基于常见临床数据的冠心病诊断模型构建

目的:基于大量冠心病(coronary artery disease,CAD)患者常见临床数据构建CAD预测模型.方法:从多个心脏病学中心随机收集5 937例行冠状动脉造影检查的患者,根据年龄、性别、胸痛、糖尿病、高血压、高脂血症及吸烟史等7个常见临床指标进行CAD预测模型构建.结果:3 924例患者(66.1％)有冠状动脉粥样硬化狭窄,2013例患者无明显冠状动脉狭窄.所有的预测因子均与CAD显著相关.该模型能够比较准确地诊断CAD,其受试者工作曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)曲线下面积(area under roc curve,AUC)为0.74,对CAD诊断的最佳截断值为0.668,敏感性和特异性分别为0.767和0.692.心绞痛的加入提高了预测模型的准确性.结论:从常规临床变量中开发的个体化CAD模型能够提供CAD相关预测依据.该模型或许能够提供CAD诊断决策支持帮助医生管理CAD病人.