급성 심부전 환자의 예후 인자로서 입원 시 생체 전기 임피던스 분석에 의한 위상각의 컷오프 값(Cutoff Value of Phase Angle by Bioelectrical Impedance Analysis by Bioelectrical Impedance Analysis by a Prognostic Factor in a Patient with Acute Heart Failure in Patient with Acute Heart Failure)

본 연구는 최적의 컷오프 값을 식별하고 제한된 스플라인을 사용한 다변수 구성을 통해 모델 성능을 평가함으로써 급성 심부전에서 위상각의 예후 유용성을 평가합니다. 이 분야의 최근 개발에는 고위험 환자의 조기 식별을 개선하기 위해 전기 임피던스 파생 바이오마커에 통합된 다변수 생존 모델과 함께 수화 상태 및 세포막 무결성을 정확하게 평가하기 위한 생체 전기 임피던스 벡터 분석(BIVA)의 사용이 포함됩니다.

현재 과제에는 입원 기간 동안 정확하고 신뢰할 수 있는 BIVA 측정 보장, 다양한 환자 집단의 교란 요인 제어, 예후 모델링의 정확한 추정을 위한 적절한 표본 크기 확보 등이 포함됩니다. 우리는 예후 지표로서 위상각에 대한 정확한 컷오프 값이 부족하다는 격차와 사망률 및 재입원에 대한 정확한 예측을 제공하기 위한 신뢰할 수 있고 정확한 통계 방법의 필요성을 해결합니다. 이 프로토콜은 비침습적이고 빠른 병상 방법을 사용하여 Cox 회귀를 적용하여 위험 요소를 식별하고 급성 심부전의 정확한 위험 예측을 위해 조정된 임계값을 그래픽으로 표시합니다.

[강사] 컴퓨터에 R 및 R Studio를 설치한 후 R Studio를 엽니다. 파일 탭을 클릭하고 새 파일로 이동한 다음 R 스크립트를 선택하여 콘솔 탭 위의 왼쪽 위 모서리에 스크립트 파일을 표시합니다. 새 스크립트 파일에서 필요한 survival, MASS 및 pspline 패키지를 설치합니다. survival, MASS 및 pspline에 대한 라이브러리 함수를 입력하고 실행하여 패키지를 로드합니다. 명령에서 데이터 파일의 이름과 경로를 지정하여 데이터 세트를 가져오고 dataset라는 개체에 할당합니다.

breslow 방법을 사용하여 당뇨병, 수축기 혈압, 혈청 나트륨 및 위상각에 대해 조정된 Cox 비례 위험 회귀 모델을 결정하고 모델 계수에 대한 95% 신뢰 구간을 계산합니다. 그런 다음 95% 신뢰 구간과 함께 Akaike 정보 기준, 베이지안 정보 기준 및 C 통계량을 계산합니다. 그래픽 표현의 경우 생존 일수 및 결과를 입력으로 사용하여 surv 함수를 사용하여 생존 객체를 생성합니다. 생존 대상을 사용하여 Cox 비례 위험 회귀 모델을 맞추고 당뇨병, 수축기 혈압, 혈청 나트륨 및 2자유도의 위상각의 페널티된 스플라인을 조정합니다. 그런 다음 모형을 사용하여 적합 스플라인의 값과 표준 오차를 예측합니다. 마지막으로, 예측값을 사용하여 그래프에 적합 모형을 플로팅하여 위상각에 대한 조정된 위험비를 시각화합니다. 적합 곡선 위와 아래에 해당 선을 추가하여 예측 구간의 상한과 하한을 나타냅니다. 조정된 위험 비율이 1을 초과하는 컷오프 포인트를 식별하여 위상각 값이 낮을수록 병원 내 사망 및 90일 재입원 또는 사망 위험 증가와 관련이 있음을 나타냅니다. 이 표는 다변량 Cox 회귀 모델을 사용하여 다양한 임상 및 생체 임피던스 매개변수의 예후 가치를 요약한 것이며 결과는 병원 내 사망률과 90일 재입원 또는 사망으로 구성됩니다. 부작용에 대한 모델 1에서는 낮은 위상각이 위험 증가와 독립적으로 연관되었습니다. 서로 다른 변수를 포함하는 모델 2에서는 더 낮은 위상각이 불리한 결과의 중요한 예측 인자로 남아 있었습니다. 모델 1의 C 통계량은 부작용에 대한 중간 정도의 예측 능력을 나타냈습니다. 병원 내 사망률 모델에서 위상각이 낮을수록 사망을 예측하는 매우 중요한 인자였습니다. 낮은 수축기 혈압은 또한 병원 내 사망률과 유의한 관련이 있었습니다. 병원 내 사망률 모델은 모든 모델 중에서 가장 높은 차별력을 보였다.