构建个性化预测帕金森病患者并发缺血性脑血管病的Nomogram模型OA

目的 分析帕金森病患者并发缺血性脑血管病的影响因素,并构建Nomogram预测模型.方法 采用横断面研究,选取2019年5月至2022年12月徐州市第一人民医院收治的200例帕金森病患者为研究对象,根据患者是否并发缺血性脑血管病分为并发组(96例)和非并发组(104例).其中,并发组年龄(58.90±8.50)岁,男59例、女37例;非并发组年龄(60.20±8.90)岁,男60例、女44例.收集两组患者的一般资料,采用受试者操作特征曲线(ROC)分析有统计学意义连续性变量的预测价值,logistic回归实验分析影响帕金森病患者并发缺血性脑血管病的相关因素,决策曲线分析评估Nomogram模型临床效能,采用独立样本t检验、x2检验进行统计比较.结果 两组患者病程、收缩压、舒张压、总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)比较,差异均无统计学意义(均P＞0.05);非并发组血糖为(5.30±1.60)mmol/L、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)为(2.51±0.49)mmol/L、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)为(1.43±0.30)mmol/L、同型半胱氨酸(Hcy)为(11.95±4.89)μmol/L、颈动脉内中膜厚度(IMT)为(0.73±0.19)mm,并发组分别为(6.60±2.00)mmol/L、(2.75±0.50)mmol/L、(1.20±0.25)mmol/L、(14.32±4.85)μmol/L、(0.89±0.15)mm,两组比较差异均有统计学意义(均P＜0.05).血糖、LDL-C、HDL-C、Hcy、IMT 的曲线下面积(AUC)分别为 0.681、0.638、0.724、0.639、0.762(均 P＜0.05);血糖、LDL-C、HDL-C、Hcy、IMT是帕金森病患者并发缺血性脑血管病的影响因素(均P＜0.05).基于危险变量构建Nomogram模型预测帕金森病患者并发缺血性脑血管病的风险C-index为0.760(95％CI 0.719～0.775),且风险阈值＞0.03.结论 血糖、LDL-C、HDL-C、Hcy、IMT是帕金森病患者并发缺血性脑血管病的影响因素,Nomogram模型可以对帕金森病患者发生缺血性脑血管病的风险进行较好评估.