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慢性瓣膜病合并房颤患者行外科治疗的预后及预测模型
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| 其它 | 研究目的:评估Cox迷宫IV手术治疗慢性瓣膜性心脏病合并心房颤动（房颤）患者的疗效,使用机器学习算法识别房颤复发的潜在风险因素,构建Cox迷宫IV手术后房颤复发预测模型,评估主要终点事件及预后,构建主要终点事件预测模型,探索术后房颤复发相关风险因素的最佳分类点,强化个体化房颤治疗及术后风险评估方案。研究方法:1.纳入2012年1月至2019年12月来自中南大学湘雅二医院和陆军军医大学附属新桥医院符合条件的慢性瓣膜性心脏病合并房颤患者1026例,其中,Cox迷宫IV手术组555例,非Cox迷宫IV手术组471例。Kaplan-Meier法分析窦性心律维持率。每组构建10个机器学习模型,使用五折交叉验证和模型评估指标评估模型性能,评估指标包括准确度、精确度、召回率、F1分数和ROC曲线下面积。两组均筛选出4个表现最佳的模型进行进一步分析,包括特征重要性评估和SHAP分析,识别房颤复发风险因素,以此构建房颤复发风险预测模型。2.纳入单中心2011年1月-2019年6月符合条件的慢性瓣膜性心脏病合并房颤患者（单中心回顾性队列研究）779人以及2019年6月-2021年12月符合条件的慢性瓣膜性心脏病合并房颤患者（单中心前瞻性队列研究）360人,分析回顾性队列和前瞻性队列的主要终点事件结果,评估HAS-BLED评分及CHA2DS2-VASc评分对瓣膜病合并房颤患者手术治疗预后评估的有效性。使用逻辑回归和Cox回归分析构建针对房颤复发、死亡、脑卒中三个主要终点事件的风险因素并构建预测模型。3.对数据进行ROC分析,计算ROC曲线上每个点的约登指数,分析显著影响房颤复发的术前左房及房颤病史时长风险因素的最佳分类点。房颤病史时长、术前左心室射血分数、术后心律、术前左心房内径、术前中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、术前心率和术前白细胞计数等 |
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