楊 繼 張 垚 馬 騰 田昕彤 趙英強(qiáng)

（1.天津中醫(yī)藥大學(xué)第一附屬醫(yī)院，天津 300381；2.國家中醫(yī)針灸臨床醫(yī)學(xué)研究中心，天津 300381；3.天津中醫(yī)藥大學(xué)，天津 301617；4.天津中醫(yī)藥大學(xué)第二附屬醫(yī)院，天津 300250）

心血管疾?。–VD）主要包括缺血性心臟病（IHD）和腦卒中，是全球人口的致死和致殘的主要原因?！吨袊难芙】蹬c疾病報(bào)告2019》顯示，中國心血管病患病率及死亡率仍處于上升階段。推算心血管病現(xiàn)患人數(shù)3.30 億，其中腦卒中1 300 萬，冠心病1 100 萬，心力衰竭890 萬，高血壓2.45 億。目前，心血管病死亡占城鄉(xiāng)居民總死亡原因的首位，農(nóng)村高于城市［1］。中國心血管病負(fù)擔(dān)日漸加重，已成為重大的公共衛(wèi)生問題，防治心血管病刻不容緩。早期預(yù)防和干預(yù)是控制心血管疾病發(fā)生發(fā)展的重要手段。在現(xiàn)代研究中，風(fēng)險(xiǎn)評估模型已成為風(fēng)險(xiǎn)早期監(jiān)測、疾病預(yù)防和治療策略選擇的重要工具。

1 國內(nèi)外經(jīng)典CVD風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型研究現(xiàn)狀

1948 年美國首先啟動了Framingham 心臟研究，經(jīng)多年監(jiān)測和隨訪識別出冠心病、腦卒中和其他心腦血管疾病的主要危險(xiǎn)因素，構(gòu)建了心腦血管疾病的風(fēng)險(xiǎn)評估模型，為心血管疾病的一級預(yù)防提供了理論依據(jù)［2］。但Framingham 心臟研究的風(fēng)險(xiǎn)評估模型存在較強(qiáng)的地域及人群特異性，主要適用于大部分的美國成年人。各國積極探索適合本國人群的心血管風(fēng)險(xiǎn)評估模型，目前國內(nèi)外主要風(fēng)險(xiǎn)評估模型還包括世界衛(wèi)生組織（WHO）/國際高血壓協(xié)會（ISH）開發(fā)的CVD 風(fēng)險(xiǎn)評估工具［3］、2013 年美國心臟病學(xué)會（ACC）/美國心臟協(xié)會（AHA）開發(fā)的針對動脈粥樣硬化性心血管疾?。ˋSCVD）風(fēng)險(xiǎn)評估的多隊(duì)列合并方程（PCE）模型［4］、歐洲的系統(tǒng)性冠狀動脈風(fēng)險(xiǎn)評估（SCORE）模型［5］、英國的Q-風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)（QRISK）模型［6］（包括QRISK2模型［7］、QRISK3模型［8］）、Reynolds風(fēng)險(xiǎn)評分系統(tǒng)［9］、10 年ASCVD 發(fā)病危險(xiǎn)評估模型［10］以及2016 年我國顧東風(fēng)教授開發(fā)的用于心血管病10 年風(fēng)險(xiǎn)和終生風(fēng)險(xiǎn)評估的中國動脈粥樣硬化性心血管疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測（China-PAR）模型等［11］。國內(nèi)外相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型具體內(nèi)容見表1。

表1 國內(nèi)外CVD相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型

Manar Hasabullah 等［12］對沙特阿拉伯地區(qū)CVD 患者進(jìn)行了Framingham 風(fēng)險(xiǎn)評估模型、SCORE 模型、PCE 模型、QRISK 模型4 種風(fēng)險(xiǎn)評估模型預(yù)測效能的比較研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，PCE 模型預(yù)測準(zhǔn)確率為44.2%，SCORE 模型預(yù)測準(zhǔn)確率為22.5%，F(xiàn)ramingham 風(fēng)險(xiǎn)評估模型預(yù)測準(zhǔn)確率為29.5%、QRISK 模型預(yù)測準(zhǔn)確率為95.3%，證明QRISK 模型是沙特阿拉伯地區(qū)人群最準(zhǔn)確的心血管風(fēng)險(xiǎn)評估工具。將樣本分為高風(fēng)險(xiǎn)和低風(fēng)險(xiǎn)類別，PCE 模型檢測到低風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)患者的比例較高（分別為26.3%、66.7%），SCORE 模型檢測到患者中風(fēng)險(xiǎn)的比例最高（55.2%）。表明QRISK 模型是沙特阿拉伯地區(qū)人群最適用的心血管風(fēng)險(xiǎn)評估工具，PCE 模型是預(yù)測高危人群的最佳工具。Tahani Saud Samar Alenazi 等［13］比較Framingham 風(fēng)險(xiǎn)評估模型、SCORE 模型、PCE 模型、WHO/ISH 開發(fā)的CVD 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測工具4 種評估模型衡量東地中海和南亞人群之間的心血管疾病風(fēng)險(xiǎn)，結(jié)果顯示PCE 模型在檢測10 年ASCVD風(fēng)險(xiǎn)方面更有用。PCE模型確定了超過一半的研究人群，尤其是東地中海人群，ASCVD 風(fēng)險(xiǎn)高，其次是Framingham 風(fēng)險(xiǎn)評估模型、WHO/ISH 開發(fā)的CVD風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測工具和SCORE 模型。原因是PCE 模型結(jié)合了HDL、LDL 獨(dú)特的臨床參數(shù)，這可能是檢測心臟風(fēng)險(xiǎn)更準(zhǔn)確的原因。

國內(nèi)學(xué)者也開展了類似的比較研究。如程水華等［14］比較了PCE 模型與China-PAR 模型在體檢人群中ASCVD 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測中的應(yīng)用效果，研究顯示PCE 模型和China-PAR 模型預(yù)測的10 年ASCVD 發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)概率分別為（5.4±2.4）%和（4.5±2.0）%，PCE 模型預(yù)測結(jié)果高于China-PAR 模型（P＜0.05）。按年齡、性別和居住地進(jìn)行亞組分析，顯示PCE 模型的預(yù)測結(jié)果同樣高于China-PAR 模型。不論是PCE 模型還是China-PAR 模型，男性ASCVD 發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)高于女性，年齡越大ASCVD的患病風(fēng)險(xiǎn)就越高（P＜0.05）。PCE 模型預(yù)測為高危者占22.6%，China-PAR 模型預(yù)測為低危者占59.8%，中危及高危者分別占38.4%、1.8%。Pearson 相關(guān)分析顯示PCE 模型和China-PAR 模型預(yù)測的ASCVD 發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)概率具有相關(guān)性（Pearson 相關(guān)系數(shù)為0.716，P＜0.05）。PCE 模型和China-PAR 模型預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)等級有一定關(guān)聯(lián)性，但一致性較低（相關(guān)系數(shù)為0.2，kappa=0.152）。表明PCE 模型相對China-PAR 模型可能會高估中國人群ASCVD 發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)，但China-PAR 模型仍需要大樣本人群隊(duì)列進(jìn)行進(jìn)一步驗(yàn)證。在新疆維吾爾族和哈薩克族人群中的應(yīng)用研究也顯示China-PAR模型更適用于該人群［15］。尹海寧等［16］比較了10年ASCVD發(fā)病危險(xiǎn)評估模型和China-PAR 風(fēng)險(xiǎn)評估模型，結(jié)果顯示兩種10 年ASCVD 發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)評估工具評估結(jié)果的Kappa 值為0.401。China-PAR 模型評估的ASCVD 高危老年人占比高于10 年ASCVD 發(fā)病危險(xiǎn)評估模型評估的ASCVD高危老年人占比（P＜0.05）。10年ASCVD發(fā)病危險(xiǎn)評估模型評估的ASCVD 低中危老年人中男性、75～80 歲者、有高血壓者占比高于China-PAR 模型評估的ASCVD 低中危老年人，65～69 歲者占比低于China-PAR 模型評估的ASCVD 低中危老年人（P＜0.05）。10年ASCVD發(fā)病危險(xiǎn)評估模型評估的ASCVD高危老年人中女性、65～69 歲者、有糖尿病者、心血管疾病主要危險(xiǎn)因素個(gè)數(shù)≥3 個(gè)者占比高于China-PAR模型評估的ASCVD 高危老年人，75～80 歲者占比低于China-PAR模型評估的ASCVD高危老年人（P＜0.05）。表明10 年ASCVD 發(fā)病危險(xiǎn)評估模型與China-PAR 風(fēng)險(xiǎn)評估模型預(yù)測結(jié)果一致性一般，用于ASCVD 風(fēng)險(xiǎn)評估時(shí)，應(yīng)充分考慮兩種工具的特點(diǎn)，其中China-PAR模型可識別出更多的ASCVD 高危人群。馬孝湘等［17］開展了China-PAR 模型與Framingham 風(fēng)險(xiǎn)評估模型對中國絕經(jīng)后女性健康體檢人群心血管疾病風(fēng)險(xiǎn)評估的比較研究，結(jié)果顯示China-PAR 模型預(yù)測中國絕經(jīng)后女性健康體檢人群10 年CVD 絕對風(fēng)險(xiǎn)的均數(shù)為7.2%，其中低危、中危、高危比例分別為40.2%、50.9%、8.9%。Framingham 風(fēng)險(xiǎn)評估模型預(yù)測該人群10 年CVD 絕對風(fēng)險(xiǎn)的均數(shù)為9.9%，其中低危、中危、高危比例分別為32.1%、47.8%、20.1%。兩種方法預(yù)測結(jié)果相比較，均數(shù)、低危及高危比例間差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），但一致性較差（Kappa=0.139，P＜0.05），表明Framingham 風(fēng)險(xiǎn)評估模型預(yù)測中國絕經(jīng)后女性健康體檢人群未來10 年CVD 發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的平均風(fēng)險(xiǎn)和高危比例均高于China-PAR 模型，China-PAR 可能更適用于中國絕經(jīng)后女性健康體檢人群。

2 中西醫(yī)結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型構(gòu)建的必要性

中醫(yī)在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)后研究中具有獨(dú)特優(yōu)勢。中醫(yī)“治未病”歷史悠久，早在《黃帝內(nèi)經(jīng)》就已提出“治未病”理論，如《四氣調(diào)神論篇》中談到“是故圣人不治已病治未病，不治已亂治未亂，此之謂也。夫病已成而后藥之，亂已成而后治之，譬猶渴而穿井，斗而鑄錐，不亦晚乎”?！洞虩崞芬舱撌隽恕安‰m未發(fā)，見赤色者刺之，名曰治未病”?！峨y經(jīng)》中也強(qiáng)調(diào)了關(guān)于“治未病”的相關(guān)內(nèi)容，在第七十七難中寫到“所謂治未病者，見肝之病，則知肝當(dāng)傳之與脾，故先實(shí)其脾氣，無令得受肝之邪，故曰治未病焉。中工者，見肝之病，不曉相傳，但一心治肝，故曰治已病也”。后代醫(yī)家不斷豐富發(fā)展了“治未病”理論并將其應(yīng)用于臨床實(shí)踐工作，取得了滿意的療效［18-20］。隨著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的發(fā)展，構(gòu)建結(jié)合現(xiàn)代醫(yī)學(xué)危險(xiǎn)因素、理化指標(biāo)與中醫(yī)風(fēng)險(xiǎn)因素的中西醫(yī)結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)評估模型成為新趨勢，有助于臨床早期篩查及干預(yù)疾病，并為中西醫(yī)結(jié)合提供思路。

2.1 對中醫(yī)風(fēng)險(xiǎn)因素的認(rèn)知 根據(jù)疾病所處階段不同，中醫(yī)風(fēng)險(xiǎn)因素可相應(yīng)地分為中醫(yī)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測因素和中醫(yī)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)后因素。中醫(yī)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測因素是指存在于未病階段，能夠反映疾病發(fā)病本質(zhì)且對疾病的發(fā)生具有預(yù)警作用的中醫(yī)要素。疾病發(fā)生之前具有先兆征象，根據(jù)個(gè)體的中醫(yī)先兆征象判斷發(fā)病趨勢，及時(shí)采取截?cái)嗍礁深A(yù)，對于減少疾病發(fā)生具有重要價(jià)值。中醫(yī)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)后因素是指處于已病階段，能夠體現(xiàn)疾病演變本質(zhì)且對不良結(jié)局發(fā)生具有警示作用的中醫(yī)信息要素。疾病的演變不是完全隱匿，病情惡化及不良結(jié)局發(fā)生前會出現(xiàn)典型的不良征象，把握患者的典型征象有利于明確疾病發(fā)展動向，判斷預(yù)后情況。孫聰?shù)龋?1］認(rèn)為，中醫(yī)證素是能夠預(yù)測疾病發(fā)病的核心風(fēng)險(xiǎn)因素，證候類型是決定患者預(yù)后的核心預(yù)后因素。中醫(yī)體質(zhì)要素是一種相對穩(wěn)定的個(gè)體特征，主要反映患者未病階段的健康狀態(tài)，也應(yīng)當(dāng)歸屬為中醫(yī)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測因素。關(guān)于中醫(yī)風(fēng)險(xiǎn)因素的選擇，目前采用較多的是舌診、脈圖參數(shù)，中醫(yī)證候要素以及中醫(yī)體質(zhì)。

2.2 中醫(yī)體質(zhì)要素在構(gòu)建中西醫(yī)結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型中的重要性 體質(zhì)是人類生命活動的一種重要表現(xiàn)形式，體現(xiàn)了人體功能的綜合狀態(tài)，與健康、疾病密切相關(guān)。不同的體質(zhì)既具有五臟經(jīng)絡(luò)、形體官竅、氣血津液等基本要素的共性，又有因先天稟賦不同和后天差異影響產(chǎn)生的特性［22］。體質(zhì)的差異性可導(dǎo)致個(gè)體對致病因素有著不同的易感性、易罹性及發(fā)病傾向性。如痰濕質(zhì)與高血壓病、高脂血癥、高尿酸血癥、超重/肥胖密切相關(guān)等［23-24］。因此，體質(zhì)狀態(tài)是預(yù)測疾病發(fā)生發(fā)展的重要因素。將體質(zhì)要素納入中西醫(yī)結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)評估模型，提前做好體質(zhì)優(yōu)化，可以預(yù)防疾病的發(fā)生，控制疾病的傳變。

相對于中醫(yī)證素判定的專業(yè)性、主觀性，中醫(yī)體質(zhì)可通過中醫(yī)體質(zhì)量表［25］（簡短版中醫(yī)體質(zhì)量表［26］）進(jìn)行評估，具有使用范圍的廣泛性、使用條件的客觀性。除中醫(yī)臨床機(jī)構(gòu)外，在西醫(yī)臨床機(jī)構(gòu)以及社區(qū)基層衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)均可開展使用。極大地拓展了中西醫(yī)結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型的臨床應(yīng)用范圍。中醫(yī)體質(zhì)量表按照中醫(yī)體質(zhì)理論和中醫(yī)體質(zhì)類型研制，包括了形體、心理、行為表現(xiàn)、對外界環(huán)境的適應(yīng)能力、發(fā)病傾向5 個(gè)方面特征，能夠展現(xiàn)人群的生理特征、心理特點(diǎn)及發(fā)病傾向，且具有良好的評估性能［26-28］。王桂倩等研究顯示［29］顯示，在西醫(yī)常規(guī)危險(xiǎn)因素的基礎(chǔ)上，加入中醫(yī)體質(zhì)，能使模型的診斷效能顯著增加（ROC 曲線下面積由0.718提升至0.766）。因此，中醫(yī)體質(zhì)要素可作為中醫(yī)預(yù)測要素納入風(fēng)險(xiǎn)評估模型。

2.3 中西醫(yī)結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)評估模型的建模方法 中西醫(yī)結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)評估模型是指在獲取疾病影響因素（如危險(xiǎn)因素、理化檢查等）及中醫(yī)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測要素或預(yù)后要素的基礎(chǔ)上，結(jié)合現(xiàn)代流行病學(xué)研究方法以及衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)方法，確定每個(gè)疾病影響因素及中醫(yī)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測要素或預(yù)后要素的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重并考慮多因素作用的綜合效果，通過構(gòu)建數(shù)學(xué)模型得到能夠反映發(fā)病的量化指標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)對未來患病風(fēng)險(xiǎn)情況或預(yù)后情況的推斷，構(gòu)建的模型即為中西醫(yī)結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)評估模型。在模型構(gòu)建完畢后，應(yīng)同樣采用內(nèi)部驗(yàn)證、外部驗(yàn)證方法評估模型的預(yù)測效能。

3 CVD中西醫(yī)結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)評估模型的研究進(jìn)展

CVD 已是中醫(yī)防控的優(yōu)勢病種。近年來國家積極推進(jìn)“以預(yù)防為主，以基層為重點(diǎn)”的CVD 防控方針，國內(nèi)學(xué)者不斷嘗試構(gòu)建CVD 中西醫(yī)結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)評估模型。如張夢楚等［30］基于脈圖參數(shù)構(gòu)建原發(fā)性高血壓患者伴左心室肥厚的風(fēng)險(xiǎn)評估模型。原發(fā)性高血壓伴左心室肥厚組脈圖參數(shù)H3/H1、W1、W2、T5、T、W1/T、W2/T較無左心室肥厚組顯著升高（P＜0.05或P＜0.01）。T、H3/H1、W1/T 是原發(fā)性高血壓患者合并左心室肥厚的獨(dú)立危險(xiǎn)因素（OR 分別為1.874、1.621、2.078）。基于以上獨(dú)立危險(xiǎn)因素建立了風(fēng)險(xiǎn)評估模型，并對該模型進(jìn)行檢驗(yàn)，顯示該模型的ROC 曲線下面積為0.923（95%CI 為0.865～0.981），校正曲線與理想曲線擬合較好，Hosmer-Lemeshow 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)表明該列線圖模型具有較好的校準(zhǔn)度，可為臨床預(yù)測高血壓伴發(fā)左心室肥厚風(fēng)險(xiǎn)提供參考依據(jù)。崔偉鋒［31］采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建了原發(fā)性高血壓患者發(fā)生心血管風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測模型（影響因素包括病程、性別、早發(fā)心血管病家族史、體重指數(shù)、飲食習(xí)慣、糖代謝異常、脂代謝異常、血同型半胱氨酸、平均踝臂壓指數(shù)、平均動脈壓、頸股脈搏波傳導(dǎo)速度、血流介導(dǎo)的血管舒張功能、頭暈、頭痛、氣虛血瘀證、陰虛陽亢證、肝腎陰虛證、陰陽兩虛證）。研究顯示支持向量機(jī)的預(yù)測效能最好，其次為隨機(jī)森林和決策樹，預(yù)測效能最差的是人工BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。針對老年高血壓合并冠心病心絞痛患者，方銳等［32］研究發(fā)現(xiàn)，高血壓病程、胸悶（痛）、氣短（促）、陰虛陽亢證、氣虛血瘀證、痰濕（熱）壅盛證、總膽固醇是構(gòu)建老年高血壓合并冠心病心絞痛患者的影響因素（0R 值分別為0.963、16.492、3.680、5.262、0.138、2.359、1.345）。該模型擬合度較好，整體篩查有效率為85.7%。王中瑞等［33］研究顯示，年齡、腦血管病史、血肌酐、暗紫舌、少苔、細(xì)弱脈、風(fēng)痰阻絡(luò)是2 型糖尿病合并穩(wěn)定型心絞痛患者發(fā)生不良結(jié)局的影響因素（OR 值分別為1.033、3.799、1.005、2.756、2.083、5.822、2.525）?；谝陨虾Y選出獨(dú)立危險(xiǎn)因素構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評估模型，該模型顯示出中等預(yù)測能力，C-index 為0.769（95%CI 為0.729～0.809），模型的靈敏度為69.47%，特異度為75.00%。校正曲線顯示預(yù)測不良結(jié)局風(fēng)險(xiǎn)與實(shí)際不良結(jié)局風(fēng)險(xiǎn)MSE 為0.011，校正擬合偏倚后的C-index 為0.761，Hosmer-Lemeshow 檢驗(yàn)結(jié)果顯示校準(zhǔn)度良好（P=0.647）。DCA 結(jié)果顯示當(dāng)閾值概率＞30%，該模型具有較好的臨床凈獲益，能為防治2 型糖尿病合并穩(wěn)定型心絞痛患者發(fā)生不良結(jié)局提供參考依據(jù)。梁彩虹等［34］研究發(fā)現(xiàn)，高血壓病史、較低水平的纖維蛋白原濃度是冠心病PCI 術(shù)后患者發(fā)生氯吡格雷抵抗的獨(dú)立危險(xiǎn)因素（OR 值分別為3.115、1.919）。聯(lián)合舌下絡(luò)脈分級、舌色分級診斷冠心病PCI 術(shù)后發(fā)生氯吡格雷抵抗具有較好的準(zhǔn)確性，ROC曲線下面積為0.766。曹云等［35］利用最小絕對收縮和選擇算子（LASSO）方法聯(lián)合多因素Logistic 回歸分析構(gòu)建了急性缺血性腦卒中患者氣虛證的評估模型。結(jié)果顯示性別（OR=0.363）、高血壓?。∣R=0.329）、脂蛋白a（OR=5.546）、凝血酶原百分活動度（OR = 0.047）、載脂蛋白E 表現(xiàn)型（OR=0.079）為急性缺血性腦卒中患者發(fā)生氣虛證的獨(dú)立影響因素（P＜0.05）。由此構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)評估模型C-index為0.733（95%CI為0.647～0.819），該模型具有較好的精確度和區(qū)分度，校準(zhǔn)曲線顯示該模型的預(yù)測結(jié)果與實(shí)際結(jié)果較一致。DCA 結(jié)果顯示，當(dāng)氣虛證的可能性閾值率在6%～93%時(shí)，選擇該模型對急性缺血性腦卒中氣虛證進(jìn)行評估可獲得臨床收益。曾雪元等［36］研究發(fā)現(xiàn)，家族冠心病史、家庭關(guān)懷、高血壓病史、性別、受教育程度、家庭收入、中醫(yī)證候?qū)W、糖尿病史是缺血性腦卒中復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)因素，采用CART 算法構(gòu)建了決策樹預(yù)測模型精確度為81%，ROC 曲線下面的面積為0.865（95%CI為0.843～0.886）。

4 展 望

CVD 患病率高，建立中西醫(yī)結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)評估模型對于早期監(jiān)測、預(yù)警評估及高危人群的篩選干預(yù)具有重要的實(shí)踐意義。目前國內(nèi)外開展了諸多風(fēng)險(xiǎn)評估模型的研發(fā)工作，對CVD 的防控工作取得了一定作用。然而也有一定不足。第一，大多數(shù)模型僅僅只是建立，尚缺乏不同國家、不同地區(qū)、大樣本人群的實(shí)際臨床驗(yàn)證研究，因此模型的準(zhǔn)確性仍需進(jìn)一步檢驗(yàn)。第二，關(guān)于性別、年齡等作為疾病影響因素納入模型仍有待商榷。因性別、年齡作為不可控影響因素，對疾病的實(shí)際“評估”意義并不大，且性別、年齡本身對臨床諸多影響因素（如血壓、血脂等）及CVD 的患病情況有影響，如冠心病的患病情況50歲之前男性患病率高于女性，50歲以后由于女性激素撤退則患病率會高于男性，且容易導(dǎo)致低齡人群即便合并多種危險(xiǎn)因素往往也會被歸為低風(fēng)險(xiǎn)人群。第三，關(guān)于中醫(yī)預(yù)測因素納入模型的變量選擇問題，如舌脈的判定，因舌脈作為分類變量，往往不能量化，僅將“紅舌”“沉脈”作為二分類變量納入模型，對模型整體準(zhǔn)確性的貢獻(xiàn)情況需要考量。第四，風(fēng)險(xiǎn)評估模型盡量保證納入變量簡單易得，便于更好地推廣應(yīng)用。因此，在今后開展研究中，應(yīng)當(dāng)多方面考慮以上問題，提高風(fēng)險(xiǎn)評估模型的準(zhǔn)確性與實(shí)用性。