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目的:探讨体检信息中急性冠脉综合征( ACS)的预测因素,并建立logistic预测模型,评价其预测发生ACS的准确度、敏感度和特异度。方法选取2014年10月至2015年10月中国航天科工集团七三一医院门诊、急诊及心血管内科ACS患者100例,按照性别、年龄匹配同期体检者100例作为对照组,于体检中心数据库调取入选者体检资料进行单因素分析,取其中有统计学意义的变量作多因素logistic回归分析,并建立预测模型。结果单因素分析结果表明体质量指数(BMI)、尿酸(UA)、总胆固醇(TC)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、高敏C反应蛋白(Hs-CRP)、同型半胱氨酸(Hcy)、高血压、吸烟、糖尿病、高脂血症、缺血性脑卒中、脉搏波传导速度(PWV)、颈动脉内膜中层厚度(IMT)增厚、是否接受抗血小板治疗、是否接受他汀类药物治疗与ACS发病有关,其中8个因素进入logistic回归方程, logistic预测模型为P=1/1+e(-8.444+1.182X1+1.174X2+0.430X3+0.323X4+0.315X5+0.257X6-1.569X7-0.184X8),预测ACS发生的准确度为83.5%(167/200),敏感度为82%(82/100),特异度为85%(85/100)。结论 IMT、糖尿病、吸烟、Hcy、LDL-C、BMI、是否接受抗血小板治疗、是否接受他汀类药物治疗是ACS发生的主

作者:赵立坤;李学强;赵季平;王玉霞;张明;郭建花

来源:中华老年多器官疾病杂志 2017 年 16卷 1期

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作者:
赵立坤;李学强;赵季平;王玉霞;张明;郭建花
来源:
中华老年多器官疾病杂志 2017 年 16卷 1期
标签:
健康体检 急性冠脉综合征 多因素分析 预测因子 风险模型 health examination acute coronary syndrome multivariate analysis predictive factors risk model
目的:探讨体检信息中急性冠脉综合征( ACS)的预测因素,并建立logistic预测模型,评价其预测发生ACS的准确度、敏感度和特异度。方法选取2014年10月至2015年10月中国航天科工集团七三一医院门诊、急诊及心血管内科ACS患者100例,按照性别、年龄匹配同期体检者100例作为对照组,于体检中心数据库调取入选者体检资料进行单因素分析,取其中有统计学意义的变量作多因素logistic回归分析,并建立预测模型。结果单因素分析结果表明体质量指数(BMI)、尿酸(UA)、总胆固醇(TC)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、高敏C反应蛋白(Hs-CRP)、同型半胱氨酸(Hcy)、高血压、吸烟、糖尿病、高脂血症、缺血性脑卒中、脉搏波传导速度(PWV)、颈动脉内膜中层厚度(IMT)增厚、是否接受抗血小板治疗、是否接受他汀类药物治疗与ACS发病有关,其中8个因素进入logistic回归方程, logistic预测模型为P=1/1+e(-8.444+1.182X1+1.174X2+0.430X3+0.323X4+0.315X5+0.257X6-1.569X7-0.184X8),预测ACS发生的准确度为83.5%(167/200),敏感度为82%(82/100),特异度为85%(85/100)。结论 IMT、糖尿病、吸烟、Hcy、LDL-C、BMI、是否接受抗血小板治疗、是否接受他汀类药物治疗是ACS发生的主