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目的 分析冠状动脉粥样硬化(CAS)的危险因素,并联合血液学指标和颈动脉斑块构建列线图模型,进一步预测CAS发生的风险.方法 选取安徽医科大学第一附属医院147例疑似冠状动脉硬化性心脏病患者,依据冠状动脉CT血管造影(CTA)的结果分为非CAS组50例和CAS组97例.彩超测定患者颈动脉内-中膜厚度(cIMT)和斑块,收集患者的血常规、生化及止凝血结果.采用单因素分析和多因素Logistic回归分析筛选CAS的独立危险因素,并基于这些独立危险因素构建列线图风险预测模型,最后绘制ROC曲线.结果 非CAS组和CAS组患者年龄、性别、吸烟史和高血压病等方面有分布差异,CAS组患者红细胞分布宽度-SD值(RDW-SD)、胱抑素C、肌酐、空腹血糖、中性粒细胞/淋巴细胞比率(NLR)、颈动脉斑块发生率及cIMT较非CAS组患者明显升高,淋巴细胞计数较非CAS组患者降低(P<0.05).多因素二元Logistic回归分析发现男性、有颈动脉斑块、RDW-SD升高、空腹血糖升高及淋巴细胞计数降低是CAS发生的独立危险因素(P<0.05).基于上述5项指标构建了列线图预测CAS发生的风险,列线图的总分数可以高效预测患者发生CAS的风险(AUC:0.870,95% CI:0.805~0.936,Hosmer-Lemeshow P=0.553).结论 该研究建立了一种预测CAS发生风险的新型列线图,通过分析患者相关血液学指标和

作者:叶蕊蕊;李洁华

来源:安徽医科大学学报 2021 年 56卷 9期

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作者:
叶蕊蕊;李洁华
来源:
安徽医科大学学报 2021 年 56卷 9期
标签:
冠状动脉粥样硬化;颈动脉斑块;列线图;预测模型
目的 分析冠状动脉粥样硬化(CAS)的危险因素,并联合血液学指标和颈动脉斑块构建列线图模型,进一步预测CAS发生的风险.方法 选取安徽医科大学第一附属医院147例疑似冠状动脉硬化性心脏病患者,依据冠状动脉CT血管造影(CTA)的结果分为非CAS组50例和CAS组97例.彩超测定患者颈动脉内-中膜厚度(cIMT)和斑块,收集患者的血常规、生化及止凝血结果.采用单因素分析和多因素Logistic回归分析筛选CAS的独立危险因素,并基于这些独立危险因素构建列线图风险预测模型,最后绘制ROC曲线.结果 非CAS组和CAS组患者年龄、性别、吸烟史和高血压病等方面有分布差异,CAS组患者红细胞分布宽度-SD值(RDW-SD)、胱抑素C、肌酐、空腹血糖、中性粒细胞/淋巴细胞比率(NLR)、颈动脉斑块发生率及cIMT较非CAS组患者明显升高,淋巴细胞计数较非CAS组患者降低(P<0.05).多因素二元Logistic回归分析发现男性、有颈动脉斑块、RDW-SD升高、空腹血糖升高及淋巴细胞计数降低是CAS发生的独立危险因素(P<0.05).基于上述5项指标构建了列线图预测CAS发生的风险,列线图的总分数可以高效预测患者发生CAS的风险(AUC:0.870,95% CI:0.805~0.936,Hosmer-Lemeshow P=0.553).结论 该研究建立了一种预测CAS发生风险的新型列线图,通过分析患者相关血液学指标和