开发和验证一个综合临床和冠状动脉损伤基础功能评估模型,用于PCI患者的长期风险预测
Shao-Yu Wu1,2, Rui Zhang1,2, Sheng Yuan1,2
1State Key Laboratory of Cardiovascular Disease, Beijing, China.
结合临床因素和定量血液流量比率 (QFR) 的新ACEF-QFR得分改善了皮肤冠状动脉干预 (PCI) 后患者的长期风险预测. 这一经验证的得分为不良心脏事件提供了更好的区别.
科学领域:
- 心血管医学 心血管医学
- 干预心脏病学 干预心脏病学
- 生物统计学和健康信息学
背景情况:
- 准确的长期风险预测对于接受皮肤冠状动脉干预 (PCI) 的患者至关重要.
- 现有的评分系统可能无法完全捕捉影响PCI后结果的临床和生理因素的复杂相互作用.
- 定量血流比 (QFR) 提供了冠状动脉病变的功能评估,但其整合到风险预测模型中需要进一步探索.
研究的目的:
- 开发和验证一种新的评分系统,即ACEF-QFR评分,通过将ACEF评分与定量血液流量比率 (QFR) 整合起来.
- 提高PCI后患者心脏不良事件的长期风险预测.
- 为了比较ACEF-QFR得分的表现与现有的风险预测工具和仅PCI后QFR的表现.
主要方法:
- 一项基于人群的队列研究,利用机器学习模型分析患者临床和冠状动脉病变特征中的46个特征.
- 开发了ACEF-QFR评分系统,使用PANDA III试验中PCI后的1263名冠状动脉疾病 (CAD) 患者的数据集.
- 在542名患者的独立队列上验证ACEF-QFR得分,使用Random Forest和DeepSurv模型进行预测因素识别.
主要成果:
- 年龄,功能 (肌素),心脏功能 (左心室喷射率 - LVEF) 和PCI后的QFR被确定为2年心脏不良事件的显著预测因素.
- ACEF-QFR得分,以年龄/EF + 肌素调整 + QFR调整计算,显示出优异的区分 (C-统计 = 0.651) 和优秀的校准 (Hosmer-Lemeshow χ2 = 7.070,P = 0.529) 预测2年的患者导向复合终点 (POCE).
- 通过多变量考克斯回归和卡普兰-梅尔分析证实了得分的预后值,显示出比现有得分更好的预测.
结论:
- 开发的ACEF-QFR评分系统有效地结合了基于临床和冠状动脉病变的功能变量,以改善PCI患者的预后预测.
- 与PCI后生理指数和其他常规风险得分相比,ACEF-QFR得分显著提高了预测能力.
- 这种新的得分有望改进PCI患者的风险分层并指导临床决策.
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