筛选心房颤动发生的独立危险因素并建立预测模型

帅维凤（四川省康定县第二人民医院，四川 甘孜 626000）



筛选心房颤动发生的独立危险因素并建立预测模型

帅维凤
（四川省康定县第二人民医院，四川 甘孜 626000）

【摘要】目的 筛选心房颤动发生的独立危险因素并建立预测模型，提高心房颤动的临床预防和治疗水平，造福更多的心脏疾病患者。方法 本次试验研究分析选择2013年3月～2014年3月，本院心内科收治的心房颤动患者80例作为研究对象即实验组，另选非心房颤动患者80例作为对照组；采用单因素分析和筛选自变量的多因素分析法开展回归性分析。通过曲线分析的方式确定白蛋白水平和左心房大小的临界值。结果 从回归性分析的结果上看，造成心房颤动发生的独立危险因素有：左心房内径、白蛋白水平、三尖瓣关闭不全。左心房内径和白蛋白的临界值分别为39.5 mm和39.6 g/L。通过这3个危险因素成功建立了白蛋白复合模型，能够较为准确的预测心房颤动的发生，预测的准确率可以达到80%以上。结论 左心房内径的大小、白蛋白水平、三尖瓣关闭造成患者心房颤动的危险因素；通过这三个危险因素可以建立预测准确率在80%的心房颤动预测模型。

【关键词】心房颤动；独立危险因素；左心房内劲；白蛋白；预测模型

Nursing experience of preventing pressure sores in elderly patients with long term bed bedSHUAI Wei-feng

(Sichuan Provincel Kangding County the second People's Hospital , Sichuan Ganzi 626000,China)

为了提高心房颤动患者的临床预防水平，降低心房颤动的发生率和死亡率，本院在临床诊疗工作中开展心房颤动发生的独立危险因素的相关分析，取得了较为显著的研究成果，现将资料及结果报告如下。

1　资料与方法

1.1 一般资料

本次试验研究分析选择2013年3月～2014年3月，本院心内科收治的心房颤动患者80例作为试验研究对象，即实验组。为了控制回归性分析的样本总量并确保临床研究资料的随机性。同时抽取非房颤患者80例作为对照组。本次研究分析的所有患者均无合并肝肾功能损伤、重度血液疾病、甲状腺疾病、精神性疾病和其他系统的严重疾病。实验组男42例，女38例；年龄49～79岁，平均年龄（65.35±5.48）岁；扩张性心肌病25例；风湿性心肌病16例；中风2例；冠心病14例；右心房增大12例；肺动脉高压11例。对照组男41例，女39例；年龄48～77岁，平均年龄（64.41±5.71）岁；扩张性心肌病22例；风湿性心肌病19例；中风3例；冠心病16例；右心房增大10例；肺动脉高压10例。对比两组患者的例数、性别、平均年龄、临床症状等一般资料差异无统计学意义（P＞0.05）。

1.2 方法

1.2.1 分类及分级资料的整理

临床研究人员应该认真阅读患者的病历资料，并记录好调查内容，记录的方式内容如下[1-2]。患者性别（男：1，女：2），心脏功能：（1，2，3，4），高血压：（1，2，3，无：0），冠心病（有：1，无：0），风湿性心脏病（有：1，无：0），糖尿病（有：1，无：0），中风（有：1，无：0），扩张性心肌病（有：1，无：0），射血分数（增大：1，正常：0），白蛋白比值（增大：1，正常：0），肺动脉高压（有：1，无：0），三尖瓣关闭不全（轻微：0.5，轻：1，轻中：1.5中：2，重：3）。

1.2.2 计量资料的整理

本次临床研究分析需要整理的计量资料有：患者的年龄、主动脉内径、左心室舒张末期内径、左心房内径、室间隔厚度、左心房后壁厚度、白细胞计数、血小板计数、胆红素、谷丙转氨酶、谷草转氨酶、血肌酐、血糖、甘油三脂、总胆固醇、白蛋白等[3-4]。

1.3 统计学方法

本组实验研究采用SPSS 19.0统计学软件进行数据的分析和处理，计数资料采用例数（n），百分数（%）表示，采用x2检验，计量资料以“x ±s”表示，采用t检验，以P＜0.05为差异有统计学意义。分类资料或等级资料的单因素分析采用两分类变量的Lo-gistic回归分析。全部资料的综合分析采用连续型数值自变量的Logislic逐步回归分析，sle和sls均为0.05，写出数学预测模型。OR即风险比值，表示相对危险度。接受者工作特征（ROC）曲线分析确定白蛋白水平和左心房大小的临界值[5]。

2　结 果

从本次回归分析的左心房内径、白蛋白水平、三尖瓣关闭不全。左心房内径和白蛋白的临界值分别为39.5 mm和39.6 g/L。通过这3个危险因素成功建立了白蛋白复合模型，能够较为准确的预测心房颤动的发生，预测的准确率可以达到80%以上。建立预测模型的具体操作如下所示。

通过筛选自变量的多因素逐步回归分析获得参数，建立可以预防心房颤动的Logistic回归方程。设x1为左心房内径，x2为白蛋白水平，x3为三尖瓣关闭不全，房颤发生的预测概率为：EXP（-1.2961+0.0962x1-0.0892x2+0.5301x3）/[1+EXP（-1.2961＋0.0962x1-0.0892x2+0.5301x3）]。

经检验，心房颤动预测模型成立；EXP为自然对数的底e。预测模型的准确率可以达到80%以上，在预测心房颤动方面发挥着巨大的作用。

3　讨 论

从本质上讲，心房颤动是一种常见的心律失常，具有发病率高、死亡率高、反复发作、并发症复杂等特点。心房颤动是一种常见的心血管疾病，严重威胁着人类的生命安全和生活质量。近年来，伴随着科技的发展和临床研究的推进，我国医学工作者在心房颤动的研究上已经取得了初步进展，但对造成患者心房颤动发生原因的相关研究涉及不足。根据患者的临床症状，可以分为无症状的心房颤动，心房颤动较为严重的患者可并发低血压、心肌缺血、充血性心力衰竭、血栓栓塞等严重的并发症，降低患者的生命质量，增加治疗费用，给患者带来沉重的经济负担和心理负担。

从本次研究分析的结果上看，左心房内径、白蛋白水平和三尖瓣关闭不全是心房颤动发生的独立危险因素。在此基础之上，建立心房颤动预测模型，实现了对心房颤动的预防。受到病历资料数量、研究方法及水平的限制，本文所提出的一些观点和看法还存在着不足之处；希望有关专家和同行不吝指教，不断完善心房颤动的研究理论和临床治疗方案。

参考文献

[1]贺永明,杨向军.筛选心房颤动危险因素的病历对照研究[J].中国循环杂志,2005,20(2):114-116.

[2]曾学寨,刘德平.自主神经与心房颤动[J].巾国心血管杂志,2008,13(1):459-462.

[3]高凌云,马长生.自主神经与心房颤动关系研究进展[J].心血管病学进展,2010,31(02):27-29.

[4]汪曾炜.心房颤动外科手术的发展与评价[J].第二军医大学学报,2005,26(2):2.

[5]薛玉梅,刘 震,吴书林.心房颤动住院患者1650例临床分析[J].中国使用内科杂志,2003,23:216-218.

【文章编号】ISSN.2095-6681.2015.04.189.02

【文献标识码】B

【中图分类号】R541.7+5