Nomogram预测模型对早发冠心病预测价值

目的 探讨早发冠心病(PCHD)的危险因素,分析Nomogram预测模型对PCHD的预测价值.方法 回顾性分析自2020年5月至2021年8月陆军军医大学第二附属医院收治的620例疑诊为冠心病患者的临床资料.根据冠状动脉造影结果,将冠心病患者纳入PCHD组(n=502),未达冠心病诊断标准的患者纳入非冠心病(NCHD)组(n=118).比较两组临床指标.采用Logistic回归分析探讨PCHD的独立危险因素.构建Nomogram预测模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线和校正曲线,评估该预测模型的预测效能.结果 PCHD组男性比例、吸烟比例、糖尿病比例、高血压比例、体质量指数、超声颈动脉中膜厚度、白细胞计数、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、单核细胞计数、甘油三酯和纤维蛋白原均高于NCHD组,高密度脂蛋白胆固醇低于NCHD组,两组比较,差异均有统计学意义(P＜0.05).多因素Logistic回归分析结果显示,吸烟、超声颈动脉中膜厚度、单核细胞计数、高密度脂蛋白胆固醇和纤维蛋白原是PCHD的独立危险因素(比值比分别为1.637、43.966、10.809、0.277、1.657,P＜0.05).预测 PCHD 的 Nomogram 模型总分为 34～146 分,对应 PCHD 的概率为 30％～99％.Nomo-gram 模型预测PCHD的ROC曲线下面积为0.750(95％可信区间0.701～0.799).结论 吸烟、超声颈动脉中膜厚度、单核细胞计数、高密度脂蛋白胆固醇和纤维蛋白原是PCHD的独立危险因素,整合这些指标构建的Nomogram模型对PCHD的预测效能较好.