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目的:构建一种简便、快速而准确的可视化预测模型,早期识别急诊经皮冠状动脉介入治疗(primary percutaneous coronary intervention, PPCI)中发生无复流高危风险的急性ST段抬高性心肌梗死(ST-segment elevation myocardial infarction, STEMI)患者。方法:回顾性研究中日友好医院2018年1月至2019年6月诊断为STEMI并行PPCI治疗的患者,收集患者的性别、年龄、合并症、个人史、Killip分级、实验室检查等变量资料,观察患者是否在PPCI治疗过程中发生无复流。采用多因素Logistic回归分析明确无复流的独立危险因素,根据筛选的危险因素构建预测STEMI患者PPCI发生无复流风险的列线图模型,采用C指数、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验分析验证模型区分度、一致性以及临床有用性。应用Bootstrap重复采样法进行模型内部验证。结果:研究共纳入280例患者,行PPCI治疗的STEMI患者无复流发生率为30.7

作者:董哲;刘晓飞;张虎;闫圣涛

来源:中华急诊医学杂志 2022 年 31卷 5期

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作者:
董哲;刘晓飞;张虎;闫圣涛
来源:
中华急诊医学杂志 2022 年 31卷 5期
标签:
急性ST段抬高性心肌梗死 急诊经皮冠状动脉介入治疗 无复流 可视化预测模型 ST-segment elevation myocardial infarction Primary percutaneous coronary intervention No reflow Visual prediction model
目的:构建一种简便、快速而准确的可视化预测模型,早期识别急诊经皮冠状动脉介入治疗(primary percutaneous coronary intervention, PPCI)中发生无复流高危风险的急性ST段抬高性心肌梗死(ST-segment elevation myocardial infarction, STEMI)患者。方法:回顾性研究中日友好医院2018年1月至2019年6月诊断为STEMI并行PPCI治疗的患者,收集患者的性别、年龄、合并症、个人史、Killip分级、实验室检查等变量资料,观察患者是否在PPCI治疗过程中发生无复流。采用多因素Logistic回归分析明确无复流的独立危险因素,根据筛选的危险因素构建预测STEMI患者PPCI发生无复流风险的列线图模型,采用C指数、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验分析验证模型区分度、一致性以及临床有用性。应用Bootstrap重复采样法进行模型内部验证。结果:研究共纳入280例患者,行PPCI治疗的STEMI患者无复流发生率为30.7