急性心肌梗死患者预后不良的影响因素分析及其风险预测列线图模型构建题录 |
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引用本文: | 李国栋,许海斌,孙启银.急性心肌梗死患者预后不良的影响因素分析及其风险预测列线图模型构建题录[J].中国基层医药,2023(10). |
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作者姓名: | 李国栋 许海斌 孙启银 |
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作者单位: | 1. 湖州师范学院附属第一医院心内科 |
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基金项目: | 浙江省医药卫生科技计划(2023KY1181); |
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摘 要: | 目的探究急性心肌梗死(AMI)患者预后不良的影响因素, 并构建其风险预测列线图模型。方法研究对象为湖州市第一人民医院2018年6月至2021年6月接诊的AMI患者173例, 根据发生心肌梗死6个月后随访结果将其分为预后良好组(n=130)和预后不良组(n=43)。采用回顾性分析研究方法, 比较两组患者临床资料的差异;通过LASSO回归分析初步筛选潜在影响因素;通过logistic回归分析方法探究AMI患者预后不良的影响因素;列线图模型运用R 4.2.6语言"rms"包构建, 并通过绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线)、校准曲线、决策曲线评价模型的区分度、校准度及有效性, 模型验证采用Bootstrap法进行内部验证(重复抽样1 000次)。结果两组患者罪犯血管、Killip分级、血管开通时间、肌钙蛋白(cTnI)、高血压史、N末端B型脑钠肽前体(NT-proBNP)、糖尿病史、肌酐、高脂血症史、左室射血分数(LVEF)、吸烟史、肌酸激酶同工酶(CK-MB)比较, 差异均有统计学意义(均P < 0.05)。采用LASSO回归模型筛选出7个潜在的影响因素, 分别为糖尿病史、梗死血管-...
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关 键 词: | 急性心肌梗死 预后不良 影响因素 LASSO回归 Logistic回归 列线图模型 ROC曲线 决策曲线 |
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