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目的:探讨冠状动脉中重度钙化(钙化积分≥100)患者血管狭窄程度的危险因素,构建预测模型提高钙化积分对冠状动脉狭窄程度的预测价值.方法:回顾性纳入106例CT扫描计算冠状动脉钙化积分≥100且于1年内行冠状动脉造影术的患者,比较轻度狭窄病变组(68例,Gensini评分<32分)与中重度狭窄病变组(38例,Gensini评分≥32分)患者基本资料及血液常规、血脂、凝血功能等实验室检查结果,统计分析冠状动脉狭窄程度的独立危险因素,最后构建新型钙化积分模型并检验其预测效能.结果:两组患者基本资料较均衡,具有组间可比性.多因素Logistic回归证实既往高脂血症病史、高水平的脂蛋白(a)及低密度脂蛋白均是冠状动脉中重度狭窄病变的独立危险因素,ROC曲线表明联合三者可以优化单一钙化积分对冠状动脉狭窄程度的预测水平(AUC=0.776,敏感度71.1%、特异度83.8%).结论:新型钙化积分模型可以更好地预测中重度冠状动脉钙化患者冠状动脉狭窄病变的风险,能指导高危患者入院行冠状动脉粥样硬化性心脏病相关诊治.

作者:陈曦;李曙;万静

来源:武汉大学学报(医学版) 2023 年 44卷 10期

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作者:
陈曦;李曙;万静
来源:
武汉大学学报(医学版) 2023 年 44卷 10期
标签:
冠状动脉狭窄 钙化积分模型 Gensini评分 血脂异常 Coronary Artery Stenosis Calcium Scoring Model Gensini Score Dyslipidemia
目的:探讨冠状动脉中重度钙化(钙化积分≥100)患者血管狭窄程度的危险因素,构建预测模型提高钙化积分对冠状动脉狭窄程度的预测价值.方法:回顾性纳入106例CT扫描计算冠状动脉钙化积分≥100且于1年内行冠状动脉造影术的患者,比较轻度狭窄病变组(68例,Gensini评分<32分)与中重度狭窄病变组(38例,Gensini评分≥32分)患者基本资料及血液常规、血脂、凝血功能等实验室检查结果,统计分析冠状动脉狭窄程度的独立危险因素,最后构建新型钙化积分模型并检验其预测效能.结果:两组患者基本资料较均衡,具有组间可比性.多因素Logistic回归证实既往高脂血症病史、高水平的脂蛋白(a)及低密度脂蛋白均是冠状动脉中重度狭窄病变的独立危险因素,ROC曲线表明联合三者可以优化单一钙化积分对冠状动脉狭窄程度的预测水平(AUC=0.776,敏感度71.1%、特异度83.8%).结论:新型钙化积分模型可以更好地预测中重度冠状动脉钙化患者冠状动脉狭窄病变的风险,能指导高危患者入院行冠状动脉粥样硬化性心脏病相关诊治.