在日本跨导管大动脉置换注册表中对死亡率预测模型的外部验证
Ryo Shibata1, Tomotsugu Seki1,2, Yuki Takeda1
1Department of Cardiology, Kyoto Prefectural University of Medicine, Kyoto, 602-8566, Japan.
概括
胸腔外科医生协会预测死亡风险 (STS-PRoM) 和荷兰心脏注册 (NHR) 模型显示,在日本跨导管大动脉置换 (TAVR) 患者中,短期表现最好. 优化的CathEter-vAlvular 干预-TAVI (OCEAN-TAVI) 模型表现出最佳的长期性能.
科学领域:
- 心血管医学 心血管医学
- 医学统计 医学统计
- 医疗保健服务研究 医疗服务研究
背景情况:
- 死亡率预测模型 (MPM) 对于评估跨导管大动脉置换 (TAVR) 风险至关重要.
- 现有的MPM在日本TAVR种群中的外部有效性尚未得到充分证实.
- 这项研究旨在验证日本TAVR患者的短期和长期MPM.
研究的目的:
- 评估在接受TAVR的日本队列中建立的短期 (30天) 和长期 (1年) 死亡预测模型的性能.
- 评估这些模型的歧视和校准,使用来自未来多中心注册表的数据.
- 在这个特定的患者群体中确定最准确的风险分层模型.
主要方法:
- 从KPUM TAVI注册表 (2016-2023) 分析了1756名患者的短期和1235名患者的长期死亡率.
- 验证了五种短期的MPM (STS-PRoM,FRANCE-2,OBSERVANT,ACC-TAVI,NHR) 和三种长期的MPM (OCEAN-TAVI,大阪大学,TARI) 的有效性.
- 性能评估使用接收器操作特征曲线下的区域 (AU-ROC) 进行区分和校准指标;对短期模型应用的拦截重新校准.
主要成果:
- 短期死亡率为1.4% (25/1756),而长期死亡率为14.5% (179/1235).
- 对于短期死亡率,NHR (AU-ROC:0.82) 和STS-PRoM (0.78) 显示出最高的歧视;所有模型最初都高估了风险,改进了重新校准后的风险.
- 对于长期死亡率,OCEAN-TAVI和大阪大学的模型显示了最高的歧视 (AU-ROC:0.75),OCEAN-TAVI显示了优异的校准.
结论:
- 在重新校准后,STS-PRoM和NHR模型在日本TAVR患者中显示出优异的短期预测性能.
- 在这个群体中,OCEAN-TAVI模型表现出最佳的整体长期性能和校准.
- 未来的研究应该研究基于机器学习的模型,以提高TAVR风险预测的准确性和临床实用性.
