基于列线图的利福平敏感肺结核患者不良转归预测模型的构建和验证

目的:构建肺结核患者不良转归预测模型，评价模型预测效果和实用价值，为进一步提高肺结核成功治疗率提供理论依据。方法:回顾性分析福建省2016—2020年登记的利福平敏感活动性肺结核患者治疗转归情况，将所有患者按照1∶1的比例随机分成训练集和验证集，在训练集中采用多因素logistic回归构建不良转归预测模型，采用列线图对预测模型进行展示，分别采用受试者工作特征曲线、校准曲线和决策曲线评价模型区分度、校准度和临床净收益，在验证集中对模型进行内部验证。结果:2016—2020年福建省利福平敏感肺结核患者平均不良转归率为9.15%(6872/75 063)。多因素logistic回归分析显示，女性(OR=0.772,95%CI:0.705～0.845),现住址在厦门市(OR=0.823,95%CI:0.704～0.961)、南平市(OR=0.571,95%CI:0.468～0.699)和宁德市(OR=0.701,95%CI:0.583～0.843)为肺结核不良转归的保护因素；年龄升高(OR=1.028,95%CI:1.025～1.030),职业为公共场所及商业服务(OR=1.496,95%CI...     

高原地区内镜微创保胆取石术后结石复发新型预测列线图的构建和验证

目的对内镜微创保胆取石术后结石复发相关因素进行分析,根据独立危险因素,建立预测术后结石复发风险的列线图模型。方法回顾性分析2012年1月—2018年1月在青海大学附属医院接受内镜微创保胆取石术的144例胆囊结石患者的临床资料。根据术后结石复发情况将患者分为无复发组(n=130)和复发组(n=14)。两组间计数资料比较采用χ2检验。通过LASSO和logistic回归分析评价患者术后结石复发的独立风险因素,根据回归系数绘制相应的列线图预测模型。通过绘制校准曲线评估预测列线图的可靠性;采用Harrell一致性指数以量化预测列线图的判别性能;通过受试者工作特征曲线来评估该预测模型的灵敏度、特异度,计算曲线下面积(AUC)。结果144例患者内镜微创保胆取石术手术均获得成功,其中14例(9.7%)术后复发结石。通过多因素分析确定了4个影响复发的独立危险因素,分别为家族史(OR=3.245,95%CI:0.752~13.567,P=0.104)、饮食的规律性(OR=3.752,95%CI:1.067~14.141,P=0.041)、结石的均一性(OR=5.871,95%CI:1.636~25.390,P=0.010)和药物依从性(OR=0.225,95%CI:0.057~0.799,P=0.024)。列线图模型在建模样本中的一致性系数(C-index)为0.835(95%CI:0.732~0.938),在验证样本中的C-index为0.7925,说明本研究列线图模型具有良好的精准度和区分度。预测列线图的AUC值为0.835,表明该列线图预测价值较高。结论家族史、饮食的规律性、胆结石的均一性和药物依从性是内镜微创保胆取石术后结石复发的独立危险因素,根据上述独立危险因素建立的列线图有助于预测术后结石复发的风险。     

急性心肌梗死患者院内心源性休克风险列线图预测模型的构建

目的:分析急性心肌梗死(AMI)患者术后院内心源性休克(CS)的风险因素,依此建立预测AMI患者院内CS发生风险的列线图模型。方法:通过胸痛中心数据库及医院信息系统回顾性分析我院心内科住院且接受急诊冠状动脉(冠脉)介入治疗的327例AMI患者的临床资料,依据患者住院期间CS的发生情况将受试对象分为CS组(52例)和非CS组(275例),利用LASSO回归模型和多因素Logistic回归分析AMI患者发生院内CS的风险因素,并建立个性化的CS预测模型。结果:LASSO回归结果提示,白细胞计数、肌酐、尿素氮、尿酸、氨基末端脑钠肽前体、左室射血分数及合并新发心房颤动为AMI患者发生院内CS的重要风险因素(P0.05)。利用上述7个预测指标构建了列线图模型。内部验证后,列线图预测AMI患者发生院内CS的AUC值为0.888(95%CI:0.840～0.922),灵敏度为0.832,特异度为0.782。校准曲线提示列线图模型的偏差校正曲线与理想曲线具有较好的一致性。临床决策曲线分析法提示列线图模型的预测概率阈值处于0～0.8时,患者的临床净收益水平最高。结论:本研究依据院内CS发生的重要风险因素构建了个性化的CS发生风险预测模型,经相关指标证实该预测模型具有较好的预测效率和临床适用性,能准确、有效地预测AMI患者院内CS的发生风险,从而协助临床医护人员筛选高CS风险患者,制定针对性的干预措施,降低AMI患者术后CS的发生率。     

老年脑卒中患者卒中后认知功能障碍风险预测模型的决策曲线分析

目的 基于血清代谢指标建立老年脑卒中患者卒中后认知功能障碍的风险预测模型,采用决策曲线分析其风险模型的预测价值。方法 选取2019年8月至2022年8月青岛市中心医院神经外科收治的老年脑卒中患者297例,根据随访结果,最终纳入294例,按照3:1比例将其分为训练集206例和验证集88例。训练集根据是否发生认知功能障碍分为认知障碍组88例和非认知障碍组118例。采用logistic回归分析老年脑卒中患者卒中后发生认知功能障碍的影响因素,并构建logistic回归预测模型,通过R4.1.3绘制列线图对logistic回归预测模型进行可视化处理,并采用ROC曲线、决策曲线分析logistic回归模型预测效能,通过验证集验证该模型的预测效能。结果 多因素logistic回归分析显示,训练集三酰甘油(TG,OR=1.266,95%CI:1.089～1.471,P=0.002)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C,OR=1.321,95%CI:1.136～1.537,P=0.000)、血清胱抑素C(Cys C,OR=1.847,95%CI:1.421～2.401,P=0.000)、淀粉样蛋白A(SAA...     

中老年体检人群颈动脉易损斑块的影响因素及列线图模型的建立

目的 分析中老年体检人群颈动脉易损斑块的相关危险因素,并构建列线图预测模型。方法 回顾性分析2021年9月至12月于苏州大学附属第一医院健康管理中心行颈部血管彩超检查的1612例体检者的体检资料。根据颈部血管彩色多普勒超声检查分为易损斑块组(287例)及非易损斑块组(1325例),统计分析2组一般资料、血常规及生化等实验室指标。采用单因素分析及多因素logistic回归分析筛选发生易损斑块的危险因素,联合各独立因素构建发生易损斑块的列线图预测模型,并对模型的预测性和区分度进行验证。采用SPSS(26.0)及R Studio(4.0.2)软件进行统计分析及图形绘制。根据数据类型,组间比较分别采用t检验及χ²检验。结果 与非易损斑块组比较,易损斑块组患者年龄更大,男性、高血压及糖尿病史占比更高,差异均有统计学意义(均P<0.05);易损斑块组患者中性粒细胞计数、单核细胞计数、中性粒细胞/淋巴细胞比值、空腹血糖、肌酐较非易损斑块组患者升高,易损斑块组患者血小板计数、血小板/淋巴细胞比值、白蛋白、总胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇较非易损斑块组患者降低,差异均有统计学意义(均P<0.05)。多因素logistic回归分析结果显示年龄(OR=1.099,95%CI 1.078~1.120,P<0.001)、高血压(OR=1.848,95%CI 1.351~2.527,P<0.001)、糖尿病(OR=3.757,95%CI 2.614~5.400,P<0.001)、中性粒细胞/淋巴细胞比值(OR=2.025,95%CI 1.055~3.885,P=0.034)是颈动脉易损斑块的独立危险因素。利用上述指标构建回归方程并绘制列线图预测模型,对发生易损斑块的列线图模型进行内部验证,C检验参数为0.778,校准曲线显示,模型一致性较好,受试者工作特征曲线下面积为0.781(95%CI 0.752~0.809)。结论 中老年体检者发生颈动脉易损斑块的列线图预测模型预测能力和区分能力较好,可用于中老年体检人群颈动脉易损斑块的预测。     

基于LASSO回归的膝关节结核早期诊断模型的构建及验证

目的:建立基于LASSO回归的膝关节结核早期诊断模型并进行验证。方法:选择2019年1月至2022年1月成都市公共卫生临床医疗中心收治的136例膝关节结核患者,作为病例组;选择同期就诊的136例非结核性膝关节病变患者作为对照组进行建模;再选择2022年2—10月就诊的72例疑似膝关节结核患者作为验证组,其中13例经病理学确诊为膝关节结核。收集患者一般资料、实验室检查及MRI检查结果。比较两组患者各项指标,以LASSO回归筛选可能影响膝关节结核的因素并进行多因素logistic回归,根据多因素分析结果建立列线图模型并进行内部验证。结果:LASSO回归模型筛选出11个潜在诊断因素,分别为性别、年龄、γ-干扰素(IFN-γ)释放水平、脂阿拉伯甘露聚糖(LAM)抗体、GeneXpert MTB/RIF、骨髓水肿、半月板损伤、软骨损伤、周围组织肿胀、骨质破坏及关节周围脓肿形成。多因素分析结果显示：年龄(OR=0.977,95%CI:0.955～0.999)、IFN-γ释放水平(OR=1.005,95%CI:1.001～1.009)、LAM抗体(OR=15.348,95%CI:6.344～37.1...     

基于临床和影像学的大血管闭塞性卒中病因学分型的列线图预测模型的建立

目的构建基于临床及影像学参数的预测急性缺血性卒中(acute ischemic stroke, AIS)病因分型的列线图模型。方法回顾性纳入2016年3月至2021年12月在北京医院接受血管内治疗的AIS患者, 根据其血栓性质分为大动脉粥样硬化(large artery atherosclerosis, LAA)和心源性栓塞(cardioembolism, CE)。通过LASSO回归筛选与病因分型最相关的临床和影像学参数, 并通过多变量logistic回归建立预测AIS病因分型的列线图预测模型, 探讨相关临床和影像学参数在分型中的预测价值。通过受试者工作特征曲线、校准曲线和临床决策曲线评估预测模型的诊断效能。结果共纳入136例接受血管内治疗的前循环大血管闭塞AIS患者, 其中CE 62例(45.6%), LAA 74例(54.4%)。将单变量分析中P<0.10的变量纳入LASSO回归以筛选相关变量, 最终性别、基线美国国立卫生研究院卒中量表(National Institute of Health Stroke Scale, NIHSS)评分、半暗带/梗死核心比、脑钠肽(brai...     

急性心肌梗死患者院内死亡风险列线图预测模型的构建

目的:探讨急性心肌梗死(AMI)患者院内死亡的影响因素,构建预测AMI患者院内死亡的列线图模型。方法:收集中国科学技术大学附属第一医院心内科2017-01-2018-12收治的331例行急诊冠脉介入治疗的AMI患者,按住院期间是否发生院内死亡分为院内死亡组(25例)和非院内死亡组(306例),利用最小绝对收缩选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归法和多因素Logistic回归分析AMI患者院内死亡的影响因素,并建立预测AMI患者院内死亡的列线图模型。结果:LASSO回归及Logistic回归分析结果均提示,NT-proBNP、心率、随机血糖、血肌酐、中性粒细胞绝对值为AMI患者发生院内死亡的独立影响因素(P0.05)。利用上述指标构建列线图模型,经内部验证(Bootstrap重抽样1 000次)后可知,该模型预测AMI患者院内死亡发生的曲线下面积(AUCROC)为0.927(95%CI:0.855～0.998),灵敏度为88.00%,特异度为94.10%。结论:本研究结果显示NT-proBNP、心率、随机血糖、血肌酐、中性粒细胞绝对值为AMI患者发生院内死亡的独立危险因素,依此绘制的列线图模型能直观、简洁地为AMI患者提供个体化的院内死亡风险预测。     

浙江省基层2型糖尿病患者糖尿病肾病危险因素的列线图分析

目的探讨基层2型糖尿病患者糖尿病肾病(DN)发病的危险因素以及列线图模型对DN患病风险的预测价值。方法采用横断面研究的方法, 纳入2018年6至8月浙江省17个乡镇和街道符合研究标准的基层2型糖尿病患者1 588例, 年龄(56.8±10.1)岁, 男性占50.06%, 平均病程9年。采集患者的临床资料、生化检测和眼底照相结果;采用logistic回归分析法筛选DN的危险因素, 并应用列线图模型定量分析DN的患病风险。结果 1 588例基层2型糖尿病患者中440例(27.71%)发生DN。logistic回归分析显示糖化血红蛋白(OR=1.159, 95%CI 1.039～1.292)、收缩压(OR=1.041, 95%CI 1.031～1.051)、血清肌酐(OR=1.011, 95%CI 1.004～1.017)、血清球蛋白(OR=1.072, 95%CI 1.039～1.105)、糖尿病视网膜病变(OR=1.463, 95%CI 1.073～1.996)、初中以上学历(OR=2.018, 95%CI 1.466～2.777)、中等强度运动(OR=0.751, 95%CI 0.58...     

非瓣膜性心房颤动患者发生缺血性脑卒中风险列线图预测模型的构建和评价

目的:研究非瓣膜性心房颤动(NVAF)患者发生缺血性卒中的危险因素,构建列线图预测模型并验证其价值和临床意义。方法:纳入2019年1月至2019年12月,我院住院并诊断为NVAF患者共325例,其中观察组共123例(合并急性缺血性卒中),对照组共202例(单纯心房颤动且未合并急性缺血性卒中)。收集两组患者的一般临床资料,用Logistic回归分析发生缺血性脑卒中患者的危险因素。然后将所有患者随机分为建模组(n=228)与验证组(n=97)。在回归模型的基础上建立列线图模型,并应用ROC曲线和校准曲线评价列线图模型的区分度和校准度,建立临床决策曲线评价其临床应用价值。结果:本研究中123例患者发生缺血性卒中,发生率为37.8%。NLR(OR=1.48,95%CI:1.18～1.84)、同型半胱氨酸(OR=1.09,95%CI:1.02～1.17)、D-Dimer(OR=1.88,95%CI:(1.28～2.77)、cTnI是否升高(OR=2.05,95%CI:1.02～4.12)、NT-proBNP(OR=1.04,95%CI:1.00～1.09)和LAD(OR=1.10,95%CI:1.04～1.16)是NVAF患者发生缺血性卒中的危险因素(P0.05)。应用ROC曲线评价列线图模型的预测能力,应用ROC曲线评价列线图模型的预测能力,在建模组中ROC曲线的AUC值为0.88,95%CI::0.834～0.919,灵敏度0.839、特异度0.731、阳性预测值0.646、阴性预测值0.886;在验证组中ROC曲线的AUC值为0.805,95%CI:0.693～0.884,灵敏度0.611、特异度0.742、阳性预测值0.710、阴性预测值0.759,P0.05;说明建立的模型有较好的预测价值和区分度。列线图风险模型校正曲线提示在预测值和实际值之间具备较好的一致性。临床决策曲线分析显示该列线图模型具有一定的临床实用价值。结论:NLR、同型半胱氨酸、D-Dimer、cTnI是否升高、NT-proBNP和LAD大小是NVAF患者发生缺血性卒中的危险因素。构建列线图模型能更直观、简洁为NVAF患者提供个体化的缺血性卒中风险预测。     

头孢呋辛致药物性肝损伤的自动监测与预测模型的建立及验证

目的探究头孢呋辛致药物性肝损伤(DILI)的危险因素,并构建相关预测模型。方法借助自动监测系统,回顾性筛选合肥京东方医院2019年10月至2020年10月使用注射用头孢呋辛钠治疗的271例患者,采用整群随机分组法将患者分为训练集(n=203)和验证集(n=68),采用单因素和Logistic回归多因素分析训练集头孢呋辛致DILI的危险因素,并建立相关列线图预测模型。结果年龄≥60岁(OR=3.497,95%CI:1.177~10.391)、BMI≥28 kg/m2(OR=3.333,95%CI:1.207~9.202)、酗酒(OR=3.399,95%CI:1.129~10.234)、低蛋白血症(OR=3.272,95%CI:1.088~9.837)和用药剂量>2.25 g/d(OR=9.045,95%CI:3.397~24.083)是头孢呋辛致DILI的独立危险因素(P<0.05)。基于危险因素建立预测头孢呋辛致DILI的列线图模型,并对该模型进行验证,结果显示训练集和验证集的C-index分别为0.774和0.758,校正曲线均趋近于标准曲线,ROC曲线的AUC分别为0.785(95%CI:0.735~0.834)和0.765(95%CI:0.707~0.779),表明该模型具有良好的预测能力。结论头孢呋辛致DILI的危险因素较多,基于危险因素构建的列线图预警模型能够准确预测头孢呋辛致DILI的风险。     

冠状动脉钙化病变介入治疗术后主要不良心血管事件列线图预测模型的建立与评价

[目的]探讨冠状动脉钙化(CAC)患者经皮冠状动脉介入治疗(PCI)术后主要不良心血管事件(MACE)发生的危险因素,据此构建CAC患者PCI术后MACE发生的列线图预测模型。[方法]回顾性分析2018年1月—2019年12月就诊于新疆医科大学第四附属医院心内科行冠状动脉造影(CAG)或血管内超声(IVUS)明确诊断为CAC并接受PCI术的406名患者的临床资料。根据随访期间是否出现MACE将研究对象分为事件组(60例)和非事件组(346例)。采用LASSO和多因素Logistic回归分析确定CAC患者PCI术后MACE发生的独立危险因素,在此基础上构建列线图预测模型并对模型进行评价。[结果] LASSO和多因素Logistic回归分析结果显示,高龄、糖尿病、肾功能不全、Gensini评分升高和旋磨术是MACE发生的危险因素,而最小管腔直径(MLD)增大是MACE发生的保护因素(P<0.05)。利用上述6个预测指标构建列线图预测模型,内部验证后,列线图预测CAC患者PCI术后MACE发生的ROC曲线下面积(AUC)为0.824(95%CI:0.767～0.875),灵敏度为0.7...     

原发性高血压患者发生尿微量白蛋白列线图的构建和评价

目的:研究未治疗的原发性高血压患者发生尿微量白蛋白的危险因素,构建列线图预测模型并验证其有效性。方法:本研究连续纳入2018年1月—2019年12月在我院门诊和病房未治疗的原发性高血压共456例患者。随机分为建模组(318例)与验证组(138例)。以上述指标构建列线图模型,在建模组中,应用LASSO回归和非条件二分类Logistic回归分析确定其独立危险因素,然后采用易侕软件构建列线图预测模型;通过验证组数据对所构建的列线图模型进行验证。应用ROC曲线、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验和校准曲线对列线图模型的区分度和校准度进行评价,最后采用临床决策曲线评估模型的临床实用性。结果:多因素Logistic回归模型显示尿酸、空腹血糖、静息心率和心血管风险水平分层是未治疗的原发性高血压患者发生尿微量白蛋白的独立预测因子。在建模组ROC曲线AUC值为0.813,95%CI:0.768~0.859,对发生尿微量白蛋白具有较好的预测能力。验证组ROC曲线AUC值为0.800,95%CI:0.719~0.871,均提示该模型具有较好的区分度和判别能力。校正曲线和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验(P=0.688)均提示在预测值和实际值之间具备较好的一致性。结论:尿酸、空腹血糖、静息心率和心血管风险水平分层是未治疗的原发性高血压患者发生尿微量白蛋白的独立预测因子。构建列线图模型可较为直观、准确地预测未治疗的原发性高血压患者发生尿微量白蛋白的风险。     

个体化预测急性ST段抬高型心肌梗死患者发生自发再灌注的列线图模型的建立

目的:建立预测急性ST段抬高型心肌梗死(STEMI)患者发生自发再灌注的个性化列线图模型。方法:选取2016年12月1日-2019年12月24日南方医科大学深圳医院收治的初发型STEMI患者108例,根据急诊冠状动脉造影TIMI评分,分为自发再灌注组(TIMI 2～3级,SR组)和无自发再灌注组(TIMI 0～1级,NSR组)。通过单因素及多因素Logistic回归分析得到急性STEMI患者自发再灌注的独立预测因素,应用R语言软件建立列线图模型并对其进行验证。结果:单因素及多因素Logistic回归分析显示,年龄55岁(OR=1.200,95%CI:1.025～1.405)、发病至用药时间3.7 h(OR=3.040,95%CI:1.249～7.403)、术前ST段回落≥50%(OR=2.171,95%CI:1.194～3.946)、胸痛评分下降5分(OR=1.156,95%CI:1.100～1.215)以及肌酸激酶同工酶(CK-MB)185 U/L(OR=1.048,95%CI:1.002～1.095)是急性STEMI患者发生自发再灌注的独立预测因素。基于上述独立预测因素建立列线图模型,验证后发现预测值同实测值基本一致,提示预测模型拟合度良好。随后采用Bootstrap内部验证法对预测模型进行验证,C-index为0.968(95%CI:0.916～0.997),说明该列线图预测模型预测效能高。结论:基于年龄、发病至用药时间、术前ST段回落、胸痛评分下降以及CK-MB等因素建立的个体化列线图模型预测急性STEMI患者发生自发再灌注的能力较好,临床应用价值高。     

椎动脉支架植入术后再狭窄列线图预测模型的构建及验证

目的]探讨椎动脉狭窄支架植入术后再狭窄发生的危险因素,从而构建列线图预测模型并进行验证。 [方法]收集2016年6月—2023年6月新疆医科大学第一附属医院收治的272例经数字减影血管造影(DSA)证实椎动脉狭窄并行支架植入术患者的临床资料并进行回顾性研究,根据行支架植入术的时间划分为建模组(2016年6月—2021年12月,220例)和验证组(2022年1月—2023年6月,52例)。在建模组中,随访期间根据CT血管造影(CTA)或者DSA结果将患者分为支架内狭窄(ISR)组(50例)和非支架内狭窄组(170例)。基于LASSO回归及多因素Logistic回归分析患者所发生ISR的独立危险因素构建列线图预测模型,并通过ROC曲线下面积(AUC)评价预测模型的预测能力,通过临床决策曲线评价预测模型的临床应用价值。 [结果]建模组中220例行椎动脉支架植入术的患者中有50例发生了ISR,ISR的发生率为22.72%。LASSO回归及多因素Logistic回归分析提示ESSEN卒中风险评分(ESRS)分值高、合并高同型半胱氨酸血症(HHcy)、合并颈内动脉和/或对侧椎动脉中度以上狭窄、低密度脂蛋白胆固醇(LDLC)水平≥1.8 mmol/L、术后椎动脉收缩期峰值流速(PSV)偏低及较小的支架直径是ISR发生的的危险因素。基于上述6个变量因素构建列线图预测模型,列线图预测椎动脉支架植入术后ISR发生建模组的AUC为0.857(95%CI:0.799～0.915),验证组的AUC为0.847(95%CI:0.732～0.961),提示模型具有较好的区分度。 [结论]本研究所建立的列线图预测模型可较好地预测椎动脉支架植入术患者发生ISR的危险程度,有助于临床医师发现ISR发生的高危患者,及时做出干预,使患者得到更大获益。     

暴发性心肌炎短期死亡的危险因素及其列线图预测模型的建立及验证：回顾性分析

目的:探讨影响暴发性心肌炎(FM)患者短期死亡的危险因素，构建列线图模型。方法:回顾性收集2015年10月—2020年11月住院治疗的157例FM患者的临床资料，将患者分为死亡组(34例)和存活组(123例),分析两组患者在年龄、性别、发病时长、并发恶性心律失常、既往病史、白细胞、总胆红素、估测肾小球滤过率(eGFR)、血清肌钙蛋白I(cTnI)峰值、B型钠尿肽前体、左室射血分数(LVEF)等指标方面是否存在差异。采用多因素logistic回归分析探讨影响FM近期死亡风险的独立危险因素，采用R4.1.1软件构建相关列线图模型，并采用校正曲线、C-index、ROC曲线等手段对该列线图模型进行验证。结果:多因素logistic回归分析显示，患者并发恶性心律失常(OR=5.352,95%CI 1.725～16.598)、eGFR<85.77 mL·min^-1·(1.73 m²)^-1(OR=4.375,95%CI 1.167～16.394)、cTnI峰值≥26.75μg/L(OR=4.258,95%CI 1.273～14...     

冠状动脉旁路移植术后主动脉内球囊反搏应用的危险因素分析及预测模型的构建

目的：探讨冠状动脉旁路移植术（coronary artery bypass grafting,CABG）后应用主动脉内球囊反搏（intra-aortic balloon pump,IABP）的危险因素,构建预测CABG术后应用IABP风险的列线图模型。方法：回顾性收集2020年3月至2022年9月,在河南省人民医院心脏中心行CABG手术的161例冠心病患者的临床资料,根据CABG术后是否应用IABP将患者分为IABP组（58例）和非IABP组（103例）。通过单因素及多因素Logistic回归分析筛选影响CABG术后应用IABP的危险因素,应用R软件建立预测IABP应用风险的列线图模型,利用ROC曲线下面积（AUC）、校准曲线和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评估列线图预测模型。结果：多因素Logistic回归分析显示：术前NT-proBNP(OR=1.288,95%CI:1.063～1.560,P=0.010)升高、术前肌钙蛋白T(TnT)(OR=2.460,95%CI:1.079～5.383,P=0.032)升高、术前LVEF(OR=0.873,95%CI:0.830～0...     

心脏瓣膜置换术后并发严重室性心律失常危险因素的探讨及风险列线图模型的建立

目的:探究心脏瓣膜置换术后并发严重室性心律失常的独立危险因素,同时建立预测心脏瓣膜置换术后发生严重室性心律失常风险的列线图模型。方法:回顾性分析2016年12月-2018年12月在华西医院心脏大血管外科行心脏瓣膜置换术患者275例,通过单因素及多因素Logistic回归分析得到心脏瓣膜置换术后并发严重室性心律失常的独立危险因素,最终应用R语言建立预测术后发生严重室性心律失常风险的列线图模型并对该模型进行验证。结果:由多因素Logistic回归分析结果可知,病程(OR=3.040,95%CI:1.249～7.403)、左室射血分数(LVEF)(OR=2.953,95%CI:1.135～3.363)、重度三尖瓣关闭不全(OR=2.171,95%CI:1.194～3.946)、主动脉断流时间(OR=2.494,95%CI:1.025～2.923)、体外循环时间(OR=1.754,95%CI:(1.010～3.046)以及术后血流动力学紊乱(OR=2.488,95%CI:1.230～5.031)为心脏瓣膜置换术后并发严重室性心律失常的独立危险因素;基于上述危险因素成功建立列线图模型。验证后发现预测值同实测值基本一致,提示预测模型预测能力良好;随后采用Bootstrap内部验证法对预测模型进行验证,C-index为0.781(95%CI:0.725～0.836),说明该列线图预测模型预测效能高。结论:病程≥10年、LVEF40%、重度三尖瓣关闭不全、主动脉断流时间90 min、体外循环时间120 min以及术后血流动力学紊乱是心脏瓣膜置换术后并发严重室性心律失常的独立危险因素,基于上述危险因素建立的列线图模型具有良好预测效能,有重要临床价值。     

急性心肌梗死患者住院期间新发心房颤动危险因素分析及预测模型的建立

目的:基于单中心数据探寻急性心肌梗死(AMI)患者新发心房颤动(房颤)的危险因素,建立列线图预测模型。方法:回顾性收集2016年1月—2019年12月因AMI住院的744例患者的临床资料,排除既往有房颤病史患者,根据住院期间是否出现新发房颤将患者分为新发房颤组(76例)和对照组(668例),通过单因素、多因素logistic回归分析新发房颤发生的独立危险因素,应用R软件建立预测新发房颤发生的列线图模型,并行模型内部验证。结果:多因素logistic逐步回归分析显示,年龄、心室率、射血分数减低、左心房内径增大是新发房颤的独立危险因素,依此构建列线图模型,评价分析示C指数为0.796(95%CI:0.742～0.850),校正曲线显示实际预测能力与理想的预测能力较为接近。结论:年龄、心室率、射血分数减低、左心房内径增大是AMI患者住院期间发生新发房颤的独立危险因素,本研究构建的列线图模型可以评估新发房颤的发生风险,具有一定的临床应用价值。     

急性缺血性脑卒中病人下肢深静脉血栓形成预测模型的建立与分析

目的分析急性缺血性脑卒中(CIS)病人下肢深静脉血栓(LDVT)形成的危险因素,建立列线图评价模型,并评价预测的准确性,为CIS病人LDVT形成的预防和治疗提供依据。方法选取2015年10月—2018年3月我院收治的CIS病人332例作为研究对象,其中发生LDVT病人46例作为LDVT组,286例CIS病人作为对照组。单因素分析CIS病人LDVT形成的相关因素,将差异有统计学意义的指标纳入多因素Logistic回归模型,分析CIS病人LDVT形成的危险因素。根据回归分析结果,建立列线图评价模型,采用ROC曲线及Hosmer-Lemeshow检验评价模型预测效能。结果多因素分析显示,糖尿病[OR=2.532,95%CI(1.221,5.418)]、心房颤动[OR=10.652,95%CI(5.097,19.617)]、美国国立卫生研究院卒中量表评分[OR=1.128,95%CI(1.092,1.883)]、D-二聚体(7 d)[OR=1.302,95%CI(1.111,2.040)]、血肌酐/尿素氮比值(7 d)[OR=1.058,95%CI(1.007,2.036)]、血浆渗透压(7 d)[OR=1.133,95%CI(1.061,1.241)]是CIS病人LDVT形成的危险因素(P0.05)。利用R软件中rms程序包的lrm函数成功建立CIS病人LDVT形成的列线图预测模型。Hosmer-Lemeshow检验结果显示:该模型预测效能为85.54%,模型拟合良好(P0.05)。ROC曲线显示:列线图模型预测CIS病人LDVT形成的曲线下面积(AUC)为0.877[95%CI(0.845,0.921)],特异度为88.68%,灵敏度为82.98%。结论基于CIS病人临床资料和实验室检查结果建立预测LDVT形成风险的列线图模型,具有良好的特异性和敏感性,模型拟合良好,临床价值较高。