基于数据挖掘的县级医院房颤患者抗凝治疗现状及影响因素研究

林春忠; 赵亮; 王朝昕; 别自东

doi:10.16766/j.cnki.issn.1674-4152.002209

基于数据挖掘的县级医院房颤患者抗凝治疗现状及影响因素研究

doi: 10.16766/j.cnki.issn.1674-4152.002209

1.
龙海市第一医院心内科，福建漳州 363100
2.
德州市陵城区人民医院心内科，山东德州 253500
3.
上海交通大学公共卫生学院社会医学与卫生管理学系，上海 200020
4.
费县人民医院心内科，山东临沂 276000

基金项目:

国家自然科学基金项目 71774116

上海市软科学研究计划 17692105200

详细信息

通讯作者:
别自东，E-mail: 191247387@qq.com

中图分类号: R541.75 R973.2
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出版历程
- 收稿日期: 2021-01-27
- 网络出版日期: 2022-02-15

Current situation and influencing factors of anticoagulant therapy for patients with atrial fibrillation in county hospitals based on data mining

1.
Department of Cardiology, Longhai First Hospital, Zhangzhou, Fujian 363100, China

摘要

摘要: 目的本研究基于多中心房颤住院患者的抗凝数据分析挖掘，了解我国东部地区县级医院房颤患者抗凝治疗现状和影响因素，为未来县级房颤患者抗凝提供优化依据，以期预防房颤患者卒中发生从而降低疾病负担。方法通过回顾性分析我国东部3家县级医院2018—2019年2 452例房颤住院患者的诊疗及处方数据，描述分析县级医院房颤患者基本情况，并从不同维度分组抗凝差异性比较及县级医院房颤患者抗凝治疗的影响因素。结果 3家县级医院整体抗凝率为49.96%，CHA2DS2-VASc评分≥2分的房颤患者抗凝率为50.4%，抗凝率在不同入院年份、入院科别、年龄组、合并疾病和出血风险分组比较，差异有统计学意义(均P＜0.05)；构建CRT决策树模型分析县级医院房颤抗凝的影响因素，最终纳入房颤主诊断、冠心病、心力衰竭、合并疾病数量、入院科别、卒中风险和出血风险、CHA2DS2-VASc评分等15个变量，模型准确度为65.0%，ROC曲线下面积为0.70。结论我国东部部分县级医院高卒中风险房颤患者的抗凝率有一定提升，但与三级医院比较仍有较大提升空间，此外，县级医院医生的抗凝规范性有待提升，未来仍需加强县级医院医生在房颤抗凝治疗方面的培训。
- 县级医院 /
- 房颤 /
- 抗凝 /
- 现状 /
- 影响因素
Abstract: Objective To understand the current situation and influencing factors of anticoagulant therapy for patients with atrial fibrillation in county-level hospitals in eastern China, and to optimise anticoagulant treatment, prevent stroke and reduce disease burden of these patients in the future. Methods Through retrospective analysis of the diagnosis, treatment and prescription data of 2 452 patients with atrial fibrillation in three county-level hospitals in eastern China from 2018 to 2019, the basic situation of these patients was described and analysed, and the differences of anticoagulation in different dimensions and the influencing factors of anticoagulation treatment were compared. Results The overall anticoagulation rate of three county-level hospitals was 49.96%, and the anticoagulation rate of patients whose CHA2DS2-VASc score ≥ 2 was 50.4%. Significant differences were observed in the anticoagulation rate amongst different admission years, admission departments, age groups, combined diseases and bleeding risk groups (all P < 0.05). A CRT decision tree model was constructed to analyse the influencing factors of anticoagulation in county-level hospitals. Finally, 15 variables including main diagnosis of atrial fibrillation, coronary heart disease, heart failure, number of comorbid diseases, department of admission, risk of stroke and bleeding, CHA2DS2-VASc score were included. The accuracy of the model was 65.0%, and the area under the ROC curve was 0.70. Conclusion The anticoagulation rate of patients with atrial fibrillation in county hospitals in eastern China has improved to a certain extent, but there is still room for improvement compared with tertiary hospitals. In addition, the anticoagulation standardization of doctors in county-level hospitals needs to be improved, and the training of doctors in county-level hospitals in anticoagulation treatment of atrial fibrillation still needs to be strengthened in the future.
- County hospital /
- Atrial fibrillation /
- Anticoagulation /
- Current situation /
- Influencing factors

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图 1 县级房颤患者抗凝治疗决策树模型ROC曲线

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表 1 2018—2019年3家县级医院房颤患者基本情况

项目	类别	例(%)
性别	男性	1 291(52.65)
	女性	1 161(47.35)
职业转换	非农民	628(25.61)
	农民	1 824(74.39)
入院年份	2018年	1 027(41.88)
	2019年	1 425(58.12)
抗栓情况	未抗栓	482(19.66)
	抗栓	1 970(80.34)
	仅抗血小板	745(30.38)
	仅抗凝	559(22.80)
	抗凝联合抗血小板	666(27.16)
抗凝情况	未抗凝	1 227(50.04)
	抗凝	1 225(49.96)
	注射抗凝药	449(18.31)
	口服抗凝药	1 013(41.31)
	华法林	896(36.54)
	利伐沙班	139(5.67)
	达比加群	5(0.20)
合计		2 452(100.00)

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表 2 2018—2019年3家县级医院房不同卒中风险分组抗凝情况

组别	整体		未抗凝		抗凝
组别	例数	占比(%)	例数	占比(%)	例数	占比(%)
CHA2DS2-VASc≥2分	2 081	84.87	1 032	49.59	1 049	50.41
CHA2DS2-VASc＜2分	371	15.13	195	52.56	176	47.44

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表 3 2018—2019年3家县级医院房颤患者抗凝治疗基本情况差异性分析[例(%)]

组别	例数	未抗凝	抗凝	χ²值	P值
年龄				38.101	＜0.001
60岁及以下	291	121(41.6)	170(58.4)
61~70岁	607	258(42.5)	349(57.5)
71~80岁	692	360(52.0)	332(48.0)
80岁以上	862	488(56.6)	374(43.4)
性别				1.467	0.226
男性	1 291	661(51.2)	630(48.8)
女性	1 161	566(48.8)	595(51.2)
职业				0.988	0.320
农民	1 824	902(49.5)	922(50.5)
非农民	628	325(51.8)	303(48.2)
入院年份				6.064	0.014
2018年	1 027	544(53.0)	483(47.0)
2019年	1 452	683(47.9)	742(52.1)

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表 4 2018—2019年3家县级医院房颤患者临床特征差异性分析[例(%)]

组别	例数	未抗凝	抗凝	χ²值	P值
是否房颤主诊断				178.719	＜0.001
房颤非主诊断	2 049	1 148(56.0)	901(44.0)
房颤为主诊断	403	79(19.6)	324(80.4)
入院科室				145.456	＜0.001
ICU	131	85(64.9)	46(35.1)
急诊	56	20(35.7)	36(64.3)
介入	54	19(35.2)	35(64.8)
内科	1 953	891(45.6)	1 062(54.4)
外科	185	148(80.0)	37(20.0)
五官	32	30(93.8)	2(6.2)
中医康复	41	34(82.9)	7(17.1)
合并疾病
冠心病	1 061	442(41.7)	619(58.3)	52.561	＜0.001
未合并冠心病	1 391	783(56.3)	608(43.7)
糖尿病	107	107(50.0)	214(100.0)	< 0.001	0.990
未合并糖尿病	2 238	1 118(50.0)	1 120(50.0)
高血压	1 003	519(51.7)	484(48.3)	1.971	0.160
未合并高血压	1 449	706(48.7)	743(51.3)
心力衰竭	1 087	423(38.9)	664(61.1)	96.690	＜0.001
未合并心力衰竭	1 365	802(58.8)	563(41.2)
ACS	98	37(37.8)	61(62.2)	6.163	0.013
未合并ACS	2 354	1 188(50.5)	1 166(49.5)
缺血性卒中	470	242(51.5)	228(48.5)	0.488	0.485
未合并缺血性卒中	1 982	983(49.6)	999(50.4)
心功能不全	1 080	484(44.8)	596(55.2)	21.086	＜0.001
未合并心功能不全	1 372	741(54.0)	631(46.0)
COPD	109	71(65.1)	38(34.9)	10.399	0.001
未合并COPD	2 343	1 154(49.3)	1 189(50.7)
出血性卒中	29	22(75.9)	7(24.1)	7.827	0.005
未合并出血性卒中	2 423	1 203(49.6)	1 220(50.4)
慢性缺血性心脏病	56	13(23.2)	43(76.8)	16.497	＜0.001
未合并慢性缺血性心脏病	2 396	1 212(50.6)	1 184(49.4)
外周动脉疾病	90	65(72.2)	25(27.8)	18.388	＜0.001
未合并外传动脉疾病	2 362	1 160(49.1)	1 202(50.9)
高脂血症	31	15(48.4)	16(51.6)	0.034	0.853
未合并高脂血症	2 421	1 210(50.0)	1 211(50.0)

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表 5 2018—2019年3家县级医院房颤患者卒中及出血风险差异性分析[例(%)]

组别	例数	未抗凝	抗凝	χ²值	P值
卒中风险评分				1.110	0.292
CHA2DS2-VASc＜2分	371	195(52.6)	176(47.4)
CHA2DS2-VASc≥2分	2 081	1 032(49.6)	1 049(50.4)
出血风险评分				16.853	＜0.001
HAS-BLED＜3分	1 352	626(46.3)	726(53.7)
HAS-BLED≥3	1 100	601(54.6)	499(45.4)

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表 6 县级医院卒中高风险房颤患者抗凝治疗影响因素及其重要性

序号	纳入变量	变量重要性
1	房颤主要诊断	0.26
2	冠心病	0.24
3	心力衰竭	0.17
4	合并疾病数量	0.09
5	入院科别	0.06
6	慢性缺血性心脏病	0.04
7	心功能不全	0.04
8	ACS	0.03
9	CHA2DS2-VASc评分	0.02
10	HAS-BLED高风险(分数≥3分)	0.02
11	年龄分组	0.02
12	入院年份	0.01
13	高血压	0.01
14	缺血性卒中	4.68×10^-6
15	高脂血症	2.11×10^-6

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