基于互联网的颈动脉狭窄预测模型在体检人群中的应用与验证

目的:在健康体检人群中验证基于互联网的颈动脉狭窄预测模型(ECAS)的准确性和可靠性,设想是否可依赖血管狭窄预测模型来更快捷、高效、廉价的筛查出健康体检人群中血管狭窄高危人群。方法:在任丘康济新图医院体检的电力局职工为研究对象,利用ECAS评分狭软件(www.ecassore.com),将该评分软件中要求的独立预测因子(性别、年龄、身高、高血压病史、脑卒中或TIA病史、血脂、血糖等)代入模型,获得ECAS的血管评分,对照颈动脉超声所示血管狭窄程度,采用受试者操作特征曲线下面积(AUROC)检验进行模型的验证。结果:共纳入927例受试者,平均年龄51岁,ECAS<50%、ECAS≥50%的狭窄率分别为2.37%、1.19%,ECAS在推导和验证队列中显示出良好的区分能力(AUROC范围为0.884)。结论:ECAS评分是预测健康体检人群中重度血管狭窄的有效模型,其预测中重度颈动脉狭窄的准确率极高,值得在体检人群中推广应用,更快捷、高效的筛查出血管狭窄高风险人群,以利于医疗资源的节约。