目的 探讨纤维蛋白原联合miR-499-5p对老年急性心肌梗死(AMI)患者预后不良的预测价值。方法 选取2020年5月—2023年3月航空总医院收治的94例老年AMI患者为研究对象。收集患者的临床资料、实验室检查指标、miR-499-5p及左心室射血分数(LVEF)，根据随访1年的结果将患者分为预后良好(未出现不良心血管事件)和预后不良(出现不良心血管事件)。纤维蛋白原、miR-499-5p与老年AMI患者心肌肌钙蛋白I(cTnI)、LVEF的相关性分析采用Pearson相关分析。采用多因素Logistic回归分析探讨老年AMI患者预后不良的影响因素；采用ROC曲线分析纤维蛋白原、miR-499-5p及二者联合预测老年AMI患者预后不良的价值。结果 94例患者中，预后良好71例(75.5%)，预后不良23例(24.5%)。预后良好与预后不良者Killip分级、AMI类型、纤维蛋白原、cTnI、miR-499-5p、LVEF比较，差异有统计学意义(P<0.05)。Pearson相关分析结果显示，纤维蛋白原与老年AMI患者cTnI呈正相关，与LVEF呈负相关(P<0.05)；miR-499-5p与老年AMI患者cTnI呈正相关，与LVEF呈负相关(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示，Killip分级〔OR=5.627，95%CI(2.148～14.740)〕、AMI类型〔OR=9.841，95%CI(2.071～46.754)〕、纤维蛋白原〔OR=5.152，95%CI(2.308～11.501)〕、cTnI〔OR=1.354，95%CI(1.150～1.596)〕、miR-499-5p〔OR=1.208，95%CI(1.096～1.333)〕、LVEF〔OR=0.932，95%CI(0.876～0.992)〕是老年AMI患者预后不良的独立影响因素(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示，纤维蛋白原、miR-499-5p及二者联合预测老年AMI患者预后不良的AUC分别为0.897〔95%CI(0.815～0.979)〕、0.915〔95%CI(0.859～0.972)〕、0.942〔95%CI(0.889～0.994)〕。结论 纤维蛋白原、miR-499-5p是老年AMI患者预后不良的独立影响因素，二者联合对老年AMI患者预后不良有较好的预测价值。

目的 构建慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者分级全程康复管理路径。方法 2023-01-15，采用焦点会议小组方法，以“基层机构开展COPD规范筛查和及时转诊”“COPD急性加重期患者在综合医院住院治疗”两个关键服务为节点，使用Visio工具包绘制COPD患者分级全程康复管理路径。2023-03-18，邀请15名开展COPD诊疗与管理的专家对路径进行评分(使用Likert 5级评分法)，计算路径平均内容效度指数(CVI)及总体平均CVI；使用非参数检验Kendall协同系数对专家咨询的整体意见进行一致性检验。结果 最终形成了“基层机构开展COPD规范筛查和及时转诊”“COPD急性加重期患者全程康复管理”两个路径。路径1中8个条目平均CVI为0.825，路径2中16个条目平均CVI为0.879，总体平均CVI为0.861，Kendall协同系数为0.654(P<0.01)。结论 本研究构建的COPD患者分级全程康复管理路径的专家认同程度较高、一致性较好。

目的 分析重症患者新发心房颤动（NOAF）的影响因素，并构建其风险预测列线图模型。方法 回顾性选取2018—2020年南京中医药大学附属医院重症医学科收治的重症患者287例为研究对象。收集患者临床资料，采用单因素、多因素Logistic回归分析探讨重症患者NOAF的影响因素；基于赤池信息量准则（AIC）最小原则，采用向后逐步回归分析筛选变量，然后构建重症患者NOAF的风险预测列线图模型；采用Bootstrap法重复抽样500次对该列线图模型进行内部验证；采用受试者工作特征（ROC）曲线评价该列线图模型的区分度，并运用Bootstrap法重复抽样500次对ROC曲线进行内部验证；采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评价该列线图模型的校准度并绘制校准曲线；采用决策曲线及临床影响曲线评价该列线图模型的临床适用性。结果 多因素Logistic回归分析结果显示，年龄及入院时心率（HR）、活化部分凝血活酶时间（APTT）、肌酸激酶同工酶（CK-MB）是重症患者NOAF的独立影响因素（P<0.05）。向后逐步回归分析结果显示，当AIC=302.24时，模型拟合最好，最终筛选出6个变量，分别为年龄及入院时急性生理学和慢性健康状况评价Ⅱ（APACHE Ⅱ）评分、HR、APTT、CK-MB、脑钠肽（BNP）。基于上述6个变量构建重症患者NOAF的风险预测列线图模型。采用Bootstrap法重复抽样500次对该列线图模型进行内部验证，结果显示，κ值为0.121，准确率为0.736。ROC曲线分析结果显示，该列线图模型预测重症患者NOAF的AUC为0.730〔95%CI（0.666～0.793）〕。采用Bootstrap法重复抽样500次对ROC曲线进行内部验证，结果显示，该列线图模型预测重症患者NOAF的AUC为0.707，ROC标准差=0.100，敏感度标准差=0.056，特异度标准差=0.135。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示，该列线图模型的拟合程度较好（χ2=0.467，P=0.792）。决策曲线分析结果显示，当阈值概率为4%～60%时，该列线图模型的临床净获益>0。临床影响曲线分析结果显示，当阈值概率>60%时，该列线图模型的预测结果和实际发生情况高度匹配。结论 年龄及入院时HR、APTT、CK-MB是重症患者NOAF的独立影响因素。本研究基于年龄及入院时APACHE Ⅱ评分、HR、APTT、CK-MB、BNP构建的重症患者NOAF的风险预测列线图模型具有较好的稳定性、校准度、临床适用性及一定区分度。

目的 分析血清降钙素原(PCT)、脑钠肽(BNP)、N末端脑钠肽前体(NT-proBNP)水平对慢性阻塞性肺疾病急性加重期(AECOPD)患者合并心力衰竭(HF)的诊断价值。方法 回顾性选取2021年1月至2023年1月安徽省第二人民医院收治的AECOPD患者106例为研究对象。根据合并HF情况，将患者分为AECOPD组(43例)和AECOPD合并HF组(63例)。比较两组一般资料、实验室检查指标、肺功能指标，采用ROC曲线分析血清PCT、BNP、NT-proBNP水平及其联合对AECOPD患者合并HF的诊断价值。结果 AECOPD合并HF组血清PCT、BNP、NT-proBNP水平高于AECOPD组(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示，血清PCT、BNP、NT-proBNP水平诊断AECOPD患者合并HF的AUC分别为0.706〔95%CI(0.623～0.845)〕、0.823〔95%CI(0.726～0.924)〕、0.837〔95%CI(0.715～0.987)〕，三者联合诊断AECOPD患者合并HF的AUC为0.913〔95%CI(0.851～0.958)〕。结论 血清PCT、BNP、NT-proBNP水平均对AECOPD患者合并HF具有一定诊断价值，而三者联合对其有较高的诊断价值。

目的 构建慢性阻塞性肺疾病急性加重(AECOPD)风险预测列线图模型并开发其网络计算器。方法 回顾性选取2021年1月—2023年6月安徽医科大学附属六安医院收治的慢性阻塞性肺疾病稳定期(SCOPD)患者155例为研究对象。根据患者AECOPD发生情况，将其分为AECOPD组(108例)和非AECOPD组(47例)。采用ROC曲线确定血小板计数(PLT)、平均血小板体积(MPV)、血小板分布宽度(PDW)预测SCOPD患者发生AECOPD的最佳截断值并评估患者血小板指数评分(PIS)；采用多因素Logistic回归分析探讨SCOPD患者发生AECOPD的影响因素；基于多因素Logistic回归分析结果构建AECOPD风险预测列线图模型；通过ROC曲线和决策曲线评估该列线图模型的区分度和临床适用性；使用R 4.0.3软件的DynNom包开发AECOPD风险预测网络计算器。结果 AECOPD组年龄、MPV、PDW大于非AECOPD组，有糖尿病者占比、改良英国医学研究委员会(mMRC)分级评分、C反应蛋白(CRP)、纤维蛋白原(FIB)、D-二聚体(D-D)、PLT高于非AECOPD组，血红蛋白(Hb)低于非AECOPD组，凝血酶原时间(PT)短于非AECOPD组，活化部分凝血活酶时间(APTT)长于非AECOPD组(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示，PLT、MPV、PDW预测SCOPD患者发生AECOPD的最佳截断值分别为203.4×10～9/L、10.4 fl、12.5%。根据PLT、MPV、PDW预测SCOPD患者发生AECOPD的最佳截断值评估患者PIS。AECOPD组PIS高于非AECOPD组(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示，年龄、CRP、Hb、FIB、PIS是SCOPD患者发生AECOPD的独立影响因素(P<0.05)。基于多因素Logistic回归分析结果构建AECOPD风险预测列线图模型。ROC曲线分析结果显示，该列线图模型预测SCOPD患者发生AECOPD的AUC为0.975〔95%CI(0.936～0.993)〕。决策曲线分析结果显示，当阈值概率>0.062时，该列线图模型的临床净获益>0。基于AECOPD风险预测列线图模型开发其网络计算器(https://npmcls.shinyapps.io/DynNomapp1/)。结论 年龄、CRP、Hb、FIB、PIS是SCOPD患者发生AECOPD的独立影响因素，本研究基于上述影响因素构建的AECOPD风险预测列线图模型的区分度较高，且具有较好的临床适用性，同时开发了AECOPD风险预测网络计算器。

目的 探讨心房颤动(AF)患者射频消融术(RFA)后1年内复发的影响因素，并构建其预测模型。方法 选取2021年1月—2022年11月在陕西省人民医院接受RFA的AF患者143例为研究对象，根据其RFA后1年内是否复发将其分为复发组(49例)和未复发组(94例)。调取患者电子档案，收集其临床资料，包括一般资料及术前超声心动图检查指标、血清学指标。AF患者RFA后1年内复发的影响因素分析采用多因素Logistic回归分析；基于多因素Logistic回归分析结果构建AF患者RFA后1年内复发风险的预测模型；绘制ROC曲线以评估该预测模型对AF患者RFA后1年内复发的预测价值。结果 复发组左心房直径(LAD)大于未复发组，血清可溶性致癌抑制因子2(sST2)、人含NLR家族CARD域蛋白4(NLRC4)、半胱氨酸天冬氨酸特异蛋白酶1(Caspase-1)、半乳糖凝集素3(Galectin-3)高于未复发组(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示，LAD及血清sST2、NLRC4、Caspase-1、Galectin-3是AF患者RFA后1年内复发的独立影响因素(P<0.05)。基于多因素Logistic回归分析结果构建AF患者RFA后1年内复发风险的预测模型，其公式如下：Logit(P)=-50.343+0.222×LAD+0.184×血清sST2+2.339×血清NLRC4+0.319×血清Caspase-1+1.972×血清Galectin-3。ROC曲线分析结果显示，预测模型预测AF患者RFA后1年内复发的AUC为0.974〔95%CI(0.950～0.998)〕。结论 LAD及血清sST2、NLRC4、Caspase-1、Galectin-3是AF患者RFA后1年内复发的独立影响因素，而基于上述影响因素构建的预测模型对AF患者RFA后1年内复发的预测价值较高。

统计数据显示，我国癫痫患者约占全球癫痫患者的1/5，且呈逐年递增趋势，这对患者个人、家庭和社会医疗保健系统均带来了沉重的负担。近年来虽然药物和手术治疗癫痫取得了重大进展，但癫痫发作的不可预测性仍会使患者难以参加日常活动，故针对癫痫患者进行诊疗管理较为重要。近年来可穿戴设备日益成为癫痫发作计数和管理的常用工具。本文通过综述可穿戴设备在癫痫患者诊疗管理中的应用发现，可穿戴设备可提高癫痫患者风险预测能力、诊断癫痫患者的发作类型及加强癫痫患者的健康管理，但在临床应用中仍面临很多挑战，如可穿戴设备的安全及隐私、数据库及算法、接受程度，均亟待解决。

<正>《实用心脑肺血管病杂志》为了提高杂志学术质量，扩大杂志品牌影响，更好地开展学术推广活动，我社诚挚聘请心、脑、肺、血管疾病学科领域优秀医务工作者为青年编委。青年编委人选具体要求如下（1）年龄在48周岁以下；（2）拥有医学相关博士学位；（3）2021—2023年，以第一作者在双核心或三核心（科技核心、中文核心、CSCD的任两种/三种核心）期刊发文3篇以上或SCI(3分以上)发文1篇以上；

目前，动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）、心力衰竭（HF）、心房颤动（AF）等心血管疾病尚无治愈方法，只能通过药物长期治疗来延缓病情进展，患者发病率及病死率较高。钠-葡萄糖协同转运蛋白2抑制剂——达格列净为一种相对较新的口服降糖药物，目前研究较为广泛，但部分研究发现，无论患者是否合并糖尿病，达格列净均可以降低心血管疾病患者的心血管死亡率或因HF住院率，因而其在心血管疾病治疗中也可发挥重要作用。本文综述了达格列净治疗ASCVD、HF、AF的效果及机制，以期为心血管疾病的预防及治疗提供新思路。

目的 分析葛兰心宁软胶囊对PCI后合并冠状动脉微血管疾病（CMVD）的冠心病患者血浆多配体蛋白聚糖（SDC）1、SDC4、硫酸乙酰肝素（HS）的影响。方法 选取2021年7月—2022年9月陕西省人民医院心血管内科收治的PCI后合并CMVD的冠心病患者78例为研究对象。采用随机数字表法将患者分为葛兰心宁软胶囊组（38例）和对照组（40例）。对照组接受常规治疗，葛兰心宁软胶囊组在常规治疗的基础上加服葛兰心宁软胶囊，两组治疗时间均为2个月。比较两组一般资料、临床疗效，治疗前后血浆SDC1、SDC4、HS及其差值，治疗期间不良反应发生率。结果葛兰心宁软胶囊组临床疗效优于对照组（P<0.05）。治疗后，葛兰心宁软胶囊组血浆SDC1、SDC4、HS低于对照组（P<0.05）；葛兰心宁软胶囊组治疗前后血浆SDC1、SDC4、HS差值大于对照组（P<0.05）。两组治疗期间胃肠道不适、过敏、出血、肾功能异常发生率比较，差异无统计学意义（P>0.05）。结论 葛兰心宁软胶囊可有效降低PCI后合并CMVD的冠心病患者血浆SDC1、SDC4、HS。