Раннее прогнозирование микрососудистой обструкции перед чрескожным коронарным вмешательством
Введение
Микрососудистая обструкция (MVO) является частым осложнением у пациентов с острым инфарктом миокарда (AMI), перенесших чрескожное коронарное вмешательство (PCI). Раннее прогнозирование MVO может способствовать персонализированному лечению и улучшению прогноза.
Цель исследования
Разработать и валидировать модель прогнозирования MVO на основе предоперационных клинических данных у пациентов с AMI, подвергающихся PCI.
Методы
В исследование включены 504 пациента с AMI: 406 в исследовательскую когорту и 98 в проспективную когорту. Для отбора признаков использовали метод RF-RFE (Random Forest Recursive Feature Elimination). Были оценены различные модели машинного обучения, включая логистическую регрессию, метод опорных векторов и случайный лес.
Результаты
Метод RF-RFE выявил пять ключевых предикторов MVO:
- Высокочувствительный тропонин T (High-Sensitivity Troponin T)
- Количество нейтрофилов (Neutrophil Count)
- Креатинкиназа-MB (Creatine Kinase-MB)
- Фибриноген (Fibrinogen)
- Фракция выброса левого желудочка (Left Ventricular Ejection Fraction)
Логистическая регрессия продемонстрировала наилучшую прогностическую способность с AUC 0.800 в исследовательской когорте и 0.792 в проспективной когорте. Модель интегрирована в онлайн-платформу для клинического использования.
Выводы
Разработанная модель на основе пяти клинических параметров позволяет с высокой точностью прогнозировать риск MVO до проведения PCI. Внедрение этой модели в клиническую практику может способствовать персонализированному ведению пациентов и улучшению их исходов.
Термины и сокращения
- MVO - Microvascular Obstruction (микрососудистая обструкция)
- AMI - Acute Myocardial Infarction (острый инфаркт миокарда)
- PCI - Percutaneous Coronary Intervention (чрескожное коронарное вмешательство)
- RF-RFE - Random Forest Recursive Feature Elimination (метод отбора признаков на основе случайного леса)
- AUC - Area Under Curve (площадь под кривой)