摘要
目的 评估CT测定的主动脉钙化分析预测腹主动脉瘤(AAA)破裂的价值.方法 回顾性分析 2019 年 10 月至 2023 年 10 月AAA破裂患者(破裂组)40 例和未破裂患者(对照组)40 例,采用单变量分析、机器学习和LASSO回归的多变量分析,使用单变量分析比较两组之间的主动脉钙化的数量和分散度,并通过机器学习和LASSO回归进行多变量分析.通过机器学习的AUC和回归的比值比来衡量性能.结果 患者的年龄为(74.0±8.4)岁,在单变量分析中,与对照组相比,破裂组较少出现近端颈(45.0%vs.75.0%,P<0.001).两组动脉瘤的最大直径(80.8±17.6 vs.79.0±17.3 mm,P=0.505)差异没有统计学意义.破裂组动脉瘤钙化数[(18.3±4.9)vs.(25.6±5.2),P<0.001]和钙化欧氏距离[(1.4±0.3)vs.(2.6±0.4),P<0.001]明显少于对照组.LASSO回归分析显示,近端颈部、抗血小板、降脂药物、钙化数和欧氏距离是数据集中最重要的变量.近端颈部(P=0.001,OR=0.239,95%CI:0.108～0.501))、钙化数(P=0.005,OR=0.299,95%CI:0.133～0.655)和钙化之间的欧氏距离(P=0.010,OR=0.363,95%CI:0.166～0.776),差异具有统计学意义,此外,抗血小板药和降脂药物也具有统计学意义(P<0.05).结论 破裂的AAA更容易出现少量且聚集的钙化.
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