伦敦大学学院（University College London，UCL）研究人员领导的一项研究发现，除了医疗措施外，向人们询问一些简单的社会状况问题，可以更准确地了解未来可能患心脏病的人群。这项近日发表在《欧洲心脏杂志》（European Heart Journal，EHJ）上的研究首次表明，学历、就业、婚姻状况、心理健康、BMI和体育活动等因素可能是确定谁最容易患心脏病的关键因素。研究发现，这些因素会改变多达十分之一的患者的治疗决定，即是否使用他汀类预防药物。
心血管疾病（CVD）风险预测模型在西欧国家使用，但在CVD发病率可能高出2~4倍的东欧国家较少使用。研究人员重新校准了三个东欧国家的SCORE预测模型，并评估了在模型中加入7个行为和心理社会风险因素的影响。利用来自俄罗斯、波兰和捷克共和国的14,598名受试者的前瞻性HAPIEE队列研究数据（衍生队列，平均随访7.2年，338例致命CVD病例）和4632名受试者的爱沙尼亚生物银行数据（验证队列，中位随访8.3年，91例致命CVD病例）开发并验证了模型。
第一个模型（重新校准的SCORE）使用了与SCORE模型中相同的风险因素。第二个模型（HAPIEE SCORE）增加了教育、就业、婚姻状况、抑郁、体重指数、缺乏体育锻炼和使用抗高血压药物。修正后的SCORE模型（0.82和0.85）和HAPIEE SCORE（0.84和0.87）模型提高了原始SCORE模型（推导组和验证队列中的C统计量分别为0.78和0.83）的分辨力。
在将风险分为具有临床意义的5%阈值后，当将最终的HAPIEE SCORE模型与原始SCORE模型进行比较时，衍生队列的净重分类改善为0.07[95%CI 0.02-0.11]，验证队列中的净重分类改善为0.14（95%CI 0.04-0.25）。
研究作者表示，如果新模式在东欧国家实施，它将有助于确定有资格服用他汀类药物的500万人。此外，与使用旧的SCORE模型相比，新模型将为50万人提供不同且更准确的关于开始服用他汀类药物的建议。如果类似的技术可以在英国复制，这将对应于每五年NHS健康检查周期为20,000人提供的他汀类药物建议。
这项研究表明，在风险预测方面，对行为和心理社会因素的简单问卷测量可能与已建立的生物医学风险因素（如血压和胆固醇）一样具有信息量。这意味着，在英国，关于这类话题的谈话可能会成为每年100万次常规体检的一部分。其次，这一发现可能会让一些人完全不用出门就能在网上进行复杂的健康检查，考虑到COVID-19持续存在的风险，这是非常及时的。
研究小组分析了来自欧洲不同地区的20,000名受试者的数据，这些受试者参与了十多年前开始的队列研究。十年后的今天，研究人员事后才知道谁得了心脏病，谁没有。他们回到十年前的原始数据表，看看哪个风险预测模型更准确：要么是传统的SCORE模型，要么是研究人员创建的新的HAPIEE-SCORE模型。HAPIEE-SCORE模型在所有计数中表现更好。
这些发现为临床医生和公共卫生专家提供了新的经过验证的风险预测算法，进一步强化了心理社会因素与现实生活相关的论点。
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