CN111028948A - 一种基于相关风险因素的中风风险评估方法及系统 - Google Patents
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Abstract
一种基于相关风险因素的中风风险评估方法及系统，所述方法包括以下步骤1）采集被评估者的风险因素信息和遗传信息，所述风险因素信息的类型包括个人信息、疾病史信息、生理生化信息和生活习惯信息；每个类型的信息都包括多个信息项目，每个信息项目可包括一个或多标注，并为标注和/或信息项目设定对应的风险因素值（Value），2）以被评估者的风险因素信息和遗传信息的对应的各项风险因素值计算风险分数f。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于中风相关的风险因素提供中风全面风险评估的系统。
背景技术
中国每年中风的新发病例是200万。年龄标准化后的中风患病率是1114.8/100000，发病率是246.8/100000，死亡率是114.8/100000。《中国心血管病报告2018》指出，我国心血管病现患人数为2.9亿，其中中风1300万人，高血压2.45亿人。过去30年里，我国中风发病率急剧攀升，并呈现出低收入群体中快速增长、性别和地域差异明显以及年轻化趋势。据2016年综合标化患病率测算，我国40岁以上人群现患和曾患脑卒中人数为1242万。据此测算，全国每年死于中风的患者达196万。
中风的致死率和致残率较高，是世界第二、中国首位的死亡原因。我国中风发病率、患病率整体呈上升趋势，疾病负担不断加重。2015年中风的直接医疗消费达到500亿人民币。
与中风发生相关性最强的危险因素为高血压，其次是家族史、高脂血症、房颤、糖尿病、身体活动不足、吸烟以及肥胖等。如果对血脂异常和高血压进行有效管理，2016～2030年期间可以减少800万～3000万例中风，节省医疗费用9320亿美元。
70%的中风有可能通过改变生活方式来预防的。中风的不可调控风险因素包括年龄、性别、遗传倾向和种族，可控风险因素包括相关疾病史、生活习惯、心理因素、教育水平和血液检查指标。
中风相关疾病史包括高血压、心肌梗死、房颤、缺血性心脏病、肾病、糖尿病、肥胖和血脂异常等，其中高血压是中风的最重要风险因素；生活习惯的影响因素包括吸烟、饮酒和缺乏锻炼；心理因素如害怕、哭泣和抱怨；教育水平低；中风相关的血液指标有C-反应蛋白，血液同型半胱氨酸，总胆固醇和甘油三酯等。
目前评估中风风险的方法大体分为以下几种：量表评估，中风风险模型预测评估，血液、超声及血管影像学等检查辅助评估等。
常见量表有改良的弗明翰卒中量表、Essen量表等，风险模型有ChinaPAR（中国动脉粥样硬化性心血管病发病风险预测研究）卒中风险预测模型。
改良的弗明翰卒中量表，该量表用于预测未来10年卒中发病风险，适用于缺血性脑卒中一级预防风险评估。弗明翰风险评估表综合了年龄、血压、血脂、糖尿病、吸烟、心血管疾病、心房纤颤、左心室肥厚。
Essen量表是一个简便、易于临床操作的9分量表，综合了年龄、高血压、糖尿病、吸烟、心血管疾病、外周动脉疾病、既往缺血性脑卒中。评分增高，患者的卒中复发风险越高。
ChinaPAR（中国动脉粥样硬化性心血管病发病风险预测研究）卒中风险预测模型，为个体化预测卒中10年和终生发病风险提供了依据。China-PAR卒中发病风险预测模型更为适宜中国人群。除了纳入现有卒中风险预测所考虑的年龄、治疗和未治疗的收缩压、当前是否吸烟、是否患糖尿病、总胆固醇和高密度脂蛋白胆固醇水平等6个主要风险因素外，还纳入了能体现我国人群卒中风险特征的因素：男性和女性模型中均考虑了城镇化（是否为城市居民）和居住地（南/北方）因素。此外，男性模型纳入父母亲卒中病史；女性模型纳入了腰围，预测能力提升优于体质指数。
现有的量表和风险模型中，改良的弗明翰卒中量表适用于缺血性卒中一级预防风险评估，涉及的中风风险因素不够全面，Essen量表适用于临床应用评估缺血性卒中患者长期复发风险，其预测作用有限。China-PAR卒中发病风险预测模型虽然相较前两者更加准确，但是缺少中风遗传因素、教育水平、心理因素、饮酒频次、血液同型半胱氨酸、C反应蛋白等因素。基于这样的背景下，提供一种新的中风风险评估模型，能将遗传因素纳入风险评估模型，可精准预测20岁以上人群的中风发病风险，并可推广应用于常见慢性病人群的健康管理，实时评估干预手段的有效性成为现有技术中亟待解决的问题。
发明内容
为解决前述技术问题，本发明采用了以下技术方案：
一种基于相关风险因素的中风风险评估方法，其特征是包括以下步骤：
1）采集被评估者的风险因素信息和遗传信息，所述风险因素信息的类型包括个人信息、疾病史信息、生理生化信息和生活习惯信息；每个类型的信息都包括多个信息项目，每个信息项目可包括一个或多标注，并为标注和/或信息项目设定对应的风险因素值（Value），所述风险因素信息类型、与项目、标注和风险值的对应关系如下表1
所述遗传信息包括对亚甲基四氢叶酸还原酶（MTHFR）基因的SNP位点rs1801131和rs1801133的基因型检测结果，并为不同的的基因型设定不同的风险因素值，基因型与风险因素值的对应关系如下表2
2）以被评估者的风险因素信息和遗传信息的对应的各项风险因素值计算风险分数𝑓，风险分数𝑓与中风风险等级对应关系如下表：
所述风险分数𝑓的算法如下
其中：（1）a为年龄；（2）𝑉𝑔𝑒𝑛d𝑒𝑟为个体性别值，即表1中匹配性别的获取的风险因素值；
（3）𝑉𝑔𝑒𝑛𝑒为个体遗传信息值，即从表2中匹配基因型获取的风险因素值；
（4）𝑥𝑖为个体疾病史值，从表1中获取匹配疾病史信息获取的风险因素值之和；
（5）𝑦𝑖为个体生理生化值，从表1中获取匹配生理生化信息获取的风险因素值之和；
（6）𝑧𝑖为个体生活习惯值，从表1中获取匹配生活习惯信息获取的风险因素值之和；
（7）𝐸𝑖为个体学历值，从表1中获取匹配个人信息中学历和BMI项目获取的风险因素值之和。
一种基于相关风险因素的中风风险评估系统，其特征是所述系统包括输入模块、算法模块和输入模块；
所述输入模块用于输入采集到的被评估者的风险因素信息和遗传信息，所述风险因素信息的类型包括个人信息、疾病史信息、生理生化信息和生活习惯信息；每个类型的信息都包括多个信息项目，每个信息项目可包括一个或多标注，并为标注和/或信息项目设定对应的风险因素值（Value），所述风险因素信息类型、与项目、标注和风险值的对应关系如下表1
所述遗传信息包括对亚甲基四氢叶酸还原酶（MTHFR）基因的SNP位点rs1801131和rs1801133的基因型检测结果，并为不同的的基因型设定不同的风险因素值，基因型与风险因素值的对应关系如下表2
所述算法模块用于将输入模块输入的不同风险因素值计算风险分数𝑓，所述风险分数𝑓的算法如下
其中：（1）a为年龄；（2）𝑉𝑔𝑒𝑛d𝑒𝑟为个体性别值，即表1中匹配性别的获取的风险因素值；
（3）𝑉𝑔𝑒𝑛𝑒为个体遗传信息值，即从表2中匹配基因型获取的风险因素值；
（4）𝑥𝑖为个体疾病史值，从表1中获取匹配疾病史信息获取的风险因素值之和；
（5）𝑦𝑖为个体生理生化值，从表1中获取匹配生理生化信息获取的风险因素值之和；
（6）𝑧𝑖为个体生活习惯值，从表1中获取匹配生活习惯信息获取的风险因素值之和；
（7）𝐸𝑖为个体学历值，从表1中获取匹配个人信息中学历和BMI项目获取的风险因素值之和；
所述输出模块用于根据不同的风险分数f划分相应的中风风险等级，所述风险分数𝑓与中风风险等级对应关系如下表：
输出模块将得到中风风险等级作为结果输出。
通过本发明提供的风险评估方法及系统，可以借助与中风相关的大范围的人口统计、生理生化、疾病史、遗传、生活习惯等风险因素来进行评估，从而揭示个体罹患中风的全面风险。
本发明相对现有技术的优点在于，通过调节选定的风险因素，不仅包括传统的人口统计、生理生化、疾病史和生活习惯，还将遗传信息（基因）数据纳入评估系统，将模块逻辑应用到模型变化的个体全面评估，以便对个体进行针对性的中风预防，进而调节那些可显著降低全面风险的风险因素，同时对个体进行风险等级划分，给予个体最大的可能的风险提示。
附图说明
图1是本发明提供一种基于相关风险因素的中风风险评估系统的系统架构图。
具体实施方式
一种基于相关风险因素的中风风险评估系统，所述系统包括输入模块、算法模块和输入模块，所述系统架构如图1所示；
所述输入模块用于输入采集到的被评估者的风险因素信息和遗传信息，所述风险因素信息的类型包括个人信息、疾病史信息、生理生化信息和生活习惯信息；每个类型的信息都包括多个信息项目，每个信息项目可包括一个或多标注，并为标注和/或信息项目设定对应的风险因素值（Value），所述风险因素信息类型、与项目、标注和风险值的对应关系如下表1
所述遗传信息包括对亚甲基四氢叶酸还原酶（MTHFR）基因的SNP位点rs1801131和rs1801133的基因型检测结果，并为不同的的基因型设定不同的风险因素值，基因型与风险因素值的对应关系如下表2
所述算法模块用于将输入模块输入的不同风险因素值计算风险分数f，所述风险分数f的算法如下
即
其中：（1）a为年龄；（2）𝑉𝑔𝑒𝑛d𝑒𝑟为个体性别值，即表1中匹配性别的获取的风险因素值；
（3）𝑉𝑔𝑒𝑛𝑒为个体遗传信息值，即从表2中匹配基因型获取的风险因素值；
（4）𝑥𝑖为个体疾病史值，从表1中获取匹配疾病史信息获取的风险因素值之和；
（5）𝑦𝑖为个体生理生化值，从表1中获取匹配生理生化信息获取的风险因素值之和；
（6）𝑧𝑖为个体生活习惯值，从表1中获取匹配生活习惯信息获取的风险因素值之和；
（7）Ei为个体学历值，从表1中获取匹配个人信息中学历和BMI项目获取的风险因素值之和；
（8）ψ为年龄患病系数，跟值直接个体的年龄相关；（9）ω为当前患病风险，跟个体的性别、遗传信息、疾病史、生理生化指标、生活习惯相关。
所述输出模块用于根据不同的风险分数f划分相应的中风风险等级，所述风险分数𝑓与中风风险等级对应关系如下表：
输出模块将得到风险分数f值和中风风险等级作为结果输出。
实施例1
以年龄在55周岁至75周岁的老人100人作为被评估者，其中50人为中风病人，50人为体征健康的正常人，被评估者的风险因素信息和遗传信息输入所述的一种基于相关风险因素的中风风险评估系统，得到的相应的风险分数f值作为评估结果。得到数据用SPSS处理，以均数±标准差方式记录，并对数据进行卡方检验，分组与实验结果如下表：
Claims (2)
1.一种基于相关风险因素的中风风险评估方法，其特征是包括以下步骤：
1）采集被评估者的风险因素信息和遗传信息，所述风险因素信息的类型包括个人信息、疾病史信息、生理生化信息和生活习惯信息；每个类型的信息都包括多个信息项目，每个信息项目可包括一个或多标注，并为标注和/或信息项目设定对应的风险因素值（Value），所述风险因素信息类型、与项目、标注和风险值的对应关系如下表1
所述遗传信息包括对亚甲基四氢叶酸还原酶（MTHFR）基因的SNP位点rs1801131和rs1801133的基因型检测结果，并为不同的的基因型设定不同的风险因素值，基因型与风险因素值的对应关系如下表2
2）以被评估者的风险因素信息和遗传信息的对应的各项风险因素值计算风险分数𝑓，风险分数𝑓与中风风险等级对应关系如下表：
所述风险分数𝑓的算法如下：
其中：（1）𝛼为年龄；（2）𝑉𝑔𝑒𝑛d𝑒𝑟为个体性别值，即表1中匹配性别的获取的风险因素值；
（3）𝑉𝑔𝑒𝑛𝑒为个体遗传信息值，即从表2中匹配基因型获取的风险因素值；
（4）𝑥𝑖为个体疾病史值，从表1中获取匹配疾病史信息获取的风险因素值之和；
（5）𝑦𝑖为个体生理生化值，从表1中获取匹配生理生化信息获取的风险因素值之和；
（6）𝑧𝑖为个体生活习惯值，从表1中获取匹配生活习惯信息获取的风险因素值之和；
（7）𝐸𝑖为个体学历值，从表1中获取匹配个人信息中学历和BMI项目获取的风险因素值之和。
2.一种基于相关风险因素的中风风险评估系统，其特征是所述系统包括输入模块、算法模块和输入模块；
所述输入模块用于输入采集到的被评估者的风险因素信息和遗传信息，所述风险因素信息的类型包括个人信息、疾病史信息、生理生化信息和生活习惯信息；每个类型的信息都包括多个信息项目，每个信息项目可包括一个或多标注，并为标注和/或信息项目设定对应的风险因素值（Value），所述风险因素信息类型、与项目、标注和风险值的对应关系如下表1
所述遗传信息包括对亚甲基四氢叶酸还原酶（MTHFR）基因的SNP位点rs1801131和rs1801133的基因型检测结果，并为不同的的基因型设定不同的风险因素值，基因型与风险因素值的对应关系如下表2
所述算法模块用于将输入模块输入的不同风险因素值计算风险分数f，所述风险分数𝑓的算法如下
其中：（1）𝛼为年龄；（2）𝑉𝑔𝑒𝑛d𝑒𝑟为个体性别值，即表1中匹配性别的获取的风险因素值；
（3）𝑉𝑔𝑒𝑛𝑒为个体遗传信息值，即从表2中匹配基因型获取的风险因素值；
（4）𝑥𝑖为个体疾病史值，从表1中获取匹配疾病史信息获取的风险因素值之和；
（5）𝑦𝑖为个体生理生化值，从表1中获取匹配生理生化信息获取的风险因素值之和；
（6）𝑧𝑖为个体生活习惯值，从表1中获取匹配生活习惯信息获取的风险因素值之和；
（7）𝐸𝑖为个体学历值，从表1中获取匹配个人信息中学历和BMI项目获取的风险因素值之和；
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输出模块将得到中风风险等级作为结果输出。
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