患有严重精神疾病（SMI）的个体，包括精神分裂症和双相情感障碍患者的心血管疾病（CVD）患病风险要高于一般群体。因此针对一般人群的心血管疾病风险预测模型可能无法准确预计该群体的心血管疾病风险。为此Osborn教授等人进行了一项研究，旨在为重度精神疾病患者建立一个专有的心血管疾病风险预测模型，其研究结果发表于JAMA Psychiatry杂志。
研究人员收集了英国健康促进网1995年1月1日-2010年12月31日之间的数据，该网络在英国被用于进行初级保健、前瞻性研究和健康风险评估等项目。该研究共纳入38824例参与者，其均被诊断为重度精神障碍（包括精神分裂症、双相情感障碍或其他非器质性精神病），年龄为30岁-90岁，在平均为5.6年的随访期间，这些患者共发生了2324起心血管事件。
研究人员对首次心血管事件（心肌梗塞、心绞痛，脑血管意外或主要冠状动脉手术）后的十年心血管病发病风险进行了分析。涉及的预测因素包括年龄、性别、身高、体重、收缩压、糖尿病、吸烟史、体重指数（BMI）、血脂、经济状况、SMI诊断、抗抑郁药和抗精神病药物处方使用情况以及酗酒情况。
根据以上数据分析，研究人员共开发了两套重度精神障碍患者心血管疾病风险预测模型，分别为PRIMROSE BMI模型和PRIMROSE脂质模型，这两种模型相互排除了脂肪和体重指数因素。
进行交叉验证后，结果显示男性的PRIMROSE脂质模型的D型统计值为1.92，C型统计值为0.80，女性的PRIMROSE脂质模型的D型统计值和C型统计值分别为1.87和0.79。
而Cox Framingham分析预测模型中男性的D型统计值和C型统计值分别为1.74 和0.78，女性的D型统计值和C型统计值分别为1.58 和0.77。同时研究人员发现，PRIMROSE BMI模型数据与PRIMROSE脂质模型类似，校准曲线表明，这两种PRIMROSE模型预测结果均优于Cox Framingham模型。
Osborn教授等认为，用PRIMROSE BMI模型与PRIMROSE脂质模型来预测重度精神障碍患者的心血管疾病风险要比其它类型的心血管疾病风险预测模型结果更加准确。
同时研究人员还表示，RIMROSE模型的实际临床效果和成本效益问题还需要进一步进行研究，以确定该模型的最佳阈值，明确何时对重度精神障碍患者的心血管事件进行干预最为合适。
