近日，北京大学首钢医院王宏宇教授团队在《中国心血管杂志》发表最新研究证实，基于颈动脉内膜中层厚度（CIMT）和臂踝动脉脉搏波传导速度（baPWV）构建的模型，可有效预测社区中老年人群主要不良心脑血管事件风险，为基层心脑血管病早期筛查提供实用工具。
该研究纳入1575名40岁及以上无心脑血管病史居民，分为训练集与验证集，平均随访34个月。结果显示，随访期内共发生87例心脑血管不良事件，累积发病率5.5%。其中，男性、糖尿病、颈动脉内膜中层厚度增厚、臂踝动脉脉搏波传导速度升高是新发不良心脑血管事件的独立预测因子。
团队基于上述指标构建了预测模型，结果显示，颈动脉内膜中层厚度反映动脉结构病变，臂踝动脉脉搏波传导速度评估血管功能，二者联合能更全面评估血管健康状态。研究提示，该模型阳性预测值超95%，适合社区高危人群初筛，可在传统危险因素基础上提升风险分层精准度，助力基层开展心脑血管疾病一级预防。
团队基于上述指标构建了预测模型，结果显示，颈动脉内膜中层厚度反映动脉结构病变，臂踝动脉脉搏波传导速度评估血管功能，二者联合能更全面评估血管健康状态。研究提示，该模型阳性预测值超95%，适合社区高危人群初筛，可在传统危险因素基础上提升风险分层精准度，助力基层开展心脑血管疾病一级预防。
