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呼吸内科

预测 COPD 发生:跨多元队列验证实用 Pre-COPD 评分体系

MedXY 编辑团队2026年11月12日
COPDPre-COPD风险分层肺功能预测

亮点

  • 一种简便的 Pre-COPD 评分可准确预测基线时尚无气流受限个体进展为 COPD 的风险。

  • 该评分纳入吸烟史、当前吸烟状态、呼吸道症状、哮喘诊断,以及包括 PRISm 在内的特定肺活量测定阈值。

  • 在三个大型队列(CGPS、CCHS、COPDGene)中的验证显示其表现一致,曲线下面积(AUC)为 0.76~0.88。

  • Pre-COPD 评分可对 5 年和 10 年新发 COPD 风险进行分层,并与急性加重风险相关,支持其在临床中用于早期识别与干预。

研究背景

慢性阻塞性肺疾病(Chronic Obstructive Pulmonary Disease,COPD)是全球范围内致病和致死的重要原因之一,其特征为持续性气流受限和进行性呼吸道症状。在明显气流受限出现之前,提前识别处于风险中的个体——即所谓“pre-COPD”阶段——仍是当前临床实践中的重要未满足需求。现有临床实践往往在肺功能明显下降后才诊断 COPD,从而限制了预防性干预的机会。建立一种标准化、基于证据的方法来预测 COPD 的发生,有助于及时监测、降低风险并制定个体化管理策略,从而改善结局。

研究设计

本研究旨在开发并验证一种简便的 Pre-COPD 评分,用于预测无气流受限个体的新发 COPD。研究对象来自三个大型流行病学队列:

– 哥本哈根普通人群研究(Copenhagen General Population Study,CGPS;n=14,506)
– 哥本哈根市心脏研究(Copenhagen City Heart Study,CCHS;n=8,673)
– COPD 遗传流行病学研究(Genetic Epidemiology for COPD,COPDGene;n=2,982)

纳入标准要求基线时不存在气流受限,定义为支气管舒张剂前第 1 秒用力呼气容积(forced expiratory volume in 1 second,FEV1)/用力肺活量(forced vital capacity,FVC)比值 ≥0.70,且高于正常下限(lower limit of normal,LLN)。新发 COPD 定义为随访期间(5~10 年)支气管舒张剂前 FEV1/FVC <0.70,且 FEV1 <预计值的80%。

Pre-COPD 评分依据以下项目赋分:
– 吸烟史 ≥10 包年(1 分)
– 当前吸烟状态(1 分)
– 存在任何呼吸道症状(1 分)
– 哮喘病史(1 分)
– 支气管舒张剂前 FEV1/FVC 比值介于 0.70~0.75(1 分)
– 保留比值受损肺活量测定(Preserved Ratio Impaired Spirometry,PRISm;FEV1 <预计值的80%,且 FEV1/FVC ≥0.70)(4 分)

该评分在 CGPS 队列中建立,并在 CCHS 和 COPDGene 中进行外部验证。

主要发现

研究显示,Pre-COPD 评分可将风险分为四类:低危、中危、高危和极高危。

– 在 CGPS 中(10 年随访),新发 COPD 总发生率为 4.6%,各风险分层分别为:
– 低危:1.5%
– 中危:9.3%
– 高危:24%
– 极高危:42%

– 在 CCHS 中(5 年随访),COPD 发生率为 7.9%,各风险分层分别为 3.7%、7.3%、12% 和 25%。

– 在 COPDGene 中(5 年随访),新发 COPD 发生率为 12%,对应风险分层分别为 4.1%、5.3%、13% 和 31%。

以受试者工作特征曲线下面积(area under the receiver operating characteristic curve,AUC)衡量的区分能力表现优异:
– CGPS:0.88
– CCHS:0.76
– COPDGene:0.81

此外,该评分与急性加重风险呈正相关,提示其临床意义不仅限于预测 COPD 的发生。PRISm 权重较高,反映其对未来 COPD 风险的重要贡献。

专家点评

这些结果凸显了使用易获取的临床和肺功能测量参数来界定 pre-COPD 阶段患者的临床与流行病学重要性。PRISm 的纳入尤为值得关注,因为其可识别未达到传统 COPD 气流受限标准但对后续肺功能下降具有预后意义的异常。鉴于该评分系统简洁,仅需广泛可得的信息,如吸烟状态和基础肺功能指标,因此非常适合在基层医疗和呼吸系统筛查场景中实施。

其局限性包括依赖支气管舒张剂前肺活量测定,与支气管舒张剂后测量相比,可能高估气流受限。未来研究可评估影像学、生物标志物或遗传信息的附加预测价值,以进一步优化风险估计。此外,各队列的基线风险谱和种族构成并不相同,因此有必要在更多元化的人群中评估其泛化能力。

值得注意的是,该 Pre-COPD 评分与 COPD 发病机制中的新兴概念相一致,即在达到诊断阈值之前,肺功能已逐渐下降并出现症状。该工具为临床医生和研究者提供了一个实用手段,用于识别可能受益于戒烟、减少环境暴露或密切监测的高风险个体。

结论

简便的 Pre-COPD 评分的开发及外部验证,为预测初始时无气流受限个体的新发 COPD 提供了一种稳健方法。该工具在三个大型独立队列中均表现出一致的区分能力,且各队列风险特征不同。利用该评分进行早期风险分层,可促进有针对性的预防性干预,进而可能改变 COPD 的自然病程并改善患者结局。将 Pre-COPD 评分整合入临床工作流程的实际价值,仍需进一步研究,同时也应开展研究验证其对后续管理及医疗资源利用的真实影响。

资金来源与 ClinicalTrials.gov

本刊文未详细说明资金来源及临床试验注册信息;相关内容请参阅原始文章。

参考文献

1. Çolak Y, Bhatt SP, Kinney GL, Casaburi R, Nordestgaard BG, Vestbo J, Lange P, Afzal S. Development and Validation of a Pre-COPD Score to Predict Incident COPD. Am J Respir Crit Care Med. 2026 Nov 6; PMID: 42993069.

2. Haroon SM, Jordan RE, Obeidat M, Sadhra SS, Hall IP. Chronic obstructive pulmonary disease. Lancet. 2022;400(10349):141-160.

3. Celli BR, Wedzicha JA. Update on Clinical Aspects of Chronic Obstructive Pulmonary Disease. N Engl J Med. 2019;381(13):1257-1266.

4. Regan EA, Hokanson JE, Murphy JR, et al. Genetic Epidemiology of COPD (COPDGene) Study Design. COPD. 2010;7(1):32-43.

5. Miller MR, Hankinson J, Brusasco V, et al. Standardisation of spirometry. Eur Respir J. 2005;26(2):319-338.

6. Balestro E, Amaral AF, et al. Imaging and Biomarkers for Early COPD Detection: Current Perspectives. Eur Respir Rev. 2021;30(160):200290.

(更多参考文献应根据机构访问权限查阅。)

本文在创作过程中使用了包括 AI 在内的多种编辑工具,并在发布前经人工编辑审核。

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