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以基线资料构建青年急性心肌梗死患者冠状动脉病变严重程度预测模型

摘要目的:(1)评价基线资料与青年急性心肌梗死患者Syntax评分的相关性,建立多元线性回归方程(2)通过Syntax评分与相关因素的Logistic回归,建立Syntax评分高分患者的预测模型,并通过内部检验验证数据有效性。<br>  方法:入选2014年1月至2016年6月就诊于河北医科大学第二医院心内五科的诊断为“急性心肌梗死”的、年龄<50岁的患者共132人,收集患者入院时的基线水平、血液生化检查、冠脉造影检查结果,制定Syntax评分。使用SPSS25.0和R语言(4.1.2版)进行统计学分析,使用双相关分析评估患者各项指标与Syntax评分的关系。筛选出具有相关性的指标进一步与Syntax评分进行步进法的多元线性回归分析。根据以往的研究,以Syntax评分≥23分和Syntax评分<23分为截点,将患者的冠脉病变严重程度分为2组,与相关因素进行Logistic回归分析,建立冠脉病变严重的预测模型,并进行内部验证。<br>  结果:132例患者中,Syntax评分最低为1分,最高为29分,平均为13.973±6.635分。与Syntax评分进行双相关性分析显示,肌红蛋白、肌酸激酶同工酶、总胆固醇、高血压分级、残余脂蛋白、非高密度脂蛋白(non-HDL)均与syntax评分显著相关(Pearson相关性分别为0.260、0.245、0.252、0.263、0.285、0.265,P<0.05)。<br>  结论:1.Syntax评分相关回归模型的构建可以借助基础检验值预测患者严重冠脉病变的风险,对患者的治疗方案选择具有指导意义。<br>  2.高血压、残余胆固醇是严重冠脉病变的高危因素,高血压分级、残余胆固醇水平、CKMB是严重冠脉病变的预测因子。<br>  3.残余胆固醇相较低密度脂蛋白胆固醇,对于冠脉病变严重程度的预测价值更高,临床上应更加关注残余胆固醇。

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