Framingham卒中风险积分规则适用性调整与国人卒中风险评估工具建立

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81573248
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H3010.非传染病流行病学
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Risk assessment is an important means of early identification of high risk population of stroke. At present, foreign stroke risk assessment methods were not suitable for Chinese people to stroke risk assessment due to adjustment. China was lack of generally accepted, widely used assessment tool. Our research group had set up stable cohort study in previous research, established the rule of cerebral hemodynamic integral score, estimated the warning efficacy of using modifyed Framingham stroke score rule to predict chinese stroke risk, studied the warning too of stroke. In this study, on the basis of previous studies, we will use cohort study design to adjust tha applicability of Framingham stroke risk score rule and established a national stroke risk score rule, to set up a comprehensive 10 years stroke prediction model and its simple risk scoring rules by combination of stroke risk factors and cerebral hemodynamics parameters. We will also estiamte the role of traditional risk factors of stroke and cerebral vascular hemodynamic as a stroke predict factor. Finaly, we will apply the models and the scores to an independent population cohort to test the predictive efficacy. The study will provide suitable means and simple tool for assessment of stroke risk in national population.
风险评估是提前识别脑卒中高危人群的重要手段。目前国外的卒中风险评估手段由于未进行适用性调整,不适宜国人进行卒中风险评估。国内缺乏能够被普遍认可、广泛应用的卒中风险评估工具。本课题在组在前期研究中建立了稳定的队列人群研究基础,建立了脑血流动力学积分规则,初步评估了Framingham卒中风险积分规则对国人卒中风险预测的效能,并在卒中预警工具研究中进行了前期的探索。本研究拟在前期研究的基础上,以队列研究的方法,对Framingham卒中风险积分规则进行适用性调整,建立适用于国人的卒中风险积分规则;建立传统危险因素与脑血流动力学指标综合的10年卒中预测模型和简易风险积分规则;确定危险因素与脑血流动力学预测因子在卒中发病中的作用地位。并以独立的队列人群样本进行回代验证,评价其应用于卒中预警的效能。研究工作将为国人卒中风险评估提供适宜的工具。

结项摘要

风险评估是提前识别脑卒中高危人群的重要手段,对于指导治疗性干预具有重要意义。Framingham卒中风险积分规则(FSP)是AHA和ASA在卒中一级预防指南中推荐应用的风险评估工具,但有可能高估国人的脑卒中发病风险,国内目前缺乏公认的脑卒中风险评估工具,在卒中一级预防指南中没有明确可推荐的风险评估工具。本项目在前期前瞻性队列研究的基础上,对Framingham卒中风险积分规则评估国人卒中发病风险的效能进行了评价,对其进行适用性调整,建立适用于国人卒中风险评估的风险积分规则。与此同时,结合脑血流动力学检测指标,建立危险因素与脑血流动力学综合的卒中风险积分规则,确定常见危险因素及脑血流动力学预测因子在卒中发病中的作用地位。并以独立的队列人群样本进行回代验证,评价其应用于卒中预警的效能。研究结果显示,FSP风险积分明显高估男性卒中发病风险,若直接应用FSP评估规则评估国人的脑卒中风险,其预警男女卒中风险的敏感度仅为59.6%和40.7%。FSP积分预警男女卒中的ROC曲线下面积(AUC)为0.733和0.768,适用性调整后为0.736和0.769,最佳截断点应由10分调整为男性9分,女性6分,调整后男女预警卒中的敏感度上升为0.778和0.780。危险因素和脑血流动力学因素综合积分规则预警男女卒中的AUC为0.786和0.800。独立样本的回代验证结果显示,适用性调整后SFP积分预警男女卒中的AUC分别为0.764和0.728,危险因素和脑血流动力学因素综合积分预警男女卒中的AUC为0.775和0.746。上述结果为FSP评估国人脑卒中发病风险提供了客观的数据,为其应用于国人脑卒中发病风险的评估提供了可应用的手段,并结合脑血流动力学指标建立了预测效能更高的综合积分规则。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
脑血管健康管理与脑卒中早期预防专家共识
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    张华健康管理学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄久仪;王文志
  • 通讯作者:
    王文志
房颤患者的脑血管功能变化特征及脑卒中风险分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中国慢性病预防与控制
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭吉平;曹奕丰;杨永举;王艳;黄久仪
  • 通讯作者:
    黄久仪
左心室肥厚与脑血流动力学变化及脑卒中发病风险的关系
  • DOI:
    10.3969/j.issn.1009-0126.2017.12.017
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    中华老年心脑血管病杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王艳;黄久仪;陈庆华;陈海英;周瑛;曹奕丰;郭吉平;杨永举;俞学海
  • 通讯作者:
    俞学海

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其他文献

缺血性卒中的一级预防
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
    黄久仪
  • 通讯作者:
    黄久仪
上海市某社区≥40岁人群超重与肥胖及其脑卒中危险因素暴露水平的分析
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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加强首发卒中高危人群的识别与预防
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国脑血管病杂志
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  • 作者:
    黄久仪
  • 通讯作者:
    黄久仪

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国人脑卒中预测模型的建立及简易风险评估工具的开发研究
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  • 项目类别:
    面上项目

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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