基于主成分分析的表型图谱在经导管主动脉瓣置换术患者中的风险分层与预后预测研究

《Structural Heart》：Principal Component Analysis–Based Phenomapping for Risk Stratification in Transcatheter Aortic Valve Replacement Patients

　　

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  基于PCA（主成分分析）的表型图谱分析在TAVR患者中识别出三个明确的风险分层。
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  高风险表型组的3年死亡率为36.7%，而低风险患者为15.5%。
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  表型组的分类在临床变量基础上进一步提升了Cox模型的判别能力。
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  预后分层的差异主要由死亡率驱动；卒中率和瓣膜衰败率（HFH）未见显著差异。
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  决策树分类器以70.9%的准确率预测表型组的归属。

Alexander Egoavil | Besir Besir | Habib Layoun | Carl Ammoury | Sada Babazade | Wajeh Abuirmaileh | Rishi Puri | Grant Reed | James J. Yun | Rhonda Miyasaka | Serge C. Harb | Amar Krishnaswamy | Samir R. Kapadia