亚临床高风险人群夜间高血压筛查模型的构建与验证：一项单中心队列研究

摘要

背景 夜间高血压（NH）是心脑肾等多器官损伤的重要因素，为全因死亡的预测因子，其预测价值高于日间血压及诊室血压，因其在夜间睡眠中发生的隐蔽特点被归为隐匿性高血压的一种，早日筛查并给予个体化治疗能够降低心脑肾疾病的患病风险。目的 基于常规体检的实验室检查指标、个人健康资料探究NH患者的相关危险因素，建立NH的临床预测Nomogram模型。方法 纳入2021-01-01—2024-06-30于内蒙古医科大学附属医院就诊的完善24 h动态血压监测的406例患者为研究对象，收集患者临床基线资料、实验室检查结果、心脏超声结果，进行动态血压监测。将患者按7∶3比例随机划分为训练集（n=284）和验证集（n=122）。采用LASSO回归分析与多因素Logistic回归分析构建NH风险预测模型并绘制列线图，绘制ROC曲线，计算ROC曲线下面积（AUC）验证预测模型的准确性。绘制校准曲线衡量模型的预测能力，反映预测风险与实际风险的一致性。结果 依据24 h动态血压监测结果将患者分为NH组（n=254）和非NH组（n=152）。以LASSO回归分析筛选出的4个预测变量[体质量、总胆固醇（TC）、高血压、脑卒中]为自变量进行多因素Logistic回归分析，结果显示，体质量增大（OR=1.029,95%CI=1.006～1.053）、TC升高（OR=1.496,95%CI=1.136～1.972）、高血压（OR=2.372,95%CI=1.214～4.632）、脑卒中（OR=7.850,95%CI=4.157～14.824）均为NH的危险因素（P<0.05）。绘制列线图，脑卒中（得分0或62）和高血压（得分0或26）对诊断率的影响显著高于体质量和TC（得分随变量值线性变化），模型满分240分，当得分超过176分时，NH的风险为95%。绘制ROC曲线对上述预测模型进行评价，训练集AUC为0.791(95%CI=0.739～0.843)，灵敏度为0.698，特异度为0.786；验证集AUC为0.820(95%CI=0.742～0.899)，灵敏度为0.817，特异度为0.725。Hosmer-Lemeshow校准曲线显示模型拟合度较好，决策曲线分析结果显示验证集在阈值概率范围为0.2～0.6表现出较高的净收益，具有最佳的临床实用性。结论 本研究建立了包含体质量、TC、高血压、脑卒中4项临床指标的NH风险预测模型，可用于预测筛查疑似患者的NH发生风险，模型具有良好的拟合度、区分度和临床应用价值。

关键词

高血压 / 夜间高血压 / 风险预测模型 / 列线图