目的:建立与验证可识别冠心病患者发生心房颤动风险的预测模型,提早识别心房颤动发生高危人群.方法:回顾性配对研究,选取于2018年1月1日至2019年12月31日,在新疆维吾尔自治区人民医院就诊,患有冠心病合并心房颤动的86例患者,同时按照年龄、性别、冠状动脉病变程度相近的原则进行1∶1配对,选取不患有心房颤动的冠心病患者86例,并将两组数据作为建模集;选取2020年1月1日至2020年12月31日间患有冠心病合并心房颤动的患者24例,不合并心房颤动的冠心病患者26例,作为验证集,运用Logistic回归模型分析冠心病患者发生心房颤动风险的危险因素,通过Logistic回归筛选变量建立简化的模型,并对模型进行内部验证.结果:二分类Logistic回归分析显示:CAR、AST、K、LVEDD、LVP为冠心病发生心房颤动危险因素,对该模型进行内部验证,建模集中ACU值为0.876(95％CI:0.814～0.938),验证集中ACU值为0.825(95％CI:0.703～0.948).Hosmer—Lemeshow检验结果提示该模型有良好的校准度,通过DCA曲线检测该模型临床有效性,当建模集与验证集阈概率分别在12％～100％及10％～72％范围内时,该预测模型具有良好的临床有效性.结论:该预测模型具有良好的区分度、校准度,净收益率较好,可用于冠心病患者发生心房颤动风险的预测.

冠心病;新发心房颤动;冠状动脉造影;临床预测模型;C-反应蛋白/白蛋白

832000 石河子大学医学院;新疆维吾尔自治区人民医院心血管内科

[1]阿依努尔·麦合木提;程慧;李国庆-.冠心病患者新发心房颤动风险的预测模型建立和验证)[J].心肺血管病杂志,2022(07):737-742

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