القيمة الفاصلة لزاوية الطور عن طريق تحليل المعاوقة الكهربائية الحيوية عند القبول كعامل تنبؤي في مرضى قصور القلب الحاد

تقوم هذه الدراسة بتقييم الفائدة التنبؤية لزاوية الطور في قصور القلب الحاد من خلال تحديد قيمة القطع المثلى وتقييم أداء النموذج من خلال التكوين متعدد المتغيرات مع الشرائح المقيدة. تشمل التطورات الحديثة في هذا المجال استخدام تحليل نواقل المعاوقة الكهربائية الحيوية ، أو BIVA ، للتقييم الدقيق لحالة الترطيب وسلامة غشاء الخلية جنبا إلى جنب مع نماذج البقاء متعددة المتغيرات ، التي تم دمجها بواسطة المؤشرات الحيوية المشتقة من المعاوقة الكهربائية لتحسين التحديد المبكر للمرضى المعرضين لمخاطر عالية.

تشمل التحديات الحالية ضمان قياسات BIVA دقيقة وموثوقة على الاستشفاء ، والتحكم في العوامل المربكة في مجموعات متنوعة من المرضى ، وتأمين حجم عينة مناسب لتقديرات دقيقة في النمذجة التنبؤية. نحن نعالج الفجوة في عدم وجود قيم قطع دقيقة لزاوية الطور كعلامة تنبؤية والحاجة إلى طرق إحصائية موثوقة ودقيقة لتوفير تنبؤات دقيقة للوفيات وإعادة الاستشفاء. يستخدم هذا البروتوكول طريقة غير جراحية وسريعة وبجانب السرير ، ويطبق انحدار كوكس لتحديد عوامل الخطر وعرض العتبة المعدلة بيانيا للتنبؤ الدقيق بالمخاطر في قصور القلب الحاد.

[مدرب] بعد تثبيت R and R Studio على الكمبيوتر ، افتح R Studio. انقر فوق علامة تبويب الملف ، وانتقل إلى ملف جديد ، وحدد البرنامج النصي R لعرض ملف البرنامج النصي في الزاوية اليسرى العليا أعلى علامة تبويب وحدة التحكم. في ملف البرنامج النصي الجديد ، قم بتثبيت حزم البقاء على قيد الحياة و MASS و pspline المطلوبة. قم بتحميل الحزم عن طريق كتابة وتنفيذ وظائف المكتبة للبقاء على قيد الحياة و MASS و pspline. قم باستيراد مجموعة البيانات عن طريق تحديد اسم ومسار ملف البيانات في الأمر وتعيينه لكائن يسمى dataset.

تحديد نموذج الانحدار النسبي للمخاطر كوكس ، المعدل لداء السكري ، وضغط الدم الانقباضي ، والصوديوم في الدم ، وزاوية الطور باستخدام طريقة بريسلو وحساب فترات الثقة 95٪ لمعاملات النموذج. بعد ذلك ، احسب معيار معلومات Akaike ، ومعيار معلومات Bayesian ، وإحصائية C ، جنبا إلى جنب مع فاصل الثقة البالغ 95٪. بالنسبة للتمثيل الرسومي ، قم بإنشاء كائن البقاء على قيد الحياة باستخدام وظيفة surv مع أيام البقاء على قيد الحياة والنتيجة كمدخلات. قم بتركيب نموذج الانحدار النسبي للمخاطر النسبية كوكس باستخدام كائن البقاء على قيد الحياة واضبط مرض السكري ، وضغط الدم الانقباضي ، والصوديوم في الدم ، والشريحة المعقابة لزاوية الطور بدرجتين من الحرية. بعد ذلك ، توقع قيم الشريحة المجهزة وأخطائها القياسية باستخدام النموذج. أخيرا ، ارسم النموذج المناسب على رسم بياني باستخدام القيم المتوقعة لتصور نسبة الخطر المعدلة لزاوية الطور. أضف الخطوط المقابلة أعلى المنحنى الملائم وأسفله لتمثيل الحدود العلوية والسفلية للفاصل الزمني للتنبؤ. تحديد نقطة القطع حيث تتجاوز نسبة الخطر المعدلة واحدة ، مما يشير إلى أن قيم زاوية الطور المنخفضة ترتبط بزيادة خطر الوفيات داخل المستشفى وإعادة الدخول أو الوفاة لمدة 90 يوما. يلخص هذا الجدول القيمة التنبؤية لمختلف المعلمات السريرية والمعاوقة الحيوية باستخدام نماذج انحدار كوكس متعددة المتغيرات ، مع نتائج تتكون من الوفيات داخل المستشفى وإعادة القبول أو الوفاة لمدة 90 يوما. في النموذج الأول للأحداث الضائرة ، ارتبطت زاوية الطور المنخفض بشكل مستقل بزيادة المخاطر. في النموذج الثاني ، الذي تضمن متغيرات مختلفة ، ظلت زاوية الطور الأدنى مؤشرا مهما على النتائج السلبية. أشارت الإحصيرة C للنموذج الأول إلى قدرة تنبؤية معتدلة للأحداث الضائرة. في نموذج الوفيات داخل المستشفى ، كانت زاوية الطور المنخفضة مؤشرا مهما للغاية على الوفاة. كما ارتبط انخفاض ضغط الدم الانقباضي بشكل كبير بالوفيات داخل المستشفى. كان لنموذج الوفيات داخل المستشفيات أعلى قدرة تمييزية بين جميع النماذج.