机器学习方法构建老年心房颤动合并冠心病患者远期死亡的预测模型研究

目的利用机器学习方法建立老年心房颤动(房颤)合并冠心病患者的远期死亡预测模型,并确定相应的危险因素。方法回顾性队列研究,连续入组2013年1月至2015年3月北京医院收治的60岁及以上房颤合并冠心病患者329例,男性183例(55.6%)例,女性146例(44.4%),年龄(77.8±7.3)岁,80岁及以上142例(43.2%)。失访11例(3.3%),死亡151例(45.9%),最后纳入分析的患者共318例。根据患者生存结局,将318例患者分为死亡组(151例)和存活组(167例)。此外,另选取2015年4—7月入院的60岁及以上房颤合并冠心病患者60例为外部数据验证集。采集人口统计学参数、合并疾病、辅助检查和临床治疗情况。随访至少6年,记录包括死亡在内的主要不良心脑血管事件(MACCE)。最后将入组患者按9∶1的比例随机分为训练集和测试集,通过机器学习算法建立不同模型预测房颤合并冠心病患者远期死亡率,并通过外部数据(60例)验证比较确立最优模型,利用Shapley加法解释算法对变量的重要性进行排序,得出排名前20位的特征变量,以确定危险因素。结果329例患者中,总体中位随访时间77.0月(95%CI:54.0~84.0),失访11例(3.3%),死亡151例(45.9%)。通过分析得出支持向量机模型、k-近邻算法(KNN)模型、决策树模型、随机森林模型、ADABoost模型、XGBoost模型、Logistic回归模型预测远期死亡率的受试者工作特征曲线(ROC)下面积(AUC)分别为0.76、0.75、0.75、0.91、0.86、0.85和0.81。其中随机森林模型预测效能最高,其准确率达0.789,F1值高达0.806,且优于传统的Logistic回归模型(AUC:0.91比0.81,P<0.05)。D-二聚体、年龄、MACCE次数、左心室射血分数、人血白蛋白水平、贫血、纽约心脏病协会心功能分级、陈旧性心肌梗死病史、估测肾小球滤过率(eGFR)及静息心率是预测远期死亡率的重要危险因素。结论基于机器学习方法建立的随机森林模型可预测老年房颤合并冠心病患者的远期死亡率,具有较好的识别能力,其准确性高于传统的Logistic回归模型。可通过干预患者的D-二聚体水平、纠正低蛋白血症和贫血、改善心功能和控制静息心室率降低远期死亡率,改善患者远期预后。

稳定性冠心病康复治疗与护理实践中国专家共识

以运动康复治疗为核心的心脏康复对稳定性冠心病疗效确切,目前已被国内外权威指南推荐,在临床实践中正逐渐推广和普及。近年来国内外稳定性冠心病康复治疗技术规范和护理实践方面均取得了较大进展,中国康复医学会心血管病预防与康复专业委员会和中国心脏联盟心血管疾病预防与康复专业委员会康复师护理联盟组织相关专家撰写本共识,以进一步推动我国稳定性冠心病康复治疗和护理实践的快速规范发展。

心肌细胞特异性过表达内脂素对血管紧张素Ⅱ诱导的小鼠心肌肥大的影响

目的观察内脂素对血管紧张素Ⅱ(AngⅡ)诱导的小鼠心肌肥大的影响,探讨内脂素在心肌肥大中的作用及可能机制。方法取雄性C57BL/6及心肌细胞特异性内脂素转基因小鼠各8只,使用微型渗透释放泵以1.3 mg/(kg·d)的速度持续泵入AngⅡ制备心肌肥大模型(野生AngⅡ组和转基因AngⅡ组)。另各取8只C57BL/6及心肌细胞特异性内脂素转基因小鼠以相同速度持续泵入等体积的生理盐水作为对照(野生对照组和转基因对照组)。4周后称取小鼠心脏重量及体质量,计算各组小鼠心脏质量指数(HMI),行苏木精-伊红染色观察心肌细胞横截面积,应用实时定量聚合酶链式反应(RT-qPCR)技术检测脑利尿钠肽(BNP)和β-肌球蛋白重链(β-MHC)的mRNA表达水平,Western blot测量Toll样受体4(TLR4)及髓样分化因子88(MyD88)蛋白表达。结果野生AngⅡ组的HMI较野生对照组增加[(5.11±0.23)比(4.16±0.15)mg/g,t=95.75,P<0.05],心肌细胞横截面积增大,BNP、β-MHC的mRNA表达水平增高。与野生AngⅡ组相比,转基因AngⅡ组HMI进一步升高[(5.51±0.18)比(5.11±0.23)mg/g,t=15.01,P<0.05],心肌细胞横截面积增大,BNP、β-MHC的mRNA表达水平增高,TLR4/MyD88蛋白含量增多。结论内脂素可促进AngⅡ诱导的心肌肥大,其机制可能与上调TLR4/MyD88表达有关。