積分法診斷冠心病的臨床研究.pdf

1、研究背景：冠狀動脈粥樣硬化性心臟病(Coronary atherosclerotic heart disease,CHD)是動脈粥樣硬化導致器官病變的最常見類型,也是嚴重危害人類健康的常見病,近年來發(fā)病呈年輕化趨勢,已成為威脅人類健康的主要疾病之一。臨床上冠心病的診斷技術取得了長足的進步,尤其冠脈造影技術(CAG)已成為冠心病診斷的金標準,但是屬于有創(chuàng)性檢查,具有一定的風險,以及設備復雜、費用昂貴等原因導致CAG不能成為常規(guī)的冠心病診斷

2、手段,而無創(chuàng)性檢測技術仍然在臨床上廣泛應用,尤其是數(shù)字減影血管造影(Digital subtraction angiography,DSA)、64排或以上螺旋CT的應用為冠心病的診斷奠定了基礎,但由于基層醫(yī)院醫(yī)療條件及技術水平的限制,冠心病的誤診率、漏診率仍高達50-70％以上。因此尋找一種僅通過病史詢問、常規(guī)檢查即可正確診斷冠心病的方法對冠心病的防治具有極為重要的臨床意義。
　　目的：本研究旨在通過收集患者心血管危險因素、相關臨

3、床癥狀、心電圖和心臟彩超等資料,構建冠心病發(fā)病概率預測模型,為基層醫(yī)院醫(yī)生快速診斷冠心病提供依據(jù)。
　　方法：采用病例對照研究法,選自廣東省惠州市第三人民醫(yī)院自2011年8月至2013年8月期間懷疑或臨床診斷冠心病的住院患者199例,其中冠狀動脈造影檢查確診的冠心病病例137例,非冠心病患者(即冠脈造影等檢查排除冠心病的患者)62例為對照,以多因素非條件Logistic回歸模型為基本依據(jù),通過Logistic回歸建立冠心病發(fā)病概率

4、預測與診斷模型,然后采用ROC曲線法對概率預測模型進行評價。本研究將多個變量指標融為一個評分指標,并得出冠心病的發(fā)生概率。
　　結果：有意義的變量數(shù)有8個,從變量數(shù)分析適合Logisitic回歸模型和評分法的因素包括年齡、吸煙、高血壓、高血脂、糖尿病、典型心電圖變化、典型心絞痛、節(jié)段性室壁運動異常等,利用Logisitic回歸模型預測冠心病患者,預測準確率能達到82.4%。應用這8項變量設計評分表格并計算積分,通過logitπ轉換