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风险ScoresCVD：心血管风险得分计算器
描述一种计算大数据框架中心血管风险得分的工具。心脏风险评分是用于评估个人基于各种危险因素（例如年龄，性别，血压，choles-- terol-terol水平和吸烟）开发心脏疾病的可能性的统计工具。在这里，我们将最常用的六个最常用的人汇集在一起。使用“ RiskScoresCVD”，您可以在几秒钟内计算出大量数据集中的所有风险分数。pce（ASCVD）在Goff等人（2013）中撰写。在Mark DG等人（2016）中撰写。grace de-de-de-de-by in fox ka等人（2006）。心脏是Mahler SA等人（2017）。Score2/Op-De-De-De-De-De-crib in Score2工作组和ESC心血管风险合作（2021）。timi de-在Antman EM等人（2000）中。Score2-Diabetes在Score2-Diabetes工作组和ESC心血管风险合作（2023）中进行了分解。score2/op，带有CKD附加组件（2022）中所述的CKD附加组件。
影响系统性冠状动脉风险估计的因素2（...
摘要背景：本研究旨在确定与显然40-69岁的健康个体中致命和非致命心血管疾病（CVD）事件的10年风险有关的因素。方法：根据Score2中的CVD风险，将148例未建立CVD的患者分为低风险（70名患者）和高风险（78名患者）组。结果：高风险患者出现较高的左心房体积指数（LAVI）（p = 0.003），左心室质量指数（LVMI）（p <0.001），以及早期舒张期传播流量与早期舒张期二刺激性末端运动峰值的峰值峰值的比率（p <0.00，e/e/e'）（e/e/e'），但是（vo 2 at）（p = 0.02）和最大氧气吸收（vo 2max）（p = 0.008），与它们的对应物相比。高危患者的高敏感性心脏肌钙蛋白T（HS-CTNT）（p <0.001）和脑纳替肽（NT-ProBOBNP）（p <0.001）的N末端促hor激素值较高（p <0.001）和肾小球过滤率（GFR）（GFR）（P <0.001）。在多个逻辑回归模型中，E/E'> 6.75 cm/s（OR 3.9，95％CI：1.5-10.3; p = 0.004）和HS-CTNT> 4.8 pg/ml（OR 6.02，95％CI：2.3-15.8; P <0.001）独立于高和极高的CVD风险。SCORE2 (%) correlated positively with metabolic age (R Spearman = 0.79; p < 0.001), hs-cTnT (R = 0.6; p < 0.001), and NT-proBNP (R = 0.5; p < 0.001) and negatively with GFR (R = –0.5; p < 0.001) and VO 2max (mL/min/kg) (R = –0.3; p < 0.001）。结论：E/E'和较高的HS-CTNT水平升高独立地预测得分2中的风险很高且非常高的风险。关键字：Score2，CVD风险，冠状动脉疾病，动脉粥样硬化，螺旋凝结法增加的10年心血管疾病风险与较高的代谢年龄，较高的NT-ProBNP和HS-CTNT以及GFR的较低水平相关。
心血管疾病风险预测的算法公平
摘要预后风险预测模型的主要目的是确定有疾病风险的人，以实现早期干预。当前的预后心血管风险预测模型，例如系统的冠状动脉风险评估（Score2）和Score2老人（Score2-OP）模型，这些模型代表了评估临床上使用的金标准，用于评估患者对欧盟重大心血管事件（EU）的风险，通常忽略了社会经济确定性和资源的认可和资源，这些都忽略了社会经济确定性和资源的范围。本文的中心建议是在风险预测模型中明确包含心血管疾病的个体社会经济决定因素。是否可以通过实验研究，潜在的临床实施和公共卫生分析来解决预后风险预测模型是否可以促进健康公平的问题。本文在心血管疾病预测中引入了四个独特的公平概念，并在心脏代谢健康中缩小现有差异的潜力。
心血管疾病的新风险评分有改善的性能
心血管疾病（CVD）每年在全球造成1,790万人死亡。国际准则建议使用CVD风险预测工具来确定哪些人处于高风险状态，并应接受降低风险的外观。因此，公共卫生政策的有效性依赖于确定人口中所有重要风险群体的风险预测工具，并在全部人口特征（例如年龄，种族，性别和医疗状况）中进行了验证的风险估计。先前的研究强调了与CVD风险增加相关的一些条件，这些条件尚未包含在三个最广泛使用的CVD风险预测分数中：ASCVD 1，QRisk3（参考文献2）和Score2（参考文献。3，4）。这些疾病包括慢性阻塞性肺部疾病（COPD），学习障碍，唐氏综合症，癌症和女性生殖健康状况。如果这些条件与CVD风险增加独立相关，那么当前的CVD风险评分将低估受影响人员的CVD风险。我们试图得出一个新的基于人群的CVD风险评分，以包括这些因素，并与其他三个CVD风险评分相比进行验证。
已发布版本的引用（APA）：Sopic, M., Vilne, B., Gerdts, E., Trindade, F., Uchida, S., Khatib, S., Wettinger, S. B., Devaux, Y., & Magni, P
需要采用多组学方法来改善 ASCVD 管理 ASCVD（见词汇表）仍然是一项持续的全球健康挑战，是导致过早死亡和生活质量下降的重要原因。它源于可改变的（例如生活方式、吸烟、饮酒、未控制的高血压、高胆固醇血症、肥胖和 2 型糖尿病）和不可改变的（即遗传背景、年龄和性别）风险因素的复杂相互作用 [1]。当前管理 ASCVD 的模式很大程度上依赖于临床风险算法，例如欧洲的系统冠状动脉风险评估 2 (SCORE2) 系统 [2]。然而，风险评分主要依赖于有限的一组传统风险因素，可能会忽略代表性不足的亚群 [3-5]（框 1）。这种背景凸显了对 ASCVD 管理更全面、更整体的方法的必要性。为实现这一目标，需要开展多模式研究，首先阐明 ASCVD 之外的复杂病理机制，进而发现新的生物标志物和治疗靶点，以个性化方式改善 ASCVD 管理。通过结合从基因型到表型的数据以及涵盖整个组学学科范围的无数分子中间体，我们可以更深入地了解动脉粥样硬化的复杂性并减轻其社会负担。不同组学，包括基因组学 [ 6 ， 7 ]、表观遗传学 [ 8 ]、转录组学 [ 9 ]、蛋白质组学 [ 10 ] 和代谢组学 [ 11 – 13 ]，有助于全面了解动脉粥样硬化的各个分子和病理生理方面，这对临床应用至关重要。