心衰合并房颤的老年患者1年内再住院风险因素分析及预测模型的建立

目的 探索心衰合并房颤的老年患者1 年内再住院进行治疗的风险因素,并构建风险预测模型.方法 回顾性分析2018 年1 月—2022 年1 月在复旦大学附属华东医院治疗的129 例老年房颤合并心衰患者的临床资料,依据 1 年内有无再次住院分为未再住院组(n =72)和再住院组(n =57).采用单因素、多因素回归分析法分析2 组患者的临床、实验室及影像学指标值,筛选出心衰合并房颤的老年患者再住院的独立危险因素.根据筛选结果,构建综合的诺莫图风险预测模型,计算不同单一模型及综合模型的诊断效能,通过ROC曲线和曲线下面积进行风险因素评估.结果 根据单因素、多因素逻辑回归模型筛选显示,BMI(OR =1.419,95％CI:1.165～1.729,P =0.001)、出院后服药依从性(OR =4.604,95％CI:1.165～19.484,P =0.038)、高血压(OR =3.380,95％CI:1.230～9.290,P =0.018)和NT-proBNP(OR =2.956,95％CI:1.781～5.085,P＜0.001)为心衰合并房颤的老年患者1 年内再住院的独立危险因素.其中NT-proBNP和BMI的最佳cut-off值分别为3.59 pg·mL-1和27.42 kg·m-2.构建的综合Nomogram风险预测模型的诊断效能最高(0.852),敏感度、特异度分别为78.95％、83.33％,明显优于其他4 种单一模型.结论 BMI(＞27.42 kg·m-2)、出院后服药依从性、高血压和NT-proBNP(＞3.59 pg·mL-1)为心衰合并房颤的老年患者 1 年内再住院的独立危险因素,结合使用风险预测模型可以辅助临床医师精准有效识别并干预这类存在高危风险因素的老年患者,提高疗效,降低患者的再住院率,改善患者的预后.