【摘 要】
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背景:主动脉瓣膜钙化（Aortic valve calcification,AVC）疾病包括最初主动脉瓣膜小叶细胞生物学的纤维钙化病变,到晚期瓣膜小叶钙化导致左心室流出道梗阻伴随心衰症状的一系列疾病过程。随着全球老龄化的加剧,主动脉瓣膜钙化疾病是目前最常见的心脏瓣膜病。AVC疾病主要依靠超声心动图影像学诊断。尽管目前已有大量针对AVC疾病病因学的研究调查其患病危险因素,为AVC疾病的预防提供参考依
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背景:主动脉瓣膜钙化（Aortic valve calcification,AVC）疾病包括最初主动脉瓣膜小叶细胞生物学的纤维钙化病变,到晚期瓣膜小叶钙化导致左心室流出道梗阻伴随心衰症状的一系列疾病过程。随着全球老龄化的加剧,主动脉瓣膜钙化疾病是目前最常见的心脏瓣膜病。AVC疾病主要依靠超声心动图影像学诊断。尽管目前已有大量针对AVC疾病病因学的研究调查其患病危险因素,为AVC疾病的预防提供参考依据,但大部分的研究均侧重于“单个病因学”研究探讨或采用“医院病例-对照设计”的研究方式,关于AVC疾病的流行病学研究调查,目前依然非常有限。目的:本研究旨在调查AVC疾病在中国社区人群中的患病率及其危险因素,展开综合全面危险因素调查的同时,建立AVC风险预测模型来评估个体化的AVC疾病患病风险,为AVC疾病的亚临床（预防）及临床工作提供参考依据。方法:本研究为精准研究（the PRECISE study）的一项横断面研究。精准研究为一项以XX市社区成人居民（＞50岁）为目标人群,以心脑血管疾病为研究目的的大型队列研究（随访期预计为4年）（NCT03178448）。我们收集研究人群的人口统计学资料、临床一般资料和实验室检查资料以及心脏超声影像学资料。将研究对象分为AVC组与非AVC组,对两组间的基线资料进行统计分析。采用单因素logistic回归模型和多因素logistic回归模型确定危险因素,根据AVC的危险因素建立风险预测模型,通过工作受试者曲线（ROC曲线）分析评估预测模型的区分度,用校正曲线对预测模型的预测值与实际值进行评估。结果:本研究共入选了3067名参与者（1427名男性和1640名女性）被纳入本研究。270人被确认为AVC,AVC总患病率为8.8%（270/3067）。在年龄小于60岁,60岁-70岁,以及70岁以上的人群中的患病率分别为4.1%（59/1423）,10.3%（131/1278）,21.9%（80/366）。AVC和No-AVC的平均年龄分别为65.7±6.8岁、60.8±6.5岁（P＜0.001）。多因素logistic回归分析确认年龄（OR:1.099;95%CI:1.076-1.123,P＜0.001）,脉压差（OR:1.020;95%CI:1.009-1.031,P＜0.001）,尿酸（OR:1.003;95%CI:1.001-1.004,P＜0.001）,糖化血红蛋白（OR:1.152;95%CI:1.028-1.292,P=0.015）,脂蛋白（a）（OR:1.002;95%CI:1.001-1.002,P＜0.001）,低水平的HDL-C（OR:0.539;95%CI:0.349-0.831,P=0.005）为AVC的独立危险因素。纳入上述独立危险因素建立预测模型,其ROC曲线下面积为0.743（95%Cl:0.711-0.775）,说明我们的AVC患者风险预测模型具有良好的分辨力。在校正曲线,预测模型的预测曲线与实际曲线基本吻合,说明我们的预测模型具有良好的预测能力。结论:AVC疾病在中国社区人群中比较普遍。我们的研究发现年龄、脉压差、糖化血红蛋白、低水平HDL-C、脂蛋白（a）和尿酸是AVC的危险因素。这一研究结果对AVC的预防工作具有重要的价值。
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