【摘 要】
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目的探讨心房颤动患者射频消融术后复发的风险因素,建立预测房颤术后复发的列线图模型,并验证列线图模型的预测效率及临床适用性。方法收集2017年1～12月收治的312例在安徽省某三甲医院心内科行经导管射频消融术的心房颤动患者,患者术后对其进行为期12个月的随访,按随访期间是否发生复发情况分为复发组和未复发组,收集患者住院期间人口学资料、疾病相关资料、化验室检查结果及心脏超声检查结果。随访结束后通过R软
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目的探讨心房颤动患者射频消融术后复发的风险因素,建立预测房颤术后复发的列线图模型,并验证列线图模型的预测效率及临床适用性。方法收集2017年1～12月收治的312例在安徽省某三甲医院心内科行经导管射频消融术的心房颤动患者,患者术后对其进行为期12个月的随访,按随访期间是否发生复发情况分为复发组和未复发组,收集患者住院期间人口学资料、疾病相关资料、化验室检查结果及心脏超声检查结果。随访结束后通过R软件的“sampling”程序包将数据按照7:3的比例随机分为建模组和验证组,建模组人群用于筛选房颤术后复发风险因素及构建列线图模型,对建模组人群采用单因素分析筛选房颤术后复发的风险因素,将单因素中P＜0.05的变量采用前进法纳入非条件多因素Logistic回归分析进行独立风险因素的进一步筛选。依据Logistic回归分析结果,应用R软件的“rms”程序包,建立列线图预测模型。验证组人群用于对列线图模型进行外部验证,以评估列线图模型是否具有较好的外推性。采用自抽样法（Bootstrap resampling times=500）对模型进行内部验证,以降低模型的过度拟合。内部验证后,获得内部验证人群。分别对内部验证人群及验证组人群采用校准曲线评价列线图模型的校准度,采用ROC曲线下面积（Area Under Curve,AUC）评价模型的区分度。采用临床决策曲线图（Decision Curve Analysis,DCA）判断列线图的临床应用价值。结果本研究共调查312例心房颤动经导管射频消融术的患者,其中有79例发生了术后复发（25.32%）。建模组218例人群中房颤患者复发52例,验证组94例人群中房颤患者复发27例。建模组人群及验证组人群一般资料比较,差异均无统计学意义（P＞0.05）,提示两组患者具备同质性。建模组人群单因素分析结果显示,房颤复发情况在年龄、左心房直径（LAD,Left Atrial Dimension）、左心房容积（LAVI,Left Atrial Volume Index）、超敏C反应蛋白（hs-CRP,hypersensitive C-reactive Protein）、房颤类型、房颤病程、心功能分级方面的分布差异有统计学意义（P＜0.05）;多因素Logistic回归分析结果显示,LAD（OR=1.115,95%CI:1.067～1.165）、LAV（OR=1.055,95%CI:1.032～1.079）、病程（OR=1.501,95%CI:1.221～1.846）、房颤类型（OR=2.574,95%CI:1.250～5.299）、心功能分级（OR=1.478,95%CI:1.012～2.160）均为心房颤动患者行经导管射频消融术后复发的独立风险因素。利用上述5个预测因素构建房颤术后复发风险预测列线图模型,列线图模型应用于建模组人群、内部验证人群、验证组人群的ROC曲线下面积（Area Under Curve,AUC）分别为0.825（95%CI:0.761～0.888）、0.829（95%CI:0.758～0.883）、0.919（95%CI:0.863～0.975）,灵敏度分别为0.789、0.789、0.889,特异度分别为0.735、0.735、0.851,提示列线图模型具有较好的区分度。结合列线图模型预测内部验证人群、验证组人群复发风险的校准曲线可知,列线图模型预测术后复发风险与实际复发风险较为接近,平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）分别为0.032、0.027,提示列线图模型具有较好的校准度。由建模组及验证组人群应用列线图预测后绘制的临床决策曲线（Decision Curve Analysis,DCA）可知,列线图模型具有较好的临床适用性。结论（1）本研究发现病程、房颤类型、LAD、LAV及心功能分级均是心房颤动射频消融术后复发的独立风险因素;（2）本研究构建并验证了心房颤动患者射频消融术后复发风险预测列线图,该模型能直观、简洁地为心房颤动经导管射频消融术患者提供个体化的术后复发风险概率。
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