背景 2型糖尿病合并稳定型心绞痛(T2DM-SAP)致残、病死率高,预后差,早期治疗对延缓T2DM-SAP的发展具有重要作用.中医药在疾病预防方面具有独特的临床优势,构建融合中医元素的风险预测模型可为临床防治T2DM-SAP患者发生主要不良心脑血管事件(MACCE)提供可靠依据.目的 探究T2DM-SAP患者发生MACCE的危险因素,构建并评估风险预测模型.方法 选取2012—2019年在河南中医药大学第一附属医院诊治的674例T2DM-SAP住院患者,依据医院信息系统收集患者的电子病历和随访数据,包括人口学资料、临床特征、实验室检查指标、中医资料、结局指标(MACCE发生情况).根据是否发生MACCE,将患者分为MACCE组(n=190)和非MACCE组(n=484).采用单因素和多因素Logistic回归分析筛选T2DM-SAP患者发生MACCE的独立危险因素,建立MACCE风险预测模型,并构建列线图.采用Bootstrap法进行内部验证.通过受试者工作特征(ROC)曲线、C-index、Calibration plot、Hosmer-Lemeshow检验及临床决策曲线(DCA曲线)验证预测模型的预测效能.结果 多因素Logistic回归分析结果显示,年龄〔OR=1.033,95％CI(1.014,1.052)〕、脑血管病史〔OR=3.799,95％CI(2.529,5.750)〕、血肌酐〔OR=1.005,95％CI(1.002,1.008)〕、暗紫舌〔OR=2.756,95％CI(1.285,5.935)〕、少苔〔OR=2.083,95％CI(1.025,4.166)〕、细弱脉〔OR=5.822,95％CI(1.867,20.359)〕、风痰阻络〔OR=2.525,95％CI(1.466,4.387)〕是T2DM-SAP患者发生MACCE的影响因素(P<0.05).基于筛选出以上独立危险因素构建预测模型,该模型显示出中等预测能力,C-index为0.769〔95％CI(0.729,0.809)〕,灵敏度为69.47％,特异度为75.00％,区分度良好;Calibration plot显示预测不良结局风险与实际不良结局风险平均绝对误差为0.011,校正拟合偏倚后的C-index为0.761,Hosmer-Lemeshow检验结果显示校准度良好(χ2=6.004,P=0.647);DCA结果显示,阈值概率>30％,预测模型在临床上是有益的.结论 年龄、脑血管病史、血肌酐、暗紫舌、少苔、细弱脉、风痰阻络是T2DM-SAP患者发生MACCE的影响因素,并以此建立了临床预测模型.该模型具有良好的区分度、校准度以及临床有效性,能为防治T2DM-SAP患者发生MACCE提供科学依据.

糖尿病;稳定型心绞痛;心脑血管事件;临床预测模型;中医学

王中瑞;符宇;赵瑞霞;余海滨;邵明义;燕树勋;韩景辉;刘会娟;朱蓉;远佳瑶;李蕾蕾;崔伟锋;王娴

450000 河南省郑州市,河南中医药大学;450000 河南省郑州市,河南中医药大学第一附属医院;530000 广西壮族自治区南宁市,广西中医药大学;450000 河南省郑州市,河南省中医药研究院

中国全科医学

[1]王中瑞;符宇;赵瑞霞;余海滨;邵明义;燕树勋;韩景辉;刘会娟;朱蓉;远佳瑶;李蕾蕾;崔伟锋;王娴-.糖尿病合并稳定型心绞痛患者发生主要不良心脑血管事件的中医预测模型构建及应用评估研究)[J].中国全科医学,2022(20):2450-2456

稳定型心绞痛患者,主要不良心脑血管事件,预测模型构建,构建及应用,应用评估,评估研究,T2DM,SAP,致残,病死率,早期治疗,疾病预防,临床优势,风险预测模型,临床防治,MACCE,评估风险,南中,中医药大学,住院患者,医院信息系统,统收,电子病历,随访数据,人口学,实验室检查指标,结局指标,列线图,Bootstrap,内部验证,受试者工作特征,Calibration,plot,Hosmer,Lemeshow,临床决策,决策曲线,DCA,预测效能,脑血管病,血肌酐,细弱,风痰阻络,预测能力,区分度,不良结局,平均绝对误差,偏倚,校准度,临床预测模型,临床有效性,中医学

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