在这项研究中，研究者调查了PREVENT评分是否与CAC评分评估的钙堆积水平相匹配。研究者分别或联合使用PREVENT风险评估和CAC评分来预测未来的心脏病发作风险，并结合随访期间参与者心脏病发作的情况评估PREVENT评分和CAC评分预测风险的准确性。

研究者审查了纽约市纽约大学朗格尼健康中心超过900万份电子健康记录，其中包括在2010~2024 年间进行CCTA的成年人。最终6961 名年龄在30~79岁之间且无心脏病史的成年人被纳入分析，平均年龄为 57.5 岁;53%是女性，77%在电子健康记录中登记为白人。

研究者将参与者的CAC评分与根据电子健康记录中的数据（包括人口统计学、生命体征、实验室值和共存条件）计算的PREVENT分数进行比较，并评估了使用PREVENT或CAC评分与PREVENT和CAC评分联合预测心脏病发作风险的准确性，并将其与随访期间参与者心脏病发作的数据进行了比较。

分析发现，对于所有参与者：43.6%的患者使用PREVENT风险计算器估计的心脏病发作风险较低（＜5%）;15.8% 的参与者轻度升高（5%~7.5%）;34.4%的参与者中度升高（7.5%~20%）;6.2%的参与者重度升高（＞20%）。此外，研究显示，PREVENT评分与CAC评分直接相关，PREVENT评分高（表明心脏病发作风险较高）的组与CAC评分较高的组相匹配。PREVENT 风险为低至轻度升高与CAC评分≤1相关，这类参与者心脏病发作的风险较低。PREVENT评分显示风险中重度升高与CAC评分＞100的参与者相关，这类参与者心脏病发作的风险为中度至重度。然后，研究者将CAC评分添加到PREVENT风险计算器中，以计算未来心脏病发作的风险，结果显示此时更准确地预测了风险较高和在随访期间心脏病发作的参与者。

对于这一研究结果，通讯作者、纽约市纽约大学格罗斯曼医学院 Susan and Morris Mark医学和人口健康教授Morgan Grams指出，这一发现非常重要，因为在能够更好地预测患者心脏病发作的风险时，临床医生可以为患者制定个性化护理方案，并确定哪些患者可能从预防心脏病发作的治疗中受益，例如降胆固醇药物。研究结果表明，PREVENT风险计算器在识别可能具有心血管疾病亚临床风险的人方面是准确的，这意味着在患者在症状出现之前就发生了动脉阻塞。研究中使用了真实世界中的患者数据，这对于未来制定使用PREVENT风险计算器和CAC评分的相关指南提供了重要的参考数据。

该研究的合著者、PREVENT风险计算器写作小组主笔者、美国心脏协会志愿者专家Sadiya Khan表示，CAC评分可以通过分析钙堆积情况对心脏病风险进行分类。当患者不确定是否要开始降脂治疗或是否应该加强降脂治疗时，CAC评分可以作为重要的参考指标。目前临床上有很多可降低心脏病发作风险的治疗方案，作为临床医生，希望可以更好地优化患者的治疗，尤其是那些风险较高的患者。