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目的 分析非瓣膜性房颤的危险因素并建立预测模型.方法 选取2022年11月—2023年4月于南京医科大学附属江宁医院心内科住院的320例心血管疾病患者,根据在院心电图结果分为房颤组(非瓣膜性房颤患者)和对照组(其他非房颤的心血管疾病患者),各160例.先以简单关联性分析筛选房颤影响因素,再通过Logistic回归分析明确房颤相关危险因素,最后借助ROC曲线评估预测模型的诊断效果.结果 房颤组与对照组年龄、性别、体质量、体质指数、收缩压、舒张压、糖化血红蛋白、心功能不全、吸烟史和部分实验室指标(射血分数、左房内径、D-二聚体、心率、白蛋白、尿素、肌酐和尿酸)比较,差异有统计学意义(P<0.05).Logistic回归分析显示体质量、收缩压、糖化血红蛋白、左房内径、D-二聚体和白蛋白是房颤发生的相关危险因素.ROC曲线显示预测模型的AUC、灵敏度和特异性分别为0.895、80.0

作者:陆程灿;董志强;王佳宁;刘亚慧;赵剑锋

来源:系统医学 2023 年 8卷 14期

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作者:
陆程灿;董志强;王佳宁;刘亚慧;赵剑锋
来源:
系统医学 2023 年 8卷 14期
标签:
非瓣膜性房颤 危险因素 Logistic回归 ROC曲线 Non-valvular atrial fibrillation Risk factors Logistic regression ROC curve
目的 分析非瓣膜性房颤的危险因素并建立预测模型.方法 选取2022年11月—2023年4月于南京医科大学附属江宁医院心内科住院的320例心血管疾病患者,根据在院心电图结果分为房颤组(非瓣膜性房颤患者)和对照组(其他非房颤的心血管疾病患者),各160例.先以简单关联性分析筛选房颤影响因素,再通过Logistic回归分析明确房颤相关危险因素,最后借助ROC曲线评估预测模型的诊断效果.结果 房颤组与对照组年龄、性别、体质量、体质指数、收缩压、舒张压、糖化血红蛋白、心功能不全、吸烟史和部分实验室指标(射血分数、左房内径、D-二聚体、心率、白蛋白、尿素、肌酐和尿酸)比较,差异有统计学意义(P<0.05).Logistic回归分析显示体质量、收缩压、糖化血红蛋白、左房内径、D-二聚体和白蛋白是房颤发生的相关危险因素.ROC曲线显示预测模型的AUC、灵敏度和特异性分别为0.895、80.0