冠状动脉CT显示粥样硬化斑块列线图预测模型的构建及斑块稳定性的影响因素

[目的]探讨胸部计算机断层成像(CT)显示冠状动脉粥样硬化斑块(CAP)列线图模型的构建及斑块稳定性的相关影响因素。[方法]将2020年1月—2021年10月接受CT扫描的心血管疾病高危人群的资料进行回顾性横断面研究,收集患者的基本情况(包括性别、年龄等)、既往史、合并疾病、血压、血生物化学指标等方面的信息。根据CT显示冠状动脉情况分为有CAP和无CAP两组。LASSO回归交叉验证法对数据降维,构建列线图模型并验证,决策曲线评估模型的应用价值,最优尺度回归分析评估CAP-CT值的影响因素。[结果]纳入分析的CAP患者240例,非CAP患者52例;调节参数(λ+1se)后,年龄、尿酸、估算的肾小球滤过率(eGFR)为非零特征的变量,有统计学意义的年龄及eGFR构建列线图模型,ROC曲线下面积为0.759(95%CI:0.691~0.828)、灵敏度为73.8%、特异度为71.2%;Hosmer-Lemeshow检验显示模型拟合度较好(χ2=11.846,P=0.158),预测准确性为82.2%;Bootstrap重抽样内部验证平均绝对误差为0.029,校正曲线与理想曲线基本拟合,决策曲线显示列线图模型在风险阈值为0.10~0.40时有良好的净获益;合并糖尿病和β2微球蛋白(β2-MG)是影响CAP-CT值的独立风险因素(均P<0.05),重要性分别为0.121、0.564。[结论]重视肾脏功能的保护及血糖达标将有利于降低CAP的形成及增加CAP稳定性,尤其在选择用药时,应该更多关注肾功能。