1年間の心筋梗塞と死亡の予測のための包括的な過酸化酵素ベースの血液学的プロファイリング
Marie-Luise Brennan1, Anupama Reddy, W H Wilson Tang
1Department of Cell Biology, Center for Cardiovascular Diagnostics and Prevention, Cleveland Clinic, Ohio, USA.
Circulation
|June 23, 2010
まとめ
血液検査で生物学的パターンを特定することで,安定した心疾患の患者の心血管リスクの予測を向上させることができます. 血液学データを用いた新しいモデルは,従来の因子のみよりも,心筋梗塞 (MI) と死亡のより良い予測を提供します.
科学分野:
- 心臓病学 心臓病学
- 血液学 ヘマトロジ
- バイオ統計学 バイオ統計学
背景:
- 生物学的パターン認識は,心筋梗塞 (MI) と死亡のリスクのある患者を特定する可能性を示しています.
- 白血球ペロキシダース,赤血球,血小板のパラメータを含む血液学的現象型データは,従来の危険因子と比較して,安定した心臓病患者の心血管リスク予測を優れている可能性がある.
研究 の 目的:
- 安定した心臓病患者の1年間の死亡リスクとMIに対する予測モデル (PEROX) の開発と検証.
- 伝統的な危険因子に対する包括的な血液学的パターン認識モデルのインクリメンタル予後価値を評価する.
主な方法:
- 選択的な心臓の評価を受けている7369人の安定した患者のコホートを分析しました.
- 標準的な臨床データと高通量ペロキシダースベースの血液分析器のデータを用いて,完全血球数と微分値から予測モデル (PEROX) を導出しました.
- このモデルは,誘導コホート (n=5895) で開発され,独立したコホート (n=1474) で検証されました.
主要な成果:
- 23の高リスクおよび24の低リスクの血液学的パターンが特定されました.
- 紅血球と白血球 (過酸化剤) から派生したパラメータは,死亡リスクの主要な予測指標でした.
- MIリスクパターンは,従来の心臓リスク要因と,すべての血球系統の要素を組み込んだ.
- PEROXモデルは,1年間の死亡またはMIリスクの予測精度78%を達成し,従来のリスク要因 (67%) を上回りました.
- PEROXモデルは,従来の危険因子 (P<0.001) に加えると,患者の23.5%を異なるリスクカテゴリーに再分類した.
結論:
- 臨床的,生化学的,および血液学的パラメータの包括的なパターン認識は,漸進的な予後値を提供します.
- このアプローチは,選択性心経 катетеризацияを受けている安定した患者の1年間の死亡リスクとMIの予測を向上させます.
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