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基于逐步回归分析的隐匿性冠心病整体泵功能影响因素研究

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缩略语/符号说明

前言

研究现状、成果

研究目的、方法

对象和方法

1.1对象

1.2 方法

结果

2.1 心肌血流灌注断层显像

2.2 平衡门控放射性核素心血池显像

讨论

3.1 隐匿性冠心病特点概述

3.2 隐匿性冠心病的放射性核素显像检查

3.3门控心血池显像常用心功能参数的临床意义

3.4 运用逐步回归模型探究隐匿性冠心病整体泵功能影响因素

3.5 研究的局限性

结论

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

综述: 隐匿性冠心病早期影像诊断方法及其临床价值

致谢

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摘要

目的:探究隐匿性冠心病患者心脏舒缩及局部心功能情况(以所测参数衡量、同时考虑年龄因素)综合作用对心脏整体泵功能的影响。
  方法:本课题38例无心肌缺血症状、无心肌梗死病史的受检者均先行静息-负荷心肌血流灌注断层显像,一周后行平衡门控放射性核素心血池显像,获得清晰完整的心动周期心血池影像,即心室舒缩电影,圈定左心室感兴趣区后,经计算机图像数据处理,得到左心室的心室容积曲线(时间-放射性曲线),计算心功能参数:左室射血分数(LVEF)、高峰射血率(PER)、高峰充盈率(PFR)、高峰充盈时间(TPF)及局部射血分数(REF)、局部室壁轴缩短率(RS)。首先,通过做数据散点图,观察自变量(PER、PFR、TPF、REF1-REF5、RS1-RS5及年龄)与因变量(LVEF)是否具有线性关系,其中REF1-REF5分别表示心尖、前壁、间壁、侧壁、下后壁的局部射血分数,RS1-RS5分别表示心尖、前壁、间壁、侧壁、下后壁的局部室壁轴缩短率;筛选具有线性关系的自变量并计算其相关系数矩阵,对自变量进行多重共线性检验;运用逐步回归分析方法消除多重共线性的影响,建立心脏整体泵功能的回归模型,并对模型进行方程拟合优度检验及方程显著性检验(F检验),以此尽可能对隐匿性冠心病患者心脏整体泵功能影响因素作综合而全面的分析。统计学采用SPSS Statistics19.0统计学分析软件,P<0.05为差异有统计学意义。
  结果:38例检查者静息-负荷心肌血流灌注断层显像示可逆性放射性分布缺损或分布减低,提示存在心肌缺血。数据散点图显示PER、PFR、REF1、REF2、REF3、REF5六个自变量与因变量(LVEF)之间具有线性关系;由于实际资料符合正态分布,选用Pearson相关分析方法计算上述筛选自变量的相关系数矩阵,发现自变量即解释变量之间的共线性相对比较严重,因实际资料亦符合回归模型假设(正态性、等方差),可用逐步回归的方法消除多重共线性的影响;设PER=X1、PFR=X2、REF1=X3、REF2=X4、REF3=X5、REF5=X6,依次选入求得逐步回归模型为:?=18.794+3.439X1+3.023X2+23.620X3+17.546X6,只有PER、PFR、REF1、REF5四个自变量被纳入模型且均与LVEF呈正相关;上述心脏整体泵功能的回归模型亦通过了方程拟合优度检验(R2=0.63,修正 R2=0.586)及方程显著性检验(P<0.01)。
  结论:心脏整体泵功能逐步回归模型的建立,对提高平衡门控放射性核素心血池显像测定隐匿性冠心病心功能的准确性、提高诊断效率、预测严重心脏事件、指导治疗和评估预后有重要价值。

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