研究人员在曼彻斯特大学进行的一项新研究表明，目前医生用来预测患者心血管疾病风险的统计模型可能会产生误导性结果。这项研究发表在开放获取期刊《科学报告》上。“临床医生经常使用风险评分来预测患者未来患病的可能性。例如，QRISK3就是目前英国医生使用的模型，根据预测的心血管疾病风险决定是否开始使用他汀类药物治疗。国家卫生与护理卓越研究所推荐的风险阈值是10%。”研究主管人Tjeerd Van Staa教授表示。
QRISK3模型基于患者电子健康记录的例行数据。使用这些数据以及有关患者的信息，例如他们的体重指数、血压和居住地点，QRISK计算出未来10年内患心血管疾病的风险。研究的主要发现是QRISK未能完全捕捉患者和医疗实践之间的变异性，导致在预测个体心血管疾病风险时存在不确定性。研究人员使用来自392个实践、360万患者的匿名数据从临床实践研究数据链接中（CPRD）来调查此计算的准确性。
此外，虽然QRISK计算使用了诸如血压或家族病史等个体患者数据，但在个体水平上未能捕捉足够的信息。因此，诸如遗传或详细的个人生活方式等因素目前并未被该模型考虑。根据该研究中的Van Staa教授和其他研究人员的解释，所有这些遗漏的数据“可能意味着一个患者的风险比QRISK3预测的要低（可能不需要他汀类药物），或者风险可能比预测的更高（不适合用他汀类药物治疗）”。研究人员谨慎指出，这并不意味着QRISK模型本身存在问题，但其在个体水平上的应用存在问题。文章指出，“基于例行健康数据的风险预测模型对于人群来说表现良好，但对于个人来说存在很大不确定性。临床医生和患者需要了解这种不确定性。”
