June 10th, 2025
פרוטוקול זה מציג קודי R לביצוע ניתוח רגרסיה רב-משתנה של קוקס מעוקב מוגבל כדי לקבוע את ערך החיתוך של זווית הפאזה לפרוגנוזה באי ספיקת לב חריפה, כמו גם קודים לחישוב סטטיסטיקה המודדים את יכולת ההבחנה של כל מודל ומעריכים את מידת ההתאמה שלו.
מחקר זה מעריך את התועלת הפרוגנוסטית של זווית פאזה באי ספיקת לב חריפה על ידי זיהוי ערך חיתוך אופטימלי והערכת ביצועי המודל באמצעות תצורה מרובת משתנים עם קווים מוגבלים. ההתפתחויות האחרונות בתחום זה כוללות שימוש בניתוח וקטור עכבה ביו-חשמלית, או BIVA, להערכה מדויקת של מצב ההידרציה ושלמות קרום התא לצד מודלים של הישרדות מרובת משתנים, המשולבים על ידי סמנים ביולוגיים שמקורם בעכבה חשמלית כדי לשפר את הזיהוי המוקדם של חולים בסיכון גבוה.
האתגרים הנוכחיים כוללים הבטחת מדידות BIVA מדויקות ואמינות על אשפוז, שליטה בגורמים מבלבלים באוכלוסיות חולים מגוונות והבטחת גודל מדגם הולם להערכות מדויקות במודלים פרוגנוסטיים. אנו מתייחסים לפער בהיעדר ערכי חיתוך מדויקים לזווית הפאזה כסמן פרוגנוסטי ובצורך בשיטות סטטיסטיות אמינות ומדויקות כדי לספק תחזיות מדויקות של תמותה ואשפוז חוזר. פרוטוקול זה משתמש בשיטה לא פולשנית, מהירה וליד המיטה, תוך יישום רגרסיה של קוקס כדי לזהות גורמי סיכון ולהציג באופן גרפי סף מותאם לחיזוי סיכון מדויק באי ספיקת לב חריפה.
[מדריך] לאחר התקנת R ו-R Studio במחשב, פתח את R Studio. לחץ על הכרטיסייה קובץ, עבור אל קובץ חדש ובחר סקריפט R כדי להציג את קובץ ה- Script בפינה השמאלית העליונה מעל לשונית המסוף. בקובץ ה- Script החדש, התקן את חבילות ההישרדות, MASS ו- pspline הנדרשות. טען את החבילות על-ידי הקלדה וביצוע של פונקציות הספרייה עבור הישרדות, MASS ו- pspline. ייבא את מערך הנתונים על ידי ציון השם והנתיב של קובץ הנתונים בפקודה והקצה אותו לאובייקט שנקרא מערך נתונים.
קבע את מודל הרגרסיה של סיכונים פרופורציונליים של קוקס, המותאם לסוכרת, לחץ דם סיסטולי, נתרן בסרום וזווית פאזה בשיטת ברסלו וחשב את מרווחי הסמך של 95% עבור מקדמי המודל. לאחר מכן, חשב את קריטריון המידע של Akaike, את קריטריון המידע הבייסיאני ואת הסטטיסטיקה C, יחד עם מרווח הסמך של 95%. עבור הייצוג הגרפי, צור את אובייקט ההישרדות באמצעות פונקציית ה-surv עם ימי הישרדות ותוצאה כקלט. התאם את מודל הרגרסיה של סיכונים פרופורציונליים של קוקס באמצעות אובייקט ההישרדות והתאם לסוכרת, לחץ דם סיסטולי, נתרן בסרום וספליין עונש של זווית פאזה עם שתי דרגות חופש. לאחר מכן, חזה את הערכים עבור השדרה המותאמת ואת שגיאות התקן שלהם באמצעות המודל. לבסוף, שרטט את המודל המותאם על גרף באמצעות הערכים החזויים כדי לדמיין את יחס הסיכון המותאם לזווית הפאזה. הוסף את הקווים המתאימים מעל ומתחת לעקומה המותאמת כדי לייצג את הגבול העליון והתחתון של מרווח החיזוי. זהה את נקודת החיתוך שבה יחס הסיכון המותאם עולה על אחד, מה שמצביע על כך שערכי זווית פאזה נמוכים יותר קשורים לסיכון מוגבר לתמותה בבית החולים ולאשפוז חוזר או מוות של 90 יום. טבלה זו מסכמת את הערך הפרוגנוסטי של פרמטרים קליניים וביו-עכבה שונים באמצעות מודלים של רגרסיה של קוקס מרובי משתנים, עם תוצאות המורכבות מתמותה בבית החולים ואשפוז חוזר או מוות של 90 יום. במודל הראשון לתופעות לוואי, זווית פאזה נמוכה יותר הייתה קשורה באופן עצמאי לסיכון מוגבר. במודל השני, שכלל משתנים שונים, זווית פאזה נמוכה יותר נותרה מנבא משמעותי לתוצאות שליליות. סטטיסטיקת C עבור המודל הראשון הצביעה על יכולת ניבוי בינונית לתופעות לוואי. במודל התמותה בבית החולים, זווית פאזה נמוכה יותר הייתה מנבא מוות משמעותי ביותר. לחץ דם סיסטולי נמוך יותר היה קשור באופן משמעותי גם לתמותה בבית החולים. למודל התמותה בבית החולים הייתה יכולת ההבחנה הגבוהה ביותר מבין כל המודלים.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
מחקר זה מעריך את התועלת הפרוגנוסטית של זווית הפאזה באי ספיקת לב חריפה על ידי זיהוי ערך חתך אופטימלי והערכת ביצועי המודל באמצעות ניתוח רגרסיה של Cox רב-משתני. הפרוטוקול נועד לספק תחזיות מדויקות של תמותה ומאושפזים חוזרים באמצעות שיטות לא פולשניות.
Quantitative phase angle measurement by bioelectrical impedance analysis (BIA) offers a non-invasive, rapid biomarker for risk stratification in acute heart failure, directly supporting early discovery of prognostic indicators. Establishing a validated cutoff enables predictive confidence at the point of admission, informing portfolio-level triage and resource allocation for high-risk patient cohorts. This approach strengthens translational continuity from biomarker discovery to clinical risk modeling in cardiovascular research.
Phase angle cutoff determination by BIA integrates into the discovery-to-clinical continuum, supporting early biomarker validation, risk modeling, and translational research in heart failure.