目的 探讨肝病终末期模型（MELD）评分与心力衰竭的相关性及其对心力衰竭预后的预测价值。方法 收集2020年1月至2021年12月在首都医科大学附属北京安贞医院住院诊治的318例心力衰竭患者的临床资料行回顾性分析。随访1年，根据是否出现心源性再住院或死亡，分为非事件组（189例）和事件组（129例），重点比较以上2组患者的资料差异，分析MELD评分与心力衰竭的相关性和其对心力衰竭患者发生不良事件的预测价值。结果 不良事件的发生概率、N末端B型脑钠肽前体（NT-proBNP）水平、左心室舒张末期内径（LVEDD）随着MELD评分升高而增加，而左心室射血分数（LVEF）随MELD评分升高而降低，差异均有统计学意义（均P＜0.05）。事件组同型半胱氨酸、NT-proBNP、C反应蛋白水平、LVEDD及MELD评分明显高于/大于非事件组，而白蛋白水平及LVEF明显低于非事件组，差异均有统计学意义（均P＜0.05）。MELD评分与NT-proBNP水平及LVEDD有一定的正相关性（r=0.375、0.403），与LVEDD的正相关性强于NT-proBNP，与LVEF有一定的负相关性（r=-0.392）（均P＜0.001）。多因素Logistic回归分析结果显示，MELD评分升高是心力衰竭患者发生不良事件相关因素中最强的因素（比值比=6.557，95%置信区间：3.082～26.841，P=0.004）。MELD评分预测心力衰竭患者发生不良事件的截断值为17分，受试者工作特征曲线下面积为0.761，特异度为61.5%，敏感度为80.3%，预测价值优于NT-proBNP及LVEF（曲线下面积分别为0.658、0.682）。结论 MELD评分升高是心力衰竭的独立危险因素，其预测心力衰竭预后具有较好的临床价值。

目的 应用不同机器学习算法构建急性心肌梗死（AMI）合并肾功能不全患者主要不良心脑血管事件（MACCE）的风险预测模型。方法 选取2014年1月至2019年8月于首都医科大学附属北京安贞医院住院治疗的740例AMI合并肾功能不全患者为研究对象，收集患者一般特征、生命体征、合并症和实验室检查结果等临床资料。采用简单随机抽样法按80%∶20%将研究对象分为训练集（592例）和测试集（148例），采用逻辑回归、随机森林、极限梯度提升（XGBoost）、支持向量机和深度神经网络5种机器学习算法分别构建MACCE的预测模型。采用受试者工作特征曲线下面积（AUC）评估模型的可靠性，选择最优模型。使用Shapley加性解释算法评估特征影响并进行特征选择构建最终模型。结果 740例AMI合并肾功能不全患者中有473例（63.9%）发生MACCE。XGBoost模型的AUC最大（AUC=0.862）。在根据特征重要性等级对特征进行减少后，建立了具有5个特征的可解释的最终XGBoost模型。最终的模型可以在内部验证中准确预测MACCE发生（AUC=0.955），其中影响XGBoost模型重要临床特征分别为血尿酸、白蛋白、糖化血清白蛋白，体重和血小板计数。结论 基于机器学习算法的5种模型中XGBoost模型预测AMI合并肾功能不全患者发生MACCE效果最佳。

目的  探讨彩色多普勒超声（CDU）联合超声弹性成像（UE）、超声高精细血流成像技术（Fine-Flow）对小乳癌的诊断价值。方法  选择2017年5月至2022年5月在河北北方学院附属第二医院诊治的180例疑似小乳癌患者。按照随机数字表法分成对照组与观察组，每组90例。对照组采用常规二维超声联合CDU检查，观察组采用CDU联合UE、Fine-Flow检查，统计术后病理结果，比较2组的乳腺结节检出率、误诊率、漏诊率。以术后病理结果为金标准，比较2组诊断的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值。结果  对照组恶性乳腺结节77例、良性乳腺结节13例；观察组恶性乳腺结节75例，良性乳腺结节15例。观察组的乳腺结节检出率高于对照组、误诊率低于对照组，差异均有统计学意义（均P<0.05）；观察组的乳腺结节漏诊率与对照组差异无统计学意义（P>0.05）。观察组的敏感度、阴性预测值均高于对照组［96.0%（72/75）比87.0%（67/77）、81.2%（13/16）比47.4%（9/19）］，差异均有统计学意义（均P<0.05）；观察组和对照组特异度、阳性预测值比较差异均无统计学意义［86.7%（13/15）比69.2%（9/13）、97.3%（72/74）比94.4%（67/71）］（均P>0.05）。结论  CDU联合UE及Fine-Flow对小乳癌的诊断价值较高，可为临床提供可靠的参考依据。

目的  分析胱抑素C、同型半胱氨酸、载脂蛋白A-1与急性心肌梗死（AMI）患者合并心力衰竭的相关性。方法  选取2020年1月至2021年12月于首都医科大学附属北京安贞医院住院诊治的507例AMI患者的临床资料进行回顾性分析。根据是否合并心力衰竭将患者分为心力衰竭组（285例）及非心力衰竭组（222例）。比较2组患者的临床资料，分析AMI患者合并心力衰竭的危险因素。分析胱抑素C、同型半胱氨酸、载脂蛋白A-1对AMI合并心力衰竭的预测效能。结果  心力衰竭组男性比例、年龄、血肌酐、肌钙蛋白I、N末端B型脑钠肽前体（NT-proBNP）、胱抑素C、同型半胱氨酸水平均高于对照组，急诊经皮冠状动脉介入（PCI）治疗比例、白蛋白、载脂蛋白A-1水平、左心室射血分数（LVEF）均低于对照组，差异均有统计学意义（均P＜0.05）。多因素Logistic回归分析结果显示，年龄增加（比值比=6.524）、未行急诊PCI治疗（比值比=2.473）、LVEF降低（比值比=6.561）、NT-proBNP增高（比值比=1.385）、胱抑素C增高（比值比=3.057）、同型半胱氨酸增高（比值比=1.147）及载脂蛋白A-1降低（比值比=1.142）均为AMI患者合并心力衰竭的独立危险因素（均P＜0.05）。受试者工作特征曲线分析结果显示，胱抑素C、同型半胱氨酸、载脂蛋白A-1联合预测AMI患者合并心力衰竭的曲线下面积为0.819，敏感度为72.4%，特异度为80.5%。结论  胱抑素C、同型半胱氨酸、载脂蛋白A-1是AMI患者合并心力衰竭的独立危险因素，三者联合对预测AMI患者合并心力衰竭具有较好的临床价值。