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目的:探讨多种动脉粥样硬化细胞因子与冠状动脉粥样硬化性狭窄程度的相关性,以及可能的回归方程模型。方法将198例行冠状动脉造影的患者按造影结果 Gensini 积分分为冠脉狭窄轻度组(0-12分,64人)、中度组(13-34分,54人)、重度组(>34分,32人)和冠脉正常对照组48人;采用单因素方差分析探讨冠脉狭窄组与对照组及不同狭窄组间临床基线资料、一般生化指标和细胞因子的差异,采用二元或多因素 Logistic 逐步回归方法探讨冠状动脉粥样硬化性狭窄与多种细胞因子的相关性,及建立回归方程模型。结果冠状动脉粥样硬化性狭窄组与对照组在性别、年龄、吸烟、高密度脂蛋白胆固醇、载脂蛋白 A 及细胞因子 IGF-1、CTGF、Ox-LDL、TGF-β1、Lp-PLA2、sICAM-1、MMP-9、MPO、HSP-70比较有统计学意义;冠脉狭窄轻度组、中度组和重度组单因素分析显示:性别、吸烟、IGF-1、CTGF、Ox-LDL、TGF-β1、Lp-PLA2、sICAM-1和 MMP-9组间差异有统计学意义;多因素 Logistic 回归分析建立冠状动脉狭窄程度评估模型:Gensini 积分=12.806+0.05CTGF+0.199Lp-PLA2+0.139Ox-LDL+0.011TGF-β1(G =15.589,P =0.009)。结论冠状动脉粥样硬化性狭窄是一个多因素相互作用的结果,检测 Lp-PLA2、Ox-LDL、TGF-β1和 CTG

作者:张春阳;黄山;刘志琴

来源:中国实验诊断学 2016 年 2期

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作者:
张春阳;黄山;刘志琴
来源:
中国实验诊断学 2016 年 2期
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冠状动脉狭窄 动脉粥样硬化细胞因子 方程模型 Coronary artery stenosis Atherosclerosis Cytokines Equation model
目的:探讨多种动脉粥样硬化细胞因子与冠状动脉粥样硬化性狭窄程度的相关性,以及可能的回归方程模型。方法将198例行冠状动脉造影的患者按造影结果 Gensini 积分分为冠脉狭窄轻度组(0-12分,64人)、中度组(13-34分,54人)、重度组(>34分,32人)和冠脉正常对照组48人;采用单因素方差分析探讨冠脉狭窄组与对照组及不同狭窄组间临床基线资料、一般生化指标和细胞因子的差异,采用二元或多因素 Logistic 逐步回归方法探讨冠状动脉粥样硬化性狭窄与多种细胞因子的相关性,及建立回归方程模型。结果冠状动脉粥样硬化性狭窄组与对照组在性别、年龄、吸烟、高密度脂蛋白胆固醇、载脂蛋白 A 及细胞因子 IGF-1、CTGF、Ox-LDL、TGF-β1、Lp-PLA2、sICAM-1、MMP-9、MPO、HSP-70比较有统计学意义;冠脉狭窄轻度组、中度组和重度组单因素分析显示:性别、吸烟、IGF-1、CTGF、Ox-LDL、TGF-β1、Lp-PLA2、sICAM-1和 MMP-9组间差异有统计学意义;多因素 Logistic 回归分析建立冠状动脉狭窄程度评估模型:Gensini 积分=12.806+0.05CTGF+0.199Lp-PLA2+0.139Ox-LDL+0.011TGF-β1(G =15.589,P =0.009)。结论冠状动脉粥样硬化性狭窄是一个多因素相互作用的结果,检测 Lp-PLA2、Ox-LDL、TGF-β1和 CTG