研究背景冠状动脉粥样硬化性心脏病（Coronary atherosclerotic heart disease，CHD）是动脉粥样硬化导致器官病变的最常见类型，也是严重危害人类健康的常见病，近年来发病呈年轻化趋势，已成为威胁人类健康的主要疾病之一。临床上冠心病的诊断技术取得了长足的进步，尤其冠脉造影技术（CAG）已成为冠心病诊断的金标准，但是属于有创性检查，具有一定的风险，以及设备复杂、费用昂贵等原因导致CAG不能成为常规的冠心病诊断手段，而无创性检测技术仍然在临床上广泛应用，尤其是数字减影血管造影（Digital subtraction angiography，DSA）、64排或以上螺旋CT的应用为冠心病的诊断奠定了基础，但由于基层医院医疗条件及技术水平的限制，冠心病的误诊率、漏诊率仍高达50-70%以上。因此寻找一种仅通过病史询问、常规检查即可正确诊断冠心病的方法对冠心病的防治具有极为重要的临床意义。目的本研究旨在通过收集患者心血管危险因素、相关临床症状、心电图和心脏彩超等资料，构建冠心病发病概率预测模型，为基层医院医生快速诊断冠心病提供依据。方法采用病例对照研究法，选自广东省惠州市第三人民医院自2011年8月至2013年8月期间怀疑或临床诊断冠心病的住院患者199例，其中冠状动脉造影检查确诊的冠心病病例137例，非冠心病患者（即冠脉造影等检查排除冠心病的患者）62例为对照，以多因素非条件Logistic回归模型为基本依据，通过Logistic回归建立冠心病发病概率预测与诊断模型，然后采用ROC曲线法对概率预测模型进行评价。本研究将多个变量指标融为一个评分指标，并得出冠心病的发生概率。结果有意义的变量数有8个，从变量数分析适合Logisitic回归模型和评分法的因素包括年龄、吸烟、高血压、高血脂、糖尿病、典型心电图变化、典型心绞痛、节段性室壁运动异常等，利用Logisitic回归模型预测冠心病患者，预测准确率能达到82.4%。应用这8项变量设计评分表格并计算积分，通过log itπ转换，当log itπ分值在1.0以上时，冠心病的概率为70%以上。当log itπ分值大于2.3以上时，冠心病的概率可高达90%以上。结论Logistic回归模型能较为准确地预测冠心病发病概率，而评分表法能较简单的得知患者冠心病的发生概率，所构建的冠心病发病概率模型难度小、无创、价格低廉、可重复性强，便于基层医院推广应用，具有较好的社会和经济效益。