【摘 要】
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研究目的:探究非体外循环下冠脉搭桥术后新发心房颤动（New-onset postoperative atrial fibrillation after off-pump coronary artery bypass grafting,OPCAB-POAF）的发病率及危险因素,建立OPCAB-POAF动态列线图模型,为POAF预防及诊治提供参考。研究内容:收集择期行非体外循环下冠脉搭桥术（Off-p
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研究目的:探究非体外循环下冠脉搭桥术后新发心房颤动（New-onset postoperative atrial fibrillation after off-pump coronary artery bypass grafting,OPCAB-POAF）的发病率及危险因素,建立OPCAB-POAF动态列线图模型,为POAF预防及诊治提供参考。研究内容:收集择期行非体外循环下冠脉搭桥术（Off-pump coronary artery bypass grafting,OPCAB）患者的临床资料,统计发生术后新发心房颤动（New-onset postoperative atrial fibrillation,POAF）的病例数,计算发病率;将收集的资料按POAF诊断标准分成POAF组和Non-POAF组进行统计描述和差异性分析,继而进行回归分析探究OPCAB-POAF的危险因素;根据OPCAB-POAF的危险因素,运用R语言绘制列线图（Nomogram）,生成动态网页版,构建OPCAB-POAF的评分模型,并评估模型的区分度和校准度。研究方法:本研究系病例对照研究,回顾了2018年6月至2020年12月在福建医科大学附属协和医院择期行单纯OPCAB患者的临床资料共456例。按照POAF的临床诊断标准将患者分成POAF组（n=101）和Non-POAF组（n=355）,并比较两组患者临床资料的差异。对两组患者临床资料差异有统计学意义的变量进行单因素Logistic回归筛查。对单因素筛查有统计学意义的指标（P<0.05）进行多因素Logistic回归分析,筛选出OPCAB-POAF的独立危险因素。运用R语言对筛选出的独立危险因素建立动态Nomogram预测模型;绘制ROC曲线验证模型区分度;采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验、Bootstrap内部验证法、绘制Calibration曲线以及计算C-index指数来验证该模型的校准度。研究结果:1.非体外循环下冠脉搭桥术后新发心房颤动的总体发生率为22.15%;2.单因素筛查发现,糖尿病、高血压、脑血管意外史、既往PCI史、NYHA分级≥III级、左室射血分数<55%、左房内径增大（>35mm）、术中最后一次血钾浓度较低（<4.5mmol/L）与OPCAB-POAF的发生有关;3.多因素Logistic回归显示,糖尿病、既往PCI史、左房内径增大（>35mm）和术中最后一次血钾浓度较低（<4.5mmol/L）是OPCAB-POAF的独立危险因素;4.运用R语言建立OPCAB-POAF风险评分的动态Nomogram模型,ROC曲线证明模型具有很好的预测能力;Hosmer-Lemeshow拟合优度检验、Bootstrap内部验证法、Calibration曲线及C-index指数证明模型具有良好的精确性和区分性。结论:1.OPCAB-POAF的独立危险因素主要有糖尿病、既往PCI史、左房内径增大（>35mm）和术中最后一次血钾浓度较低（<4.5mmol/L）。2.根据OPCAB-POAF的独立危险因素建立动态Nomogram模型,具有良好的区分度和校准度。
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