Abstract
Developmentofsimplenon-invasiveriskpredictionmodelwouldhelpinearlypredictionofcoronaryarterydisease(CAD)reducingtheburdenonpublichealth.Thispaperdemonstratesariskpredictionscoringsystemtopredictobstructivecoronaryarterydisease(OCAD)inCADpatients.Atotalof13,patients,referredforcoronaryangiography(CAG)inTRUSTtrial,wereincludedinthedevelopmentofamultivariablediagnosticpredictionmodel.ExternalvalidationofthemodelusedpatientsfromPRECOMINstudy.TheoccurrenceofOCADwasobservedin73.1%and75.1%patientsinTRUST(development)andPRECOMINstudy(validation)cohorts,respectively.Gooddiscriminationandcalibrationwereobtainedinbothdevelopmentandvalidationdatasets(C-statistics0.and0.;Hosmer–Lemeshowχ2=5.19,p=0.74andχ2=8.60,p=0.38,respectively).ThesimpleriskpredictionmodelandriskscoringsystemdevelopedonthebasisofroutineclinicalvariablesshowedgoodperformanceforestimationofOCADinrelativehigh-riskpatientswithsuspectedCAD.
摘要
建立简单的无创性风险预测模型有助于冠状动脉疾病(CAD)的早期预测，减轻公共卫生负担。本文介绍了一种适用于冠心病患者梗阻性冠状动脉疾病(OCAD)的风险预测评分系统。共有13名在TRUST试验中接受冠状动脉造影(CAG)的患者被纳入多变量诊断预测模型的开发。该模型的外部验证使用了来自PRECOMIN研究的名患者。在TRUST(开发)和PRECOMIN(验证)研究队列中，分别有73.1%和75.1%的患者观察到OCAD的发生。开发和验证数据集中均获得了良好的识别和校准(C-statistics分别为0.和0.；Hosmer-Lemeshow分别为χ2=5.19,p=0.74以及χ2=8.60,p=0.38)。在常规临床变量基础上开发的简单风险预测模型和风险评分系统在冠心病的高危患者（OCAD）评估中表现出良好的性能。
Results
表1.受试对象基线特征根据TRUST研究共纳入13,名接受CAG/PCI的符合条件的受试者。根据OCAD的存在（n=10,;平均年龄60.36±10.13）或不存在（n=;平均年龄57.39±10.24）对受试者进行分类。表1总结了有和没有CAD的研究人群的基线特征，发现所有参数在各组（CAD和无CAD）之间有显着差异。
表2.单因素分析和风险因素分析图1.ROC曲线分析a：在TRUST研究中进行模型拟合，受试者工作特征曲线（ROC）显示风险预测模型(c统计量0.)与简单预测评分模型(c统计量0.)相似；b：整体样本中预测CAD得分与观测CAD得分的关系图，应用简单的预测评分系统TRUSTstudy给高校准χ2统计为9.61(P=0.21)
表3.OCAD的评分系统和风险预测图2.各类别预测评分系统分析评分系统分为四个类别根据四分位数的分数指数分:(i)低风险≤8;(ii)中度风险9-12;(iii)高危13-17;(iv)非常highrisk≥18。OCAD被发现70%的发病率预测评分≥9(范围63.7-92.3%的低(≤8)非常高(≥18)预测分数)，在四个风险组中，每个风险组都有相应的风险预测。
总结基于七个常规可用变量的预测模型可以预测疑似CAD患者的OCAD。这可以用于大样本疑似CAD的快速筛选。未来仍有必要进行更多的大规模研究，以验证CAD患者管理中的预测模型。
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