【摘 要】
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背景急性冠脉综合征（acute coronary syndrome,ACS）是一种常见的和较严重的冠心病,房颤（atrial fibrillation,AF）则是临床上常见的严重心律失常,同时AF也是ACS患者常见的并发症之一,我国报道的ACS患者新发房颤（new onset atrial fibrillation,NOAF）发生率介于6.7%到13.4%之间。研究表明,ACS患者住院期间NOAF
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（81502883）；
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背景急性冠脉综合征（acute coronary syndrome,ACS）是一种常见的和较严重的冠心病,房颤（atrial fibrillation,AF）则是临床上常见的严重心律失常,同时AF也是ACS患者常见的并发症之一,我国报道的ACS患者新发房颤（new onset atrial fibrillation,NOAF）发生率介于6.7%到13.4%之间。研究表明,ACS患者住院期间NOAF,与未发生房颤患者相比,出现严重不良结局事件的风险更高。近年来,临床流行病学研究发现了ACS患者NOAF相关的可能危险因素,也构建了基于少数临床特征或者单一生物标记物的预测模型。但是,这些预测模型仍存在一定不足,主要问题是:模型区分度较低、未对模型进行全面评价、模型缺少外部验证等。此外,ACS包括三个临床亚型,亚型之间的临床特征、发病和预后相关的危险因素均有差异。不稳定型心绞痛（unstable angina,UA）是ACS最常见的一种类型,这些患者院内NOAF的相关因素可能与ACS有差异,目前还缺乏相关研究。因此,有必要开展ACS患者和UA患者住院期间NOAF预测模型相关研究,为住院早期及时发现高风险患者提供科学依据。目的筛选ACS患者和UA患者住院期间NOAF的相关危险因素,构建预测模型,并对模型进行内部、外部验证和评价,进一步对模型进行可视化,为方便快捷地定量评估患者发生房颤的风险,辅助临床决策提供科学依据。方法研究对象分别来自两家三级甲等医院心内科住院患者,连续纳入符合条件的ACS和UA患者,分为建模组和外部验证组。回顾性收集患者人口学特征、入院体检结果、实验室检测指标、超声心动图结果、治疗情况等信息,分别在建模组和外验证组中描述患者临床特征。建模组采用多因素Logistic回归和Lasso回归筛选NOAF预测因子,构建基于Logistic回归方程的预测模型。在外部验证组中对模型进行验证,通过ROC曲线及曲线下面积（area under the curve,AUC）评价模型区分度,绘制校准曲线评估模型校准度,通过决策曲线分析对模型临床效用进行评价。分别绘制nomogram,并制作交互式网页,对预测模型进行可视化研究。结果1.建模组共纳入1535例ACS患者进行分析,其中包括UA 820例;外部验证组纳入1635例ACS患者,包括UA 1288例。ACS患者住院期间,建模组和外部验证组NOAF发生率分别为8.21%和6.12%。无论是建模组还是外部验证组,与未发生房颤患者相比,NOAF患者呈现出较高的年龄、入院心率升高、BNP水平升高、左/右心房横径增大的临床特征。2.在ACS患者建模组中,通过多因素Logistic回归和Lasso回归分析发现,年龄、入院心率、左心房横径、右心房横径、心衰分级、BNP水平、服用他汀、PCI治疗可作为NOAF独立的预测因子,基于这些指标构建预测模型并进行外部验证,模型评价结果显示,建模组AUC为0.891（95%CI:0.863-0.920）,验证组AUC为0.839（95%CI:0.796-0.883）,且两组均通过校准度检验（P>0.05）,临床效用评价显示域概率取值在一定范围内,模型有临床净获益。3.在UA患者建模组中,通过多因素Logistic回归和Lasso回归分析发现,年龄、左心房横径、右心房横径、心衰分级、BNP水平、PCI治疗可作为NOAF预测因子,以此建立预测模型并进行外部验证,建模组AUC为0.894（95%CI:0.854-0.934）,验证组AUC为0.844（95%CI:0.790-0.891）,且模型的校准度较好,具有临床净获益。4.通过nomogram、交互式网页对模型进行可视化,定量显示发病风险。结论1.高龄、入院时较高的心率、左心房和（或）右心房横径增大、以及心功能生物标志物BNP升高、有心衰是ACS患者住院期间新发房颤的独立危险因素,同时,服用他汀类药物治疗和接受PCI治疗则是新发房颤的保护因素。2.高龄、左心房和（或）右心房横径增大、以及心功能生物标志物BNP升高、有心衰也是UA患者住院期间新发房颤的独立危险因素,接受PCI治疗则是新发房颤的保护因素。3.分别构建了ACS患者和UA患者住院期间新发房颤预测模型,对模型进行了内部、外部验证和评价,证实模型具有较好的区分度、稳定的校准度和一定的临床净获益。预测模型的可视化使医务工作者能够更加方便快捷地早期定量评估患者发生房颤的风险,为辅助临床决策提供重要的科学依据。
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