临床外科杂志 ›› 2023, Vol. 31 ›› Issue (1): 49-52.doi: 10.3969/j.issn.1005-6483.2023.01.015

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长链非编码RNA FOXD2-AS1对心脏瓣膜置换术后胸骨切口难愈合的影响及可视化预测模型构建

  

  1. 572000 海南省三亚市人民医院心胸外科(林帝、范立新、刘鹏);乌鲁木齐,新疆军区总医院心胸外科(袁源)
  • 收稿日期:2022-05-27 接受日期:2022-05-27 出版日期:2023-01-20 发布日期:2023-01-20
  • 通讯作者: 通信作者:袁源,Email:13899886276@163.com
  • 基金资助:
    新疆维吾尔自治区自然科学基金(编号:2019D01A102)

Effect of LncRNA FOXD2-AS1 on sternal incision problem after cardiac valve replacement and a visual prediction model

  1. Department of Cardiothoracic Surgery,Sanya People’s Hospital,Hainan,Sanya 572000, China
  • Received:2022-05-27 Accepted:2022-05-27 Online:2023-01-20 Published:2023-01-20

摘要: 目的 分析长链非编码RNA FOXD2-AS1对心脏瓣膜置换术后胸骨切口难愈合的影响因素,构建可视化预测模型并评价其临床效果。方法 分析2016年1月~2022年1月在海南三亚市人民医院以及新疆军区总医院因风心病进行心脏瓣膜置换术病人的病例资料,分析手术切口难愈合影响因素,采用R软件构建列线图,采用rms及ROC等程序进行模型评价。结果 546例纳入病例中,39例发生切口难愈合;体重指数(BMI)、长链非编码RNA FOXD2-AS1高表达、年龄以及肺动脉高压是术后切口难愈合的独立预测因素,建立的预测模型具有较好的预测能力,从校准曲线、Hosmer-Lemeshow检验、临床决策曲线等模型评价结果也得到证实。结论 基于BMI、长链非编码RNA FOXD2-AS1高表达、年龄及肺动脉高压建立的瓣膜置换术后切口难愈合预测模型具有较好的鉴别能力、准确性和临床适用性。

关键词: 瓣膜置换术, 手术切口, 切口不愈合, 预测模型, 可视化

Abstract:  Objective To analyze the effect of LncRNA FOXD2-AS1 on the sternal incision problem after heart valve replacement and the other factors,and to build a visual prediction model,evaluate its clinical effectiveness. Methods Retrospective analysis of the data about heart valve replacement in Sanya people’s Hospital and Xinjiang Military Region General Hospital from January 2016 to January 2022,analysis of the factors affecting the incision problem using R software to build a visualized prediction model of nomogram,and using rms and pROC package to evaluate the model. Results Among the 546 cases,39 had incision problem,BMI,LncRNA FOXD2-AS1,age and pulmonary hypertension were independent predictors.The prediction model based on all independent prediction factors have better prediction ability.From the evaluation results of calibration curve,Hosmer-lemeshow test and clinical decision curve,the prediction model also shown more significant advantages. Conclusion The prediction model based on BMI,LncRNA FOXD2-AS1,age and pulmonary hypertension has better discrimination ability,accuracy and clinical applicability,which can provide reference for clinicians in the diagnosis and treatment of incision problem after valve replacement.

Key words: valve replacement, surgical incision, incision problem, predictive model, visualization

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