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题名基于超声心动图左心房参数列线图识别心房颤动
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作者
赖碧银
李叶阔
徐宣寿
周盼妍
张恒
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机构
南方医科大学第一临床医学院
珠海市人民医院(暨南大学珠海临床医学院)超声科
中国人民解放军南部战区总医院心胸外科
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出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2024年第12期1831-1836,共6页
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文摘
目的观察基于超声心动图左心房(LA)参数列线图识别心房颤动(AF)的价值。方法回顾性纳入66例成年AF患者及65名非AF者,随机将其分为训练集(n=79)与测试集(n=52),行LA四维容积超声心动图检查,并以四维左心房自动定量(4D LAQ)技术测量LA容积及应变参数。比较训练集AF组(n=38)与非AF组(n=41)超声心动图参数,构建用于识别AF的logistic回归模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线及其曲线下面积(AUC)评估模型识别AF的效能;基于logistic回归模型绘制列线图,以校准曲线评估校准度,采用决策曲线分析(DCA)评估临床收益。结果训练集中,相比非AF组,AF组LA内径(LAD)、LA最小容积(LAV_(min))、LA最大容积(LAV_(max))、LA最大容积指数(LAVI_(max))均增加,而左心室射血分数(LVEF)、LA排空容量(LAEV)、LA排空分数(LAEF)及LA储存期纵向应变(LASr)、LA储存期周向应变(LASr_c)应变大小均降低(P均<0.05)。LASr[OR(95%CI)=0.780(0.636,0.956)]及LAEF[OR(95%CI)=0.850(0.757,0.954)]均与AF独立相关,以之构建的识别AF的logistic回归模型在训练集的AUC为0.950,在测试集为0.955;其列线图亦具有较好校准度,并可带来一定临床净收益。结论基于超声心动图LASr及LAEF所获列线图能有效识别AF。
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关键词
心房颤动
心房功能
左
超声心动描记术
四维
列线图
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Keywords
atrial fibrillation
atrial function,left
echocardiography,four-dimensional
nomograms
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分类号
R541.75
[医药卫生—心血管疾病]
R540.45
[医药卫生—心血管疾病]
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