目的:Charlson共病指数可反映全身共病负担,其在心血管领域已有应用,但在急性心肌梗死(acute myocardial infarction,AMI)合并室性心律失常(ventricular arrhythmias,VA)患者院内死亡预测中的作用尚未明确。本研究旨在评估Charlson共病...目的:Charlson共病指数可反映全身共病负担,其在心血管领域已有应用,但在急性心肌梗死(acute myocardial infarction,AMI)合并室性心律失常(ventricular arrhythmias,VA)患者院内死亡预测中的作用尚未明确。本研究旨在评估Charlson共病指数预测AMI合并VA患者院内死亡的价值并构建预测模型,以期早期识别并制订个体化管理策略,改善患者预后。方法:本研究基于重症医学领域的开源数据库MIMIC-IV(Medical Information Mart for Intensive Care IV),纳入符合AMI合并VA诊断标准的ICU患者为研究对象,并根据院内死亡情况进行分组。分析Charlson共病指数及其他临床指标预测AMI合并VA患者院内死亡的效能。采用最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归筛选预测因子,并纳入多因素Logistic回归模型进行分析。基于多因素Logistic回归结果构建列线图预测模型,绘制受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线和校准曲线评估模型的预测效能。结果:本研究共纳入AMI合并VA患者1492例,其中发生院内死亡者340例,未发生院内死亡者1152例。发生院内死亡者与未发生院内死亡者在性别分布、生命体征、共病负担、器官功能及实验室指标方面比较,差异均有统计学意义(均P<0.05)。Charlson共病指数预测院内死亡的曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.712(95%CI 0.681~0.742),高于白蛋白、国际标准化比值(international normalized ratio,INR)、血红蛋白、体温、血小板等指标的预测效能,差异均有统计学意义(均P<0.001),但与序贯器官衰竭评估(Sequential Organ Failure Assessment,SOFA)预测效能的差异无统计学意义(P>0.05)。LASSO回归筛选出7个关键预测因子,即Charlson共病指数(依据四分位数值分组;T1:Charlson共病指数<6分;T2:Charlson共病指数≥6~<7分;T3:Charlson共病指数≥7~<9分;T4:Charlson共病指数≥9分)、心室颤动、年龄、收缩压、呼吸频率、体温及SOFA评分。多因素Logistic回归分析显示:与Charlson共病指数T1组患者相比,T2组(OR=1.996,95%CI 1.135~3.486,P=0.016)、T3组(OR=3.386,95%CI 2.192~5.302,P<0.001)和T4组(OR=5.679,95%CI 3.711~8.842,P<0.001)患者的院内死亡风险显著增高;年龄(OR=1.056,P<0.001)、呼吸频率(OR=1.069,P<0.001)、SOFA评分(OR=1.223,P<0.001)和心室颤动(OR=2.174,P<0.001)均是院内死亡的危险因素,收缩压(OR=0.984,P<0.001)和体温(OR=0.648,P<0.001)则是院内死亡的保护因素。基于上述预测因子构建列线图预测模型,ROC曲线分析显示该模型的AUC为0.849(95%CI 0.826~0.871),具有较高的区分能力;校准曲线分析显示预测曲线与理想曲线较为接近,平均绝对误差为0.014,具有良好的校准度。结论:Charlson共病指数是AMI合并VA患者院内死亡的独立预测因子,与SOFA评分的预测效能相近。基于Charlson共病指数和其他临床变量构建的列线图预测模型可有效评估AMI合并VA患者的院内死亡风险,为临床决策提供参考。展开更多
目的探讨基于心脏磁共振(cardiovascular magnetic resonance,CMR)不同区域心肌的影像组学特征及相关临床因素在预测肥厚型心肌病(hypertrophic cardiomyopathy,HCM)患者并发室性心律失常(ventricular arrhythmias,VAs)中的价值。材料...目的探讨基于心脏磁共振(cardiovascular magnetic resonance,CMR)不同区域心肌的影像组学特征及相关临床因素在预测肥厚型心肌病(hypertrophic cardiomyopathy,HCM)患者并发室性心律失常(ventricular arrhythmias,VAs)中的价值。材料与方法回顾性分析宁夏医科大学总医院2018年1月1日至2023年5月31日的122例确诊HCM患者的CMR图像及临床资料。根据24 h动态心电图(24-hour dynamic electrocardiogram,24 h DCG)结果将其分为合并VAs组(40例)与未合并VAs组(82例)。按照7∶3的比例将所有受试者分为训练集与测试集,训练集用于构建模型,测试集用于评估模型效能。选择从二尖瓣水平至心尖部的左心室短轴未增强亮血电影序列,以舒张末期壁厚为基础,将HCM患者心肌分为肥厚区域与非肥厚区域。在左心室短轴各层面心肌的心室舒张末期进行全室壁心肌、肥厚区域心肌及非肥厚区域心肌的感兴趣区勾画及影像组学特征提取。采用Mann-Whitney U检验、递归特征消除法及最小绝对收缩与选择算法进行影像组学特征筛选、构建影像组学模型、建立影像组学标签并计算影像组学评分;通过logistic回归分析筛选临床危险因素建立临床因素模型;并构建基于临床危险因素和影像组学特征的联合模型。采用准确度、敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)及DeLong检验评估和比较模型间的预测效能;使用列线图将联合模型可视化,并通过拟合优度Hosmer-Lemeshow检验及校正曲线评估联合模型拟合程度;通过决策曲线分析观察联合模型的临床实用性。结果在训练集中,左心室非肥厚区域心肌联合模型(AUC值=0.89)、左心室肥厚区域联合模型(AUC值=0.98)、左心室全心肌联合模型(AUC值=0.98)的AUC值高于左心室非肥厚区域心肌影像组学模型(AUC值=0.74)、左心室肥厚区域影像组学模型(AUC值=0.85)、左心室全心肌影像组学模型(AUC值=0.86)(P<0.05),亦高于临床因素模型(AUC值=0.81)(P<0.05);左心室非肥厚区域心肌联合模型(AUC值=0.89)的AUC值小于左心室肥厚区域心肌联合模型(AUC值=0.98)及左心室全心肌联合模型(AUC值=0.98)(P<0.05),左心室肥厚区域心肌联合模型与左心室全心肌联合模型的AUC值差异无统计学意义(P>0.05)。在测试集中,左心室非肥厚区域心肌影像组学模型(AUC值=0.75)的AUC值低于左心室全心肌联合模型(AUC值=0.93)及左心室肥厚区域心肌联合模型(AUC值=0.95)(P<0.05);左心室肥厚区域心肌联合模型(AUC值=0.95)的AUC值高于左心室非肥厚区域心肌联合模型(AUC值=0.80)(P<0.05)。结论基于CMR不同区域心肌的影像组学特征及相关临床因素所构建的模型在预测HCM者合并VAs风险方面有重要价值。展开更多
文摘目的:Charlson共病指数可反映全身共病负担,其在心血管领域已有应用,但在急性心肌梗死(acute myocardial infarction,AMI)合并室性心律失常(ventricular arrhythmias,VA)患者院内死亡预测中的作用尚未明确。本研究旨在评估Charlson共病指数预测AMI合并VA患者院内死亡的价值并构建预测模型,以期早期识别并制订个体化管理策略,改善患者预后。方法:本研究基于重症医学领域的开源数据库MIMIC-IV(Medical Information Mart for Intensive Care IV),纳入符合AMI合并VA诊断标准的ICU患者为研究对象,并根据院内死亡情况进行分组。分析Charlson共病指数及其他临床指标预测AMI合并VA患者院内死亡的效能。采用最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归筛选预测因子,并纳入多因素Logistic回归模型进行分析。基于多因素Logistic回归结果构建列线图预测模型,绘制受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线和校准曲线评估模型的预测效能。结果:本研究共纳入AMI合并VA患者1492例,其中发生院内死亡者340例,未发生院内死亡者1152例。发生院内死亡者与未发生院内死亡者在性别分布、生命体征、共病负担、器官功能及实验室指标方面比较,差异均有统计学意义(均P<0.05)。Charlson共病指数预测院内死亡的曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.712(95%CI 0.681~0.742),高于白蛋白、国际标准化比值(international normalized ratio,INR)、血红蛋白、体温、血小板等指标的预测效能,差异均有统计学意义(均P<0.001),但与序贯器官衰竭评估(Sequential Organ Failure Assessment,SOFA)预测效能的差异无统计学意义(P>0.05)。LASSO回归筛选出7个关键预测因子,即Charlson共病指数(依据四分位数值分组;T1:Charlson共病指数<6分;T2:Charlson共病指数≥6~<7分;T3:Charlson共病指数≥7~<9分;T4:Charlson共病指数≥9分)、心室颤动、年龄、收缩压、呼吸频率、体温及SOFA评分。多因素Logistic回归分析显示:与Charlson共病指数T1组患者相比,T2组(OR=1.996,95%CI 1.135~3.486,P=0.016)、T3组(OR=3.386,95%CI 2.192~5.302,P<0.001)和T4组(OR=5.679,95%CI 3.711~8.842,P<0.001)患者的院内死亡风险显著增高;年龄(OR=1.056,P<0.001)、呼吸频率(OR=1.069,P<0.001)、SOFA评分(OR=1.223,P<0.001)和心室颤动(OR=2.174,P<0.001)均是院内死亡的危险因素,收缩压(OR=0.984,P<0.001)和体温(OR=0.648,P<0.001)则是院内死亡的保护因素。基于上述预测因子构建列线图预测模型,ROC曲线分析显示该模型的AUC为0.849(95%CI 0.826~0.871),具有较高的区分能力;校准曲线分析显示预测曲线与理想曲线较为接近,平均绝对误差为0.014,具有良好的校准度。结论:Charlson共病指数是AMI合并VA患者院内死亡的独立预测因子,与SOFA评分的预测效能相近。基于Charlson共病指数和其他临床变量构建的列线图预测模型可有效评估AMI合并VA患者的院内死亡风险,为临床决策提供参考。
文摘目的探讨基于心脏磁共振(cardiovascular magnetic resonance,CMR)不同区域心肌的影像组学特征及相关临床因素在预测肥厚型心肌病(hypertrophic cardiomyopathy,HCM)患者并发室性心律失常(ventricular arrhythmias,VAs)中的价值。材料与方法回顾性分析宁夏医科大学总医院2018年1月1日至2023年5月31日的122例确诊HCM患者的CMR图像及临床资料。根据24 h动态心电图(24-hour dynamic electrocardiogram,24 h DCG)结果将其分为合并VAs组(40例)与未合并VAs组(82例)。按照7∶3的比例将所有受试者分为训练集与测试集,训练集用于构建模型,测试集用于评估模型效能。选择从二尖瓣水平至心尖部的左心室短轴未增强亮血电影序列,以舒张末期壁厚为基础,将HCM患者心肌分为肥厚区域与非肥厚区域。在左心室短轴各层面心肌的心室舒张末期进行全室壁心肌、肥厚区域心肌及非肥厚区域心肌的感兴趣区勾画及影像组学特征提取。采用Mann-Whitney U检验、递归特征消除法及最小绝对收缩与选择算法进行影像组学特征筛选、构建影像组学模型、建立影像组学标签并计算影像组学评分;通过logistic回归分析筛选临床危险因素建立临床因素模型;并构建基于临床危险因素和影像组学特征的联合模型。采用准确度、敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)及DeLong检验评估和比较模型间的预测效能;使用列线图将联合模型可视化,并通过拟合优度Hosmer-Lemeshow检验及校正曲线评估联合模型拟合程度;通过决策曲线分析观察联合模型的临床实用性。结果在训练集中,左心室非肥厚区域心肌联合模型(AUC值=0.89)、左心室肥厚区域联合模型(AUC值=0.98)、左心室全心肌联合模型(AUC值=0.98)的AUC值高于左心室非肥厚区域心肌影像组学模型(AUC值=0.74)、左心室肥厚区域影像组学模型(AUC值=0.85)、左心室全心肌影像组学模型(AUC值=0.86)(P<0.05),亦高于临床因素模型(AUC值=0.81)(P<0.05);左心室非肥厚区域心肌联合模型(AUC值=0.89)的AUC值小于左心室肥厚区域心肌联合模型(AUC值=0.98)及左心室全心肌联合模型(AUC值=0.98)(P<0.05),左心室肥厚区域心肌联合模型与左心室全心肌联合模型的AUC值差异无统计学意义(P>0.05)。在测试集中,左心室非肥厚区域心肌影像组学模型(AUC值=0.75)的AUC值低于左心室全心肌联合模型(AUC值=0.93)及左心室肥厚区域心肌联合模型(AUC值=0.95)(P<0.05);左心室肥厚区域心肌联合模型(AUC值=0.95)的AUC值高于左心室非肥厚区域心肌联合模型(AUC值=0.80)(P<0.05)。结论基于CMR不同区域心肌的影像组学特征及相关临床因素所构建的模型在预测HCM者合并VAs风险方面有重要价值。
