心血管症状首发的甲状腺功能减退性心脏病67例误诊分析与识别模型构建

doi:10.12124/j.issn.2095-3933.2026.1.2025-6385

心电与循环

2026, Vol. 45

Issue (01): 46-49，55 DOI: 10.12124/j.issn.2095-3933.2026.1.2025-6385

论著

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心血管症状首发的甲状腺功能减退性心脏病67例误诊分析与识别模型构建

徐丽芳何超杰俞利强黄玥

嘉兴市第一医院心电科

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摘要目的探讨心血管症状首发的甲状腺功能减退性心脏病（HHD）的误诊特点并构建识别模型。方法回顾性选取 2020 年 1 月至 2024 年 12 月在嘉兴市第一医院初诊误判为其他心脏病但因治疗效果不佳后修正诊断为 HHD 的 67 例患者为误诊组，同期就诊于本院且初诊明确诊断为 HHD、拥有完整的治疗随访记录的 67 例患者为及时诊断组，比较两组患者临床资料；采用单因素及多因素 logistic 回归分析 HHD 误诊的独立影响因素，并绘制 HHD 误诊识别模型的列线图；采用 ROC 曲线分析该模型对 HHD 误诊的识别能力。结果误诊组患者初始误诊疾病包括冠心病 33 例（49.25%）、高血压心脏病 12 例（17.91%）、扩张性心脏病 10 例（14.93%）、结核性心包炎 8 例（11.94%）及其他类型心脏病 4 例（5.97%）。两组患者在年龄、首发症状含胸闷比例、初诊心电图 ST-T 改变比例、伴有典型甲状腺功能减退症状比例比较，差异均有统计学意义（均 P＜ 0.05）。年龄（OR=1.05）、首发症状含胸闷比例（OR=3.11）、初诊心电图 ST-T 改变比例（OR=3.74）、伴有典型甲状腺功能减退症状（OR=0.29）均是 HHD 误诊的独立影响因素（均 P＜0.01）。基于 4 个独立影响因素构建的 HHD 误诊识别模型对 HHD 误诊具有较高的识别能力，AUC、灵敏度、特异度分别为 0.693、0.642、0.701。结论基于年龄、首发胸闷症状、初诊心电图 ST-T 改变、典型甲状腺功能减退症状等 4 个独立影响因素构建的识别模型有助于识别 HHD 误诊情况。

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基金资助:国家自然科学基金项目（82300363）；浙江省临床重点专科建设项目（2024-ZJZK-001）

引用本文:

徐丽芳何超杰俞利强黄玥. 心血管症状首发的甲状腺功能减退性心脏病67例误诊分析与识别模型构建[J]. 心电与循环, 2026, 45(01): 46-49，55.

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http://www.xdyxh.com/CN/10.12124/j.issn.2095-3933.2026.1.2025-6385 或 http://www.xdyxh.com/CN/Y2026/V45/I01/46