RDW、NLR與冠狀動(dòng)脈病變程度及其預(yù)后的相關(guān)性研究
發(fā)布時(shí)間:2021-12-23 03:47
目的:探討紅細(xì)胞體積分布寬度(RDW)、中性粒細(xì)胞淋巴細(xì)胞比值(NLR)與冠狀動(dòng)脈病變程度及預(yù)后的相關(guān)性。方法:回顧性收集2017年6月2017年12月,在山西醫(yī)科大學(xué)第二醫(yī)院心內(nèi)科行冠狀動(dòng)脈造影確診冠心病的145例患者作為冠心病組,采用Gensini積分評(píng)估其冠狀動(dòng)脈病變程度,并以三分位數(shù)23分,52分為界,將冠心病組患者分為輕度(n=48)、中度(n=54)和重度(n=43)三個(gè)不同病變程度的亞組,并將同期冠狀動(dòng)脈造影未見明顯異常的50例患者作為對(duì)照組,記錄所有患者的基本資料、病史、各項(xiàng)檢查化驗(yàn)指標(biāo)、預(yù)后情況等信息,使用獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)、Pearson相關(guān)分析、單因素方差分析、多元有序Logistic回歸,分析RDW、NLR與冠狀動(dòng)脈病變程度的相關(guān)性,并確定其危險(xiǎn)因素。分別以RDW值、NLR值的中位數(shù)將冠心病組分為高RDW組(RDW>13.4%),低RDW組(RDW≤13.4%),高NLR組(NLR>2.82),低NLR組(NLR≤2.82)四個(gè)組,利用Kaplan-Meier法估測(cè)并繪制生存曲線,并采用Log rank法比較兩組曲線間的差異,研究四...
【文章來源】:山西醫(yī)科大學(xué)山西省
【文章頁(yè)數(shù)】:43 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
冠心病組RDW和Gensini評(píng)分之間的Pearson相關(guān)性
冠心病患者NLR和Gensini評(píng)分之間的Pearson相關(guān)性
2.4 RDW、NLR 與冠心病預(yù)后的相關(guān)性分析根據(jù)收集到的病人 RDW 的中位數(shù) 13.4%,將冠心病組患者分為高 RDW 組(1 組,RDW>13.4%,71 人),低 RDW 組(2 組,RDW≤13.4%,74 人),再根據(jù) NLR 值的中位數(shù) 2.82,分為高 NLR 組(1 組 NLR>2.82,73 人),低 NLR 組(2 組 NLR≤2.82,72 人),通過單因素 Kaplan-Meier 法和 Log rank 法檢驗(yàn)可以看出,RDW 及 NLR 值的高低的對(duì)數(shù)秩 Log rank 檢驗(yàn)顯著性 P 值均小于 0.05。說明高 RDW、高 NLR 值,與低 RDW、低 NLR 值對(duì)患者 MACE 事件發(fā)生的影響具有顯著性差異。結(jié)合累積生存曲線,分析結(jié)果表明高 RDW 值患者和高 NLR 值患者 MACE 事件發(fā)生率高于低 RDW 值患者、低 NLR 值患者(P=0.001;P<0.001)。(見表 5,圖 3、4)
本文編號(hào):3547718
【文章來源】:山西醫(yī)科大學(xué)山西省
【文章頁(yè)數(shù)】:43 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
冠心病組RDW和Gensini評(píng)分之間的Pearson相關(guān)性
冠心病患者NLR和Gensini評(píng)分之間的Pearson相關(guān)性
2.4 RDW、NLR 與冠心病預(yù)后的相關(guān)性分析根據(jù)收集到的病人 RDW 的中位數(shù) 13.4%,將冠心病組患者分為高 RDW 組(1 組,RDW>13.4%,71 人),低 RDW 組(2 組,RDW≤13.4%,74 人),再根據(jù) NLR 值的中位數(shù) 2.82,分為高 NLR 組(1 組 NLR>2.82,73 人),低 NLR 組(2 組 NLR≤2.82,72 人),通過單因素 Kaplan-Meier 法和 Log rank 法檢驗(yàn)可以看出,RDW 及 NLR 值的高低的對(duì)數(shù)秩 Log rank 檢驗(yàn)顯著性 P 值均小于 0.05。說明高 RDW、高 NLR 值,與低 RDW、低 NLR 值對(duì)患者 MACE 事件發(fā)生的影響具有顯著性差異。結(jié)合累積生存曲線,分析結(jié)果表明高 RDW 值患者和高 NLR 值患者 MACE 事件發(fā)生率高于低 RDW 值患者、低 NLR 值患者(P=0.001;P<0.001)。(見表 5,圖 3、4)
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