一个LASSO衍生模型用于预测冠状动脉旁路移植后的凝血障碍

科学领域:

• 心血管外科心血管外科
• 血液学 血液学 血液学
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 术后凝血功能障碍是冠状动脉旁路移植 (CABG) 后的常见并发症,特别是在老年人群中.
• 有效识别高风险患者对于优化术后管理和预防不良结果至关重要.

研究的目的:

• 开发和验证对接受CABG的老年患者凝血障碍的预测模型.
• 确定导致术后凝血功能障碍的关键风险因素.
• 促进风险人群的早期检测和有针对性的监测.

主要方法:

• 在2019年2月至2020年12月期间接受CABG的患者的回顾性分析.
• 使用最小绝对收缩和选择操作员 (LASSO) 回归用于变量选择和模型构建.
• 通过散布性血管内凝血 (DIC) 评分≥2.2来定义凝血障碍.
• 使用混矩阵和接收器运行特征 (ROC) 曲线评估模型性能,包括曲线下的面积 (AUC),灵敏度和特异性.

主要成果:

• 拉索回归确定了重要的风险因素,包括患者体重,手术前估计的淋巴膜过率 (eGFR),B型尿素 (BNP),血小板计数 (PLT),以及使用肝素和血管激素受体-尼普利辛抑制剂 (ARNI).
• 术内因素,如上腺素,上腺素,多巴胺,,心肺绕道 (CPB),大动脉内气球 (IABP),体外膜氧化 (ECMO),操作持续时间和流体输入也很重要.
• 该模型表现出强大的预测性能,导出集中的AUC为0.818和验证集中的AUC为0.827,以及高灵敏度和特异性.

结论:

• 开发的LASSO回归模型有效预测老年患者在CABG后的凝血障碍.
• 该模型在推导和验证集中的强大性能支持其用于早期风险识别的实用性.
• 这种工具可以帮助临床医生加强对高风险凝血障碍患者的术后监测.