導讀 冠心病的嚴重程度和預后與治療策略的選擇密切相關。為了及時、準確、早期選擇合適的治療方案并評估患者的預后，研究人員開發(fā)了一種有效的預...
冠心病的嚴重程度和預后與治療策略的選擇密切相關。為了及時、準確、早期選擇合適的治療方案并評估患者的預后，研究人員開發(fā)了一種有效的預測模型，可以根據(jù)病變嚴重程度及早識別高危患者。該工作發(fā)表在《心血管創(chuàng)新與應用》雜志上。
2018年8月至2019年10月青海省紅十字會醫(yī)院收治的510名胸痛患者中，經冠狀動脈造影發(fā)現(xiàn)386人患有冠狀動脈疾病。
對研究參與者總共 24 項人口特征和血清標志物進行了分析。使用最小絕對收縮和選擇算子回歸來選擇變量，并使用多元邏輯回歸通過標稱圖構建預測模型。模型的辨別力通過受試者工作特征曲線(AUC)下的面積來評估。
預測模型通過校準圖和 Hosmer-Lemeshow 檢驗進行校準。通過決策曲線分析評估其臨床有效性。
數(shù)據(jù)被隨機分為(7:3)訓練集(358例)和測試集(152例)。預測模型包括性別、年齡、吸煙狀況、心率、收縮壓、舒張壓、白蛋白、尿素氮、肌酐、尿酸、總膽固醇和度脂蛋白膽固醇作為預測因子。
訓練集和測試集的 AUC 分別為 0.793 和 0.732。預測模型擬合良好，決策曲線分析表明預測模型的臨床有效性。
開發(fā)了有效的風險預測模型，對于預測多支血管疾病具有良好的臨床價值。戒煙、降低肌酐和增加度脂蛋白膽固醇濃度可能會降低患多血管疾病的風險，從而避免嚴重疾病。
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