冠心病危险评分模型的最新研究进展

近年来,冠心病的诊治处理已从传统的"诊断→治疗"模式转换为"诊断→危险度分层→治疗"的模式。因此,危险度分层和预后判断,是现代冠心病诊疗的关键与核心。目前有多种危险分层模型用于临床,以临床资料、实验室指标、冠状动脉解剖特点为主要内容进行评分,为冠心病患者的预后评估及分层治疗提供临床参考依据。现就几个侧重点不同的危险分层模型进行综述。

急性心肌梗死死亡预测因子的研究进展

认识和了解急性心肌梗死后死亡的相关因素,可以为临床医生和患者提供重要的治疗策略和预后信息。大多数危险评分模型通过个体信息、并存疾病和临床表现来评估患者的死亡风险,现对影响心肌梗死预后的重要危险因素进行总结。

两种糖尿病筛查模型在社区应用的比较与评估

[目的]探索适合社区居民糖尿病筛查经济且高效的方法。[方法]在2007年上海市闵行区社区40岁以上无糖尿病史人群流行病学调查资料的基础上,建立危险因素评分模型及BP人工神经网络模型,并比较两者的筛查效度和效益。训练组(1970人)用于危险因素评分模型及BP人工神经网络模型的建立;测试组(1977人)用于验证两种模型筛查的真实性和可靠性,并对两种模型的效率和效益进行比较。[结果]当以危险因素的累计分值<27作为判别阈值时,危险因素评分模型的灵敏度为63.64%,特异度为72.28%;当以网络输出值为≥0.16作为判别阈值时,BP人工神经网络2型糖尿病(T2DM)模型的灵敏度为71.82%,特异度为63.60%。危险因素评分模型发现每例T2DM或糖调节受损(IGR)患者的花费为24.29元人民币;BP人工神经网络模型为27.04元人民币。[结论]两种筛查方法在筛查效度上差异不大;在效益上,BP人工神经网络模型发现1例T2DM或IGR患者的成本比危险因素评分模型增加了11.32%;且危险因素评分模型更易于操作,适合在基层日常应用。