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PLoS One:阵发性房颤预测分数研究

2016-10-31 作者:MedSci   来源:MedSci原创 我要评论1

阵发性心房颤动(pAF)是脑卒中的主要危险因素,但经常不易发现。预测阵发性房颤的存在,研究者开发了基于超声和常规心脏评估的临床参数建立模型分数。该分数可以很容易地应用于临床实践,并可能提高pAF的早期检测。

总的来说,采集1000例窦性心律(SR;n = 728),pAF(n = 161)和cAF(n = 111)47项超声心动图及其它临床参数。研究者者应用Logistic模型分类pAF和SR,减少到最强的预测参数。为了促进临床实施,得出线性分数。研究cAF的病理生理进展,研究者同样为cAF制定预测模型。

为区分pAF和SR,选定12个模型参数,最大的预测变量为心房收缩(TDI,A')组织多普勒速度在、左心房内径、年龄和主动脉根部直径。区分pAF和SR及区分cAF和SR显示ROC曲线下面积分别为0.80或0.93,这两个模型具有较高的辨别力。

新的风险评分从常规的心脏评估中获得适合预测pAF的存在的变量。建模有助于量化从SR通过pAF转变为cAF的病理生理过程。应用此分数可能提高pAF的早期检测,有助于为减少房颤相关并发症启动预防措施。

原始出处:

Kallenberger SM, Schmid C, et al. A Simple, Non-Invasive Score to Predict Paroxysmal Atrial Fibrillation. PLoS One. 2016 Sep 28



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1386794****(暂无匿称)

房颤是个难题,有没有不割不烫的好办法

(来自:梅斯医学APP)

2016-11-10 15:20:06 回复

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