PLoS One：阵发性房颤预测分数研究
2016-10-31 MedSci MedSci原创
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
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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