心力衰竭患者出院后90天内不良事件预测模型构建

目的 构建心力衰竭患者出院后90天内发生不良事件的预测模型。方法 回顾性分析发布于PhysioNet的自贡市第四人民医院2016年12月至2019年6月的2 008例心力衰竭患者资料，根据出院后90天是否发生不良事件(心源性非计划性再入院或全因死亡)分为事件组和非事件组。采用Lasso-Cox回归分析法筛选影响90天内不良事件的影响因素，以此构建预测模型。结果 纳入的1 959例患者中524例(26.75%)出现不良事件，全因死亡35例(1.79%),再入院489例(24.96%);基于Lasso-Cox回归筛选出收缩压、纽约心脏病协会(NYHA)分级、查尔森共病指数(CCI)、红细胞分布宽度、肌酐、血清钾和氯化物等7个预测变量构建预测模型，模型验证结果显示，受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)为0.653,校准曲线趋于理想，模型一致性良好。Kaplan-Meier风险分层结果显示，高风险组不良事件发生风险高于其他组。结论 收缩压、NYHA分级、CCI指数、肌酐、红细胞分布宽度、血清钾和氯化物是心力衰竭患者出院后90天发生不良事件的影响因素，基于此构建的预测模型可有效评估不良事...