社区亚临床舒张功能障碍中老年心衰发病的风险评分系统建立及其应用方案研究

Chronic heart failure (HF) is a serious condition which is difficult to treat once diagnosed, and therefore early stage prevention strategies are critical. Preclinical Diastolic Dysfunction (PDD) has been broadly defined as an early phenotype of HF, and is strongly associated with cardiovascular events and all-cause mortality. According to our previous survey results, the prevalence of PDD is quite high within the community. However, the potential predictors and effective risk management strategies remain poorly established. The current study focused on assessing the risk factors of PDD patients in developing HF. Based on our prospective cohort data that included 2095 PDD patients in the community with a follow-up period of 5 years, we sought to construct a HF risk prediction model using Cox proportional hazards model and associated data mining technology. Based on the above quantitative research results, we will develop a risk application project that includes three risk management entities: “community, family, and individual”. The applicability and feasibility of the program are then evaluated by verification of the sample community. This study aims to provide a scientific basis for the early diagnosis and prevention of HF in the community.

慢性心力衰竭起病隐匿，一经临床确诊难以逆转，重在早期预防。亚临床舒张功能障碍（PDD）是慢性心力衰竭的潜在病因，与心衰发病及心源性死亡显著相关。课题组前期研究结果表明，我国社区中老年PDD高发，但其心衰发病风险不明，也未建立对应的风险评估及管理机制。本研究将直面慢性心衰早期预警研究的机遇及现实挑战，基于预测医学及循证理念，理清当前导致社区中老年PDD患者心衰发病的潜在危险因素。利用课题组前期收集的2095例前瞻性队列数据作为建模资料，构建基于Cox比例风险函数及关联规则挖掘技术的心衰发病风险预测模型，并形成可供直观使用的风险评分系统。在风险管理及风险认知理论的指导下，进一步通过广泛的专家论证，制定PDD患者心衰发病风险评分系统的社区应用方案。通过风险认知水平及可控危险因素等指标的评价来检验评分系统的短期应用效果，为心衰预防关口前移，完善我国社区心衰发病风险管理体系提供科学依据。

慢性心力衰竭作为复杂的临床综合征，以单一危险因素为主的疾病预测方式收效甚微。多变量联合的风险评分系统虽在预测能力上具有显著优势，但多处于对风险因素的定量分析层面，忽视了模型的实际应用和发展。同时，现有的心衰风险评分系统多以临床确诊的心衰患者为对象，且主要用于指导临床实践，即不属于心衰高危人群早期防治的范畴，也不适用于社区人群的疾病风险管理。基于此背景，本项目开展了以下具体工作：（1）通过广泛的循证文献分析，明晰导致亚临床舒张功能障碍（Preclinical Diastolic Dysfunction, PDD）中老年患者心衰发病的关键要素，形成基于循证医学的文献系统评价。（2）以2095位社区中老年PDD患者为目标人群，通过LASSO回归与Logistic回归相结合的方式，共筛选了6个变量作为模型的预测因子。采用列线图的形式进行模型展示，并开发网页版风险评估工具。模型评估效果良好（C-index=0.757），且在验证集中的验证C-index为0.746。（3）以预测模型中纳入的变量为核心构建健康教育指导方案初稿，采用专家工作组法以及进一步的专家一对一咨询的方式对方案进行修订与完善，最终形成了针对社区PDD中老年心衰发病风险健康指导方案终稿，以期能够早期识别社区心衰高危群体，并对其进行基于危险因素控制的健康教育指导。通过上述三部分的内容，本研究最终形成了PDD患者心衰发病早期预警评估模型及其社区应用方案。在研究期间，培养／在培4名硕士研究生，以申请人为第一或通讯作者发表SCI论文5篇，国内科技核心期刊论文5篇；申请人参编学术专著2部；在此课题基础上，获批相关课题3项。