脉图分析在冠心病风险分层与评估中的应用研究

来源 :上海中医药大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:solofly123
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目的:通过分析与比较行冠脉造影检查的冠心病疑似患者冠脉病变程度不同分组间的脉图特征以及冠心病不同心功能状态之间的脉图特征,探讨脉图特征在冠心病高危个体筛查、冠脉病变危险分层以及冠心病心功能状态评估中的诊断价值;通过分析冠心病不同证型、脉图与冠脉病变程度的关系,探讨证型与脉图特征对冠脉病变程度分层的影响;以期为冠心病临床决策及风险评估提供新的思路和参考依据。方法:(1)数据采集:应用课题组研制的“(冠心病)中医问诊信息采集表”采集问诊信息、运用Smart TCM-I型中医生命信息分析系统采集脉象信息;(2)脉象特征提取:运用脉图时域分析法、多尺度熵分析法提取脉图特征参数;(3)数据统计分析:采用SPSS 25.0统计软件对不同分组数据进行基本统计;(4)模型建立与评价:采用机器学习中的随机森林算法建立数据模型,并用准确率、敏感度、特异度等指标评价模型的性能。结果:(1)531例冠心病疑似患者中存在大量的冠心病临床症状显著的非高危患者(P<0.05)(非冠心病组),且冠心病组与非冠心病组脉图特征参数存在统计学差异;基于脉图时域特征和多尺度熵特征建立冠心病高危个体筛查模型,准确率、特异度、误判率、漏判率分别为:95.67%、93.99%、6.01%、2.64%。(2)531例冠心病疑似患者根据冠脉不同阻塞程度患者、冠脉不同狭窄程度(Gensini评分)及冠脉不同病变范围进行分组,各组之间脉图特征参数存在统计学差异(P<0.05);基于脉图时域特征和多尺度熵特征建立的冠脉阻塞程度分层模型、冠脉狭窄程度分层模型、冠脉病变范围分层模型的平均识别率分别为86.79%、75.72%、79.00%,综合考虑上述冠脉病变严重程度,建立的冠脉病变危险分层模型平均识别率为74.88%。(3)416例冠心病患者冠脉单支病变组多见非痰非瘀证(P<0.05),多支病变组以痰浊证为主(P<0.05),冠脉中度阻塞(70%-80%)者血瘀证最多见(P<0.05)。不同证型之间的脉图特征参数存在统计学差异(P<0.05)。冠脉病变分层与证型、脉图特征等的logistic回归分析表明,冠脉病变严重程度与痰浊证、t1/T、血脂、糖尿病呈正相关;与t1、MSE3、女性、舒张压呈负相关。(4)193例冠心病不同心功能状态患者之间脉图特征存在统计学差异,基于脉图特征参数建立的冠心病心功能状态评估模型平均识别率为73.33%。结论:脉图特征参数在冠心病疑似患者高危个体筛查、冠脉病变危险分层评估以及冠心病心功能状态评估中具有一定的参考价值。冠心病中医证型、脉图特征与其冠脉病变分层具有一定的相关性。
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