[发明专利]一种基于常规体检指标构建冠脉疾病风险判别模型的方法

说明书

本发明适用于完善血脂检测模块技术领域，尤其涉及一种基于常规体检指标构建冠脉疾病风险判别模型的方法包括：筛选体检人群；获取受试者的临床信息及血液样本；检测血液样本中的传统基线血脂指标水平；计算受试者的基线残粒脂蛋白胆固醇水平（RLP‑C）；建立基于Logistic回归的全冠脉疾病风险判别模型；采用Gensini(GS)评分方法对冠状动脉血管病变狭窄程度进行定量评分、比较不同GS评分下及残粒脂蛋白胆固醇水平以及根据不同阈值对冠脉疾病严重程度的诊断，绘制单指标受试者操作特征ROC曲线，建立基于Logistic回归的冠脉疾病风险判别模型。本发明采用常规体检指标通过构建冠脉疾病风险判别模型在不额外增加患者血脂评估方面的费用情况下简单、快速的提示风险概率。

技术领域

本发明属于完善血脂检测模块技术领域，尤其涉及一种基于常规体检指标构建冠脉疾病风险判别模型的方法。

背景技术

目前在我国，冠脉疾病死亡率仍呈逐年上升趋势，2013年中国第五次卫生服务调查显示我国城乡15岁以上人口缺血性心脏病患病率为10.2％。胆固醇是动脉粥样硬化性心血管疾病(atherosclerotic cardiovascular disease,ASCVD)的核心致病性危险因素。目前临床上常用的传统血脂检测系列主要包括甘油三酯(triglyceride，TG)，总胆固醇(totalcholesterol，TC)，低密度脂蛋白胆固醇(low-density lipoprotein cholesterol,LDL-C)，高密度脂蛋白胆固醇(high-density lipoprotein cholesterol,HDL-C)四项。现大部分血脂指南都将LDL-C作为ASCVD风险评估及治疗的首要目标。但越来越多证据表明LDL-C不能代表所有致动脉粥样硬化脂蛋白；LDL-C水平经治疗达标后仍存在较高剩留风险。国人的LDL-C水平较欧美人群低，有其独特的血脂谱。因此，探讨非传统的血脂指标对国人冠脉疾病防控价值具有重要意义。

残粒脂蛋白胆固醇水平(remnant lipoprotein particle cholesterol,RLP-C)代表除LDL-C以外所有的致动脉粥样硬化胆固醇脂蛋白，可以代表心血管剩留风险。目前有证据显示RLP-C作为非传统的血脂指标能够更好的预测冠脉疾病发病及病变程度。但是有关RLP-C在冠脉疾病人群的诊断界值以及是否、有性别差异尚不清楚；另外，在临床研究中大多数待测样本在入院前服用过降脂药物，在服药基础上分析血脂与冠脉疾病的关系通常会影响血脂异常对ASCVD风险的判断结果，且在目前尚缺乏有关未用过降脂药物情况下即基线非传统血脂指标在临床中的应用。因此，对于在传统血脂四项检测基础上联合RLP-C水平来进一步完善血脂模块检测构建冠脉疾病风险判别模型在临床应用中具有重要意义。

发明内容

本发明提供一种基于常规体检指标构建冠脉疾病风险判别模型的方法，所述方法包括：

S1.筛选体检人群，主要包含：将受试者中缺乏体检报告的诊断结果、年龄小于18周岁人群进行筛除；

S2.获取受试者的临床信息及血液样本；

S3.检测在步骤S2获得的血液样本中的传统基线血脂指标水平并对数据进行录入形成数据集；

S4.计算受试者的基线残粒脂蛋白胆固醇水平(RLP-C)并将数据加入步骤S3得到的数据集形成血脂检测数据集，删除异常立群值并进行缺失值填充；

S5.将受试者人群分组，标记为冠脉疾病组和非冠脉疾病组，获取冠脉疾病组与非冠脉疾病组中基线残粒脂蛋白胆固醇水平临床数据差异；

S6.将步骤S5得到的数据按照1:1的比例分为实验集和对照集，通过特征选择和训练，建立基于Logistic回归的全冠脉疾病风险判别模型；