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·920·  http: //www.chinagp.net   E-mail: zgqkyx@chinagp.net.cn                     March  2023, Vol.26  No.8


           该模型是根据整个研究人群随访过程中的 42 次 TE 事                        Ⅲ / Ⅳ级所占比例、LVEF、阿司匹林服用比例、氯吡
           件构建，为了保证 EPV 至少在 10 左右，从而避免模型                       格雷服用比例比较，差异均无统计学意义（P>0.05）；
           的过度拟合以及确保模型的精简性，首先进行单因素分                            发生 TE 事件者女性所占比例、年龄、既往 TE 事件发
           析，然后将 P<0.1 的候选预测变量纳入多因素 Cox 回归                     生率、糖尿病发生率、心房颤动发生率、LA 内径、华
           分析进行模型构建，方法采用向后最大似然比估计的方                            法林服用比例均高于未发生 TE 事件者，差异有统计学
           法构建模型；模型最终的选择由 AIC 信息准则确定。模                         意义（P<0.05），见表 2。
           型建立后，构建关于 1、3、5 年 TE 事件的预测概率计
           算公式；同时，为方便临床应用，构建 1、3、5 年 TE                             表 2 未发生 TE 事件者和发生 TE 事件者基线特征比较
                                                               Table 2 Baseline characteristics in hypertrophic cardiomyopathy patients
           事件风险预测概率的诺曼图。
                                                               with and without thrombotic events
               为验证构建的风险模型，使用自助重抽样                                                 未发生 TE 事件  发生 TE 事件  χ（Z）
                                                                                                       2
           （Bootstrap，1 000 次） 的 方 法 进 行 内 部 验 证     ［22］ 。            变量           （n=471）   （n=42）   值   P 值
           Harrell's C- 指数用于评估整体区分能力，该指标可以评                    性别（男 / 女）             267/204   16/26  4.664  0.031
           估涉及生存时间的模型，通常情况下，Harrell's C- 指数                    年龄〔M（P 25 ，P 75 ），岁〕  57.0（44.0，  66.0（51.3，  12.027 a  0.001
                                                                                     66.0）     73.0）
           <0.600 提示模型的区分能力较差，Harrell's C- 指数为
                                                               既往 TE 事件〔n（%）〕       20（4.25）  7（16.67）  —  0.004
           0.600~0.750 提示有一定价值的区分能力，Harrell's C- 指             血管疾病〔n（%）〕           35（7.43）  5（11.90）  —  0.360
           数 >0.750 则提示有确切价值的区分能力            ［23］ ；此外，评        高血压〔n（%）〕           147（31.21）  15（35.71）  0.184  0.668
           估模型对 1、3、5 年 TE 事件的区分能力。对于模型校                       糖尿病〔n（%）〕            33（7.01）  7（16.67）  —  0.035
           准能力的评估，采用图形化的方法展示预测 / 观察 TE                         心房颤动〔n（%）〕          65（13.80）  22（52.38）  38.063 <0.001
           事件发生率之间的关系。                                         MWT〔M（P 25 ，P 75 ），mm〕  19.0（17.0，  18.0（16.0，  2.466 a  0.116
               采用构建的风险模型进一步对是否合并心房颤动的                                                22.0）     21.0）
           人群进行亚组分析        ［23-24］ ，探讨模型的适用范围。                 LA 内径〔M（P 25 ，P 75 ），mm〕  40.0（35.0，  43.0（38.2，  6.955 a  0.008
                                                                                               46.0）
                                                                                     45.0）
                                  -
           1.8 统计学方法 采用（x±s）或 M（P 25 ，P 75 ）作为                 LVOTO〔n（%）〕         208（44.16）  14（33.33）  1.427  0.232
           计量资料的表示方法，组间差异比较采用独立样本 t 检                          NYHA 心功能Ⅲ / Ⅳ级〔n（%）〕 163（34.61）  13（30.95）  0.095  0.758
           验或秩和检验进行评估；分类变量采用频数及百分率表                            LVEF〔M（P 25 ，P 75 ），%〕  69.0（63.0，  67.5（62.2，  3.712 a  0.054
                              2
           示，组间比较采用 χ 检验或 Fisher's 确切概率法。同                                           73.0）     70.0）
                                                               阿司匹林〔n（%）〕          84（17.83）  10（23.81）  0.564  0.453
           时评估构建的风险模型与 HCM Risk-CVA 模型对 TE 事
                                                               氯吡格雷〔n（%）〕           28（5.94）  3（7.14）  —   0.733
           件区分能力的差异。                                           华法林〔n（%）〕            35（7.43）  10（23.81）  —  0.002
               所 有 分 析 使 用 R 版 本 4.1.0（R Project for              注： 为 Z 值；—为采用 Fisher's 确切概率法
                                                                     a
           Statistical Computing） 进 行， 包 括“compare Groups”
           “rms”“survminer”“tidyverse”“survival”“time          2.2 构建 TE 事件风险预测模型 为便于临床使用以
           ROC”“survival ROC”“nomogram Formula”和“stats”        及构建风险预测模型，先将年龄、MWT、LA 内径及
           等软件包。所有检验为双侧检验，以 P<0.05 为差异有                        LVEF 等连续性变量按照既往文献报道及研究数据具体
           统计学意义。                                              情况（分组前使用 3 次样条曲线初步评估潜在切点）
           2 结果                                                进行分组（表 3）；单因素 Cox 回归分析结果显示，性
           2.1 基线特征及随访 TE 事件 513 例患者中，男 283                    别、年龄、既往 TE 事件、糖尿病、心房颤动、LA 内
           例（55.17%），女 230 例（44.83%）；年龄 12~87 岁，               径、LVEF 及服用华法林等变量可较好地预测未来 TE
           中 位 年 龄 57.0（450，67.0） 岁；MWT 19.0（17.0，             事件的发生（P<0.1）（表 3）；随后，将上述变量纳
           22.0）mm；LA 内径 40.0（35.0，45.0）mm；LVEF 69.0           入多因素 Cox 回归模型，采用向后最大似然比估计的
           （63.0，73.0）%；中位随访时间为 4.2（1.3，6.2）年，                 方法构建 TE 事件风险预测模型，根据 AIC 信息准则，
           累积随访 2 000.0 人年。随访过程中，513 例患者中 42                   模型最终纳入年龄、既往 TE 事件、心房颤动及 LVEF
           例（8.18%）发生 TE 事件，年发病率为 2.10%〔95%CI                  （P<0.05，表 3），即本研究的 SAAE score 评分，S= 既
           （1.47%，2.73%）〕。42 例 TE 事件中：36 例为缺血                  往 脑 卒 中（stroke） 等 TE 事 件，A= 心 房 颤 动（atrial
           性脑卒中，4 例为下肢动脉栓塞，1 例为上肢动脉栓塞，                         fibrillation），A= 年龄（age），E= 左心室射血分数（left
           1 例为肠道动脉栓塞。                                         ventricular ejection fraction）。
               未发生 TE 事件者和发生 TE 事件者血管疾病发                           根据多因素 Cox 回归模型中每个变量的回归系数，
           生率、高血压发生率、MWT、LVOTO、NYHA 心功能                        每例患者 1、3、5 年 TE 事件发生率的计算公式如下：
   18   19   20   21   22   23   24   25   26   27   28