一个基于神经网络的得分预测了接受大动脉干预的患者的生存率:ABC-AS得分
Fabian Barbieri1,2, Bernhard Erich Pfeifer3,4, Thomas Senoner2
1Department of Cardiology, Angiology and Intensive Care, Deutsches Herzzentrum der Charité, 12203 Berlin, Germany.
一个新的基于生物标志物的风险评分,ABC-AS,改善了对大动脉置换患者的心血管结果的预测. 这一得分优于STS-PROM得分,为严重的大动脉狭窄干预提供了更好的风险分层.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 生物标志物 生物标志物
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 在严重的大动脉狭窄症中对大动脉置换 (AVR) 的风险预测是当前得分具有挑战性的.
- 动脉复苏是最常见的门干预,强调了需要改进风险评估的必要性.
研究的目的:
- 为AVR患者使用神经网络开发基于生物标志物的新风险评分.
- 为了提高心血管结果预测在接受主动脉干预的患者.
主要方法:
- 一项涉及3595名患者的多中心研究,分为测试 (70%) 和验证 (30%) 队列.
- 使用年龄,高灵敏度托罗邦素T和心脏衰竭史来开发ABC-AS得分.
- 对ABC-AS与胸部外科医生协会预测手术死亡风险 (STS-PROM) 评分的验证和比较.
主要成果:
- 与STS-PROM得分相比,ABC-AS得分显示出优异的预测性能.
- 在预测心血管死亡率方面,ABC-AS的曲线下较高的区域 (AUC) (30天后为0.922对0.678;整体为0.839对0.699) .
- ABC-AS显示,三动物在全因和心血管死亡率上存在非常显著的差异 (p < 0.0001).
结论:
- 在接受大动脉干预的患者中,ABC-AS评分是风险分层的一个更有效的工具.
- 新的得分提高了对心血管结果的预测,超过了已建立的STS-PROM得分.
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