基于LASSO回归模型的动脉粥样硬化易损斑块风险因子分析

作者：李文頔; 李珊珊; 孙意; 刘健; 苏明; 贾玫^*

来源：中国分子心脏病学杂志, 2021, 21(06): 4278-4282.

DOI：10.16563/j.cnki.1671-6272.2021.12.002

• 动脉粥样硬化
• 易损斑块
• 风险因子
• LASSO回归模型

目的筛选动脉粥样硬化(AS)易损斑块相关风险因素,并建立AS易损斑块预测模型。方法回顾性分析2019年1月至2021年5月收治的急性冠脉综合征(ACS)患者241例,其中稳定型斑块患者85例,不稳定型斑块患者156例。收集患者入院时的一般临床资料及入院24 h循环血相关指标水平。使用LASSO回归模型进行变量筛选,建立预测模型;绘制模型列线图并绘制受试者操作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC)。结果稳定型斑块组与不稳定型斑块组患者血小板计数、肌酐、血尿素氮、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白、脑钠肽、肌红蛋白、C反应蛋白、载脂蛋白A1、载脂蛋白B1水平差异均有统计学意义(P <0.05)。采用LASSO回归模型筛选并构建了两个AS易损斑块风险因子模型:模型1包括年龄、性别、吸烟史、心绞痛史、低密度脂蛋白水平、血小板计数、载脂蛋白A1水平、左心室射血分数;模型2包括年龄、性别、吸烟史、左心室射血分数和载脂蛋白A1水平。其AUC分别为0.799(95%CI:0.725-0.872)和0.776(95%CI:0.698-0.855),两者对斑块易损性的预测能力相当。结论基于LASSO回归模型筛选出的两个AS易损斑块风险模型的预测效率均相对较高,可在AS易损斑块的诊治中发挥重要作用。

• 单位
  北京大学人民医院