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| Predictive value of peripheral blood neutrophil / lymphocyte ratio combined with C-reactive protein in major adverse cardiac events after percutaneous coronary intervention in patients with acute ST segment elevation myocardial infarction |
| ZHOU Wanqing LI Liang YANG Yang▲ |
| Department of Cardiology, Wuhu Second People’s Hospital, Anhui Province, Wuhu 241000, China |
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Abstract Objective To investigate the predictive value of peripheral blood neutrophil / lymphocyte ratio (NLR) combined with C-reactive protein (CRP) in major adverse cardiac events after percutaneous coronary intervention (PCI) in patients with acute ST segment elevation myocardial infarction (STEMI). Methods Eighty patients with acute STEMI treated with PCI from June 2017 to June 2020 in Wuhu Second People’s Hospital, Anhui Province, were divided into the occurrence group (13 cases) and the non-occurrence group (67 cases) according to their incidence of major adverse cardiac events in one year after surgery. The clinical data of the two groups were collected and compared to analyze the influencing factors of major adverse cardiac events in acute STEMI patients after PCI and the predictive value of NLR and CRP on major adverse cardiac events. Results Serum uric acid (UA), serum phosphorus (P), triglyceride (TG), NLR, and CRP in the occurrence group were higher than those in the non-occurrence group, and the differences were statistically significant (P ＜ 0.05). Multivariate analysis showed that UA, P, TG, NLR, and CRP were the influencing factors of major adverse cardiac events after PCI in acute STEMI patients (P ＜ 0.05). The area under the receiver operation characteristic curve of peripheral blood NLR combined with CRP predicted major adverse cardiac events in acute STEMI patients after PCI was higher than those predicted by the them alone (P ＜ 0.05). Conclusion Both NLR and CRP in peripheral blood are associated with the occurrence of major adverse cardiac events in acute STEMI patients after PCI, and both have good predictive value, and combined detection has better predictive efficacy.
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