慢性心力衰竭住院期间不良心血管事件发生的列线图预测模型构建

目的分析慢性心力衰竭住院期间不良心血管事件发生情况,并构建列线图预测模型。方法回顾性分析2021年1月—2023年5月本院心内科住院的慢性心力衰竭电子病历系统中资料完善的168例患者,其中发生不良心血管事件患者38例,根据患者是否发生不良心血管事件分为心血管事件组与非心血管事件组。收集患者临床资料,采用logistics回归分析影响因素,建立列线图预测模型,采用Bootstrap法、C-index进行内部验证。结果心血管事件组年龄>60岁、NT-proBNP、C反应蛋白高于非心血管事件组,LVEF低于非心血管事件组,差异有统计学意义(P<0.05);经logistic回归分析建立模型P=1/(1+eY),Y=1.570×年龄+-0.122×LVEF+0.283×NT-proBNP+0.329×C反应蛋白;慢性心力衰竭住院期间不良心血管事件列线图预测模型的ROC曲线的AUC为0.946,灵敏度为89.73%,特异度为94.38%,Hosmer-Lemeshow检验χ^(2)=14.001,P=0.082。采用Bootstrap法重抽样1000次对慢性心力衰竭住院期间不良心血管事件列线图预测模型进行内部验证,绘制校准曲线,结果显示,实际观察曲线与预测曲线具有良好一致性,列线图模型C-index=0.945。结论年龄、LVEF、NT-proBNP、C反应蛋白为影响因素,列线图预测模型可较好的预测慢性心力衰竭住院期间不良心血管事件的发生风险。