населения для подтверждения ее более широкой применимости.
- Изучение интеграции цифровых инструментов здравоохранения для сбора данных, таких как отслеживание диеты на основе смартфона, что может повысить масштабируемость.
Вывод
Это исследование дает похвальную основу для интеграции диетических факторов в прогнозирование сердечно-сосудистого риска. Несмотря на многообещающие результаты, его потенциал будет полностью реализован только посредством прозрачности, проверки на кросс-популяциях и технологической адаптации. Потребители и поставщики медицинских услуг должны следить за этим пространством, поскольку диетические данные становятся все более неотъемлемой частью моделирования рисков для здоровья.
