AD：筛高风险人群或不能降低痴呆发病率！剑桥团队基于3万人数据解析痴呆症的预防悖论

预防悖论还没有在具有代表性的痴呆症人群中实证检验过。如果预防悖论成立，那么识别痴呆症高风险人群的筛查计划可能会错过大多数可能病例。来自剑桥大学的研究团队评估了高风险筛查计划可能遗漏的未来痴呆症病例比例。

研究基于包含30387名受试者的大型人口队列研究，发现每10例痴呆症患者中，有7例来自一般风险人群，而每10例高风险人群中，仅有2例患痴呆症。针对高风险人群的个体预防方法不太可能在人口层面上大幅降低疾病发病率。

研究发表在Alzheimer’s & Dementia杂志上。

研究人员回顾了最近的痴呆症风险预测模型，经过筛选和选择（在至少5年随访队列中验证的模型），确定了5个模型：CAIDE（不携带或携带APOE4版本）、LIBRA、ANU-ADRI以及Verhaaren等人的三变量模型。

在EPIC-Norfolk队列中进行模型应用。队列共招募30445人，其中30411人完成基线问卷，3801人（12.5%）在基线后5年内确诊痴呆症，中位随访时间达到29年。

五种风险评估模型

从总体上看，不同模型虽然预测能力有所不同，但是确实起到一定作用。在高风险十分位数人群中，LIBRA模型每1000人有147人确诊痴呆症，CAIDE2模型每1000人有235人确诊痴呆症。作为对比，总体人群的痴呆症发病率为12.5%，即每1000人中有125人确诊痴呆症。

但是很显然，并非所有高危人群都会确诊痴呆症，相反，高风险人群的患病率并不是很高。LIBRA模型评估得出的高风险十分位数人群，9.8%最终患上痴呆症，ANU-ADRI模型为16%；CAIDE1模型评估得出的高风险五分位数人群，23.9%患上痴呆症，ANU-ADRIA模型为31.9%。

无痴呆症（蓝色）和痴呆症（红色）个体的基线风险评分

黑色曲线右侧为高风险十分位数

根据痴呆症发病和未发病群体的风险评分曲线可知，虽然发病个体的风险评分较高，但是并没有准确的单一临界点可以将高风险和低风险人群区分开。即使一些个体风险评分较高，但绝大多数病例依然来自非高风险群体。这一结果进一步支持了“预防悖论”，即针对高风险个体的干预措施对整体疾病发生率的影响有限。

总的来说，预防悖论确实适用于痴呆症模型。未来大多数痴呆症病例将来自于一般风险人群，而不是高风险人群。需要采取其他更广泛的措施来降低整体痴呆症发病风险。