中国循证心血管医学杂志2022年11月第14卷第11期ChinJEvidBasedCardiovascMed,November,2022,Vol.14,No.11•1334••论著•决策树模型对糖尿病合并急性心肌梗死行急诊PCI患者术后不良事件的预测价值刘志煜1,2，孔亚伟3，张扬辉1，张亚豪1，王喆4，路新源5，郑颖颖1,2，沈德良1,2，张金盈1,2基金项目：国家自然科学基金(81570274;81870328)作者单位：1450052郑州,郑州大学第一附属医院心血管内科;2450052郑州,河南省心脏损伤修复重点实验室;3100045北京,首都医科大学附属北京儿童医院慢病管理中心,国家儿童医学中心;4100730北京,中国医学科学院,北京协和医学院,中日友好医院心脏【摘要】目的应用决策树卡方自动交互检测（CHAID）算法和二分类Logistic回归分析法分别构建罹患糖尿病（DM）的急性心肌梗死（AMI）患者行急诊冠状动脉介入治疗（PCI）术后院外2年内的不良终点事件的风险预测模型，并对模型的预测结果进行对比分析。方法回顾性纳入2016年1月至2017年1月于郑州大学第一附属医院心脏重症科（CCU）的DM-AMI行急诊PCI术后患者（信息采集来自CORFCHD-ZZ研究），并对其院外2年内的不良终点事件进行随访，应用CHAID法和二分类Logistic回归分析分别建立风险预测模型，通过受试者工作特征曲线（ROC）的曲线下面积（AUC）对两种模型的预测效果进行对比评价。结果纳入分析患者525例，其中2年发生不良终点事件203例（38.7%）；CHAID法和Logistic回归分析法均显示“年龄≥60岁”、“BNP≥350ng/L”、“CRP＞8.3mmol/L”、“不使用降糖药物”和“糖尿病病程大于5年”是不良终点的重要危险因素，并且在决策树中“年龄”是首要影响因素；决策树模型风险预测的正确率为69.1%，模型拟合效果较好；Logistic回归模型Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示模型拟合较好（χ2=11.976，P＞0.05）。决策树模型AUC为0.765（95%CI：0.727~0.801），Logistic回归模型AUC为0.784（95%CI：0.746~0.818），两模型预测价值均为中等，其存在的差异无统计学意义；决策树模型灵敏度高于Logistic回归预测模型，二者分别为77.6%和73.9%。结论决策树分析结果能更为直观、形象地反映DM-AMI行PCI手术人群的术后生存风险特征，“年龄≥60岁”、“BNP≥350ng/L”、“CRP＞8.3mmol/L”、“不使用降糖药物”和“糖尿病病程大于5年”参与不良终点事件的发生，并且年龄是首要危险因素，决策树有利于临床医师对高危人群进行风险预测和制定随访方案。【关键词】急性心肌梗死；糖尿病；不良终点事...
