目的 探索纤维蛋白原(FIBC)、中性粒细胞淋巴细胞比值(NLR)测定联合中医辨证对冠心病的预测价值.方法 回顾性分析2020年10月至2021年9月期间主诉为胸闷、胸痛并首次行冠脉造影检查的688例患者.根据冠脉狭窄程度,将直径狭窄≥50％列为冠心病组,将直径狭窄＜50％分为非冠心病组,比较两组间FIBC、NLR水平差异;非冠心病组分为冠脉硬化组和正常组,将冠心病组和冠脉硬化组根据Gensini积分四分位数法,分为低分组、中分组、高分组和极高分组,分析FIBC、NLR与Gensini积分的相关性.对冠心病组与非冠心病组间基线资料进行统计学分析,后进行多因素Logistic回归分析,建立Logistic回归模型.采用R语言软件利用ROC曲线评价模型区分度,绘制校准度图,用Bootstrap方法进行模型内部验证.结果 FIBC、NLR与Gensini积分呈正相关(r=0.322,r=0.436;P＜0.01,P＜0.01).FIBC联合NLR对冠心病的诊断效能良好(AUC=0.746).FIBC、NLR结合中医辨证模型的区分度良好(AUC=0.766),95％CI(0.731,0.802),灵敏度为69.88％,特异度为73.76％,且模型拟合工作效果良好,具有可重复性.结论 FIBC、NLR结合中医辨证预测冠心病效果良好.

冠心病;中医证型;FIBC NLR预测价值

林子娜;李荣

广州中医药大学,广东 广州510000;广州中医药大学第一附属医院,广东 广州510000

中国中医急症

[1]林子娜;李荣-.FIBC、NLR测定联合中医辨证在冠心病预测中的应用)[J].中国中医急症,2022(10):1730-1734

FIBC

NLR,中医辨证,冠心病预测,纤维蛋白原,中性粒细胞淋巴细胞比值,预测价值,主诉,胸闷,胸痛,冠脉造影检查,冠脉狭窄程度,Gensini,四分位数法,统计学分析,区分度,校准度,Bootstrap,内部验证,诊断效能,模型拟合,工作效果,可重复性,中医证型

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