换一批心力衰竭患者出院后90天内不良事件预测模型构建
Establishment of a risk prediction model for adverse events within 90 days after discharge in the patients with heart failure
摘要目的 构建心力衰竭患者出院后 90 天内发生不良事件的预测模型.方法 回顾性分析发布于PhysioNet的自贡市第四人民医院2016 年12 月至2019 年6 月的2008 例心力衰竭患者资料,根据出院后90 天是否发生不良事件(心源性非计划性再入院或全因死亡)分为事件组和非事件组.采用Lasso-Cox回归分析法筛选影响90 天内不良事件的影响因素,以此构建预测模型.结果 纳入的1959 例患者中524 例(26.75%)出现不良事件,全因死亡 35 例(1.79%),再入院489 例(24.96%);基于Lasso-Cox回归筛选出收缩压、纽约心脏病协会(NYHA)分级、查尔森共病指数(CCI)、红细胞分布宽度、肌酐、血清钾和氯化物等 7 个预测变量构建预测模型,模型验证结果显示,受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)为0.653,校准曲线趋于理想,模型一致性良好.Kaplan-Meier风险分层结果显示,高风险组不良事件发生风险高于其他组.结论 收缩压、NYHA分级、CCI指数、肌酐、红细胞分布宽度、血清钾和氯化物是心力衰竭患者出院后90天发生不良事件的影响因素,基于此构建的预测模型可有效评估不良事件的风险,帮助临床医师早期合理评估患者病情.
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关键词
心力衰竭不良事件风险预测模型影响因素查尔森共病指数红细胞分布宽度血清钾氯化物Heart failureAdverse cardiovascular eventsRisk prediction modelInfluencing factorsCharlson comorbidity indexRed blood cell distribution widthSerum potassiumChloride
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DOI
10.3969/j.issn.1002-1949.2023.10.006
发布时间
2023-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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