为多支冠状动脉病变患者开发风险预测模型

冠心病的严重程度和预后与治疗策略的选择密切相关。为了及时、准确、早期选择合适的治疗方案并评估患者的预后，研究人员开发了一种有效的预测模型，可以根据病变严重程度及早识别高危患者。该工作发表在《心血管创新与应用》杂志上。

2018年8月至2019年10月青海省红十字会医院收治的510名胸痛患者中，经冠状动脉造影发现386人患有冠状动脉疾病。

对研究参与者总共 24 项人口特征和血清标志物进行了分析。使用最小绝对收缩和选择算子回归来选择变量，并使用多元逻辑回归通过标称图构建预测模型。模型的辨别力通过受试者工作特征曲线(AUC)下的面积来评估。

预测模型通过校准图和 Hosmer-Lemeshow 检验进行校准。通过决策曲线分析评估其临床有效性。

数据被随机分为(7:3)训练集(358例)和测试集(152例)。预测模型包括性别、年龄、吸烟状况、心率、收缩压、舒张压、白蛋白、尿素氮、肌酐、尿酸、总胆固醇和度脂蛋白胆固醇作为预测因子。

训练集和测试集的 AUC 分别为 0.793 和 0.732。预测模型拟合良好，决策曲线分析表明预测模型的临床有效性。

开发了有效的风险预测模型，对于预测多支血管疾病具有良好的临床价值。戒烟、降低肌酐和增加度脂蛋白胆固醇浓度可能会降低患多血管疾病的风险，从而避免严重疾病。

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