算法来计算低密度脂蛋白或“坏”胆固醇优于其他方程,研究显示

在一个新的大,综合分析,看着数据来自500万多个病人,马丁/霍普金斯方法由约翰·霍普金斯大学的研究人员计算低密度脂蛋白(LDL) cholesterol-so-called坏cholesterol-produces准确率高于近20多个其他可用方程。

研究结果发表在6月19日全球的心显示,总体而言,马丁/霍普金斯算法正确分类89.6%的患者的低密度脂蛋白胆固醇值,其次是桑普森方法(这是由美国国立卫生研究院)提出,正确分类的86.3%。之前的黄金标准测试的低密度脂蛋白胆固醇水平,Friedewald方法,正确分类83.2%的病人。马丁/霍普金斯算法的一个更大的优势等特征患者被认为比其他方法低胆固醇和高甘油三酸酯水平。

在这项研究中,研究人员在2015年10月到2019年6月的数据,使用非常大的数据库Lipids-a队列5051467成人和组成儿科患者。平均年龄56岁,53.3%是女性。23日确认的低密度脂蛋白胆固醇方程分析,研究人员发现,马丁/霍普金斯方程后,那些最准确的发现桑普森,陈(84.4%)、Puavilai(84.1%)、德龙(83.3%)和Friedewald。另17比Friedewald方程不太准确,精度低至35.1%。

评估的低密度脂蛋白胆固醇是重要的对于理解中风和心脏病的风险,这是全球死亡的第一原因。高水平的低密度脂蛋白胆固醇与建设有关的斑块在动脉狭窄的血管和限制血液流向心脏和大脑,从而导致心脏病和中风。通过监测的低密度脂蛋白胆固醇水平,临床医生可以识别患者更高的风险,采取措施,管理和降低风险,如建议改变生活方式或处方药物他汀类药物和一组增加的nonstatin药物。

“最大的担忧是,低估的低密度脂蛋白胆固醇可能导致拒绝治疗,对病人是有益的,”赛斯·马丁说,医学博士,M.H.S.高级研究作者医学教授约翰·霍普金斯大学医学院的和先进的脂质障碍项目主任市政债券同样中心预防心血管疾病。

马丁和他的同事在2013年创建了马丁/霍普金斯方法。它已经被推荐的美国心脏病学会和美国心脏协会,和它使用几个诊断实验室在美国和世界各地。马丁/霍普金斯发达之前,Friedewald方程是最常用的方法来测量低密度脂蛋白胆固醇。然而,马丁说,方法和其他人低估后低密度脂蛋白胆固醇和心血管疾病危险的人来说,最重要的准确性:那些高危。

“低估的低密度脂蛋白胆固醇错误地让患者放心,他们的低密度脂蛋白胆固醇水平很好但实际上不是这样,”马丁说。“这是高于实验室报告和认股权证临床行动。”

研究还揭示了马丁/霍普金斯算法是最准确的跨多个病人组根据年龄,性别,甘油三酸酯(血液中的脂肪)水平和禁食状态,以及患者动脉粥样硬化性心血管疾病、糖尿病、高血压、炎症、甲状腺功能障碍和肾脏疾病。

“大多数Friedewald方程提出替代方案恶化的低密度脂蛋白胆固醇的准确性,以及他们在临床护理中使用可以引入意想不到的差距,”马丁说。“我们希望实验室仍使用Friedewald方法看看我们的发现和看到它的进步到一个低密度脂蛋白胆固醇计算,更好的服务病人指导,防止脂质治疗心脏病和中风。”

约翰霍普金斯医学使得马丁/霍普金斯方法公开可用的,和任何实验室可以免费使用它。可以访问它LDLcalculator.com。