肥厚性心肌病患者主要不良心脏事件的机器学习预测模型研究：基于KNN算法与可解释性分析
何小萍;包针;木胡牙提;目的 探讨基于机器学习模型的肥厚性心肌病(Hypertrophic Cardiomyopathy, HCM)患者心血管不良事件(Major Adverse Cardiovascular Events, MACEs)发生风险预测模型构建。方法 本研究采用回顾性分析，选取2019年1月至2024年12月新疆医科大学第一附属医院心脏中心诊断为HCM病例共241例，根据随访结果记录患者MACE,患者被分为对照组和MACE组。使用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator, LASSO)回归方法筛选出特征变量后，构建10种机器学习模型。采用接受者操作特性(receiver operating characteristic, ROC)曲线、决策曲线分析(decision curve analysis, DCA)评估模型性能。并使用特征重要性分析和SHAP(SHapley Additive Planations)值依赖图，详细解释关键特征对模型预测结果的贡献和影响。结果 根据LASSO回归分析结果，共计纳入9个预测变量进行模型的构建，其中，KNN(K-最近邻算法)模型在所有构建的模型中表现最佳，ROC曲线下面积(area under curve, AUC)为0.851,特征重要性分析显示，E/e’比率、纽约心脏协会(New York Heart Association, NYHA)分级构成、左室射血分数(Left ventricular ejection fraction, LVEF)水平、左心房直径、收缩期左心室流出道收缩期压差和B型钠尿肽(B-natriuretic peptide, BNP)水平是预测HCM患者发生MACE事件的关键特征。SHAP值依赖图进一步揭示了这些特征对模型预测结果的具体影响。结论 本研究成功构建了一个用于预测HCM患者发生MACE事件的KNN模型，该预后模型成功识别了HCM高危患者，有助于临床预测HCM患者MACE发生的概率，提高患者预后。
基线脂蛋白(a)对接受奥氮平治疗的患者发生血脂异常风险的预测价值
黄志强;张嘉萱;李维娜;杨建明;王文永;目的 探讨基线脂蛋白(a)[Lipoprotein(a),Lp(a)]水平对接受奥氮平治疗的患者发生血脂异常风险的预测价值。方法 对183例接受奥氮平治疗的住院患者进行一项为期4个月的回顾性队列研究。将基线Lp(a)作为连续变量或按四分位数分组，采用多因素Cox比例风险回归模型评估基线Lp(a)水平与血脂异常发生风险的关系。结果 多因素Cox比例风险回归模型分析结果显示，在完全校正模型中，基线Lp(a)水平作为连续变量与血脂异常发生风险显著相关，基线Lp(a)水平每升高100 mg/L,血脂异常风险增加13.6%(HR=1.136,95%CI 1.039～1.242,P=0.005)。将患者按基线Lp(a)水平的四分位分为4组，与最低四分位Q1组相比，最高四分位Q4组发生血脂异常的风险增加97.2%(HR=1.972,95%CI 1.156～3.363,P=0.013)。血脂异常累积发生率曲线显示：Q4组的累积血脂异常发生率显著高于其他3组(P<0.05)。结论 基线Lp(a)水平升高是接受奥氮平治疗患者新发血脂异常的独立危险因素，可作为潜在的预测标志物。
重症超声联合血清指标预测重症肺炎转归的价值
肖影;青刚;目的 研究重症超声检查联合血清指标预测重症肺炎(SP)临床转归不良的临床价值。方法 将2022年1月至2024年1月期间四川大学华西医院广安医院收治的162例SP患者按照治疗1周时病情转归情况分为好转组(105例)与恶化组(57例)。采用Pearson相关性和受试者工作特征(ROC)曲线分析血清指标与肺部超声评分(LUS)预测SP临床转归的价值。结果 入院时LUS、血清IL-6、PCT与急性生理与慢性健康(APACHEⅡ)评分呈正相关(r=0.309、0.307、0.288,P<0.05)。入院时LUS、血清IL-6、PCT联合预测的曲线下面积高于LUS、血清IL-6、PCT单独预测(P<0.05)。结论 LUS联合血清IL-6、PCT指标对SP临床转归不良具有一定预测价值。
肺间质纤维化合并肺气肿综合征临床特征分析
李婷婷;刘铸;王静;目的 研究肺间质纤维化合并肺气肿综合征(CPFE)患者的临床特征，并分析患者并发肺动脉高压(PH)的独立危险因素。方法 回顾性选取93例间质性肺疾病患者，分为CPEF组和特发性肺间质纤维化(IPF)组，收集两组一般临床资料、实验室检查指标、影像学资料、肺功能结果等数据，采用单因素分析比较组间差异，通过回归分析筛选结局相关危险因素。结果 CPFE组有吸烟史32例(74.42%),高于IPF组的27例(54.00%)(P=0.041)。CPFE组呼吸困难28例(65.12%),发生率高于IPF组的20例(40.00%)(P=0.016)。CPFE组动脉血氧分压(PaO2)低于IPF组(P=0.002),动脉血二氧化碳分压(PaCO2)两组比较差异无统计学意义(P>0.05)。两组血清学指标比较差异均无统计学意义(P>0.05)。CPFE组第1秒用力呼气容积(FEV1)为1.67±0.52 L、FEV1%为77.46±6.30、FEV1/用力肺活量(FVC%)为73.53±12.30、一氧化碳弥散量(DLCO)为12.80±4.12 mL/(min·mmHg),均低于IPF组，肺总量(TLC)为3.86±1.02 L,高于IPF组(P<0.05)。CPFE组肺动脉高压(PH)发生率为34.88%,高于IPF组的16.00%(P=0.035),两组PH数值、肺癌发生率及病理类型分布差异无统计学意义(P>0.05)。回归分析显示，吸烟指数及冠心病史是CPFE并发PH的独立危险因素(P<0.05)。结论 CPFE综合征患者既往多有长期或重度的吸烟史，最突出的临床表现为呼吸困难，缺氧症状较单纯IPF更加明显，且对氧气的需求量与肺通气功能不相符，典型肺功能特点是弥散功能显著下降。CPFE患者合并PH的发生率高于IPF。吸烟指数、既往冠心病史是CPFE并发PH的独立危险因素。
基于CPET相关指标构建冠心病主要不良心血管事件列线图模型
吴连君;张琪;李雪楠;王卓;目的 本研究旨在基于心肺运动试验(Cardiopulmonary Exercise Testing, CPET)相关指标构建预测冠心病(Coronary Heart Disease, CHD)主要不良心血管事件(Major Adverse Cardiovascular Events, MACE)的列线图模型。方法 本研究采用回顾性研究方法，选取2021年3月至2024年3月期间在哈尔滨二四二医院接受治疗且出院前完成CPET的197例CHD患者作为训练集。同时，为进行外部验证，收集了同期另一家医院的167例出院前完成CPET的CHD患者作为验证集。根据随访结果有无发生MACE将训练集分为发生MACE组(n=79)和未发生MACE组(n=118)。比较两组患者基线临床资料及CPET相关指标；采用多因素Logistic回归模型分析CHD患者发生MACE的影响因素；基于CPET相关指标构建列线图模型，并采用C指数、校准曲线和决策分析曲线(Decision Curve Analysis, DCA)对列线图模型的预测效能、校准度以及临床效用进行内部和外部验证。结果 两组患者在有无糖尿病史、收缩压、TC、TG、LDL-C、HDL-C、峰值收缩压、峰值舒张压、峰值功率、峰值呼吸交换率、分钟通气量、峰值氧脉搏、最大呼吸频率以及呼吸储备等指标的差异均无统计学意义(P>0.05)。与未发生MACE组CHD患者相比，发生MACE组男性占比、年龄、吸烟史占比、饮酒史占比、高血压史占比、PCI史占比、舒张压、NT-proBNP、CKMB、SYNTAX评分、VE/VO2、VE/VCO2、VE/VCO2斜率以及Borg评分水平显著升高(P<0.05),左心室射血分数、峰值心率、峰值代谢当量、无氧阈代谢当量、峰值摄氧量、无氧阈摄氧量、心率储备以及运动时间表达水平显著降低(P<0.05);多因素Logistic回归分析结果显示，VE/VO2、VE/VCO2均为CHD患者出现MACE的独立危险因素(P<0.05),左心室射血分数、峰值摄氧量、无氧阈摄氧量均为CHD患者出现MACE的独立保护因素(P<0.05)。基于上述影响因素构建列线图模型并进行内外部验证，结果显示，列线图模型预测CHD患者MACE的C-指数分别为0.978、0.970(95%CI:0.918～0.994、0.921～0.999);Hosmer-Lemeshow检验结果分别为χ2=6.327、3.697(P=0.611、0.825),模型拟合优度较好，并且具有良好的阈值概率和临床净收益。结论 本研究基于CPET相关指标构建的列线图模型具有较高的预测价值和实用价值，可能为CHD患者MACE发生预测提供一定的参考价值。
血清VASP、Wnt-1水平在急性心肌梗死病情诊断和预后评估中的价值研究
王海东;张黎;任书亭;于珊珊;王增涛;目的 研究血清中血管扩张刺激磷蛋白(VASP)、Wnt-1表达水平在急性心肌梗死(AMI)诊断和预后评估中的价值。方法 选择2022年2月至2023年2月就诊于西安医学院第二附属医院并接受治疗的AMI患者186例(AMI组)和连续胸痛患者180例(对照组),将患者根据是否发生心血管不良事件分为良好组(105例)与不良组(81例)。ROC分析判断血清VASP、Wnt-1水平对AMI诊断及预后的预测价值，Logistic分析AMI患者预后的影响因素。结果 AMI组与对照组相比血清VASP水平降低、Wnt-1水平升高(P<0.05);血清VASP、Wnt-1联合对AMI诊断的敏感性90.86%、特异性78.89%、AUC为0.895(95%CI=0.861～0.930),联合诊断的效果优于血清VASP、Wnt-1单独诊断(Z两者联合-VASP=5.119、P<0.01,Z两者联合-Wnt-1=6.270、P<0.01);不良组与良好组相比血清VASP水平降低、Wnt-1水平升高(P<0.05);良好组与不良组年龄、心功能分级、心率、心肌肌钙蛋白T(cTnT)有显著性差异(P<0.05);Wnt-1(OR值=3.158)是AMI患者预后不良的危险因素，血清VASP(OR值=0.847)是AMI患者预后不良的保护因素(P<0.05);血清VASP与Wnt-1联合对AMI患者预后评估的敏感性82.72%,特异性78.10%,AUC为0.873(95%CI=0.823～0.923),两者联合的敏感性与AUC高于单独对AMI患者预后评估，血清VASP与Wnt-1联合对AMI患者预后评估更高(Z两者联合-VASP=3.848、P<0.01,Z两者联合-Wnt-1=2.246、P=0.025)。结论 AMI患者体内血清VASP降低、Wnt-1升高，并且血清VASP降低、Wnt-1升高不利于AMI患者预后，血清VASP、Wnt-1水平对AMI诊断及预后有一定参考意义，血清VASP、Wnt-1两者联合对AMI诊断及预后评估的价值高于单独诊断及预后评估。
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