背景:预计到2045年,全球糖尿病(DM)患者人数将增至7亿。全球葡萄糖代谢受损的负担日益加重。有症状的DM患者的平均心血管风险在其他危险因素的影响下有显著差异。稳定型心绞痛(SCP)和DM患者的这种异质性给临床医生带来了挑战,需要进行有效的风险评估,并选择合适的心血管成像检测(CIT),如冠状动脉计算机断层血管造影(CCTA)。
我们之前基于CCTA改善稳定型心绞痛临床管理(CICM-SCP)注册中心数据的研究表明,应用风险因素加权临床可能性(RF-CL)模型可以提高识别DM和SCP患者,并进一步从CIT中获益。
除了RF-CL模型外,另一个基于冠状动脉钙评分(CACS)的模型也被开发用于评估预测概率(PTP),并在普通SCP患者中进行CACS加权临床可能性(CACS-CL)的模型验证。值得注意的是,RF-CL和CACS-CL模型均由最新的SCP评估和诊断指南推荐。然而,到目前为止,还没有系统分析比较和评估患有SCP的DM患者的RF-CL和CACSCL模型,对他们来说,CIT的适当决策很重要但很困难。
目的:我们的目的是在患有SCP合并DM并需要进行CCTA的队列中验证和比较这两种模型,并研究添加CACS是否会提高风险评估的有效性,以优化下游临床管理。
方法:总共1245名有症状的DM患者接受了CACS和冠状动脉计算机断层血管造影(CCTA)扫描,并进行随访。分别使用RF-CL模型和CACS-CL模型评估每位患者的阻塞性CAD PTP。接受者操作特征曲线下面积(AUC)、净重新分类改进(NRI)和综合判别改进(IDI)用于评估模型的性能。使用Cox比例风险回归评估主要心血管不良事件(MACE)与风险组的相关性。
结果:与RF-CL模型相比,CACS-CL模型显示了更大的AUC面积(0.856 vs . 0.782,p=0.0016),阳性IDI(12%,p≤0.0001)和NRI(34%,p≤0.0001),与MACE的相关性更强(风险比:0.26 vs. 0.38),观察到的概率和预测概率之间的差异更小,因此可以进行有效的风险评估以优化下游临床管理。
表1基于不同模型的风险组特征
表2 RF-CL和CACS-CL模型的区别
图1 RF-CL与CACS-CL模型的受试者工作特性曲线比较。RF-CL,危险因素加权临床可能性;CACS-CL,冠状动脉钙评分加权临床可能性
图2 模式特有的PTP和按十分位数计算的PTP观测概率。PTP:预测概率;CCTA,冠状动脉计算机断层血管造影;RF-CL,危险因素加权临床可能性;CACS-CL,冠状动脉钙评分加权临床可能性
图3两种模型确定的高危组和低危组的Kaplan-Meier曲线比较。(A) RF-CL模型;(B) CACS-CL模型。CCTA,冠状动脉计算机断层血管造影;RF-CL,危险因素加权临床可能性;CACS-CL,冠状动脉钙评分加权临床可能性。
图4 两种模型确定的研究终点和风险组之间的关联。MACE,主要心血管不良事件;ICA,有创冠状动脉造影;CI,置信区间;RF-CL,危险因素加权临床可能性;CACS-CL,冠状动脉钙评分加权临床可能性
结论:在DM和SCP患者中,将CACS纳入CACS-CL模型可以更准确地估计PTP和预测MACE。利用CACS-CL模型而不是RF-CL模型,可以避免不必要的CIT和避免遗漏CIT。
原文出处:
Tao, Chen, Dujing, Shao, Jia, Zhao, et al.Comparison of the RF-CL and CACS-CL models to estimate the pretest probability of obstructive coronary artery disease and predict prognosis in patients with stable chest pain and diabetes mellitus.Front Cardiovasc Med 2024/04/08;11.
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