目的:通過測定HFrEF患者入院時的NT-proBNP、Cys-C水平及其他臨床信息,隨訪患者出院后1年內(nèi)因心衰惡化再住院及心臟原因死亡的情況,探討Cys-C聯(lián)合NT-proBNP對心衰的短期預(yù)后的預(yù)測意義。方法:選取符合標(biāo)準(zhǔn)的HFrEF患者136人,記錄患者一般資料。所有入院患者于次日清晨空腹抽血,送檢驗科檢測NT-proBNP、Cys-C及其他生化指標(biāo),入院后給予患者相應(yīng)的抗心衰治療。隨訪1年,記錄患者1年以內(nèi)出現(xiàn)的心衰惡化再住院以及心臟原因死亡事件的發(fā)生情況。根據(jù)患者有無再住院將其分為再住院組和非住院組,判斷兩組之間的一般情況差異有無統(tǒng)計學(xué)意義,將與患者再住院相關(guān)性因素做單因素及多因素的Logistic相關(guān)分析判斷影響因素的意義。行ROC分析檢驗多因素logistic回歸方程對再入院的預(yù)測效果。再依據(jù)患者是否心臟原因死亡分為死亡組及存活組,重復(fù)上述檢驗。結(jié)果:再入院影響因素分析顯示年齡、NT-proBNP、肌酐、Cys-C四個指標(biāo)在是否再入院間差異有統(tǒng)計學(xué)意義（P<0.05）。單因素logistic回歸四個指標(biāo)均有統(tǒng)計學(xué)意義（P<0.05）。多因素logistic回歸... 

【文章來源】：河北工程大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：34 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

多因素logistic回歸與單因素logistic回歸的ROC曲線面積比較圖

河北工程大學(xué)碩士學(xué)位論文10ROC面積，結(jié)果見表3-6。可知：①去除NT-proBNP和Cys-C兩指標(biāo)后的多因素logistic回歸ROC面積均小于完整回歸的面積且小于去除每一個單一指標(biāo)的回歸面積，且差異有統(tǒng)計學(xué)意義（P>0.05）；②去除NT-proBNP/Cys-C指標(biāo)后的多因素logistic回歸ROC面積均小于完整回歸的面積，但差異沒有統(tǒng)計學(xué)意義（P>0.05）；③說明兩個指標(biāo)聯(lián)合起來對患者1年內(nèi)因心衰再住院有更強的預(yù)測作用。圖3-2為ROC的曲線圖。表3-6多因素logistic回歸與多因素（去掉顯著指標(biāo)）logistic回歸的ROC曲線面積比較Table3-6ComparisonofROCcurveareabetweenmultivariatelogisticregressionandmultivariate(removemeaningfulindicators)logisticregression變量AUC(95%CI)Z值P值四指標(biāo)去掉NT-proBNP和Cys-C0.661（0.575，0.740）五指標(biāo)去掉NT-proBNP0.761（0.680，0.830）2.4410.015五指標(biāo)去掉Cys-C0.744（0.662，0.815）2.2900.022再住院多因素回歸0.785（0.706，0.850）2.7340.006圖3-2多因素logistic回歸與多因素（去掉有意義指標(biāo)）logistic回歸的ROC曲線面積比較Fig.3-2ROCcurveareacomparisonofmultivariatelogisticregressionandmultivariate(removemeaningfulindicators)

河北工程大學(xué)碩士學(xué)位論文14異有統(tǒng)計學(xué)意義，故可以認(rèn)為多因素對于死亡的預(yù)測效果要高于單一指標(biāo)的預(yù)測效果。圖3-3為ROC的曲線圖。表3-11多因素logistic回歸與單因素logistic回歸的ROC曲線面積比較結(jié)果Table3-11ROCcurveareacomparisonresultsofmultivariatelogisticregressionandunivariatelogisticregression變量AUC(95%CI)Z值P值四指標(biāo)多因素回歸0.906(0.844,0.949)年齡0.711(0.627,0.786)3.643<0.001NT-proBNP0.79(0.712,0.855)1.4850.138肌酐0.773(0.694,0.841)2.2080.027Cys-C0.78(0.701,0.846)1.6780.093圖3-3多因素logistic回歸與單因素logistic回歸的ROC曲線面積比較圖Fig.3-3ROCcurveareacomparisonchartofmultivariatelogisticregressionandunivariatelogisticregression（2）重點指標(biāo)的ROC曲線分析通過多因素共得到一個有意義的指標(biāo)，即Cys-C和一個應(yīng)該有意義的指標(biāo)NT-proBNP，進一步探索兩個指標(biāo)對于死亡預(yù)測的效果哪個更強，需要對比有無該指標(biāo)的多因素logistic回歸的ROC面積，結(jié)果見表3-12�？芍喝コ鼵ys-C的后的多因素logistic回歸ROC面積小于完整回歸的面積且差異有統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.05）。圖3-4為ROC的曲線圖。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3368233