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目 的探究临床检验指标与男性冠心病诊断的相关性,筛选可能成为男性冠心病独立危险因子的指标,构建冠心病风险预测模型。方法1.选择云南省昆明医科大学第一附属医院心脏内科于2018年6月至2018年12月间确诊为冠状动脉粥样硬化性心脏病(Coronary atherosclerotic heart disease,CHD)男性患者359例,年龄分布26-90岁,平均年龄60.35岁;同期接受健康体检的健康体检男性359例,年龄分布22-72岁,平均年龄40.42岁为研究对象。收集研究对象入院初次血细胞分析,包括:白细胞计数(White blood cell,WBC)、中性粒细胞百分数(Neutrophil%,NEUT%)、淋巴细胞百分数(Lymphocyte%,LYM%)、中性粒细胞绝对值(NEUT#)、淋巴细胞绝对值(LYM#)、红细胞(Red blood cell,RBC)、血红蛋白(Hemoglobin,HGB)、红细胞压积(Hematocrit,Hct)、红细胞平均体积(Mean corpuscular volume,MCV)、平均血红蛋白量(Mean Corpuscular hemoglobin,MCH)、平均血红蛋白浓度(mean corpuscular hemoglobin concentration,MCHC)、红细胞体积分布宽度(red blood cell volume distribution width,RDW)、红细胞体积分布宽度-SD(RDW-SD)、血小板(Platelet,PLT)、血小板压积(Platelet hematocrit,PCT)、平均血小板体积(Mean platelet volume,MPV)、血小板体积分布宽度(Platelet volume distribution width,PDW)、大小血小板比率(Platelet large cell ratio,PLR);生化指标,包括:总蛋白(Total protein,TP)、白蛋白(Albumin,ALB)、球蛋白(Globulin,GLB)、丙氨酸氨基转移酶(Alanine aminotransferase,ALT)、天门冬氨酸氨基转移酶(Aspartate aminotransferase,AST)、尿素(urea,Urea)、肌酐(Creatinine,CRE)、尿酸(Uric acid,UA)、尿素(Urea)、葡萄糖(Glucose,GLU)、总胆固醇(Total cholesterol,TC)、游离胆固醇(Free cholesterol,F-CHOL)、甘油三醋(Triglyceride,TG)、高密度脂蛋白胆固醇(High density lipoprotein cholesterol,HDL-C)、低密度脂蛋白胆固醇(Low density lipoprotein cholesterol,LDL-C)结果,观察其分布规律及特点;2.分析各变量内部相关性及在CHD组和对照组之间的差异性;3.采用二分类logistic多因素回归分析方法筛选可能成为男性冠心病相关因子的变量,并构建男性冠心病风险预测模型。结果1.通过直方图、K-S检验、趋势P-P图发现ALB、GLB、HCT、HDL-C、HGB、LDL-C、LYM#、LYM%、MCH、MCHC、MCV、MPV、NEUT%、PCT、PLT、RBC、RDW-CV、TC、TP、UA、UREA、WBC 等基本符合正态分布,ALT、AST、CRE、GLU、NEUT#、PDW、TG明显不符合正态分布,后续分析需进行对数转换;2.预分析阶段筛选出 age、InALT、MCHC、MPV、TC、UA、WBC、BNP 与CHD 正相关,ALB、HCT、LDL-C、LYM%、NEUT%、InPDW 与 CHD 呈负相关。但这些因子与CHD关系还有待大量流行病学资料证实;3.通过严格统计学分析排除部分变量,尽可能避免混杂因素后,通过二分类logistic回归分析筛选出age、InAST、NEUT%、InPDW、TC为本地区男性CHD独立相关因子,其中age、InAST、NEUT%与CHD患病呈正相关,InPDW、TC呈负相关。并构建出2种预测模型,采用ROC曲线评估模型验证效能,模型1AUC为 0.996,模型 2 为 0.997;4.建立验证人群,最终确认age、InAST、NEUT%、InPDW、TC为独立相关因子,最终预测方程为:Probability(CHD-final)=l/{l+exp-(-6.51 1+0.229age+2.744lnAST+0.131NEUT%-6.714nPDW-0.82TC)}结 论1.血细胞分析与临床生化指标中,多项血细胞分析、生化指标在CHD组与对照组间差异具有统计学意义;2.age、InAST、NEUT%、InPDW、TC可能是男性冠心病的独立相关因子;3.通过严格控制的统计学分析,对常用血细胞分析、血生化指标实施合理筛选,可以得到理想的CHD风险预测模型。