目的 应用决策树卡方自动交互检测(CHAID)算法和二分类Logistic回归分析法分别构建罹患糖尿病(DM)的急性心肌梗死(AMI)患者行急诊冠状动脉介入治疗(PCI)术后院外2年内的不良终点事件的风险预测模型,并对模型的预测结果 进行对比分析.方法 回顾性纳入2016年1月至2017年1月于郑州大学第一附属医院心脏重症科(CCU)的DM-AMI行急诊PCI术后患者(信息采集来自CORFCHD-ZZ研究),并对其院外2年内的不良终点事件进行随访,应用CHAID法和二分类Logistic回归分析分别建立风险预测模型,通过受试者工作特征曲线(ROC)的曲线下面积(AUC)对两种模型的预测效果进行对比评价.结果 纳入分析患者525例,其中2年发生不良终点事件203例(38.7％);CHAID法和Logistic回归分析法均显示"年龄≥60岁"、"BNP≥350 ng/L"、"CRP>8.3 mmol/L"、"不使用降糖药物"和"糖尿病病程大于5年"是不良终点的重要危险因素,并且在决策树中"年龄"是首要影响因素;决策树模型风险预测的正确率为69.1％,模型拟合效果较好;Logistic回归模型Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示模型拟合较好(χ2=11.976,P>0.05).决策树模型AUC为0.765(95％CI:0.727～0.801),Logistic回归模型AUC为0.784(95％CI:0.746～0.818),两模型预测价值均为中等,其存在的差异无统计学意义;决策树模型灵敏度高于Logistic回归预测模型,二者分别为77.6％和73.9％.结论 决策树分析结果 能更为直观、形象地反映DM-AMI行PCI手术人群的术后生存风险特征,"年龄≥60岁"、"BNP≥350 ng/L"、"CRP>8.3 mmol/L"、"不使用降糖药物"和"糖尿病病程大于5年"参与不良终点事件的发生,并且年龄是首要危险因素,决策树有利于临床医师对高危人群进行风险预测和制定随访方案.

急性心肌梗死;糖尿病;不良终点事件;决策树模型;Logistic回归

刘志煜;孔亚伟;张扬辉;张亚豪;王喆;路新源;郑颖颖;沈德良;张金盈

450052 郑州,郑州大学第一附属医院心血管内科;450052 郑州,河南省心脏损伤修复重点实验室;100045 北京,首都医科大学附属北京儿童医院慢病管理中心,国家儿童医学中心;100730 北京,中国医学科学院,北京协和医学院,中日友好医院心脏科;200032 上海,复旦大学公共卫生学院 卫生部卫生技术评估重点实验室

中国循证心血管医学杂志

[1]刘志煜;孔亚伟;张扬辉;张亚豪;王喆;路新源;郑颖颖;沈德良;张金盈-.决策树模型对糖尿病合并急性心肌梗死行急诊PCI患者术后不良事件的预测价值)[J].中国循证心血管医学杂志,2022(11):1334-1340

CORFCHD

决策树模型,急性心肌梗死,死行,PCI,不良事件,预测价值,CHAID,二分类,回归分析法,罹患,DM,AMI,急诊冠状动脉介入,冠状动脉介入治疗,后院,院外,不良终点事件,风险预测模型,郑州大学,心脏重症,CCU,术后患者,信息采集,ZZ,受试者工作特征曲线,对比评价,BNP,不使用,降糖药物,糖尿病病程,模型风险,模型拟合,拟合效果,Hosmer,Lemeshow,拟合优度检验,灵敏度高,回归预测模型,决策树分析,术后生存,生存风险,风险特征,临床医师,高危人群,随访方案

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