论著-胸部
CAC评分结合临床特征预测冠心病CCTA的价值研究*
作者：刘 扬1 宋彦丽2 姚旭成1 周建昌1,* 俞志军3
所属单位：1.河北北方学院附属第二医院影像科 (河北 张家口 075100) 2.河北北方学院附属第二医院肿瘤科 (河北 张家口 075100) 3.唐山弘慈医院心血管内科 (河北 唐山 075000)
PDF摘要
目的 探讨冠状动脉钙化(CAC)评分对非典 型胸痛患者冠状动脉CT血管成像(CCTA)结果的预测价值。方法 纳入953名因非典型胸痛而接受CCTA和 CAC扫描的患者数据，包括心血管危险因素、CAC 评分等在内的63个变量被用来建立随机森林(RF)模型。参与者中70%作为训练模型，30%为验证模 型。将RF模型的预测性能与两种传统的Logistic回归模型进行了比较。结果 梗阻性冠心病的发生率为 16.4%。射频模型的受试者特征下面积为0.841， CACS模型为0.746，临床模型为0.810。RF模型明显优于其他两种模型(P<0.05)。此外，校正曲线和 Hosmer-Lemesow检验表明，RF模型具有良好的分类性能(P=0.556)。CAC评分、年龄、血糖、同型 半胱氨酸和中性粒细胞是RF模型中最重要的五个变量。结论 RF模型在预测梗阻性CAD方面优于传统模型。在临床实践中，RF模型可以改善风险分层，优化个体管理。
【关键词】随机森林模型；冠状动脉钙化评分；阻塞性冠状动脉疾病
【中图分类号】R543.5
【文献标识码】A
【DOI】10.3969/j.issn.1672-5131.2024.09.023
中国CT和MRI杂志
第22卷， 第 9 期
2024年09月
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