基于决策树算法构建急性心肌梗死PCI术后并发不良心血管事件预测模型
游灼芝
吴珊珊
曾小艳
杨楠
中国人民解放军联勤保障部队第九一○医院(福建泉州 362000)
摘要：目的:基于决策树算法构建预测急性心肌梗死经皮冠状动脉介入治疗(PCI)术后并发不良心血管事件风险的模型.方法:选取2018年1月—2023年6月于联勤保障部队九一○医院行PCI的230例急性心肌梗死病人作为研究对象,收集病人的临床资料,根据是否并发不良心血管事件将病人分为发生组(64例)与未发生组(166例).使用单因素和多因素Logistic回归分析急性心肌梗死PCI术后并发不良心血管事件的影响因素,并基于决策树算法建立相关预测模型.结果:急性心肌梗死PCI术后不良心血管事件的发生率为27.8％(64/230).单因素分析结果显示,两组发病至PCI时间、左室射血分数、病变支数、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)和肌钙蛋白Ⅰ(TnⅠ)比较,差异均有统计学意义(P＜0.05).多因素Logistic回归分析显示,发病至PCI时间较长、左室射血分数较低、多支病变、LDL-C较高和TnⅠ较高是急性心肌梗死PCI术后并发不良心血管事件的独立危险因素(P＜0.05).基于上述因素建立了预测急性心肌梗死PCI术后并发不良心血管事件风险的决策树模型.模型计算出TnⅠ、左室射血分数、病变支数、发病至PCI时间和LDL-C的预测重要性分别为0.55、0.24、0.13、0.06和0.03.模型验证结果显示,曲线下面积(AUC)为0.811[95％CI(0.779,0.843)].结论:急性心肌梗死PCI术后并发不良心血管事件的危险因素包括发病至PCI时间较长、左室射血分数较低、多支病变、LDL-C较高和TnⅠ较高,基于影响因素构建的决策树模型对急性心肌梗死PCI术后并发不良心血管事件风险具有良好的预测能力.
关键词：急性心肌梗死经皮冠状动脉介入治疗不良心血管事件危险因素决策树
论文发表日期：2025-06-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1847-1851 )
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