10年后，你患上心血管病的风险有多大？

心血管疾病（CVD）是全球所有人发病和死亡的主要原因，约占所有死亡事件的三分之一。

根据《中国心血管健康与疾病报告2019》，中国CVD患病率处于持续上升阶段。推算CVD现患人数3.30亿，其中脑卒中1300万，冠心病1100万，肺源性心脏病500万，心力衰竭890万，风湿性心脏病250万，先天性心脏病200万，下肢动脉疾病4530万，高血压2.45亿。

2017年我国CVD死亡率仍位居各类疾病的首位，高于世界水平，农村和城市CVD分别占死因的45.91%和43.56%。在中国，CVD造成了严重的社会负担。

在过去的十几年里，CVD给世界各国带来了沉重的经济负担，影响了世界各国居民的生活质量、心理及身体健康以及经济收入水平。众所周知，疾病的预防往往比治疗更为重要。因此，各国的科学家创建了多个CVD风险预测模型，以期可改善未来CVD的发病率及死亡率。

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Circulation：中国人群China-PAR 10年预测模型

动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）是中国居民健康的主要威胁之一，然而，目前关于ASCVD发病风险的预测模型多来自欧美人群，并不一定适用于我国人群。2016年，由中国医学科学院阜外医院副院长顾东风教授领衔的团队，完成了中国ASCVD风险预测研究（简称China-PAR），并在顶级杂志Circulation上发布了他们的研究[1]。

Predicting the 10-Year Risks of Atherosclerotic Cardiovascular Disease in Chinese Population： The China-PAR Project (Prediction for ASCVD Risk in China)

中国人群ASCVD发病风险预测研究（China-PAR）整合了4项最我国人群最新的前瞻性队列随访数据，总样本量达12.7万人，最长随访时间超过23年。模型应用InterAsia和China MUCA（1998）两项队列，采用Cox比例风险回归，按性别创建了10年ASCVD发病风险预测模型，即China-PAR模型。在剖析欧美国家风险预测模型基础上，ChinaPAR模型不仅综合考虑了传统危险因素：年龄、收缩压、是否服用降压药物、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、吸烟和糖尿病；还结合中国地域分布和疾病谱的特点，经过严格的统计分析，最终纳入了有中国特色的南北方、城乡、腰围和CVD家族史信息，以及年龄与各危险因素的交互作用。

国内外的专家均认为，该模型具有良好的内部一致性，并且分别在两项总样本近10万人的外部队列中经过独立验证，China-PAR模型对10年和5年ASCVD发病风险均有良好的预测能力。

科学通报：中国人群China-PAR 终身预测模型

2016年，China-PAR 10年风险预测模型的公布引起国内外各界学者广泛的关注与支持。2018年，由中国医学科学院阜外医院副院长顾东风教授领衔的团队，在该研究在针对国人的China-PAR 10年风险预测模型基础上，进一步开发了适合于我国中青年（60岁以下）或者10年动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）风险为中低危个体的终生风险（至85岁）预测模型。该研究成果在《科学通报》（英文版）杂志以封面文章在线发表[2]。

Predicting lifetime risk for developing atherosclerotic cardiovascular disease in Chinese population： the China-PAR project

基于这项研究成果，研究人员还开发了网络风险计算器（http：//www.cvdrisk.com.cn）及手机风险评估APP，免费对公众开放，在手机中的软件商店搜索“心脑血管风险”便可下载使用。

China-PAR终生风险预测模型是10年风险预测模型的重要发展部分，能让中青年人或“10年风险评估”为中低危的对象，从人生“全生命周期”的整个视角，使自己以后不同年龄时发生心脑血管病的风险“看得见，读得懂”，提高对多种危险因素的危害程度的认识，增强改善生活方式及药物治疗的依从性，从而促进其进行早期预防。

分性别构建的China-PAR终生风险模型

美国布朗大学教授Simin Liu评价称：“这两个风险预测模型——短期（10年）和长期（终生）风险评估工具对于中国开展CVD的预防具有重要的实用意义，其广泛应用将有助于减轻中国CVD负担，进而为全球CVD的防控做出贡献。”

近年来，使用China-PAR风险预测模型的大型前瞻性研究纷纷发表在各大顶级期刊，广受学术界的认可。

使用China-PAR风险预测模型的多项大型研究（PubMed实时搜索）

Lancet：实用的心血管疾病风险预测模型

除了ASCVD，临床医生或大众想评估其他的CVD疾病又该使用什么模型呢？在过去的二十年中，许多预测CVD的模型都相继研发成功，这些模型从数学上结合多个预测因子来估计罹患CVD的风险，例如Framingham、SCORE、QRISK和PCE模型。其中一些预测模型已被纳入治疗管理的临床指南，并越来越受到卫生决策者的支持。风险预测模型已成为CVD预防和控制工作的重要组成部分，帮助识别CVD高风险人群，从而及时进行干预治疗。