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作者：卢璐;徐俊伟;张宇;陆治平;李健鹏;
单位：江苏省中医院南京中医药大学附属医院放射科;南京医科大学附属脑科医院南京市胸科医院心血管内科;南通大学附属江阴医院江阴市人民医院放射科;扬州大学附属泰州市第二人民医院心血管内科;
摘要：目的 探讨基于心脏磁共振特征追踪技术参数联合血清微小RNA-208a(mi R-208a)和Krüppel样因子2(KLF2)构建急性心肌梗死（AMI）患者主要心血管不良事件（MACE）的列线图预测模型。资料与方法 采用便利抽样法收集2019年1月—2024年12月江苏省中医院、江阴市人民医院和南京医科大学附属脑科医院AMI患者400例，将2019年1月—2023年6月280例患者作为训练组，2023年7月—2024年12月120例患者作为验证组。所有患者于血运重建后1周内完成心脏磁共振检查；对比血清mi R-208a、KLF2水平。根据是否发生MACE分为MACE组和非MACE组。比较两组基线资料及心肌应力参数，通过多因素Logistic回归确定影响因素，并建立列线图模型；采用受试者工作特征曲线及Bootstrap方法评估模型准确性。结果 训练组患者中73例发生MACE，发生率为26.07%。左心室整体纵向应变（OR=0.834）、圆周应变（OR=0.852）、mi R-208a(OR=4.736),KLF2(OR=0.908)及Killip分级（OR=2.263）为AMI患者发生MACE的独立影响因素（P均<0.05）。基于上述指标构建列线图，训练组曲线下面积为0.845，验证组为0.826，预测概率与实际发生率高度一致。Hosmer-Lemeshow检验显示预测模型一致性良好（χ~2=5.515,P=0.701）。结论 基于心脏磁共振特征追踪参数联合血清mi R-208a、KLF2构建的列线图模型，对AMI患者MACE的预测效能良好，可作为个体化风险分层的可视化工具。
关键词：急性心肌梗死;;心脏磁共振;;特征追踪;;微小RNA-208a;;Krüppel样因子2;;主要心血管不良事件;;列线图表
基金资助：南京医科大学科技发展基金一般项目（NMUB2020229）
