老年急性肺损伤患者列线图预后模型的构建

目的：探讨影响老年急性肺损伤（ALI）患者预后的独立危险因素,建立预测其死亡风险的列线图模型。方法：分别收集MIMIC-III数据库325例与温州医科大学附属第一医院138例ALI患者临床资料,采用单因素、多因素logistic回归分析筛选出预测死亡的危险因素,并构建预测短期可能死亡的列线图模型。结果：多因素logistic回归分析发现入院首日最低收缩压降低、血乳酸和凝血酶原时间（PT）升高等均为老年ALI患者死亡危险因素（均P＜0.05）;通过上述变量构建列线图模型,内部验证列线图ROC曲线下面积（AUC）为0.712（95%CI=0.656～0.767）,外部验证列线图AUC为0.753（95%CI=0.671～0.836）,内部与外部校准曲线均接近标准曲线。结论：本列线图模型可用于老年ALI患者预后评估,且具有良好的校准度与区分度。     

老年脓毒症患者死亡风险列线图模型构建与验证

目的：探讨影响老年脓毒症患者30 d内死亡预后的危险因素,构建预测老年脓毒症短期院内死亡风险列线图模型。方法：收集温州医科大学附属第二医院与美国大型多中心重症监护数据库的老年脓毒症患者临床数据,如生命体征、实验室检查及30 d内死亡情况。采用单因素、多因素Logistic回归分析,筛选出30 d内死亡的危险因素,并构建预测老年脓毒症患者30 d内死亡的列线图模型。结果：入院首日最低血氧饱和度降低、平均动脉压最低值降低、心率最大值升高、最低体温降低、呼吸频率最高值升高、血浆白蛋白最低值降低、血胆红素最大值升高、血乳酸最大值升高、血尿素氮最大值升高、机械通气、年龄升高、肝功能不全及转移性恶性肿瘤病史是老年脓毒症患者入院30 d内死亡的危险因素,采用上述指标构建的列线图模型预测老年脓毒症患者30 d内死亡风险的ROC曲线下面积（AUC）为0.777(95%CI=0.743～0.810),外部验证预测死亡风险的AUC为0.747(95%CI=0.733～0.762),内部与外部校准曲线均贴近标准曲线。结论：本列线图模型具有良好的区分度及校准度,可较准确预测老年脓毒症死亡预后,为临床医师评估老年...     

非糖尿病急性心肌梗死患者发生应激性高血糖的风险列线图模型建立

目的 构建非糖尿病急性心肌梗死(AMI)患者发生应激性高血糖(SHG)的风险列线图模型.方法 选取2018年1月至2020年1月阜阳市第二人民医院初次发生ST段抬高AMI且在12 h内接受急诊经皮冠状动脉介入治疗的314例非糖尿病住院患者作为研究对象,采用留一法,将其分为训练集(n=233)与验证集(n=81),回顾性分析训练集患者的临床资料,分别使用单因素和logistic回归多因素分析发生SHG的危险因素,并建立相关列线图预测模型.结果 女性(OR=2.301,95％CI:1.097～4.826)、年龄≥60岁(OR=3.088,95％CI:1.410～6.761)、身体质量指数≥28 kg/m2(OR=2.178,95％CI:1.012～4.686)、心功能Killip分级≥Ⅱ级(OR=5.549,95％CI:2.750～11.195)和左心室射血分数<50％(OR=4.162,95％CI:2.162～8.014)是非糖尿病AMI患者发生SHG的危险因素(P<0.05).基于此建立列线图模型,并对该模型进行验证,结果显示,训练集和验证集的一致性指数分别为0.807和0.794,模型预测概率均与实际发生率相吻合,受试者工作特征曲线的曲线下面积分别为0.811(95％CI:0.782～0.841)和0.804(95％CI:0.767～0.829).结论 非糖尿病AMI患者发生SHG的危险因素较多,本研究建立的列线图模型具有准确的预测能力,可为临床甄别SHG高危患者和改善AMI患者预后提供参考依据.     

基于SEER数据库构建老年鼻咽癌患者生存预后列线图

目的 利用美国流行病学监测和结果(surveillance, epidemiology, and end results, SEER)数据库构建老年鼻咽癌患者(≥60岁)生存预后风险预测列线图,预测老年鼻咽癌患者的总生存率,为临床决策提供科学依据。方法 从数据库中提取2004—2015年期间的老年鼻咽癌患者共1 366例,随机分为建模组和验证组。对建模组采用Cox比例风险回归模型分析患者的预后影响因素,再构建列线图。利用一致性指数(C-index)和校正曲线对列线图进行验证,评估其预测价值。结果 建模组的Cox比例风险回归模型结果表明：年龄、婚姻、种族、肿瘤分化等级、组织学类型、TNM分期及放化疗均是老年鼻咽癌患者的预后影响因素(均P<0.05),均被用于构建风险预测列线图。风险预测列线图的验证结果表明,建模组的C指数为0.732(95%CI为0.708～0.756),验证组为0.762(95%CI为0.729～0.795);2组的校正曲线均表现出良好的一致性。结论 本研究构建的老年鼻咽癌患者生存预后的风险预测列线图具有良好的预测价值,可快速准确对患者进行个体化的生存预后评估;有...     

北疆牧区高血压人群治疗不依从性风险的列线图

目的 本研究通过分析北疆牧区高血压人群降压治疗不依从性的独立危险因素,旨在建立并验证个体化预测北疆牧区高血压人群降压治疗不依从性的列线图模型。方法 纳入2013年6月~2014年2月在中国西北新疆牧区进行的一项横断面流行病学调查研究所获得的516例高血压患者作为研究对象,并将研究对象随机分为建模组与验证组。应用单因素及多因素Logistic回归分析建模组数据,分析北疆牧区高血压人群降压治疗不依从性的独立危险因素。应用R语言软件构建预测北疆牧区高血压人群降压治疗不依从性的列线图模型,并对该模型的预测性能进行内部验证。结果 多因素Logistic回归分析显示,高血压病程、是否购买医疗保险、是否自备血压计、高血压相关并发症、家庭年收入与职业状态均为北疆牧区高血压人群降压治疗不依从性的独立危险因素(P<0.05)。对列线图模型进行验证,建模组中AUC值为0.775(95%CI:0.723~0.822);验证组中AUC值为0.743(95%CI:0.645~0.810)。无论是建模组还是验证组的校准图均显示该预测模型具有良好准确度。结论本研究基于高血压病程、是否购买医疗保险、是否自备血压计、高血压相关并发症、家庭年收入与职业状态这6项北疆牧区高血压患者治疗不依从性的独立影响因素,构建了预测北疆牧区高血压患者治疗不依从性风险的列线图模型。该模型具有良好的区分度与校准度,能个体化地实现对北疆牧区高血压患者治疗不依从性风险的预测,可指导临床筛选高风险的患者,应用价值较高。     

老年冠心病患者PCI术后1年内再入院影响因素分析及其风险列线图模型的建立与验证

目的 探究老年冠心病患者经皮冠状动脉介入治疗(PCI)术后1年内再入院治疗的影响因素,建立并验证其个体化预测的列线图模型。方法 选取2017年4月至2019年4月期间行PCI术的423例老年冠心病(CHD)患者作为模型组,选取2019年5月至2019年12月期间行PCI术的108例老年CHD患者作为验证组。收集患者的临床资料和1年随访记录;单因素、多因素Logistic回归分析再入院的危险因素;采用R软件建立预测术后1年内患者再入院治疗风险的列线图模型,并进行验证。结果 年龄≥70岁(OR=1.020,95%CI 0.703～1.481)、高血压(OR=1.175,95%CI 0.792～1.742)、高血脂(OR=1.507,95%CI 1.059～2.144)、糖尿病(OR=1.828,95%CI 1.162～2.874)、脑血管病(OR=1.682,95%CI 1.356～2.087)、左心衰竭(OR=1.828,95%CI 1.442～2.317)、三支病变(OR=1.190,95%CI 0.770～1.839)、左主干病变(OR=1.294,95%CI 0.970～1.727)和支架数量≥3枚(OR=1.249,95%CI 0.911～1.712)为影响患者治疗后1年再入院的独立危险因素。成功建立个体化预测列线图模型,模型组和验证组的一致性指数分别为0.841和0.819,校准曲线显示该模型具有良好的区分度和精确度;ROC曲线显示该模型预测模型组和验证组患者治疗后1年内再次入院治疗风险的AUC分别为0.828(95%CI 0.795～0.861)和0.805(95%CI 0.759～0.839)。结论 年龄(≥70岁)、高血压、高血脂、糖尿病、脑血管病、左心衰竭、三支病变、左主干病变和支架数量≥3枚是影响CHD患者PCI术后1年内再次入院的独立危险因素;以这些因素构建的列线图预测模型对预测PCI术后1年内再入院具有较好价值。     

胃癌多器官转移患者列线图预测模型构建

通过探究胃癌多器官转移患者预后影响因素,构建并验证预测患者预后的列线图模型。方法 通过SEER数据库收集2010～2018年胃癌多器官转移患者的临床资料,使用R软件随机分为训练组和验证组。采用COX等比例风险模型筛选出影响患者预后的独立危险因素,并在此基础上构建列线图预测模型。通过一致性指数(C-index)及校准曲线评估预测模型的可靠性和准确性。结果 本研究共纳入1342例胃癌多器官转移患者病例,按照7∶3的比例随机划分为训练组(n=942)和验证组(n=400)。COX多因素分析结果显示,年龄、原发部位、转移情况、肿瘤直径、分化程度及转移灶手术是胃癌多器官转移患者预后的独立危险因素(P均＜0.05),并基于上述因素成功构建列线图预测模型。在预测模型中训练组及验证组的C-index分别为0.604(95% CI:0.580～0.628)和0.612(95% CI:0.577～0.647)。通过绘制预测模型的校准曲线发现列线图的预测曲线和理想曲线拟合良好,说明所构建模型的校准度较高。结论 基于SEER数据库建立的预测胃癌多器官转移患者预后的列线图模型具有良好的预测价值,有助于临床医生制定准确的个体化治疗方案。     

基于思维导图联合定量化预测模型对缺血性脑卒中合并吞咽障碍病人的护理实践

目的探讨基于思维导图联合定量化预测模型对缺血性脑卒中合并吞咽障碍病人的护理效果。 方法选取缺血性脑卒中病人357例作为研究对象，采用留一法将病人分为建模集（n=283）和验证集（n=74），回顾性分析建模集病人的临床资料，分析病人发生卒中后吞咽障碍的危险因素，并建立相关列线图预测模型和思维导图。 结果年龄≥ 60岁、高血压、糖尿病、脑干梗死、NHISS评分≥ 12分、GCS评分 < 10分均为缺血性脑卒中后吞咽障碍的独立危险因素（P < 0.05~P < 0.01）。基于筛选出危险因素建立列线图预测模型，建模集和验证集的C-index指数分别为0.816（95% CI:0.761~0.849）和0.782（95% CI:0.736~0.818），校正曲线均与标准曲线拟合较好，AUC分别为0.882和0.822，表明该列线图模型具有良好的预测能力；并借助思维导图清晰展现危险指标和危险分层。 结论缺血性脑卒中后吞咽障碍的危险因素较多，本研究基于危险因素建立的列线图模型具有良好的预测能力，联合思维导图有助于护理人员记忆和理解模型的临床意义。     

预测心衰患者并发心肾综合征的列线图模型构建研究

目的:构建并验证个体化预测心衰患者并发心肾综合征风险的列线图模型。方法:纳入2010年1月至2019年12月重庆市中医院心血管内科明确诊断为急性心力衰竭的621名患者作为研究对象,将研究对象随机分为建模组(70%)与验证组(30%)。应用单因素及多因素logistic回归分析建模组数据,分析心衰患者并发心肾综合征的独立危险因素。应用R软件构建心衰患者并发心肾综合征风险的列线图模型,并对该模型进行验证。结果:多因素logistic回归分析显示,年龄、糖尿病、NYHA分级、肾小球滤过率(estimated glomerular filtration rate,eGFR)均为心衰患者并发心肾综合征的独立危险因素。对该模型进行内部和外部验证,建模组AUC值为0.807(95%CI=0.771～0.843);验证组AUC值为0.798(95%CI=0.757～0.839)。无论是建模组还是验证组,其校准曲线均提示该预测模型具有良好稳定性。结论:该列线图能准确预测心衰患者并发心肾综合征的个体化风险,具有较高的潜在临床应用价值。     

基于CT影像特征预测COVID-19患者肺部病变进展

【目的】基于不同阶段COVID-19患者肺部病变变化,利用CT影像学特征建立列线图模型,探讨其预测病变是否进展的效能。【方法】对136例新冠肺炎患者进行回顾性研究,均经2次以上CT扫描。这些患者数据被分成三个队列（训练队列,以及验证队列1和2）。训练队列中的患者根据发热症状开始至首次CT的时间分为三组,分析比较各组之间临床表现和CT特征。根据患者的CT特征构建了一个预测疾病进展的列线图,并对其性能进行了评估。【结果】训练队列包括41名患者。根据三个CT特征：不规则条索影、充气支气管征和不规则形态病灶的比例≥50%,生成了预测疾病进展的列线图,AUC(95%CI)=0.906(0.817,0.995)。训练队列的C指数为0.906,内部验证的C指数为0.892。验证队列1(34例)：AUC(95%CI)=0.889(0.793,0.984);验证队列2(61例)：AUC(95%CI)=0.876(0.706,1.000)。校准曲线表明,列线图预测值与观测值具有较好的一致性。【结论】基于CT影像组学建立的列线图模型可以预测患者肺部病灶的转归,具有较高的敏感性和特异性。根据新冠肺炎患者的CT...     

肾集合管癌预后列线图的建立

目的建立肾集合管癌（CDC,又称Bellini管癌）预后列线图。方法从美国国立癌症研究所的监测、流行病学和结局数据库中筛选出282例经病理证实为CDC的患者临床资料,采用随机数字表法,按7:3的比例分为训练队列186例和验证队列96例。在训练队列中,使用单因素和Cox多因素生存回归模型分析影响患者预后的因素,确定最优预测模型并建立预后列线图,评估预测效能。在验证队列中,采用ROC曲线和校准曲线验证列线图的准确度。采用决策曲线分析列线图的临床适用性。结果年龄、TNM分期、肿瘤直径、原发病灶是否手术、是否行化疗是CDC患者的独立预后因素,并纳入列线图的构建。在训练队列或验证队列中,ROC曲线及校准曲线分析显示,所建立的预后列线图具有较好的预测准确度（均AUC＞0.7）,且列线图预测的生存率与实际生存率具有较好的一致性。决策曲线分析显示所建立的列线图在CDC患者预后预测方面具有潜在的临床适用性。本研究所建立的CDC预后列线图可通过https://chingfeng.shinyapps.io/DynNomappCDC/在线访问并使用。结论本研究所建立的CDC预后列线图（包括年龄、TNM分期、肿瘤直径、原发病灶是否手术、是否行化疗等因素）具有较高的预测效能及临床适用性。     

转移性黑色素瘤患者早期死亡风险的预测模型构建及验证

目的 构建预测转移性黑色素瘤（metastatic melanoma, MM）患者早期死亡风险的列线图模型。方法 本研究纳入监测、流行病学和最终结果（Surveillance, Epidemiology, and End Results Program, SEER）数据库中（2010–2015年）2 138例被诊断为MM的患者。使用logistic回归分析确定影响MM患者早期死亡的独立风险因素。并利用这些因素构建全因早死和癌症特异性早期死亡的列线图。通过受试者操作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线、校准曲线和决策曲线分析（decision curve analysis, DCA）评估该模型的效能,并使用四川省肿瘤医院2015年1月–2020年1月被诊断为MM的105例患者的临床病理资料进行外部验证。结果 logistic回归分析显示,婚姻状况、原发部位、N分期、手术、化疗、骨转移、肝转移、肺转移和脑转移可以被确定为早期死亡的独立预测因素。基于这些因素开发了两个列线图分别预测全因早死和癌症特异性早死风险。在全因和癌症特异性早期死亡模型...     

基于中国版甲状腺影像报告与数据系统的甲状腺结节恶性风险预测模型

目的 构建基于中国版甲状腺影像报告与数据系统(C-TIRADS)列线图模型预测甲状腺结节恶性风险。方法 收集2020年1月至2021年6月就诊于山东大学齐鲁医院甲状腺外科388例甲状腺结节患者的临床及超声资料,将2020年1月至2020年12月的270例患者作为建模组,2021年1月至2021年6月的118例患者作为验证组,根据术后常规病理结果,建模组分为良性结节组(n=137例)和恶性结节组(n=133例),通过单因素分析和多因素Logistic回归分析筛选出甲状腺恶性结节的独立危险因素,构建甲状腺结节恶性风险预测列线图模型并评价其性能。结果 多因素Logistic回归分析提示年龄、促甲状腺激素(TSH)、甲状腺球蛋白(TG)以及C-TIRADS分类是甲状腺恶性结节的独立危险因素。基于以上独立危险因素构建的列线图模型,其预测建模组甲状腺恶性结节的受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)为0.981(95%CI:0.967～0.996),验证组使用列线图模型预测甲状腺结节恶性风险的AUC为0.951(95%CI:0.909～0.992),表明列线图具有出色的预测性能,列线图内部验证...     

基于多维度指标构建肝硬化病人食管胃静脉曲张破裂出血后门静脉血栓风险列线图模型及验证

目的基于多维度指标构建肝硬化病人食管胃静脉曲张破裂出血后门静脉血栓（PVT）风险的列线图模型,并进行验证。方法选取肝硬化伴食管胃底静脉曲张破裂出血病人448例,按照3∶1的比例分为研究队列336例和检验队列112例,2队列再根据是否发生PVT分为血栓组和无血栓组,采用单因素分析和多因素回归分析筛选研究队列肝硬化病人食管胃静脉曲张破裂出血后发生PVT主要风险因素,采用RStudio软件中的rms程序包构建列线图并进行验证。结果研究队列中77例（22.92%）发生PVT,其中出血后最快形成PVT者用时2周,49.35%（38/77）在1年内发生PVT,79.22%（61/77）在2年内合并PVT。检验队列中26例（23.21%）发生PVT,出血后最快形成PVT者用时12 d,50%（13/26）在1年内发生PVT,80.77%（21/26）在2年内合并PVT。单因素分析结果显示,研究队列PVT组与无PVT组肝功能Child-Pugh分级、门静脉内径、血小板计数、D-二聚体、P-选择素、三酰甘油差异均有统计学意义（P < 0.05~P < 0.01）。多因素logistic回归分析结果显示,肝功能Child-Pugh分级、门静脉内径、血小板计数、D-二聚体、P-选择素、三酰甘油均为肝硬化病人食管胃静脉曲张破裂出血后PVT的风险因素（P < 0.01）。ROC曲线分析结果显示,风险列线图预测模型在研究队列的曲线下面积（AUC）为0.953（95%CI:0.931~0.976）,灵敏度为81.8%,特异度为94.2%;风险列线图预测模型在检验队列的AUC为0.944（95%CI:0.904~0.984）,灵敏度为98.9%,特异度为81.4%。结论肝功能Child-Pugh分级、门静脉内径、血小板计数、D-二聚体、P-选择素、三酰甘油均为肝硬化病人食管胃静脉曲张破裂出血PVT的风险因素。基于上述指标建立的列线图预测模型具有良好的诊断效能,可为临床制定针对性治疗方案提供参考。     

应用初诊鼻咽癌磁共振成像结构化报告数据建立鼻咽癌复发预测模型

目的:利用初诊鼻咽癌磁共振(MRI)结构化报告的特征建立鼻咽癌复发预测模型,并验证其效能.方法:回顾性分析792例接受调强放疗的非转移性鼻咽癌患者的临床及影像学资料,建立结构化报告并收集患者的MRI特征,并按照2:1分为训练队列(n=528)和验证队列(n=264).通过Cox回归分析、最小绝对收缩及选择算子(LASSO)、逐步回归分析筛选鼻咽癌预后的风险因素;对临床数据及T/N分期进行单、多因素分析以筛选独立预后因素.预后研究终点为局部-区域无复发生存(LRFS).利用筛选出的结构化报告特征和TNM分期分别建立列线图预测模型.由结构化报告系统特征建立的预测模型预测准确度和判别能力通过一致性曲线确定,并与基于TNM分期系统建立的预测模型进行预测准确度及判别能力的比较.训练队列所建立的预测模型通过验证队列研究得到验证.结果:基于治疗前MRI的结构化报告系统特征构建的鼻咽癌复发列线图具有较好的诊断效能,且训练队列与验证队列有较好的校准力.训练队列和验证队列的C-index分别为0.730(95％CI:0.666～0.794)和0.654(95％CI:0.539～0.768).与基于TNM分期构建的预测模型相比,两组间的差异有统计学意义(P=0.02).基于结构化报告系统构建的列线图有更好诊断效能和校准力.结论:基于初诊鼻咽癌MRI结构化报告特征构建的预测模型在预测鼻咽癌预后方面有较高的诊断效能.在临床诊断工作中采用结构化报告,可以提高影像报告的可读性,同时提高预测鼻咽癌患者是否复发的准确性.     

Framingham高血压发病风险预测模型对新疆哈萨克族牧民发生高血压的预测价值研究

背景　新疆哈萨克族牧民高血压患病率高,寻找有效的方法对哈萨克族牧民高血压的发病风险进行评估,并进行合理的干预,预防高血压事件的发生十分重要。目的　评价Framingham高血压发病风险模型（以下简称Framingham模型）预测新疆哈萨克族牧民发生高血压的准确性和适用性,为建立适用于新疆哈萨克族牧民高血压发病风险预测模型提供依据。方法　2008年1月,采用分层整群随机抽样法,以新疆乌鲁木齐县南山牧区的5 327例哈萨克族牧民为研究对象,建立南山动态队列。收集其基线资料（包括问卷调查表和体格检查表）,并进行2年1次的随访调查,共3次。随访截至2018年11月,结局事件为发生高血压。将研究对象随机分为建模队列（60%哈萨克族牧民,3 196例）和验证队列（40%哈萨克族牧民,2 131例）,按照Framingham模型相同的方法及预测因素,采用多因素weibull回归分析、依据建模队列调整Framingham模型,即为依据建模队列调整后的Framingham模型。采用区分能力和标定能力验证上述依据本研究对象数据调整后的Framingham模型对验证队列高血压发病风险进行预测。结果　截至2018年11月,1 985例哈萨克族牧民发生高血压。累计共随访16 897人年,高血压发病率为11.75/100人年〔95%CI（11.27/100人年,12.24/100人年）〕。本研究验证队列人群经2年、4年随访,分别有269例、562例发生高血压。依据建模队列调整后的Framingham模型与原Framingham模型预测随访2年验证队列人群发生高血压的受试者工作特征曲线下面积（AUC）分别为：AUC依据建模队列调整后=0.647〔95%CI（0.624,0.670）〕和AUC原Framingham模型=0.594〔95%CI（0.571,0.617）〕;依据建模队列调整后的Framingham模型与原Framingham模型预测随访2年验证队列人群发生高血压的AUC比较,差异有统计学意义（χ2=5.085,P<0.05）;依据建模队列调整后的Framingham模型与原Framingham模型预测随访4年验证队列人群发生高血压的AUC分别为：AUC依据建模队列调整后=0.609〔95%CI（0.590,0.628）〕和AUC 原Framingham模型=0.588〔95%CI（0.569,0.607）〕;依据建模队列调整后的Framingham模型与原Framingham模型预测随访4年验证队列人群发生高血压的AUC比较,差异有统计学意义（χ2=3.448,P<0.001）。依据建模队列调整后的Framingham模型与原Framingham模型预测随访2年验证队列人群高血压发病率与实际发病率比较Hosmer-Lemeshow χ2（H-L χ2）检验值分别为697.68（P<0.05）、802.40（P<0.05）;预测随访4年验证队列人群高血压发病率与实际发病率比较,H-L χ2检验值分别为682.61（P<0.05）、832.82（P<0.05）。结论　Framingham模型在预测新疆哈萨克族牧民高血压的发病风险中区分能力和标定能力均较差,不能很好地预测新疆哈萨克族牧民高血压的发病风险,需要构建更适合该人群的高血压发病风险预测模型。     

早发急性ST段抬高型心肌梗死患者预后风险列线图模型的构建与验证

目的：分析早发ST段抬高型心肌梗死(ST-segment elevated myocardial infarction,STEMI)患者的危险因素,并建立预测早发STEMI患者术后主要心血管不良事件(major adverse cardiac events,MACE)发生风险的列线图模型。方法：选取2017年 1 月—2018 年 12 月在南京医科大学附属淮安第一医院诊断为早发 STEMI 并行经皮冠状动脉介入术(percutaneous coronary intervention,PCI)治疗的166例患者为研究对象,并随访24个月,依据MACE的发生情况,分为MACE组(62例)与非MACE组 (104例)。利用LASSO回归与Cox回归分析筛选危险因素,并构建列线图预测模型。通过受试者工作特征曲线(receiver opera- ting characteristic curve,ROC)、临床决策曲线(decision curve analysis,DCA)、校准曲线等评估模型的效能,并通过Bootstrap法自抽样验证模型的稳定性。结果：LASSO 回归与 Cox 回归结果表明中性粒细胞明胶酶相关脂质运载蛋白(neutrophil gelatin- ase associated lipocalin,NGAL)、肌酐、发生 AMI 至梗死相关动脉开通的时间、左室射血分数(left ventricular ejection fraction, LVEF)、梗死相关动脉为早发STEMI患者术后发生MACE的重要危险因素(P ＜ 0.05),利用这5个预测指标构建了列线图预测模型。在PCI术后6、12、24个月,模型的ROC曲线下面积分别为0.95(95% CI：0.89~1.00)、0.94(95% CI：0.80~0.99)、0.87(95% CI： 0.82~0.93),均大于单个危险因素;Calibration校准曲线接近理想曲线;DCA曲线显示列线图预测模型在0.25~1阈值概率范围内的表现更好。结论：本研究根据早发STEMI患者PCI术后发生MACE的危险因素构建了列线图预测模型,经Bootstrap内部验证后,该预测模型具有较好的效能与稳定性,能够较为准确地预测早发STEMI患者PCI术后6、12、24个月MACE的发生风险。这有助于针对早发STEMI高危患者进行个体化干预治疗,改善其预后。     

VA-ECMO患者院内死亡风险预测模型的构建及验证：一项多中心、回顾性、病例对照研究

目的 分析静脉-动脉体外膜肺氧合技术（VA-ECMO）患者死亡危险因素,构建并验证VA-ECMO患者院内死亡风险预测模型。方法 采用便利抽样,选取2015年1月～2022年1月广东省3家三甲综合医院ICU的302例VA-ECMO患者作为研究对象,随机分为建模组201例,验证组101例。运用单因素及多因素Logistic回归分析VA-ECMO患者死亡危险因素,构建VAECMO患者死亡风险预测模型并以列线图形式呈现。使用受试者工作特征曲线（ROC曲线）、校准曲线和临床决策曲线评价模型区分度、一致性及临床有效性。结果 预测VA-ECMO患者院内死亡风险的最终模型包括了高血压（OR=3.694,95%CI 1.582-8.621）、连续性肾脏替代治疗（OR=9.661,95%CI 4.103-22.745）、钠离子（OR=1.048,95%CI 1.003-1.095）、血红蛋白（OR=0.987,95%CI 0.977-0.998）。建模组预测模型的受试者工作特征曲线下面积AUC=0.829(95%CI 0.770-0.889),高于4个单独危险因素（AUC<0.800）、APACHE...     

基于系统性炎症指标构建的列线图可预测心力衰竭患者的不良结局

目的 基于系统性炎症指标,构建列线图评估心力衰竭患者不良结局的风险。方法 回顾性分析2017年6月~2019年6月在重庆医科大学附属第一医院心血管内科住院的430例心力衰竭患者的临床资料。将患者按照7∶3比例随机分为建模组（n=286）和验证组（n=144）,采用COX回归分析筛选心力衰竭预后的危险因素,并构建列线图。使用校准曲线评估列线图的预测准确性,使用决策曲线分析（DCA）和 Kaplan-Meier 曲线评估列线图的临床实用性。结果 多因素COX回归分析结果显示,年龄（P=0.03）、体质量指数（BMI,P=0.002）、纽约心功能分级（NYHA分级,P<0.001）、高血压（P=0.004）、淋巴细胞计数（P<0.001）、血小板淋巴细胞计数（PLR,P=0.007）、中性粒细胞淋巴细胞计数（NLR,P<0.001）和系统炎症反应指数（SIRI,P<0.001）是心力衰竭的独立预后因子。利用这些预后危险因素构建列线图,结果显示其预测性能良好：在建模组和验证组中,列线图C指数分别为0.719 (95% CI: 0.680~0.758)和0.732 (95% CI: 0.693~0.771)。校准曲线显示,该模型在预测HF患者的不良结局方面（心血管再入院或全因死亡）具有较好的一致性。结论 联合系统性炎症指标和传统危险因素构建的列线图在HF患者不良结局预测方面性能良好。     

Wilson病脂代谢异常患者发生肝纤维化的列线图预测模型的建立与验证

目的 建立并验证Wilson病（WD）脂代谢异常患者发生肝纤维化的列线图预测模型。方法 回顾性收集2018年12月～2021年12月就诊于安徽中医药大学第一附属医院脑病科的500例WD脂代谢异常患者的临床资料,并将其分为建模人群和验证人群。在建模人群中通过LASSO回归、多因素Logistic回归分析筛选出WD脂代谢异常患者发生肝纤维化的独立危险因素,并对其建立列线图预测模型。采用受试者工作特征曲线（ROC）的曲线下面积（AUC）、校准曲线和决策曲线分别在建模人群和验证人群中对列线图预测模型进行内外部验证以判断其区分度、校准度和临床实用性。结果 甘油三酯、总胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇和载脂蛋白B为WD脂代谢异常患者发生肝纤维化的独立危险因素（P<0.05）。列线图预测模型在建模人群和验证人群中均具有良好的区分度、校准度和临床实用性。结论 本研究所建立的列线图预测模型具有较高的准确性,可方便地用于WD脂代谢异常患者发生肝纤维化的早期识别和风险预测。