| 摘 要： | ![]()
目的通过构建列线图预测维持性血液透析(maintenance hemodialysis,MHD)患者心脏瓣膜钙化(cardiac valve calcification,CVC)的发生风险。方法纳入2014~2022年在南充市中心医院接受MHD治疗患者,收集基础信息、疾病信息、实验室及影像学检查数据,利用单因素、多因素Logistic回归分析相关危险因素,使用R语言软件建立预测CVC发生风险的列线图模型。采用Bootstrap法进行验证。以受试者工作特征(ROC)曲线下面积大小评估模型的预测效能,运用校准曲线、决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评估模型的准确度及实用性。结果共纳入MHD患者173例,其中CVC患者63例(36.4%),多因素Logistic回归分析结果显示年龄(OR=-1.046,95%CI 1.016~1.077,P=0.002)、血钙(OR=5.181,95%CI 1.015~27.252,P=0.042)、血磷(OR=2.401,95%CI 1.177~4.898,P=0.038)、糖尿病(OR=2.943,95%CI 1.397~6.195,P=0.013)、继发性甲状旁腺功能亢进(OR=2.844,95%CI 1.003~8.082,P=0.041)是CVC的独立危险因素。列线图显示出较好的辨别力,训练集ROC曲线下面积为0.757(95%CI 0.735~0.763),内部验证C-指数为0.732,测试集ROC曲线下面积为0.700(95%CI 0.695~0.714)。校准曲线结果表明实际发生CVC概率与预测概率之间良好的一致性。结论本研究构建的列线图可用于识别发生CVC的高风险人群,具有一定的临床效用。
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