心力衰竭中医风险评估预警模型的构建研究

来源 :河南中医药大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:chrisbye
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目的:本研究旨在以中医为主体,通过应用数据挖掘技术,识别心力衰竭的中医风险因素,评估疾病发病风险,构建心力衰竭中医风险评估和预警模型。方法:通过检索河南中医药大学第一附属医院电子病历系统中2019年11月至2021年1月在本院住院患者的相关病例资料,依据纳排标准筛选出符合条件的患者并提取其相关病例信息。将符合标准的患者病史资料按照一般人口学特征、既往病史、家族病史、个人生活行为方式、发病节气、中医证候等进行汇总和整合,建立原始数据库,并将其随机拆分为建模人群和验证人群。在建模人群中应用SPSS软件进行单因素和多因素Logistic回归分析,筛选出心力衰竭首次发病的独立危险因素,建立Logistic回归方程并计算相关危险系数;再运用R语言构建心力衰竭风险预测模型,最终以列线图的形式进行呈现。模型构建完成后,再在验证人群中分别从区分度、校准度方面对模型的可行度进行验证。结果:本研究共纳入2152例患者(首次发病的心力衰竭患者227例,非心血管疾病的自然对照人群1925例),在SPSS中通过单因素和多因素Logistic回归分析后发现,年龄、吸烟史、既往高血压史、既往糖尿病史、气虚证、阳虚证、痰浊证分别为心力衰竭发生的独立危险因素,回归方程为:Logit(P)=0.046年龄+0.901既往高血压病史+0.891既往糖尿病病史+1.739已戒烟+2.078现在吸烟+5.832气虚证+4.415阳虚证+3.767痰浊证-7.352。再将上述Logistic回归筛选出的危险因素作为模型的最终预测因子,应用R软件完成心力衰竭预测模型列线图的构建和区分度、校准度的验证。模型在建模人群中AUC为0.964,在验证人群中AUC为0.963,表明模型的区分度较好,且预测能力较稳定。建模人群校准图显示,实际数据线与理想数据虚线基本重合,说明模型的拟合度较高,模型预测心力衰竭风险的能力与其实际发生风险具有高度一致性;在验证人群中校准图表明模型稍欠缺自信,后续仍需要进行进一步的验证和改进。结论:本研究明确了年龄、吸烟史、既往高血压史、既往糖尿病史、气虚证、阳虚证、痰浊证为心力衰竭发生的独立危险因素;建立了一个具有中医特色的心力衰竭临床风险预测模型,该模型经过内部验证,且在区分度、校准度方面表现良好,可以为我国临床工作者进行心力衰竭的早期防治时提供参考。
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