在无症状个体中开发出上升大动脉直径预测模型
James P Pirruccello1,2,3,4,5, Honghuang Lin6,7,8, Shaan Khurshid1,2,3,4
1Cardiology Division, Massachusetts General Hospital, Boston, Massachusetts.
JAMA
|November 15, 2022
概括
一个新的临床评分可以使用常见数据估计上升的大动脉直径,有助于早期发现大动脉动脉瘤. 这种工具有助于识别需要进一步成像的个人对潜在的危及生命的胸前动脉疾病.
科学领域:
- 心血管医学
- 放射学
- 医疗信息学
背景情况:
- 胸前动脉疾病是突然死亡的重要原因.
- 大多数大动脉动脉瘤是偶然发现的,
研究的目的:
- 开发和验证用于估计上升大动脉直径的临床评分.
- 提升患上胸前动脉疾病风险的个体的早期识别.
主要方法:
- 使用英国生物库的队列数据 (n=30 018) 进行得分推导和内部验证 (n=6681).
- 在Framingham心脏研究 (FHS) 队列 (n=1367) 和Mass General Brigham (MGB) 网络 (n=50,768) 中进行了外部验证.
- 使用阶层 LASSO 回归与人口和临床变量.
主要成果:
- 在验证队列中,所获得的分数解释了上升性大动脉直径的变异率为28. 2% - 32. 6%.
- 在0.770-0.813的接收器操作员特征曲线下实现的检测直径≥4厘米.
- 具有高特异性 (96. 2% - 99. 2%),但在3. 537的值下具有可变的敏感性 (8. 9% - 18. 8%).
结论:
- 使用现有数据开发了一种有效的临床预测模型,用于上升的大动脉直径.
- 需要进一步的研究来优化该模型并评估其对患者结果的影响.
- 该评分显示了胸前动脉疾病风险分层的可能性.


