心血管病初级预防中新型胆固醇筛查模型的建立和评估: 中外人群循证模拟研究

Cardiovascular disease (CVD) is one of the major causes of human mortality. Worldwide, the overall risk approach has been adopted for primary prevention, in which drug treatment is recommended to those who are at high CVD risks rather than only with an elevated risk factor. Implementation of the overall risk approach requires measurement of everyone's blood cholesterol, which alone will require some $6 billion RMB a year. Cholesterol measurement is where costs can be saved in CVD primary prevention. Current models for selectively measuring cholesterol have either a low specificity which will not help reduce the costs or a low sensitivity which will miss too many high-risk people. In the past years, our research team has been fruitfully working on the strategies and rationale of the overall risk approach, how to set the treatment threshold, and people's willingness to pay for antihypertensive drugs. We also conceived a new idea for cholesterol screening. In this proposed study, we will use evidence-based methods and computer modeling, based on representative data on CVD risk factors in our country, to build and evaluate screening models, with a hope to identify high sensitive and specific models suitable for Chinese populations, so as to save valuable resources and increase the efficiency of CVD prevention.

心脑血管病已成为人类的首要死因。欧美各国都逐步采纳了心脑血管病整体风险预防策略，即是否采取药物干预取决于一个人未来发病风险的高低，而不是某单一危险因素。我国如实施这一策略，需全民测量胆固醇，仅此一项每年就需花费逾60亿元人民币。减少胆固醇测量是整体风险策略中节省费用的重要环节。国际上现有的胆固醇筛查模型或者特异度太低，需测量胆固醇的人数太多；或者灵敏度太低，漏检的高危病人太多。本研究组近些年在心脑血管病整体风险策略的理论基础、治疗阈值的制定以及我国居民支付意愿等方面进行了颇有成效的探索，并提出了新的胆固醇筛查策略的理念。本研究拟采用循证医学和数据模拟相结合的方法，依据代表我国人群的心脑血管疾病危险因素分布的数据，进行建模、演算、分析和评估，制定符合我国国情的、高灵敏度的、成本效益合理的胆固醇筛查模型，以减少不必要的胆固醇测量，节省资源，提高我国心脑血管病初级预防的效果和效益。

目的.本研究采用循证医学和数据模拟相结合的方法，依据代表我国人群的心脑血管疾病危险因素分布的数据，制定符合我国国情的、高灵敏度的、成本效益合理的胆固醇筛查模型，以减少不必要的胆固醇测量，节省资源，提高我国心脑血管病初级预防的效果和效益。.方法.本模型具体采用两步法：首先利用一个足够高的假设胆固醇值代入心血管病风险预测方程，用以系统性的高估绝大多数人的心血管病风险；其次只有假设心血管病风险高于推荐治疗阈值时，该个体才需要测量胆固醇，并进行实际心血管病风险分析。英国健康调查和中国营养与健康调查是本次研究的合适数据。我们首先探索最优的假设胆固醇值，寻找到最后胆固醇值之后，我们将继续测试我们的新型胆固醇筛查模型，在不同的治疗阈值下，表现是否稳定。我们以灵敏度，特异度和需筛查人群为指标，比较我们模型与全民筛查模型和英国NICE 选择筛查模型相比较。之后我们估算在中英人群中应用该筛查模型，所需耗费的成本和可预防心血管事件数。我们还对高血压、糖尿病和高血脂诊断切点的改变对患病率的影响进行了研究。.结果.与全民筛查模型相比，我们的模型灵敏度相当并可以节省80%左右的筛查费用。模型的灵敏度主要取决于所采用的假设胆固醇值，与所用风险预测方程，治疗阈值和人群心血管风险分布无关。当以均数加2倍标准差作为假设胆固醇值时，灵敏度可达到97.5%左右，特异度可以达到90%左右，符合预期。模型应用于中国人群得到的结果类似。值得注意的是，在中国人群中，即使不测量胆固醇，模型灵敏度亦接近95%。此外，将胆固醇筛查项目限制于男性50-84岁，女性60-84 岁年龄段可以进一步减少筛检费用。在人群影响方面，我们模型可预防心血管事件数比全名筛查模型略少，但成本大大降低。英国NICE 模型适用于某些特定情况，但并非全部。另外，高血压、糖尿病和高血脂的诊断切点的改变可以增加一倍的病人数。.结论.我们的新型筛查模型灵敏度与全民筛查模型相当，但可以节省大量筛查费用。在资源匮乏地区，可考虑在某一特定年龄段运用我们的模型已达到进一步减少费用的效果。如果本研究结果得到进一步数据证实，对于中国人群而言，胆固醇测量可能并非心血管风险评估所必须。另外,高血压、糖尿病和高血脂的诊断切点改变对医疗服务的影响应引起重视。