基于LASSO回归模型的动脉粥样硬化易损斑块风险因子分析

摘要：

目的 筛选动脉粥样硬化(AS)易损斑块相关风险因素,并建立AS易损斑块预测模型.方法 回顾性分析2019年1月至2021年5月收治的急性冠脉综合征(ACS)患者241例,其中稳定型斑块患者85例,不稳定型斑块患者156例.收集患者入院时的一般临床资料及入院24 h循环血相关指标水平.使用LASSO回归模型进行变量筛选,建立预测模型;绘制模型列线图并绘制受试者操作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC).结果 稳定型斑块组与不稳定型斑块组患者血小板计数、肌酐、血尿素氮、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白、脑钠肽、肌红蛋白、C反应蛋白、载脂蛋白A1、载脂蛋白B1水平差异均有统计学意义(P＜0.05).采用LASSO回归模型筛选并构建了两个AS易损斑块风险因子模型:模型l包括年龄、性别、吸烟史、心绞痛史、低密度脂蛋白水平、血小板计数、载脂蛋白A1水平、左心室射血分数;模型2包括年龄、性别、吸烟史、左心室射血分数和载脂蛋白A1水平.其AUC分别为0.799(95％CI:0.725-0.872)和0.776(95％CI:0.698-0.855),两者对斑块易损性的预测能力相当.结论 基于LASSO回归模型筛选出的两个AS易损斑块风险模型的预测效率均相对较高,可在AS易损斑块的诊治中发挥重要作用.

关键词：动脉粥样硬化、易损斑块、风险因子、LASSO回归模型

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资助基金：国家自然科学基金;首都临床特色应用研究

在线出版日期：2022-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：4278-4282