【摘 要】
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背景 急性心肌梗死(AMI)患者并发心房颤动会影响其血流动力学,增加患者死亡风险.而整合AMI患者新发心房颤动的危险因素并构建风险预测列线图模型,有助于识别新发心房颤动高风险人群.目的 探讨AMI患者院内新发心房颤动的影响因素,并构建其风险预测列线图模型.方法 选取2017年1月至2021年3月在青岛市市立医院行急诊经皮冠状动脉介入术(PCI)的513例AMI患者作为研究对象,按照患者院内是否新发心房颤动分为房颤组(n=82)和非房颤组(n=431).通过医院信息系统收集AMI患者人口学特征及入院时临床资
【机 构】
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266000 山东省青岛市市立医院心内二科
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背景 急性心肌梗死(AMI)患者并发心房颤动会影响其血流动力学,增加患者死亡风险.而整合AMI患者新发心房颤动的危险因素并构建风险预测列线图模型,有助于识别新发心房颤动高风险人群.目的 探讨AMI患者院内新发心房颤动的影响因素,并构建其风险预测列线图模型.方法 选取2017年1月至2021年3月在青岛市市立医院行急诊经皮冠状动脉介入术(PCI)的513例AMI患者作为研究对象,按照患者院内是否新发心房颤动分为房颤组(n=82)和非房颤组(n=431).通过医院信息系统收集AMI患者人口学特征及入院时临床资料.比较两组患者人口学特征及入院时临床资料,采用多因素Logistic回归模型分析AMI患者院内新发心房颤动的影响因素,采用R 3.4.3软件包绘制列线图模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线以评估列线图模型的预测效能,并采用Bootstrap方法重复抽样1000次验证列线图模型的预测效能.结果 房颤组年龄和左心房内径(LAD)大于非房颤组,有吸烟史者所占比例、糖尿病发生率、Gensini积分、N末端B型利钠肽前体(NT-proBNP)高于非房颤组(P＜0.05).多因素Logistic回归分析结果显示,年龄[OR=1.047,95％CI(1.011,1.085)]、吸烟史[OR=1.828,95％CI(1.042,3.206)]、糖尿病[OR=3.073,95％CI(1.622,5.819)]、LAD[OR=1.138,95％CI(1.069,1.211)]、Gensini积分[OR=1.048,95％CI(1.032,4.064)]、NT-proBNP[OR=1.114,95％CI(1.069,2.005)]均是AMI患者院内新发心房颤动的独立影响因素(P＜0.05).将上述6个独立影响因素作为预测指标,构建AMI患者院内新发心房颤动风险预测列线图模型.ROC曲线分析结果显示,列线图模型预测AMI患者院内新发心房颤动的曲线下面积(AUC)为0.839[95％CI(0.786,0.892)],说明列线图模型的区分能力较好.Bootstrap方法结果显示,校准曲线的平均绝对误差(MAE)为0.019,说明校准曲线与理想曲线贴合良好.结论 年龄、吸烟史、糖尿病、LAD、Gensini积分及NT-proBNP是AMI患者院内新发心房颤动的独立影响因素,而基于上述影响因素构建的AMI患者院内新发心房颤动风险预测列线图模型具有较高的预测效能.
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