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目的:基于心脏超声指标探讨心房颤动并发血栓栓塞的影响因素,并构建其风险列线图预测模型,以期为临床医生提供指导和决策支持.方法:回顾性选择2019年1月至2020年12月菏泽医学专科学校超声医学教研室收治的1 128例经心电图和超声心动图检查确诊为心房颤动患者作为研究对象,根据心房颤动患者是否并发血栓栓塞分为两组,未并发血栓栓塞患者作为对照组(n=944),并发血栓栓塞患者作为研究组(n=184).采集患者心脏超声指标,进行随访观察,记录2年内发生血栓栓塞事件状况,多变量逻辑回归分析构建预测模型,绘制风险列线图,评估模型灵敏度、特异度和ROC曲线下面积(AUC).结果:研究组患者年龄、吸烟占比、LAD、RA、LAA、LVEDD、血清hs-CRP水平高于对照组,研究组LVEF低于对照组,组间比较,差异存在统计学意义(P<0.05);年龄、吸烟、LAD、LVEDD、LASd、LAA、LVEF、hs-CRP为心房颤动并发血栓栓塞的独立影响因素(P<0.05);列线图模型内部验证结果显示:CI为0.953,列线图模型对心房颤动并发血栓栓塞预测值与实际值对比,差异不存在统计学意义(P>0.05),对疾病预测校正曲线与理想曲线趋近;列线图模型预测心房颤动并发血栓栓塞最佳截断值为0.151,AUC为0.954,特异度、灵敏度分别为0.863、0.925.结论:年龄、吸烟、LAD、LVEDD、LASd、

作者:王一川;陈素雨;宋玉娟

来源:影像技术 2023 年 35卷 6期

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作者:
王一川;陈素雨;宋玉娟
来源:
影像技术 2023 年 35卷 6期
标签:
心脏超声指标 心房颤动 血栓栓塞 风险 列线图 预测模型 Cardiac ultrasound indicators Atrial fibrillation Thromboembolism Risk Column chart Prediction model
目的:基于心脏超声指标探讨心房颤动并发血栓栓塞的影响因素,并构建其风险列线图预测模型,以期为临床医生提供指导和决策支持.方法:回顾性选择2019年1月至2020年12月菏泽医学专科学校超声医学教研室收治的1 128例经心电图和超声心动图检查确诊为心房颤动患者作为研究对象,根据心房颤动患者是否并发血栓栓塞分为两组,未并发血栓栓塞患者作为对照组(n=944),并发血栓栓塞患者作为研究组(n=184).采集患者心脏超声指标,进行随访观察,记录2年内发生血栓栓塞事件状况,多变量逻辑回归分析构建预测模型,绘制风险列线图,评估模型灵敏度、特异度和ROC曲线下面积(AUC).结果:研究组患者年龄、吸烟占比、LAD、RA、LAA、LVEDD、血清hs-CRP水平高于对照组,研究组LVEF低于对照组,组间比较,差异存在统计学意义(P<0.05);年龄、吸烟、LAD、LVEDD、LASd、LAA、LVEF、hs-CRP为心房颤动并发血栓栓塞的独立影响因素(P<0.05);列线图模型内部验证结果显示:CI为0.953,列线图模型对心房颤动并发血栓栓塞预测值与实际值对比,差异不存在统计学意义(P>0.05),对疾病预测校正曲线与理想曲线趋近;列线图模型预测心房颤动并发血栓栓塞最佳截断值为0.151,AUC为0.954,特异度、灵敏度分别为0.863、0.925.结论:年龄、吸烟、LAD、LVEDD、LASd、