日本の健診データを用いた高血圧発症リスク予測スコアの開発

Development of a risk prediction score for hypertension incidence using Japanese health checkup data.

抄録

高血圧は心血管疾患のリスクファクターである。我々は、健診データを用いて、将来の高血圧を予測するための簡単なスコアリング法を開発した。30-69歳でベースライン高血圧がなく、毎年健康診断を受けた41,902人（平均年齢52.3±10.2歳、男性47.7%）を対象とした。彼らは、派生コホート（n=27,935）と検証コホート（n=13,967）に2：1の割合でランダムに割り当てられた。派生コホートでは、多変量ロジスティック回帰分析を行い、5年高血圧と有意に関連する各因子にスコアを割り当てた。曲線の下の面積（AUC）分析によりスコアの予測能力を評価し、検証コホートに適用してその妥当性を評価した。採血を必要とする項目を含むスコアは、0から14の範囲で、7つの指標（年齢、肥満度、血圧、現在の喫煙、高血圧の家族歴、糖尿病、高尿酸血症）を含んでいました。採血を必要としないスコアは0～12点で、5つの指標（糖尿病と高尿酸血症を除く上記の指標）が含まれる。採血を必要とする項目を含まないスコアの方が良好であり、採血による診断能力の向上は見られなかった。採血を必要とする項目を含まないスコアのAUCは0.76であり、6点以上で感度は0.82、特異度は0.60であった。高血圧の発症率は、スコアが0点から10点以上になるにつれて、徐々にかつ恒常的に増加した（0.9点から49.6点まで）。検証コホートでの解析でも、同様の結果が得られた。我々は、一般的な日本人集団における高血圧の5年発症率を予測するための、シンプルで有用な臨床予測モデルを開発した。このモデルは、適度に高い予測能力と再現性を有していた。

Hypertension is a risk factor for cardiovascular disease. We developed a simple scoring method for predicting future hypertension using health checkup data. A total of 41,902 participants aged 30-69 years without baseline hypertension who underwent annual health checkups (mean age, 52.3 ± 10.2 years; male, 47.7%) were included. They were randomly assigned to derivation (n = 27,935) and validation cohorts (n = 13,967) at a ratio of 2:1. In the derivation cohort, we performed multivariable logistic regression analysis and assigned scores to each factor significantly associated with 5-year hypertension. We evaluated the predictive ability of the scores using area under the curve (AUC) analysis and then applied them to the validation cohort to assess their validity. The score including items requiring blood sampling ranged from 0 to 14 and included seven indicators (age, body mass index, blood pressure, current smoking, family history of hypertension, diabetes, and hyperuricemia). The score not including items requiring blood sampling ranged from 0 to 12 and included five indicators (the above indicators, except diabetes and hyperuricemia). The score not including items requiring blood sampling was better; blood sampling did not improve diagnostic ability. The AUC of the score not including items requiring blood sampling was 0.76, with a sensitivity and specificity of 0.82 and 0.60, respectively, for scores ≥6 points. The incidence of hypertension gradually and constantly increased (from 0.9 to 49.6%) as the score increased from 0 to ≥10. Analysis in the validation cohort yielded similar results. We developed a simple and useful clinical prediction model to predict the 5-year incidence of hypertension among a general Japanese population. The model had reasonably high predictive ability and reproducibility.