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第46卷第8期       冯  婕,渠    强,雷心仪,等. 冠状动脉造影及介入治疗患者辐射剂量的影响因素分析及预测模型
                  2026年8月               构建[J]. 南京医科大学学报(自然科学版),2026,46(8):1218-1227,1268                ·1225 ·

                表 4  完整案例分析下冠心病患者辐射剂量最终预测模型                       介入技术的广泛应用,患者在术中的辐射剂量逐渐
                     的多因素线性回归分析                                   受到关注,过高的辐射剂量可导致皮肤损伤和远期
                Table 4 Multivariable linear regression analysis of the final  辐射相关风险升高等不良健康结局    [1-2] 。识别术中
                       prediction model for radiation dose in patients  辐射剂量的影响因素并实现辐射剂量的准确评估,
                       with coronary artery disease based on complete  对于优化操作策略和降低辐射暴露具有重要意义。
                       case analysis
                                                                      既往关于辐射剂量的研究多侧重于危险因素
                                        Multivariate analysis
                 Characteristics                                  分析、临床或技术复杂度分层以及诊断参考水平的
                                   β(95% CI)         P    VIF
                                                                  建立,而针对单个患者进行辐射剂量个体化预测的
                Age              4.11(0.05-8.18)    0.048 1.153                  [4,17]
                BMI             14.55(0.67-28.43)   0.041 1.377   研究仍相对有限            。基于此,本研究基于单中心
                TG              36.26(-6.08-78.59)  0.095 1.180   真实世界中接受 CAG 及 PCI 的阻塞性冠心病患者,
                HDL⁃C        -290.53(-478.66 -102.41)  0.003 1.182  整合临床指标和介入治疗相关参数,采用多种变量
                LVDd            15.42(3.79-27.04)   0.010 2.032   筛选和建模方法系统分析术中辐射剂量的影响因
                LVEF             9.63(0.44-18.82)   0.041 1.736   素,并构建可视化列线图模型,以实现术中辐射剂
                Procedure time   1.77(0.06-3.49)    0.043 2.025
                                                                  量的个体化预测和评估。最终模型纳入年龄、BMI、
                Fluoroscopy time  12.90(6.68-19.12)  < 0.001 2.213
                                                                  甘油三酯、HDL⁃C、LVDd、LVEF、手术时间和透视时

                       A    2 000  RMSE=282.8                         B  1 000  RMSE=170.1
                           (mGy)  1 500  MAE=168.8                      (mGy)  750  MAE=136.1
                                                                                2
                                  2
                                                                               R > 0.55
                                 R > 0.40
                                 P < 0.001
                                                                               P < 0.001
                           Observed radiation dose  1 000               Observed radiation dose  500
                                                                           250
                             500
                              0                                             0
                                 0    500  1 000  1 500  2 000                 0   250   500   750  1 000
                                   Predicted radiation dose(mGy)                Predicted radiation dose(mGy)
                       C    1 000                                    D   1 000
                           (mGy)  800                                   (mGy)  800

                           Observed radiation dose  600                 Observed radiation dose  600



                                                                          400
                             400
                             200

                              0                                           200 0
                                0   200  400  600  800  1 000                0   200  400  600  800  1 000
                                   Predicted radiation dose(mGy)                Predicted radiation dose(mGy)
                   Comparison of the observed versus predicted radiation doses in the training set(A,n=208)and the testing set(B,n=85). Calibration plots of the
                model in the training set(C)and the testing set(D).
                                           图4  最优预测模型在训练集和测试集中的一致性分析
                            Figure 4  Agreement analysis of the optimal prediction model in the training and testing sets

                间,在测试集中具有较好的解释度和可接受的预测                            剂量呈显著正相关,提示患者体型因素、操作时长
                误差,提示该模型在阻塞性冠心病患者术中辐射剂                            和透视负荷仍是驱动介入操作中患者受照剂量差
                量的个体化评估方面具有一定的应用价值                   [18-19] 。    异的核心决定因素         [4,7] 。既往研究证实,体型和体
                    本研究发现 BMI、透视时间和手术时间与辐射                        表相关指标可通过增加射线衰减而提高设备曝光
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