近五年来，聚焦于心血管病（CVD）风险预测模型，在Bulletin of World Health Organization、Neurology等国际期刊发表相关研究成果。作为骨干成员参与国家自然科学基金重大项目1项（基于中国超大型队列的动脉粥样硬化疾病风险预测模型研究）。

成果1：基于我国超大型队列构建区分卒中亚型的CVD风险预测模型

针对我国居民健康档案信息利用度不高、缺少可推广应用的CVD风险预测模型等问题，在中国慢性病前瞻性研究（China Kadoorie Biobank，CKB）超过50万人的基线数据和多源整合得到的随访数据的基础上，构建了一套新的10年风险预测模型（CKB-CVD模型）。该模型可同时预测缺血性卒中、出血性卒中及冠心病的风险。在不依赖血脂信息的情况下，仍具有良好的区分度，有望在我国居民健康档案的基础上推广使用。同时，这套模型可根据目标地区的危险因素水平和CVD发病率来灵活更新，以更好地适用于我国的不同地区。该研究于2022年6月发表于美国神经学会会刊Neurology。

文章链接：https://faculty.csu.edu.cn/yangsongchun/zh_CN/lwcg/212019/content/58832.htm#lwcg

成果2：强调在我国不同地区应用预测模型前应对其进行再校准

针对我国不同地区CVD及其亚型的流行特征存在显著差异的现问题，在CKB队列的10个地区对世界卫生组织推荐的风险预测模型进行了外部验证。研究结果强调了在我国不同地区推广应用预测模型前进行再校准的重要性。该研究于2023年4月发表于世界卫生组织官方期刊Bulletin of World Health Organization。

文章链接：https://faculty.csu.edu.cn/yangsongchun/zh_CN/lwcg/212019/content/58973.htm#lwcg