基于非传统血脂参数联合传统血脂参数构建冠心病PCI术后支架内再狭窄的风险预测列线图模型及验证

摘要

目的：基于非传统血脂参数联合传统血脂参数构建冠心病经皮冠状动脉介入治疗（percutaneous coronary intervention,PCI）术后支架内再狭窄（in–stent restenosis,ISR）的风险预测列线图模型并验证。方法：回顾性分析PCI术后139例病人，随访不低于12个月，根据是否存在ISR分为ISR组（n=39）和非ISR组（n=100）；收集病人年龄、性别、体质量指数（BMI）、收缩压、舒张压、高血压病史、糖尿病史、吸烟史、饮酒史、HDL-C、LDL-C、TC和TG水平，并计算出非传统脂质参数（non-HDL-C、AC、CRI-Ⅰ及CRI-Ⅱ）。采用logistic回归分析并绘制列线图模型、ROC曲线、校正曲线及DCA曲线。结果：ISR组与非ISR组在性别、年龄、BMI、收缩压、舒张压、高血压病史、糖尿病史、吸烟史、饮酒史、HDL-C及TG方面相比较差异均无统计学意义（P > 0.05）;ISR组病人的LDL-C、TC、non-HDL-C、AC、CRI-Ⅰ及CRI-Ⅱ高于非ISR组，差异均有统计学意义（P<0.01）；二元logistic回归分析表明，LDL-C、TC、non-HDL-C、AC、CRI-Ⅰ及CRI-Ⅱ是ISR发生的危险因素（P<0.05）；依据logistic回归分析构建ISR发生的风险预测列线图模型，根据模型预测概率绘制ROC曲线，其AUC为0.922，模型准确度为0.889，灵敏度为78.6%，特异度为93.0%,Hosmer–Lemeshow检验结果χ²=6.93,P=0.55,C–index值为0.918，预测校正曲线趋近于理论曲线，DCA曲线显示，列线图预测模型可以使行PCI的冠心病病人获益。结论：LDL-C、TC、non-HDL-C、AC、CRI-Ⅰ及CRI-Ⅱ是PCI术后ISR发生的主要危险因素。通过以上危险因素构建的列线图模型具有较好的预测效能，有利于识别ISR发生的高危人群。

关键词

冠心病 / 经皮冠状动脉介入 / 支架内再狭窄 / 非传统血脂参数 / 列线图