European Heart Journal
SCORE2-HF 模型在无心血管疾病欧洲成人中的心力衰竭风险预测
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本研究为 心力衰竭 的一级预防提供了精准的风险分层工具，启发研究人员在 动物模型 构建中需结合多组学数据以模拟不同风险区域的人群特征，从而优化 药物靶点 的验证策略。
文献概述
本文《Prediction of incident heart failure in individuals without prior cardiovascular disease: the SCORE2-HF risk model》，发表于《European Heart Journal》杂志，系统探讨了如何建立并验证一个专门针对无既往心血管疾病欧洲成年人的心力衰竭风险预测模型。文章回顾了现有风险评分的局限性，指出虽然 SCORE2 等模型能有效预测心血管事件，但未能涵盖非致死性心力衰竭这一重要终点，导致一级预防策略存在盲区。背景知识
心力衰竭（HF）已成为全球公共卫生的重大挑战，其发病率随人口老龄化显著上升。当前 心力衰竭 研究的痛点在于缺乏针对一级预防人群的特异性预测工具，现有模型多基于已患病人群或包含非临床常规检测指标（如心电图变量），难以在普通社区医疗中推广。此外，不同欧洲地区的心力衰竭发病率差异巨大，通用模型往往因缺乏区域重校准而导致风险估计偏差。本研究切入点在于利用大规模前瞻性队列数据，结合竞争风险分析，开发包含年龄、吸烟、血压、BMI、肾功能及糖尿病特征等常规指标的 SCORE2-HF 模型，旨在填补 心血管疾病 预防中针对 心力衰竭 风险评估的空白，为早期干预提供科学依据。
研究方法与核心实验
作者整合了来自 14 个国家的 25 个前瞻性队列数据，涵盖超过 61 万名无心血管疾病个体，其中记录了 2 万余例新发 心力衰竭 事件。研究采用了性别特异性的竞争风险调整模型（Fine and Gray 模型），纳入了年龄、吸烟状态、收缩压、抗高血压治疗、BMI、估算肾小球滤过率（eGFR）以及 2 型糖尿病特征（诊断年龄和糖化血红蛋白）等关键预测因子。为了适应不同欧洲风险区域，研究团队利用世界卫生组织统计数据及五国电子健康记录（覆盖超 3600 万人）对模型进行了重新校准，以反映当代 10 年和 30 年的发病率。
在外部验证阶段，研究使用了来自英国、挪威和爱沙尼亚的三个独立队列（超过 133 万参与者），评估模型的区分度和校准度。此外，研究还模拟了不同风险区域人群的风险分布，对比了 SCORE2-HF 与现有 SCORE2 系列模型在风险分层上的互补性。关键结论与观点
研究意义与展望
从科研视角分析，SCORE2-HF 的发布标志着 心血管疾病 预防策略向更精细化方向发展。对于 药物开发 而言，该模型有助于在临床试验中更精准地筛选高危人群，提高试验效率。在 临床监测 方面，它使医生能够识别那些传统 CVD 评分未覆盖但 心力衰竭 风险极高的患者，从而提前启动生活方式干预或药物治疗。此外，该模型的可更新性为未来 疾病建模 和流行病学监测提供了动态框架，能够随着人群风险特征的变化及时调整预测策略。
结语
SCORE2-HF 模型的建立与验证是 心力衰竭 一级预防领域的里程碑式进展。它成功解决了现有风险评分在预测非致死性 心力衰竭 方面的不足，并通过区域重校准机制，确保了在不同欧洲风险区域的应用准确性。从实验室到临床的转化视角来看，该模型不仅为公共卫生政策制定者提供了分配预防资源的科学依据，更为临床医生提供了一把精准的“筛子”，能够早期识别出那些看似健康但实则处于 心力衰竭 高危边缘的个体。通过整合常规临床指标，SCORE2-HF 降低了应用门槛，使得大规模人群筛查成为可能。未来，随着更多生物标志物和遗传数据的融入，该模型有望进一步细化风险分层，推动 心血管疾病 防控体系从“治疗已病”向“预防未病”的根本性转变，为改善全球 心力衰竭 患者的预后奠定坚实基础。
