申请/专利权人：中山大学附属第一医院

申请日：2024-01-15

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117877730A

主分类号：G16H50/30

分类号：G16H50/30;G16H50/50

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明提出了一种基于Nomogram模型的HFpEF预后风险预测方法及系统，包括：将采集的HFpEF患者的医疗数据进行数据清洗和特征提取；对训练队列中的影响因素进行单因素COX回归分析；对所述潜在危险因素进行多因素COX回归分析；基于所述变量COX回归分析结果将所述独立预测因子纳入并构建Nomogram模型；CCD生存率的ROC分析；采用校准曲线和多次采样对比；患者DCA分析；预后生存分析。本发明基于NYHA分级、年龄、总甘油三酯、C反应蛋白、血清钠、总胆红素、左心房大小等多模型数据验证的Nomogram可靠预测HFpEF患者的CCD，具有很好的临床实用性，同时有利于分层诊疗策略和数字化医疗战略的实施。

主权项：1.一种基于Nomogram模型的HFpEF预后风险预测方法，其特征在于，所述方法包括：S1：将采集的HFpEF患者的医疗数据进行数据清洗和特征提取，将清洗和特征提取后的HFpEF患者的医疗数据设为完整队列，将完整队列随机分成训练队列和外部验证队列，再分别获取三个队列中HFpEF患者发生CCD风险对应的影响因素，所述影响因素包括年龄、性别、心衰病史、急性心衰病史、高血压病史、糖尿病病史、瓣膜手术史、CABG或者PCI既往史、房颤病史、吸烟、饮酒、体温、心率、收缩压、舒张压、近期呼吸困难、近期外周水肿、C反应蛋白、白细胞、中性粒细胞淋巴细胞比值、血小板淋巴细胞比值、血红蛋白含量、血小板计数、血清钾、血清钠、尿素氮、血肌酐、丙氨酸氨基转移酶、天冬氨酸氨基转移酶、总胆红素、总胆固醇、总甘油三酯、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、尿酸、脂蛋白、左心房大小、右心室大小、室间隔厚度、左心室舒张末期容积、左心室收缩末期容积、右心房大小、左心室射血分数和NYHA分级；S2：对训练队列中的影响因素进行单因素COX回归分析，将单因素COX回归分析结果中的概率值P＜0.05对应的16个影响因素作为发生CCD的潜在危险因素，所述潜在危险因素分别是年龄、女性、心衰病史、高血压病史、舒张压、C反应蛋白、中性粒细胞淋巴细胞比值、血小板淋巴细胞比值、血红蛋白含量、血清钠、总胆红素、总甘油三酯、低密度脂蛋白胆固醇、左心房大小、右心房大小和NYHA分级；S3：对所述潜在危险因素进行多因素COX回归分析，将多因素COX回归分析结果中的概率值P＜0.05对应的7个潜在危险因素作为发生CCD的独立预测因子，所述独立预测因子包括：NYHA分级、年龄、总甘油三酯、C反应蛋白、血清钠、总胆红素和左心房大小；S4：基于所述多因素COX回归分析结果将所述独立预测因子纳入并构建Nomogram模型；在构建的所述Nomogram模型中，以7个所述独立预测因子作为变量，通过计算每个变量在不同取值下所对应的得分，并基于所有变量的得分相加后的总分预测每个HFpEF患者在1、3、5、8年不发生CCD的概率；S5：采用ROC曲线分别分析评估完整队列、训练队列和外部验证队列预测CCD的模型判别性；S6：采用校准曲线和多次采样对比评估Nomogram模型的预测结果与实际CCD发生的生存概率验证Nomogram模型的准确率和一致性指数作为条件来判断出Nomogram模型对CCD发生的预测效果与实际CCD发生的概率相符；S7：使用决策曲线分析1年、3年、5年和8年Nomogram模型计算完整队列、训练队列和外部验证队列无CCD生存的阈值概率，计算出Nomogram模型对于HFpEF患者的临床净获益；S8：将基于Nomogram模型计算出的风险评分进行风险分层排序，然后根据风险得分分组采用Kaplan-Meier进行分析无CCD生存期的预后分析；其中，每个队列分别设有三等分的风险分层排序，所述风险分层排序是根据风险分数进行分组，分别为低风险组、中风险组和高风险组；所述完整队列的风险评分的分数三等分点分别为111.71和126.55；所述训练队列的风险评分的分数三等分点分别为110.86和126.28；所述外部验证队列的风险评分的分数三等分点分别为114.03和127.48。

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