摘要
背景：快慢综合征（TBS）是窦房结功能障碍的一种亚型。在阵发性心房颤动（PaAF）伴黑矇或晕厥的患者中，该病常因缺少直接的心电图证据而漏诊。目前，尚无特异性的预测指标评估此类患者存在TBS的风险。本文拟探讨TBS的危险因素，并在PaAF伴黑矇或晕厥患者中建立TBS的诊断预测模型。 方法：连续纳入我院2013年1月至2021年6月期间病史中存在黑矇或晕厥的PaAF患者257名，提取相关临床数据后，使用多重插补法填补缺失值。利用单因素logistic回归筛选与TBS有关的危险因素，通过“向后步进”多因素logistic回归构建最终模型并制作列线图。我们通过区分度以及校准度评估列线图的性能。 结果：总共有73名患者被诊断为TBS，其余184名患者被纳入到非TBS组。年龄≥73岁（OR=2.273,95%CI1.254-4.153），晕厥（OR=2.147,95%CI1.178-3.985），校正的QT间期gt;450ms（OR=3.760，95CI%1.782-8.029），II导联P波起始部斜率gt;53°（OR=3.146,95%CI1.646-6.070）和右心房直径≥39mm（OR=2.018,95%CI1.047-3.873）是合并黑矇或晕厥的PaAF患者发生TBS的独立危险因素。以这5个因素计算出的概率预测值作为联合预测因子绘制的ROC曲线下面积最大，预测性能最佳（曲线下面积为0.757,95%CI0.692-0.822），以此建立列线图模型，经内部验证，该模型的校正C指数为0.737，提示具有较好的区分度。此外，校准曲线也显示TBS的预测概率与实际概率拟合度高，Hosmer-Lemeshow拟合优度检验P=0.715，说明该列线图具有良好的校准度。决策曲线分析发现，当模型预测风险在10%-60%时，该列线图具有临床使用价值。 结论：本研究基于易获取的临床信息，在发生黑矇或晕厥的PaAF患者中构建了TBS的诊断预测模型，可为该类人群的临床管理提供个体化的指导建议。
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