首页 > 中国医学影像学杂志 > 基于CMR-FT联合血清miR-208a、KLF2构建急性心肌梗死主要心血管不良事件列线图模型:一项多中心研究

基于CMR-FT联合血清miR-208a、KLF2构建急性心肌梗死主要心血管不良事件列线图模型:一项多中心研究

Nomogram Model for Predicting Major Adverse Cardiovascular Events in Acute Myocardial Infarction Based on CMR-FT Combined with Serum miR-208a and KLF2:A Multicenter Study

二维码有效期 120s

摘要目的探讨基于心脏磁共振特征追踪技术参数联合血清微小RNA-208a(miR-208a)和Krüppel样因子2(KLF2)构建急性心肌梗死(AMI)患者主要心血管不良事件(MACE)的列线图预测模型.资料与方法采用便利抽样法收集2019年1月—2024年12月江苏省中医院、江阴市人民医院和南京医科大学附属脑科医院AMI患者400例,将2019年1月—2023年6月280例患者作为训练组,2023年7月—2024年12月120例患者作为验证组.所有患者于血运重建后1周内完成心脏磁共振检查;对比血清miR-208a、KLF2水平.根据是否发生MACE分为MACE组和非MACE组.比较两组基线资料及心肌应力参数,通过多因素Logistic回归确定影响因素,并建立列线图模型;采用受试者工作特征曲线及Bootstrap方法评估模型准确性.结果训练组患者中73例发生MACE,发生率为26.07%.左心室整体纵向应变(OR=0.834)、圆周应变(OR=0.852)、miR-208a(OR=4.736),KLF2(OR=0.908)及Killip分级(OR=2.263)为AMI患者发生MACE的独立影响因素(P均<0.05).基于上述指标构建列线图,训练组曲线下面积为0.845,验证组为0.826,预测概率与实际发生率高度一致.Hosmer-Lemeshow检验显示预测模型一致性良好(χ2=5.515,P=0.701).结论基于心脏磁共振特征追踪参数联合血清miR-208a、KLF2构建的列线图模型,对AMI患者MACE的预测效能良好,可作为个体化风险分层的可视化工具.

作者卢璐 ^[1] 徐俊伟 ^[2] 张宇 ^[3] 陆治平 ^[2] 李健鹏 ^[4] 学术成果认领

作者单位江苏省中医院南京中医药大学附属医院放射科,江苏南京 210004 ^[1] 南京医科大学附属脑科医院南京市胸科医院心血管内科,江苏南京 210029 ^[2] 南通大学附属江阴医院江阴市人民医院放射科,江苏无锡 214431 ^[3] 扬州大学附属泰州市第二人民医院心血管内科,江苏泰州 225500 ^[4]

关键词急性心肌梗死心脏磁共振特征追踪微小RNA-208a Krüppel样因子2 主要心血管不良事件列线图表 Acute myocardial infarction Cardiac magnetic resonance Feature tracking MicroRNA-208a Krüppel-like factor 2 Major cardiovascular adverse events Nomograms

分类号 R445.2（诊断学）R542.22（心脏、血管《循环系》疾病）

栏目名称

心脏影像学

DOI 10.3969/j.issn.1005-5185.2026.01.011

发布时间 2026-03-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

基金项目

南京医科大学科技发展基金一般项目（NMUB2020229）