CAC-prob在预测冠状动脉分数方面的表现:在高CAC负担人口中进行外部验证研究
Pakpoom Wongyikul1,2, Phichayut Phinyo3,4, Pannipa Suwannasom5
1Department of Biomedical Informatics and Clinical Epidemiology (BioCE), Faculty of Medicine, Chiang Mai University, Chiang Mai, 50200, Thailand.
这项研究验证了CAC-prob,这是一个预测冠状动脉 (CAC) 评分的工具,在泰国北部. 该模型显示出良好的预测性能,支持其在临床实践中用于心血管风险评估.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 冠状动脉 (CAC) 查在泰国等发展中国家越来越被认可.
- 目前还没有关于在心血管风险评估中使用CAC评分的官方指南.
- 本研究探讨了需要强大的工具来帮助CAC选决策的需求.
研究的目的:
- 为了外部验证CAC-prob,一个预测模型用于估计CAC> 0和CAC≥100的概率.
- 确认CAC-prob在泰国北部人口中的强度和临床实用性.
主要方法:
- 使用泰国北部第三级护理中心329名患者的回顾性数据 (2019-2022) 对CAC-prob模型的外部验证.
- CAC-prob包括两个模型:模型1 (CAC>0) 和模型2 (CAC ≥100).
- 模型的性能使用歧视 (普通C指数) 和校准 (校准斜率) 来评估.
主要成果:
- 与发展队列相比,验证队列表现出较高的心血管风险因素和CAC≥100的流行率.
- 常规C指数为0.78,表明了良好的歧视.
- 在CAC探测器中,模型1的性能与模型2的性能相似,性能略有改善,灵敏度更高.
结论:
- 外部验证证实了CAC-prob在泰国北部患者的预测性能.
- 这些发现支持将CAC-prob纳入常规临床实践,以评估心血管风险.
- 该工具可以帮助医生为CAC查做出明智的建议.
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