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目的:本研究旨在双腔起搏器植入术后新发心房颤动患者中建立一种简约的列线图作为预测模型并验证其功效。方法:选取浙江大学附属邵逸夫医院2017年1月至2018年12月所有行心脏植入式电子设备手术的患者。对最终纳入276例的患者进行了回顾性分析。获得临床、实验室和放射学数据。依据起搏器植入术后是否新发房颤,分为双腔起搏器术后新发房颤组(51例)和未发生房颤组(225例)。研究采用最小绝对收缩和选择算子回归模型(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)确定最优预测因子。通过多变量逻辑回归分析,绘制列线图,建立预测模型。通过一致性C指数、校准图和决策曲线分析对预测模型的准确度、一致性和临床实用性进行了评估。并使用自助法进行内部验证。结果:LASSO回归分析发现5个变量包括外周动脉疾病(peripheral arterial disease,PAD)、心房起搏-心室起搏(atrial pacing-ventricular pacing,AP-VP)比例≥50%、心房感知-心室感知(atrial sense-ventricular sense,AS-VS)比例≥50%、左房内径(left atrium diameter,LAD)增大、年龄增加是双腔起搏器植入术后新发心房颤动的重要危险因素。结合变量的临床意义、LASSO回归结果综合分析,最将Lasso中得到的4个变量:外周动脉疾病、年龄、心房-心室起搏比例≥50%、左房内径作为初始自变量纳入逻辑(Logistic)回归模型中并建立列线图。在多因素Logistic回归中发现外周动脉疾病(OR=1.812,95%CI 0.917-3.585,p<0.001)、心房-心室起搏比例≥50%(OR=3.006,95%CI 1.242-7.279,p<0.015)、年龄增加(OR=1.037,95%CI 1.004-1.072,p=0.029)是导致房颤发生的独立预测因素。本研究在逻辑回归基础上建立的列线图预测模型具有良好的准确度、一致性和临床应用价值。列线图的一致性C指数为0.726(95%置信区间(confidence interval,CI)为0.717–0.735),内部验证C指数0.727(95%CI:0.651-0.800)。校准曲线显示,列线图的预测与实际观测结果之间具有良好的一致性。决策曲线分析表明,本研究建立的列线图具有临床运用价值。结论:共有51例(18.7%)的双腔起搏器植入患者在23.44±7.31个月的平均随访中,检测到新发心房颤动;通过临床资料提取的包含外周动脉疾病、心房-心室起搏比例≥50%、年龄、左房内径增大4个特征建立的列线图是一个具有临床价值的个体化的预测模型,这可能有助于医生更早地识别起搏器植入术后新发房颤的高危人群。