非侵入性PECS模型用于检测结合后毛囊性肺高血压

科学领域:

• 心脏病学 心脏病学
• 肺高血压研究 肺高血压研究
• 诊断成像 诊断成像 诊断成像

背景情况:

• 结合后毛囊性肺高血压 (Cpc-PH) 呈现出显著的发病率和死亡率.
• 早期诊断Cpc-PH至关重要,但由于右心导管 (RHC) 的侵入性而受到阻碍.
• 开发非侵入性诊断方法对于及时的Cpc-PH管理至关重要.

研究的目的:

• 开发和验证Cpc-PH使用心声学参数的非侵入性诊断模型.
• 为了创建预测心声回声学Cpc-PH得分 (PECS) 以改善Cpc-PH检测.
• 建立一个实用的查工具来识别Cpc-PH.患者.

主要方法:

• 对198名疑似PH-LHD.HD患者的回顾性分析.
• 根据RHC标准将患者分为Cpc-PH和Ipc-PH/No-PH组进行分层.
• 采用了基平方,L1规则化的逆向消除,ROC分析和5倍交叉验证来进行模型开发和验证.

主要成果:

• 在PECS模型中,包括膜心脏病,心房/心室尺寸,心肌E/Em,LVFS和TRV,显示AUC为0.761.
• 该模型实现了66.7%的灵敏度,72.0%的特异性和69.2%的整体准确性.
• 交叉验证证实了模型的稳定性,AUC为0.752 ± 0.070.

结论:

• PECS模型提供了一种非侵入性和准确的方法来诊断Cpc-PH.
• PECS可以作为一个有价值的查工具,促进早期识别Cpc-PH.
• 这种基于回声心脏图的得分可能会减少Cpc-PH诊断中侵入性RHC的需要.