【摘 要】
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背景 心肌桥(MB)是一种先天性的冠状动脉发育异常,可引起一系列心血管症状,目前国内尚缺乏针对MB患者合并冠状动脉痉挛(CAS)风险的有效预测手段.目的 筛选MB患者合并CAS的危险因素并构建其风险预测列线图模型.方法 选取2018年10月至2020年10月因胸痛入住阜阳市人民医院并经冠状动脉造影(CAG)确诊为MB的住院患者183例作为研究对象,根据其是否合并CAS分为MB-CAS组(n=94)和单纯MB组(n=89).比较两组患者临床资料,MB患者合并CAS的影响因素分析采用多因素Logistic回归
【机 构】
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236000 安徽省阜阳市人民医院心内科
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背景 心肌桥(MB)是一种先天性的冠状动脉发育异常,可引起一系列心血管症状,目前国内尚缺乏针对MB患者合并冠状动脉痉挛(CAS)风险的有效预测手段.目的 筛选MB患者合并CAS的危险因素并构建其风险预测列线图模型.方法 选取2018年10月至2020年10月因胸痛入住阜阳市人民医院并经冠状动脉造影(CAG)确诊为MB的住院患者183例作为研究对象,根据其是否合并CAS分为MB-CAS组(n=94)和单纯MB组(n=89).比较两组患者临床资料,MB患者合并CAS的影响因素分析采用多因素Logistic回归分析.采用R语言(R 3.5.3)软件包和rms程序包绘制MB患者合并CAS风险预测列线图模型;采用Bootstrap法重复抽样1000次进行模型验证,计算一致性指数(CI)并绘制校正曲线、受试者工作特征(ROC)曲线、决策曲线以评估该列线图模型的预测效能.结果 两组患者年龄、吸烟情况、饮酒情况、高血压发生率、MB分级比较,差异有统计学意义(P＜0.05).多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、吸烟情况、饮酒情况、高血压及MB分级是MB患者合并CAS的独立影响因素(P＜0.05).基于年龄、吸烟情况、饮酒情况、高血压及MB分级构建MB患者合并CAS风险预测列线图模型.模型验证结果显示,CI为0.712;该列线图模型预测MB患者合并CAS风险的校正曲线趋近于理想曲线,提示该列线图模型具有良好的预测精度;ROC曲线分析结果显示,列线图模型预测MB患者合并CAS风险的ROC曲线下面积为0.761[95％CI(0.732,0.801)],提示该列线图模型具有良好的区分度;决策曲线分析结果显示,在10％～89％范围内该列线图模型预测MB患者合并CAS风险的净获益值较高,提示该列线图模型临床预测效能良好.结论 基于年龄、吸烟情况、饮酒情况、高血压及MB分级构建的MB患者合并CAS风险预测列线图模型有助于临床工作者及早识别伴有CAS高风险的MB患者,具有一定临床价值.
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