稳定型冠心病患者心脏康复的风险分层模型

目的 通过基于心肺运动试验(CPET)的测试数据和患者的一般临床资料,对稳定型冠心病患者进行心脏康复风险分层,区分出心脏康复的低危和高危患者.方法 连续纳入2014年12月至2018年12月本院冠心病数据库中冠脉造影术前行CPET检查的稳定型冠心病患者114例.使用LASSO回归进行变量筛选;使用Logistic回归建立评估模型,使用R软件的RMS包绘制评估模型的列线图;通过R软件的ROCR包绘制受试者工作特征曲线,计算曲线下面积(AUC).结果 根据LASSO回归分析,确定7个预测因素:冠脉造影结果、最大二氧化碳通气当量(EqCO2max)、淋巴细胞计数、空腹血糖水平、心肌酶阳性、血同型半胱氨酸和血尿素氮水平.结合临床经验及权重分析,最终纳入冠脉造影结果、EqCO2max、淋巴细胞计数和空腹血糖水平4个因素进行Logistic回归建模;模型的AUC值为0.875,对结局事件有良好预测能力.结论 EqCO2max和淋巴细胞计数为稳定型冠心病患者心脏康复风险分层的主要预测因素,可用于识别稳定型冠心病心脏康复的高危患者;基于CPET和实验室检查建立的稳定型冠心病患者心脏康复风险分层评估模型,可以为稳定型冠心病患者心脏康复的风险评估提供帮助.