换一批冠状动脉钙化患者主动脉瓣钙化危险因素分析及预测模型构建
Analysis of risk factors for aortic valve calcification in patients with coronary artery calcification and con-struction of a predictive model
摘要目的 探讨冠状动脉钙化(CAC)患者发生主动脉瓣钙化(AVC)的独立危险因素,并构建临床预测模型,为早期识别高风险患者提供依据.方法 本研究回顾性纳入2019年1月至2022年9月期间在东南大学附属中大医院接受冠状动脉CT血管成像(CCTA)且CAC积分>0的住院患者1458例,按7∶3随机分为训练集(n=1 020)和验证集(n=438).通过单因素和多因素logistic回归分析钙化性主动脉瓣疾病(CAVD)的危险因素,本研究采用LASSO回归进行变量筛选,并基于筛选出的变量构建列线图预测模型.通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分析(DCA),分别验证了模型出色的区分能力、预测准确性以及潜在的临床应用价值.结果 训练集中AVC发生率为30.6%.多因素分析显示,年龄(OR=1.055,95%CI:1.040～1.071)、身高(OR=0.980,95%CI:0.962～0.997)、右心室舒张末期内径(RVEDd,OR=1.719,95%CI:1.102～2.692)及他汀类药物使用(OR=1.408,95%CI:1.047～1.899)是AVC的独立预测因素.模型在训练集和验证集中的AUC分别为0.738和0.715,校准曲线显示预测与实际风险高度一致,DCA证实其临床净获益显著.结论 年龄、身高、RVEDd及他汀类药物使用是CAC患者发生AVC的独立预测因素.基于此构建的列线图模型展现出优异的预测能力,有助于对高危患者进行早期识别与临床管理.
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关键词
冠状动脉钙化主动脉瓣钙化危险因素预测模型列线图coronary artery calcificationaortic valve calcificationrisk factorspredictive modelnomogram
分类号
R445（诊断学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1006-5725.2026.04.018
发布时间
2026-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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