文献类型：期刊文章

作　　者：樊佳赛[1,2] 杜艺菲[1,2] 许佳颖[1,2] 陈思臻[1,2] 高永桧[1,2] 任景怡[2]

FAN Jia-sai;DU Yi-fei;XU Jia-ying;CHEN Si-zhen;GAO Yong-hui;REN Jing-yi(School of Clinical Medicine,Beijing University of Chinese Medicine,Beijing 100105;Heart Failure Center,Department of Cardiology,China-Japan Friendship Hospital,Beijing 100029,China)

机构地区：[1]北京中医药大学临床医学院,北京100105 [2]中日友好医院心脏科心衰中心,北京100029

出　　处：《基础医学与临床》

基　　金：国家自然科学基金面上项目(81770359);北京市卫生健康科技成果和适宜技术推广项目(BHTPP202004);中日友好医院“菁英计划”人才培育工程(ZRJY2021-BJ01)。

年　　份：2022

卷　　号：42

期　　号：8

起止页码：1169-1175

语　　种：中文

收录情况：JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：目的 应用机器学习方法探讨中医证候要素对慢性心力衰竭(CHF)预后模型的意义,并建立以中医证候要素为基础的中西医结合CHF预后模型。方法 纳入2018年1月1日至2021年4月30日收入中日友好医院心内科住院治疗的CHF患者,收集患者人口统计学资料、共病、检验检查和中医证候要素等信息。主要终点为1年内因心力衰竭再住院或心血管死亡复合事件的发生。采用适用于高维数据筛选的最小绝对收缩和选择算子(LASSO)方法从数据集中选择最有用的预测变量,通过Cox多因素回归分析确定最终的独立危险因素并建立可视化列线图。结果 本研究最终纳入164人,平均年龄(72.23±14.16)岁,男性占37.2%。运用LASSO机器学习方法从临床变量中共筛选出9个因素,包括冠心病、高血压、尿酸、N末端B型利钠肽原(NT-proBNP)、左心室射血分数(LVEF)、肌酸激酶同工酶MB、肌红蛋白、气虚和阴虚。经Cox多因素回归分析后发现,NT-proBNP、LVEF、气虚、高血压和冠心病5个因素与CHF患者预后独立相关。结论 中医证候要素气虚是CHF患者1年内因心力衰竭再住院或心血管死亡事件的独立预测因子;中西医结合CHF预后模型具有较高的准确性。

关 键 词：慢性心力衰竭 证候要素 中西医结合 机器学习  预后模型

分 类 号：R541]