摘要：背景 心血管代谢疾病与抑郁密切相关。基层心血管代谢疾病管理工作已初具规模，但对于患者抑郁等心理问题一方面缺乏关注，另一方面缺乏简单、准确、高效的筛查评估工具。目的 应用单导联可穿戴心电设备构建宁夏基层老年心血管代谢疾病患者抑郁发生风险的列线图预测模型并验证。方法 选取2022年1月—2023年6月宁夏地区5个市的20家基层医疗机构应用单导联可穿戴心电设备采集并上传至云平台的3 121例65岁以上高血压、糖尿病、冠心病等心血管代谢疾病患者的心电图资料及云平台收集的患者社会人口学、生活行为方式、心理健康等资料。采用简单随机抽样方法按3∶1比例分为训练集（2 341例）和验证集（780例）。通过运行RStudio 4.1.1软件，使用LASSO回归分析以及交叉验证筛选最佳预测因子，采用多因素Logistic回归分析构建预测老年心血管代谢疾病患者抑郁发生风险的列线图预测模型，采用受试者工作特征（ROC）曲线、校正曲线及决策曲线评估模型的效能。结果 LASSO回归筛选出10个变量：性别、BMI、城乡、运动、焦虑、冠心病、期前收缩、RR间期平均值标准差（SDANN）、正常相邻窦性RR间期差值均方根（rMSSD）、睡眠效率；多因素Logistic回归分析结果显示，性别（OR=1.747,95%CI=1.258～2.434）、BMI(OR=1.073,95%CI=1.024～1.125)、城乡（OR=1.684,95%CI=1.172～2.456）、运动（OR=0.61,95%CI=0.460～0.799）、焦虑（OR=3.041,95%CI=1.597～5.484）、冠心病（OR=2.743,95%CI=1.971～3.815），期前收缩（OR=4.745,95%CI=1.681～19.977）、SDANN(OR=4.745,95%CI=1.681～19.977)、rMSSD(OR=0.986,95%CI=0.972～0.999)、睡眠效率（OR=0.988,95%CI=0.982～0.995）是老年心血管代谢疾病患者抑郁发生风险的影响因素（P<0.05）。Logistic回归方程Logit(P)=4.322+0.558×性别+0.071×BMI+0.521×城乡-0.494×运动+1.112×焦虑+1.009×冠心病+1.557×期前收缩-0.011×SDANN-0.014×rMSSD-0.012×睡眠效率，基于此构建列线图预测模型，在训练集和验证集中预测老年慢病患者抑郁发生风险的曲线下面积分别为0.748(95%CI=0.707～0.786,P<0.001)、0.751(95%CI=0.692～0.809,P<0.001)，灵敏度分别为75.2%、76.7%，特异度分别为63.4%、60.6%。临床决策曲线显示，在训练集和验证集中当抑郁风险阈值概率分别在8%～35%、8%～37%之间时，预测老年心血管代谢疾病患者抑郁发生风险的净收益更高。结论 性别、BMI、城乡、运动、焦虑、冠心病、期前收缩、SDANN、rMSSD、睡眠效率均是老年心血管代谢疾病患者抑郁发生风险的影响因素。本研究基于单导联可穿戴心电设备构建基层老年心血管代谢疾病患者抑郁发生风险的列线图模型，有较好预测效能及临床应用价值，不但有助于在基层医疗机构对患者进行抑郁筛查与个体化干预措施的制订、还可助力基层心血管疾病防控工作。
