基于Lp(a)及LDL-C构建预测模型在经皮冠状动脉介入治疗患者预后评估中的应用价值

摘要：

目的 探讨血清脂蛋白(a)[lipoprotein(a),Lp(a)]和低密度脂蛋白胆固醇(Low Density Lipoprotein cholesterol,LDL-C)在急性冠状动脉综合征(Acute coronary syndrome,ACS)接受经皮冠状动脉介入(Percutaneous coronary intervention,PCI)治疗患者预后评估中的应用价值.方法 本研究以2015年1月至2020年12月期间于扬州市江都人民医院住院的ACS且接受过PCI治疗的患者为研究对象,并在PCI治疗后的第一年内进行了随访.结合单因素和多因素Logistic回归模型,分析ACS患者接受PCI治疗后影响其预后的相关风险因素.联合Lp(a)和LDL-C以及相关影响因素构建不良预后的风险预测模型.此外,基于Spearman相关系数评估LP(a)与LDL-C和Gensini评分之间的相关性.采用ROC曲线和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评价预测模型.结果 本研究989例患者中有385例(38.9％)在随访期间发生心血管不良事件.单变量Logistic模型显示年龄、颈动脉斑块、PCI支架总长度、冠脉Gensini评分、LP(a)、甘油三脂和是否使用阿司匹林与ACS患者接受PCI后心血管不良事件相关.多变量Logistic模型显示年龄、颈动脉斑块、冠脉Gensini评分、LP(a)和是否服用阿司匹林与ACS患者接受PCI后心血管不良事件相关.Spearman相关分析显示LP(a)和LDL-C、LDL-C与冠脉Gensini评分存在一定相关性.心血管不良事件 Logistic 预测模型为 Logit(P)=4.559+0.017(年龄)+0.311(颈动脉斑块)+0.010(冠脉 Gensini 评分)+0.004(LP(a))+0.017(LDL)+0.674(是否使用阿司匹林).预测模型的ROC曲线下面积为0.74,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验＞0.05.结论 基于LP(a)和LDL-C构建的ACS患者PCI术后心血管不良事件预测模型效能较好.

关键词：急性冠脉综合征、经皮冠状动脉介入、预测模型、血清脂蛋白(a)、低密度脂蛋白胆固醇

所属期刊栏目：13

分类号：R541.4;R473.5;R654.2

在线出版日期：2023-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：9-14,19