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作者：李传波;李喜定;吉苗苗;王玥焜;
单位：南阳市第一人民医院心血管重症监护科;
摘要：目的 比较老年冠状动脉钙化(coronary artery calcification, CAC)病变患者经皮冠状动脉介入治疗(percutaneous coronary intervention, PCI)后主要不良心血管事件(major adverse cardiovascular events, MACE)预测中多因素logistic回归和XGBoost模型的效能。方法 回顾性选取2020年6月至2023年6月南阳市第一人民医院收治的老年CAC病变患者120例，均行PCI,术后随访1年统计MACE发生率，随访期间失访9例，发生MACE的患者纳入MACE组(28例),其余纳入无MACE组(83例);采用多因素logistic回归分析和XGBoost模型筛选老年CAC病变患者PCI后MACE的影响因素；绘制ROC曲线、Calibration校准曲线比较两种模型的预测效能。结果MACE组年龄、吸烟、糖尿病、低密度脂蛋白胆固醇、Gensini积分、病变血管数量≥3支、重度钙化、联合旋磨术、置入支架数量比例显著高于无MACE组(P<0.05,P<0.01)。多因素logistic回归模型显示，吸烟、合并糖尿病、低密度脂蛋白胆固醇、Gensini积分、置入支架数量是CAC患者PCI后MACE的独立危险因素(P<0.05,P<0.01)。XGBoost模型显示，重要特征评分排前5位的为Gensini积分35分，置入支架数量25分，合并糖尿病22分，吸烟18分，低密度脂蛋白胆固醇15分；ROC曲线分析显示，多因素logistic回归模型预测老年CAC患者PCI后MACE的曲线下面积为0.925(95%CI:0.859～0.966),敏感性为82.14%,特异性为97.59%;XGBoost模型预测老年CAC患者PCI后MACE的曲线下面积为0.918(95%CI:0.850～0.961),敏感性为89.29%,特异性为78.31%。2种模型预测比较，差异无统计学意义(Z=0.148,P=0.8823)。结论 多因素logistic回归和XGBoost模型预测老年CAC患者PCI后MACE的效能相当，吸烟、糖尿病、低密度脂蛋白胆固醇、Gensini积分、置入支架数量是老年CAC患者PCI后MACE的独立危险因素。
关键词：危险因素;;主要不良心血管事件;;冠状动脉钙化
