摘要目的:分析生物学衰老标志物表型年龄和表型年龄加速与心脏瓣膜病的关联性.方法:从英国生物库2006-2010年纳入的人群中筛选符合纳排标准的研究对象.计算表型年龄和表型年龄加速,运用Cox多因素分析探究表型年龄和表型年龄加速是否是心脏瓣膜病的独立危险因素,并采用剔除缺失值和亚组分析的方法进行敏感性分析.通过受试者操作特征(ROC)曲线比较表型年龄、表型年龄加速对心脏瓣膜病的预测准确性,并绘制基于逻辑回归的临床决策曲线.结果:本研究共纳入411 687名参与者,其中患有心脏瓣膜病14 258例(中位随访时间12.80年),包括非风湿性主动脉瓣疾病5238例(中位随访时间12.82年)、非风湿性二尖瓣疾病4558例(中位随访时间12.83年)、非风湿性三尖瓣疾病411例(中位随访时间12.84年)等.经人口统计学因素(性别、种族、教育、汤森剥夺指数)、人体测量因素(体重指数)、生活方式因素(吸烟、饮酒、防止高血压的饮食方法评分)、高血压和高脂血症矫正后,表型年龄和表型年龄加速是心脏瓣膜病及其包括的非风湿性主动脉瓣疾病、非风湿性二尖瓣疾病和非风湿性三尖瓣疾病的独立危险因素(表型年龄:校正后风险比均为1.04,P＜0.01;表型年龄加速:校正后风险比均为1.03,P＜0.01).敏感性分析也证实了这一点.ROC曲线和临床决策曲线分析结果显示,相比表型年龄加速,表型年龄预测心脏瓣膜病的准确性更高(ROC曲线下面积分别为0.721和0.599)、净获益更高;并且相比单一指标,两种指标联合预测心脏瓣膜病具有更高的准确性(ROC曲线下面积达0.725)和更高的净获益.结论:生物学衰老标志物表型年龄和表型年龄加速均是心脏瓣膜病的独立危险因素.相比表型年龄加速,表型年龄对于预测心脏瓣膜病更具优势;相比单一指标,两种指标联合可进一步提高预测的准确性和临床价值.