基于临床危险因素和血流动力学的列线图模型用于预测心力衰竭患者MACE的意义
韩溦
郝芳
逯丽丽
陈少伯
杨国红
300162 天津,中国人民武装警察部队特色医学中心高原高寒环境及心血管病防治研究所
摘要：目的 本研究旨在开发一种整合了血流动力学主要参数的综合列线图模型,用于预测心力衰竭(HF)患者主要不良心血管事件(MACE)发病风险.方法 对661例接受右心导管插入术(RHC)的症状性心力衰竭患者(年龄64.12±14.14岁;男性占67.47％)进行回顾性研究,并对其进行2年内MACE发生率的主要终点随访.通过最小绝对收缩选择算子(LASSO)回归分析人口统计学信息、实验室测试、经胸超声心动图和RHC血流动力学参数,以选择关键特征.进行多变量逐步Cox分析,以确定独立的风险因素并构建列线图.通过受试者工作特曲线(ROC)、Kaplan-Meier曲线、校准图和决策曲线分析所构建模型的预测值.结果 661例心力衰竭患者中,2年MACE发生率为21.48％(n=142).MACE组年龄偏大,贫血患者比例、左室射血分数降低的HF(HFrEF)患者比例以及入院时收缩压更高;超声心动图参数中,舒张末室间隔厚度(IVST)和左室后壁厚度(LVPWT)更大;实验室指标中,低密度脂蛋白胆固醇和脑钠肽水平偏高,估计肾小球滤过率降低更明显;在RHC血流动力学参数中,右心房压(RAP)、肺动脉收缩压和舒张压、平均肺动脉压、肺动脉楔压和肺血管阻力更高,而心输出量和心脏指数(CI)降低(P＜0.05).经LASSO筛选[ln(λ)=-2.366(λ=0.094)]和多因素Cox回归,确定列线图模型包括6个变量:年龄、贫血、IVST、LVPWT、RAP和CI.ROC曲线显示出对预测模型的良好判别能力(AUC:0.818,95％CI:0.787～0.847).基于bootstrap方法的模型的列线图校准图显示出良好的性能.预测模型的决策曲线分析显示了列线图模型的净效益优于阈值概率较高的IVST、LVPWT、RAP和CI.根据总列线图得分将患者分为两组:预测概率＜0.5为低危组(n=255),预测概率≥0.5为高危组(n=406).用K-M生存曲线比较不同组间的中位无MACE生存时间,差异有统计学意义(log rank=71.221,P＜0.001).结论 本研究开发并验证了心力衰竭患者2年MACE发生率的预测列线图模型.整合RHC血流动力学参数可能具有更高的预测性,有助于更好地对心力衰竭患者的临床风险进行分层并指导其治疗决策.
关键词：心力衰竭列线图主要不良心血管事件右心导管插入术
分类号：R541.61(心脏、血管（循环系）疾病)
资助基金：天津市卫生健康科技项目(TJWJ2023MS050)
论文发表日期：2024-07-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 850-855 )
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