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目的 分析非心脏大血管手术患者发生术后心力衰竭(PHF)的危险因素,并构建预测模型,为临床识别PHF风险提供工具.方法 从4家医院构建的数据库选择行非心脏大血管手术的患者,收集患者人口学特征、基线信息、术前合并症、实验室指标、美国麻醉医师协会(ASA)分级、手术类型及手术时长等变量,以是否发生PHF为结局指标,利用单因素及多因素logistic回归进行危险因素分析,筛选变量构建预测模型并生成可视化列线图,使用受试者工作特征曲线下面积(AUC)评价模型区分度,使用校准曲线评价模型校准度,并使用Bootstrap进行内部验证.结果 研究最终纳入2 354例患者,PHF发生率为2.63%.在多因素logistic回归中,年龄增加、手术时间延长、合并缺血性心脏病(IHD)、瓣膜性心脏病(VHD)、慢性阻塞性肺疾病(COPD)、天门冬氨酸氨基转移酶(AST)升高、肌酐(Cr)升高、白细胞计数(WBC)升高为非心脏大血管手术患者PHF的危险因素,差异有统计学意义(P<0.05).构建的列线图预测模型AUC为0.924(95%CI:0.905~0.944).结论 年龄增加、术前存在合并症、AST升高、Cr升高、WBC升高及手术时间长会增加非心脏大血管手术患者发生PHF的风险,利用列线图进行预测能够在术前识别PHF风险,进而辅助医生进行决策.

作者:朱易紫婷;易斌;魏珂

来源:重庆医学 2023 年 52卷 15期

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作者:
朱易紫婷;易斌;魏珂
来源:
重庆医学 2023 年 52卷 15期
标签:
非心脏大血管手术 术后心力衰竭 危险因素识别 预测模型 列线图 noncardiovascular surgery postoperative heart failure risk factor identification prediction model nomogram
目的 分析非心脏大血管手术患者发生术后心力衰竭(PHF)的危险因素,并构建预测模型,为临床识别PHF风险提供工具.方法 从4家医院构建的数据库选择行非心脏大血管手术的患者,收集患者人口学特征、基线信息、术前合并症、实验室指标、美国麻醉医师协会(ASA)分级、手术类型及手术时长等变量,以是否发生PHF为结局指标,利用单因素及多因素logistic回归进行危险因素分析,筛选变量构建预测模型并生成可视化列线图,使用受试者工作特征曲线下面积(AUC)评价模型区分度,使用校准曲线评价模型校准度,并使用Bootstrap进行内部验证.结果 研究最终纳入2 354例患者,PHF发生率为2.63%.在多因素logistic回归中,年龄增加、手术时间延长、合并缺血性心脏病(IHD)、瓣膜性心脏病(VHD)、慢性阻塞性肺疾病(COPD)、天门冬氨酸氨基转移酶(AST)升高、肌酐(Cr)升高、白细胞计数(WBC)升高为非心脏大血管手术患者PHF的危险因素,差异有统计学意义(P<0.05).构建的列线图预测模型AUC为0.924(95%CI:0.905~0.944).结论 年龄增加、术前存在合并症、AST升高、Cr升高、WBC升高及手术时间长会增加非心脏大血管手术患者发生PHF的风险,利用列线图进行预测能够在术前识别PHF风险,进而辅助医生进行决策.