IF7.7!南京医科大邹建刚团队用机器学习轻松发一区!简易指标消除CRT疗效性别差异,思路清晰易复刻!

你还不知道吗？“机器学习+SHAP解释”搭配GBD /CDC /NHANES /CHARLS 等数据库，这就是妥妥的创新思路啊！如果你也想利用同款方法进行数据分析，那就快来后台联系光速医研吧~

研 究 背 景

研 究 方 法

研究创新性引入结构方程模型，量化性别、QRSd/LVEDD与临床结局间的直接和间接效应，明确变量间的因果关系路径。同时，将QRSd/LVEDD整合进机器学习模型，构建个体化CRT风险预测列线图，并通过校准曲线和决策曲线分析评估临床净收益。

数 据 来 源

本研究为国际多中心回顾性队列研究，纳入2018年1月至2026年6月期间来自8个中心的602例心衰患者。纳入标准包括：年龄18-80岁、NYHA心功能Ⅱ-Ⅳ级、左室射血分数≤35%、QRS时限≥130毫秒且呈左束支传导阻滞形态，并首次接受双心室起搏或左束支区域起搏。

研 究 结 果

一、患者基线特征

• 女性患者心脏更小（LVEDD更低），但QRSd与男性相当，因此QRSd/LVEDD比值显著高于男性。女性更多接受LBBAP，较少使用CRT-D。

• A：女性患者在 CRT 后 6 个月的 LVEF 改善幅度显著高于男性。

• B-C：男性患者的主要终点和心衰住院发生率更高。

• D：按 QRSd/LVEDD 分层后，性别差异消失。

• E-F：无论性别，QRSd/LVEDD 高的患者预后更好；相同 QRSd/LVEDD 水平下，男女预后无差异。

• 单变量分析中，男性预后显著差于女性；

• 多变量分析纳入QRSd/LVEDD后，性别差异完全消失（P=0.527）；

二、QRSd/LVEDD的核心作用

• A-B：QRSd/LVEDD 与临床结局呈剂量-反应关系，值越高，预后越好。

• C-D：限制性立方样条分析显示，QRSd/LVEDD 对男女患者的影响一致。

• E-F：结构方程模型显示，性别对结局无直接影响，而是通过 QRSd/LVEDD 间接影响。

三、模型预测性能

• A-B：ROC 曲线显示 QRSd/LVEDD 的 AUC 显著高于 QRSd。

• C-D：IDI 和 NRI 分析显示 QRSd/LVEDD 能更好地区分和重分类风险。

• E-F：决策曲线分析显示 QRSd/LVEDD 在不同阈值下均提供更高的净收益。