基于糖脂代谢的PCI病人支架内再狭窄风险预测模型的构建

作者：吴淑彬; 王文志; 吴聪

来源：中西医结合心脑血管病杂志, 2023, 21(08): 1459-1464.

• 支架内再狭窄
• 经皮冠状动脉介入治疗
• 糖脂代谢
• 随机森林
• 预测模型

目的:探讨基于糖脂代谢的经皮冠状动脉介入(PCI)病人支架内再狭窄(ISR)风险的随机森林预测模型构建。方法:选取2018年7月—2020年10月我院接受PCI治疗的325例病人。收集病人一般资料，并于PCI术后抽取静脉血，检测糖脂代谢指标。随访12个月，根据病人是否发生ISR分为ISR组和非ISR组，通过随机森林构建PCI病人ISR风险的预测模型并绘制受试者工作特征(ROC)曲线验证预测模型效能。结果:截至2021年11月1日，共320例病人获得随访，其中36例(11.25%)病人发生ISR作为ISR组，284例(88.75%)病人未发生ISR作为非ISR组。ISR组三酰甘油-血糖指数(TyG)、三酰甘油与高密度脂蛋白胆固醇比值(TG/HDL-C)、糖化血红蛋白(HbA1c)、超敏C反应蛋白(hs-CRP)水平及高脂血症、糖尿病比例高于非ISR组，年龄大于非ISR组(P<0.05)。对随机森林模型各变量的重要程度进行排序，重要预测变量的排名依次为TG/HDL-C、HbA1c、TyG、hs-CRP、糖尿病、高脂血症、年龄。基于糖脂代谢的PCI病人ISR风险随机森林预测模型的ROC曲线下面积(AUC)为0.916。结论:TG/HDL-C、HbA1c、TyG、hs-CRP、糖尿病、高脂血症、年龄在PCI病人ISR过程中发挥着重要的作用，基于TG/HDL-C、HbA1c、TyG的PCI病人ISR风险的随机森林预测模型对ISR风险具有一定的预测价值。

• 单位
  山东大学