【摘 要】
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目的:通过收集、整理冠心病心衰患者的临床资料,分析系统免疫炎症指数（SII）与冠心病心衰患者的预后相关性,并基于SII建立冠心病心衰患者预后预测模型,预测冠心病心衰患者出院后的生存率。方法:筛选2019年12月至2021年6月在南华大学附属第二医院心内科住院的冠心病慢性心力衰竭患者139例,为实验组,同时筛选同期我院健康体检者139例,为对照组。采集患者入院时的一般资料、血常规、血生化、心功能分级
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目的:通过收集、整理冠心病心衰患者的临床资料,分析系统免疫炎症指数（SII）与冠心病心衰患者的预后相关性,并基于SII建立冠心病心衰患者预后预测模型,预测冠心病心衰患者出院后的生存率。方法:筛选2019年12月至2021年6月在南华大学附属第二医院心内科住院的冠心病慢性心力衰竭患者139例,为实验组,同时筛选同期我院健康体检者139例,为对照组。采集患者入院时的一般资料、血常规、血生化、心功能分级、心脏彩超相关参数（LVEF）和NT-pro BNP,计算SII。对实验组患者随访半年,计算总生存率。通过绘制实验组SII的ROC工作曲线,寻找约登指数最大时所对应的点,算出SII最佳截点值。然后按照最佳截点值,将实验组分成高SII组和低SII组。对实验组及对照组的一般资料、SII水平进行比较;对实验组中高、低SII组的一般资料、血生化等指标进行对比;通过Ka Plan-Meier曲线,比较实验组中高SII组与低SII组累计生存率;对患者死亡的危险因素进行单因素分析,筛选出具有统计学意义的指标后进行多因素的回归分析,构建一个患者出院后半年的生存预后预测模型,然后把这个模型可视化为列线图（Nomogram）。最后采用C-index来验证该模型对患者生存预后的预测效能,通过绘制校正曲线对模型的可信度程度进行评价。结果:1.实验组与对照组比较:年龄水平,性别、高血压病史、糖尿病病史、吸烟史、酗酒史、SII存在统计学差异（P＜0.05）;2.在实验组中高SII组与低SII组比较:心功能分级有统计学差异（P＜0.05）;3.实验组中半年生存率与SII相关性分析:心功能分级、LVEF值和SII水平与冠心病心衰患者的OS显著相关（P＜0.05）;4.通过多因素Cox回归分析发现SII水平、LVEF值以及心功能分级在相互混杂的情况下对冠心病心衰患者总生存期（OS）的影响有统计学意义,且通过心功能分级、LVEF和SII所构建的冠心病心衰患者预后预测列线图模型具有一定的预测能力,C-index=0.82。结论:1.本研究表明SII可以作为在冠心病心衰患者中对其生存率的影响因素;2.基于SII所构建的冠心病心衰患者预后预测列线图模型对生存率具有一定的预测能力。
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