小儿先天性心脏病术后心脏骤停预测模型的构建

王霜; 王筱君; 刘爱红; 沈正礼; 郝雪梅

doi:10.11659/jjssx.07E025110

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小儿先天性心脏病术后心脏骤停预测模型的构建

心血管外科专栏 | 更新时间：2026-03-09

- 小儿先天性心脏病术后心脏骤停预测模型的构建
- Prediction model for cardiac arrest after surgery in pediatric congenital heart disease
- 局解手术学杂志 2026年35卷第2期页码：104-108
- 作者机构：
  
  1.中国人民解放军总医院第七医学中心麻醉科，北京 100700
  2.中国人民解放军总医院第七医学中心儿童重症监护室，北京 100700
- 作者简介：
  
  郝雪梅，E-mail：nxat1@163.com
- 基金信息：
- DOI：10.11659/jjssx.07E025110
  中图分类号： R541.7+8
- 收稿：2025-07-28，
  
  纸质出版：2026-02-25
- 稿件说明：
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王霜,王筱君,刘爱红等.小儿先天性心脏病术后心脏骤停预测模型的构建[J].局解手术学杂志,2026,35(02):104-108.

WANG Shuang,WANG Xiao-jun,LIU Ai-hong,et al.Prediction model for cardiac arrest after surgery in pediatric congenital heart disease[J].JOURNAL OF REGIONAL ANATOMY AND OPERATIVE SURGERY,2026,35(02):104-108.
王霜,王筱君,刘爱红等.小儿先天性心脏病术后心脏骤停预测模型的构建[J].局解手术学杂志,2026,35(02):104-108. DOI： 10.11659/jjssx.07E025110.

WANG Shuang,WANG Xiao-jun,LIU Ai-hong,et al.Prediction model for cardiac arrest after surgery in pediatric congenital heart disease[J].JOURNAL OF REGIONAL ANATOMY AND OPERATIVE SURGERY,2026,35(02):104-108. DOI： 10.11659/jjssx.07E025110.

摘要

目的

基于基线资料与超声组学分析小儿先心病术后心脏骤停的影响因素。

方法

选取2020年2月至2025年2月我院收治的先心病患儿993例，根据术后30 d是否发生心脏骤停分为发生组、未发生组。采用

LASSO

回归模型初步筛选变量后，采用

Logistic

回归模型分析术后心脏骤停的影响因素；建立对应的预测模型，分别采用受试者工作特征（

ROC

）曲线、校准曲线验证模型效能。

结果

术后30 d心脏骤停发生率为5.14%。

LASSO

回归模型筛选出5个核心变量，经

Logistic

回归模型分析显示，先心病手术风险分级第一版（RACHS-1）等级≥4级、心肺转流（CPB）时间较长、二尖瓣舒张早期血流速度/二尖瓣环舒张早期运动速度（E/e'）比值较大、三尖瓣反流峰值流速（TR Vmax）较大均是小儿先心病术后心脏骤停的危险因素（

0.05），而左室整体纵向应变（LVGLS）绝对值较大是保护因素（

0.05）。基于上述因素建立预测模型预测术后心脏骤停的风险；模型预测术后心脏骤停的曲线下面积（

AUC

）为0.928，敏感度为92.16%，特异度为84.39%；

Hosmer

Lemeshow

检验显示，该模型对小儿先心病术后心脏骤停的预测概率与实际概率比较，差异无统计学意义（

=0.415，

=0.296）。

结论

RACHS-1等级≥4级、CPB时间较长、E/e'比值较大、TR Vmax较大是小儿先心病术后心脏骤停的危险因素，LVGLS绝对值较大是其保护因素，融合上述基线资料和超声组学指标构建的预测模型具有良好的效能。

Abstract

Objective

To analyze the influencing factors for postoperative cardiac arrest in children with congenital heart disease based on the baseline clinical data and ultrasomics.

Methods

A total of 993 pediatric patients with congenital heart disease who were admitted to our hospital from February 2020 to February 2025 were enrolled.They were categorized into the event group and the non-event group according to the occurrence of cardiac arrest within 30 days after surgery. Variables were initially screened using

LASSO

regression model，and subsequently analyzed using multivariate

Logistic

regression to identify the independent risk factors. A corresponding risk prediction model was established， and the model performance was validated using the

receiver operating characteristic

（

ROC

） curve and calibration curve.

Results

The incidence of cardiac arrest within 30 days after surgery was 5.14%. Five core variables were screened out by the

LASSO

regression model.

Logistic

regression analysis identified that risk adjustment for congenital heart surgery 1st version （RACHS-1） category≥4，longer cardiopulmonary bypass （CPB） time，greater early diastolic mitral inflow velocity/early diastolic mitral annular velocity （E/e′），and higher tricuspid regurgitation peak velocity （TR Vmax） were the independent risk factors for postoperative cardiac arrest （

0.05），while a greater absolute value of left ventricular global longitudinal strain （LVGLS） was identified as a protective factor （

0.05）.A corresponding risk prediction model was established. The

area under the curve

（

AUC

） of the model for predicting postoperative cardiac arrest was 0.928，with a sensitivity of 92.16% and a specific

ity of 84.39%.The

Hosmer

Lemeshow

test indicated no significant difference between the predicted probability and actual probability for cardiac arrest after pediatric congenital heart disease surgery（

²=0.415，

=0.296）.

Conclusion

RACHS-1 category≥4，longer CPB time，a greater E/e' ratio，and a higher TR Vmax are the risk factors for cardiac arrest after pediatric congenital heart disease surgery，while a greater absolute value of LVGLS is a protective factor. The prediction model constructed by integrating the above baseline data and ultrasomics indicators demonstrates good performance.

关键词

Keywords

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