高尿酸血癥與慢性肺源性心臟病的相關性研究：基于LASSO回歸與傾向性評分匹配法

【摘要】 背景 近年來眾多研究表明高尿酸血癥（HUA）是某些疾病的影響因素，然而HUA是否為慢性肺源性心臟?。–PHD）的影響因素仍需進一步研究。目的 探討HUA與CPHD的相關性，旨在為CPHD患者血尿酸（SUA）水平的管理提供理論依據。方法 納入2019—2023年新疆醫科大學第一附屬醫院收治的1 171例慢性阻塞性肺疾?。–OPD）患者為研究對象，根據其是否患有CPHD分為CPHD組（470例）和COPD組（701例）。收集患者一般資料和實驗室檢查及超聲心動圖檢查結果。采用LASSO回歸法對變量進行篩選，采用傾向性評分匹配法（PSM）排除混雜因素影響。采用多因素Logistic回歸分析探究COPD患者合并CPHD的影響因素。結果 CPHD組女性、漢族、吸煙、飲酒、特發性肺纖維化、慢性支氣管炎、支氣管哮喘比例、淋巴細胞百分比、左心室舒張末期內徑、左心室收縮末期內徑、心輸出量、左心室射血分數低于COPD組，心功能3～4級、HUA、肺栓塞、先天性心臟病比例、紅細胞計數、中性粒細胞百分比、SUA、血尿素氮、D-二聚體、N末端-B型利鈉肽前體、右心房內徑、右心室內徑、左心房內徑、右心室流出道內徑、肺動脈內徑高于COPD組，差異有統計學意義（Plt;0.05）。LASSO回歸篩選出變量后進行PSM，最終得到COPD組469例、CPHD組469例。匹配后CPHD組心功能3～4級、HUA占比、右心房內徑、右心室內徑、右心室流出道內徑、肺動脈內徑大于COPD組，支氣管哮喘、淋巴細胞百分比低于COPD組，差異有統計學意義（Plt;0.05）。多因素Logistic回歸分析結果顯示，HUA升高、心功能3～4級、右心房內徑、右心室內徑、肺動脈內徑增加是COPD患者合并CPHD的危險因素（Plt;0.05），患有支氣管哮喘、左心室舒張末期內徑增加為COPD患者合并CPHD的保護因素（Plt;0.05）。將SUA水平按四分位數分層，多因素Logistic回歸分析結果顯示，與Q1（SUAlt;237.31 μmol/L）比較，Q4（SUAgt;381.29 μmol/L）患者患有CPHD的風險增加1.421倍。結論 HUA是CPHD疾病發生、發展的影響因素，積極控制SUA水平有助于預防CPHD的發生、發展。

【關鍵詞】 肺心?。桓吣蛩嵫Y；肺疾病，慢性阻塞性；病例對照研究；最小絕對收縮和選擇算法；傾向性評分

【中圖分類號】 R 541.5 【文獻標識碼】 A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0793

Correlation Study between Hyperuricemia and Chronic Pulmonary Heart Disease：Based on LASSO Regression and Propensity Score Matching

QI Haiyan1，WANG Jie2，LUO Yuxi3，WU Yun1*

1.Department of General Practice，the First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University，Urumqi 830011，China

2.Department of Clinical Medicine Discipline，the First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University，Urumqi 830011，China

3.The First Clinical Medical of Xinjiang Medical University，Urumqi 830011，China

*Corresponding author：WU Yun，Associate professor/Chief physician；E-mail：wuyun8009@163.com

【Abstract】 Background In recent years，numerous studies have indicated that hyperuricemia（HUA）is a contributing factor to certain diseases. However，whether HUA is a contributing factor to chronic pulmonary heart disease（CPHD）still requires further investigation. Objective To explore the association between HUA and CPHD，aiming to provide a theoretical basis for the management of serum uric acid（SUA）levels in patients with CPHD. Methods A total of1 171 patients with chronic obstructive pulmonary disease（COPD）admitted to the First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University from 2019 to 2023 were included in the study. They were divided into a CPHD group（470 cases）and a COPD group（701 cases）based on whether they had CPHD. General information，laboratory test results，and echocardiographic findings of the patients were collected. LASSO regression was used to select variables，and propensity score matching（PSM）was employed to eliminate the influence of confounding factors. Multivariate Logistic regression analysis was conducted to explore the influencing factors of CPHD in COPD patients. Results The CPHD group had lower proportions of females，Han ethnicity，smokers，drinkers，idiopathic pulmonary fibrosis，chronic bronchitis，bronchial asthma，lymphocyte percentage，left ventricular end-diastolic diameter，left ventricular end-systolic diameter，cardiac output，left ventricular ejection fraction compared to the COPD group. Higher proportions of heart function class 3-4，HUA，pulmonary embolism，congenital heart disease，red blood cell count，neutrophil percentage，SUA，blood urea nitrogen，D-dimer，N-terminal pro-B-type natriuretic peptide，right atrial diameter，right ventricular diameter，left atrial diameter，right ventricular outflow tract diameter，and pulmonary artery diameter were observed in the CPHD group，with statistically significant differences（Plt;0.05）. After variable selection by LASSO regression and PSM，469 cases were included in both the COPD and CPHD groups. After matching，the CPHD group had higher proportions of heart function class 3-4，HUA，right atrial diameter，right ventricular diameter，right ventricular outflow tract diameter，and pulmonary artery diameter，while lower proportions of bronchial asthma and lymphocyte percentage compared to the COPD group，with statistically significant differences（Plt;0.05）. Multivariate Logistic regression analysis showed that increased HUA，heart function class 3-4，right atrial diameter，right ventricular diameter，and pulmonary artery diameter were risk factors for CPHD in COPD patients（Plt;0.05），while having bronchial asthma and increased left ventricular end-diastolic diameter were protective factors for CPHD in COPD patients（Plt;0.05）. SUA levels were stratified by quartiles，and multivariate Logistic regression analysis showed that compared to Q1（SUAlt;237.31 μmol/L），patients in Q4（SUAgt;381.29 μmol/L）had a 1.421-fold inScrsed risk of having CPHD. Conclusion HUA is a contributing factor to the occurrence and development of CPHD. Actively controlling SUA levels may help prevent the occurrence and development of CPHD.

【Key words】 Pulmonary heart disease；Hyperuricemia；Pulmonary disease，chronic obstructive；Case control studies；Least absolute shrinkage and selection operator；Propensity score

慢性肺源性心臟?。╟hronic pulmonary heart disease，CPHD）是一種死亡率高、預后差的心血管疾病，主要由慢性肺部疾病引起肺動脈高壓及右心室功能障礙，最終導致心力衰竭甚至死亡，80%～90%的CPHD由慢性阻塞性肺疾?。╟hronic obstructive pulmonary disease，COPD）引起［1］。雖然并非所有患者會經歷COPD向CPHD的轉變，但對于發展為CPHD的患者而言，其預后不容樂觀。然而，目前對于COPD向CPHD進展的影響因素的認識尚不完全。已有的研究表明，CPHD發生、發展過程有多種危險因素參與，包括性別、年齡、吸煙、病程、感染等［2］。近年來，高尿酸血癥（hyperuricemia，HUA）被證實與多種心血管疾病有關，已逐漸成為臨床關注的重點［3］。然而，目前關于HUA在COPD向CPHD進展中的作用尚未得到充分闡明。因此，本研究通過回顧性病例對照研究和數據分析，利用LASSO回歸和傾向性評分匹配法（PSM）控制影響血尿酸（serum uric acid，SUA）的關鍵混雜因素，深入探究HUA與CPHD發生、發展的相關性，有望更好地了解HUA在COPD向CPHD轉變過程中的作用，并為此類患者管理SUA水平提供理論依據。

1 資料與方法

1.1 研究對象

本研究采用回顧性病例對照研究方法，納入2019—2023年新疆醫科大學第一附屬醫院收治的1 171例COPD患者為研究對象，根據其是否患有CPHD分為CPHD組（470例）和COPD組（701例）。納入標準：（1）病例組符合《慢性阻塞性肺疾病診治指南（2021年修訂版）》［4］和《慢性肺源性心臟病基層診療指南（2018年）》［5］診斷標準的COPD合并CPHD患者，對照組符合《慢性阻塞性肺疾病診治指南（2021年修訂版）》［4］的COPD患者；（2）≥20歲；（3）臨床資料完整。排除標準：（1）排除腎功能不全、痛風、腎小管疾?。唬?）其他可能影響SUA的疾?。喊◥盒阅[瘤、骨髓增生異常疾病、紅細胞增多癥、多發性骨髓瘤、淋巴瘤、溶血性貧血、糖尿病急性并發癥等；（3）入院前1個月內使用可能影響SUA的藥物：包括利尿劑、乙胺丁醇、吡嗪酰胺、抗帕金森病藥、免疫抑制劑、細胞毒性化療藥物以及降尿酸藥物等；（4）未進行超聲心動圖檢查，未進行血常規、腎功能等抽血化驗。本研究通過新疆醫科大學第一附屬醫院醫學倫理委員會批準（審批號：K202307-02）。免除知情同意。

1.2 研究方法

1.2.1 一般資料收集：包括年齡、性別、民族、吸煙（定義為吸煙行為連續或累計持續時間6個月或以上）［6］、飲酒（符合《酒精性肝病基層診療指南（實踐版·2019）》［7］中飲酒量定義）、BMI、既往史及其他現患疾病包括高血壓、糖尿病、冠心病、抑郁癥、焦慮癥、HUA、阻塞性睡眠呼吸暫停低通氣綜合征（OSAHS）、肺栓塞、特發性肺纖維化、支氣管哮喘、慢性支氣管炎、支氣管擴張、肺部感染、肺動脈瓣疾病、先天性心臟病及心功能不全［采用美國紐約心臟病學會（NYHA）分級，3～4級為心功能不全］［8］，現患疾病診斷均符合國際疾病分類第十一修訂本（ICD-11）疾病編碼庫［9］。

1.2.2 實驗室檢查結果：患者禁食8～12 h，于次日清晨空腹抽取靜脈血5 mL，采用國產日立LABOSPECT008AS全自動生化分析儀檢測中性粒細胞百分比、淋巴細胞百分比、紅細胞計數（RBC）、白細胞計數（WBC）、SUA、血肌酐（Scr）、血尿素氮（BUN）、D-二聚體、N末端-B型利鈉肽前體（NT-proBNP）。

1.2.3 超聲心動圖檢查：使用Vivid7型超聲系統診斷儀由超聲科醫師依據美國超聲心動圖學會指南［10］完成心臟超聲檢查并采集右心房內徑、右心室內徑、左心房內徑、左心室舒張末期內徑、左心室收縮末期內徑、右心室流出道內徑、肺動脈內徑、E峰/A峰（EA）、心輸出量（CO）、左心室射血分數（EF）等數據。

1.3 定義及分組

1.3.1 研究變量：HUA依據《中國高尿酸血癥相關疾病診療多學科專家共識（2023年版）》［11］，不考慮性別，在正常嘌呤飲食狀態下，非同日2次SUAgt;420 μmol/L即為HUA。

1.3.2 SUA四分位數分層：將SUA水平按四分位數分層，Q1為lt;237.31 μmol/L，Q2為237.31～lt;299.00 μmol/L，Q3為299.00～≤381.29 μmol/L，Q4為gt;381.29 μmol/L。

1.3.3 LASSO回歸：LASSO回歸是一種用于處理過擬合和多重共線性問題的變量篩選方法，通過設計一種懲罰機制不斷減小系數以獲取一個更簡潔的模型，并提高其泛化能力［12］。本研究利用LASSO回歸處理過擬合和多重共線性問題，在LASSO回歸系數軌跡圖中，每條曲線代表了每個自變量系數的變化軌跡。用回歸系數絕對值的和作為懲罰函數，將模型中與慢性肺源性心臟病結局相關性較小的特征變量的回歸系數壓縮至0，實現變量篩選。在交叉驗證曲線中選擇偏差最小時的λ，在該取值下LASSO回歸模型的擬合效果最佳。采用R 4.3.0軟件的“glmnet”包構建LASSO模型。

1.3.4 PSM：PSM作為用于處理非隨機數據、控制和平衡混雜偏倚的統計學方法，通過計算測試對象被分配到測試組的條件概率，與類似特征的對照組進行匹配，得到與測試組特征相似的對照組，使得兩組患者匹配后協變量趨于平衡，以更好地研究變量與結局之間的關系［13］。本研究采用PSM平衡和控制混雜偏倚，將研究對象按照有無CPHD分組，將“有無CPHD”作為因變量，以年齡、飲酒視為混雜因素做協變量，采用1∶1的近鄰匹配方式，設定卡鉗值=0.02，以排除混雜因素對SUA的影響，并在匹配前后測試協變量的平衡情況。匹配后，通過非參數檢驗和χ2檢驗確定病例組與對照組的協變量是否平衡，Pgt;0.05提示匹配成功。

1.4 統計學方法

本研究采用SPSS 26.0統計學軟件和R 4.3.0進行數據分析，符合正態分布的計量資料以（x-±s）表示，兩組間比較采用獨立樣本t檢驗；不符合正態分布的計量以M（P25，P75）表示，兩組間比較采用Mann-Whitney U檢驗；計數資料以相對數表示，組間比較采用χ2檢驗。采用LASSO回歸法對變量進行篩選，采用PSM排除混雜因素影響。采用多因素Logistic回歸分析探究COPD患者合并CPHD的影響因素。以Plt;0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 患者一般資料比較

本研究共納入研究對象1 171例，其中CPHD組470例、COPD組701例。CPHD組女性、漢族、吸煙、飲酒、特發性肺纖維化、慢性支氣管炎、支氣管哮喘比例、淋巴細胞百分比、左心室舒張末期內徑、左心室收縮末期內徑、CO、EF低于COPD組，心功能3～4級、HUA、肺栓塞、先天性心臟病比例、RBC、中性粒細胞百分比、SUA、BUN、D-二聚體、NT-proBNP、右心房內徑、右心室內徑、左心房內徑、右心室流出道內徑、肺動脈內徑高于COPD組，差異有統計學意義（Plt;0.05）。兩組年齡、高血壓、糖尿病、冠心病、抑郁癥、焦慮癥、OSAHS、支氣管擴張、肺部感染、肺動脈瓣疾病比例、BMI、WBC、Scr、EA比較，差異無統計學意義（Pgt;0.05），見表1。

2.2 變量篩選

通過LASSO回歸在不同λ水平分別對自變量系數進行壓縮，篩選出10個CPHD影響因素：HUA、飲酒、支氣管哮喘、心功能3～4級、淋巴細胞百分比、右心房內徑、右心室內徑、左心室舒張末期內徑、右心室流出道內徑、肺動脈內徑，LASSO回歸系數分別為1.287、8.134、9.831、2.460、9.970、1.124、1.131、9.837、1.001、1.107，篩選過程見圖1、2。

2.3 PSM后兩組基線資料比較

LASSO回歸篩選出變量后，將飲酒及年齡作為混雜變量進行PSM，最終得到COPD組469例、CPHD組469例。匹配后CPHD組心功能3～4級、HUA占比、右心房內徑、右心室內徑、右心室流出道內徑、肺動脈內徑高于COPD組，支氣管哮喘、淋巴細胞百分比低于COPD組，差異有統計學意義（Plt;0.05），見表2。

2.4 COPD患者合并CPHD的多因素Logistic回歸分析

以是否患有CPHD為因變量，將單因素分析中有統計學意義的自變量（賦值情況見表3）進行多因素Logistic回歸分析，結果顯示，HUA升高、心功能3～4級、右心房內徑、右心室內徑、肺動脈內徑增加是COPD患者合并CPHD的危險因素（Plt;0.05），患有支氣管哮喘、左心室舒張末期內徑增加為COPD患者合并CPHD的保護因素（Plt;0.05），見表4。

2.5 SUA分層對患有CPHD的影響

將匹配后的患者按SUA四分位數進行分層，Q1～Q4依次為227、237、227、247例，兩組SUA分層情況比較，差異有統計學意義（Plt;0.05），見表5。進一步將是否患有CPHD為因變量（否=0，是=1），SUA水平分層為自變量，進行多因素Logistic回歸分析，結果顯示，與Q1（SUAlt;237.31 μmol/L）比較，Q4（SUAgt;381.29 μmol/L）患者患有CPHD的風險增加1.421倍，見表6。

3 討論

根據研究數據顯示，HUA的患病率逐漸上升，目前中國HUA的總體患病率≥13.3%［14］。HUA除了與心血管疾病密切相關外，也與呼吸系統疾病相關，尤其是COPD［3］。既往研究表明，HUA可獨立預測COPD患者病情惡化程度，但HUA是否與CPHD具有相關性尚無定論［15-18］。然而越來越多的研究正在逐步探究兩者之間的相關性及作用機制，推測SUA水平會促進CPHD發生、發展，并提出以下推論：（1）SUA水平升高可導致過度氧化應激、蛋白質和脂質過氧化、DNA突變，最終導致不可逆轉的心肌細胞損傷［19］；（2）SUA刺激血管內皮細胞釋放多種致炎分子導致內皮細胞受損，引起血小板聚集和黏附，從而增加了肺血管血栓形成的風險［20］；（3）高SUA水平可以通過減少一氧化氮產生、抑制血管內膜的修復和促進血管平滑肌細胞增生等機制損傷血管內皮功能［21-22］；（4）SUA可激活腎素-血管緊張素系統間接影響肺心病的發生、發展［23］。本研究為驗證此猜想，通過LASSO回歸降低過擬合風險，在眾多變量中篩選出前10位相關變量，確認HUA、飲酒等變量與CPHD相關。在此基礎上，考慮到飲酒導致SUA升高，年齡也會影響SUA水平［24］，進一步通過PSM排除混雜因素影響后，多因素Logistic回歸分析結果顯示HUA是CPHD發生、發展的影響因素，患有HUA的COPD患者發生CPHD的風險是無HUA患者的3.414倍，尤其對于SUAgt;381.29 μmol/L的COPD患者，其患CPHD的風險增加1.421倍，與既往研究結果一致［25-26］。說明定期監測SUA對于CPHD患者有重要意義。

本研究表明，患有支氣管哮喘的COPD患者發生CPHD的概率是無支氣管哮喘COPD患者的0.539倍，此結果與過去認為支氣管哮喘是CPHD危險因素的觀點相反［27］，本研究團隊考慮可能與哮喘-COPD重疊綜合征患者由于癥狀明顯，早期接受規律治療延緩疾病進展有關，有待后續進一步考證［28］；NYHA分級作為評估心功能不全程度的常用方法，可評估CPHD患者心功能等級，級別越高，代表心功能越差［8］。此外，超聲心動圖作為CPHD的必要輔助檢查，可較為清晰地評估患者的心臟結構改變［5］。在本研究中，左心室舒張末期內徑在兩組中的差別具有統計學意義（Plt;0.05），由于右心室長期受損和收縮末期容積升高，導致室間隔在整個心動周期內持續向左心室突出，造成室間隔代償性增厚，而心臟受心包的生理包膜所限制，左心室舒張末期內徑會發生改變［29］。但右心室流出道內徑在本研究中差別無統計學意義，與既往研究不一致［30］，可能與納入研究對象罹患多種疾病有關，以及不排除樣本量不足對此結果的影響，有望通過進一步擴大樣本量彌補這一遺憾。

此外，本研究還有其他局限性：本研究為回顧性病例對照研究，尚不能判斷兩者之間是否具有因果關系，未來需要進一步開展研究，深入探討這一問題；本研究采用LASSO回歸和PSM可以有效地減少混雜因素的影響，但是LASSO回歸可能因為樣本量的局限性丟失潛在的重要信息，需要較大樣本量來證實研究結果；PSM法作為回顧性研究處理事后隨機化問題的有效方法，可以排除大部分混雜因素對研究結果的影響，對于少數潛在混雜因素，可能無法完全排除；在臨床實際工作中，有些患者同時罹患多種慢性疾病，服用的某些藥物（如治療COPD的藥物、心血管藥物等）對SUA水平可能存在潛在影響，故本研究通過設立嚴格的納入、排除標準及合理的統計學方法盡量減少這些潛在因素對研究結果的影響，但可能仍然無法完全排除所有藥物的影響。

利尿劑作為CPHD患者減輕心臟負擔的常用藥物，已廣泛用于臨床治療中。多項研究均已證實，利尿劑（如袢利尿劑和噻嗪類利尿劑）可以升高SUA水平［31］，其機制主要與腎功能不全影響尿酸的排出有關。為了排除利尿劑對研究結果產生的偏移，參照既往文獻，本研究將入院前1月內使用利尿劑的患者及腎功能不全的患者均排除在研究對象之外。但是，利尿劑是否會對SUA水平存在長期影響，國內外研究仍有爭議，未來仍需進一步研究。本研究初步發現HUA與CPHD具有相關性，可能在使用利尿劑的CPHD患者中，SUA水平會更高，臨床應該特別關注SUA水平。希望本研究能為臨床工作者提供思路，在CPHD的疾病管理過程中重視SUA水平。

4 小結

綜上所述，本研究利用LASSO回歸解決兩組患者病例資料的共線性問題，又結合PSM平衡兩組之間的混雜偏倚，初步表明HUA與CPHD具有相關性，為CPHD患者的尿酸管理和監測提供新思路，建議將SUA水平作為這類患者的監測指標之一。未來希望在此基礎上繼續擴展，進一步行肺動脈高壓亞組分析，增加這一領域的實際應用價值。

作者貢獻：祁海燕進行數據收集、結果分析與解釋、統計學處理與論文撰寫；王捷進行研究方法指導及質量控制；羅玉璽進行數據二次核對；武云進行文章構思、可行性分析及審校，對文章整體監督管理。

本文無利益沖突。

參考文獻

OLSSON K M，CORTE T J，KAMP J C，et al. Pulmonary hypertension associated with lung disease：new insights into pathomechanisms，diagnosis，and management［J］. Lancet Respir Med，2023，11（9）：820-835. DOI：10.1016/S2213-2600（23）00259-X.

滕長波. 老年人慢性肺源性心臟病發病危險因素分析［J］. 中西醫結合心血管病電子雜志，2019，7（7）：80，82. DOI：10.16282/j.cnki.cn11-9336/r.2019.07.055.

YANAI H，ADACHI H，HAKOSHIMA M，et al. Molecular biological and clinical understanding of the pathophysiology and treatments of hyperuricemia and its association with metabolic syndrome，cardiovascular diseases and chronic kidney disease［J］. Int J Mol Sci，2021，22（17）：9221. DOI：10.3390/ijms22179221.

中華醫學會呼吸病學分會慢性阻塞性肺疾病學組，中國醫師協會呼吸醫師分會慢性阻塞性肺疾病工作委員會. 慢性阻塞性肺疾病診治指南（2021年修訂版）［J］. 中華結核和呼吸雜志，2021，44（3）：170-205. DOI：10.3760/cma.j.cn112147-20210109-00031.

中華醫學會，中華醫學會雜志社，中華醫學會全科醫學分會，等. 慢性肺源性心臟病基層診療指南（2018年）［J］. 中華全科醫師雜志，2018，17（12）：959-965. DOI：10.3760/cma.j.issn.1671-7368.2018.12.002.

World Health Organization. Guidelines for controlling and monitoring the tobacco epidemic［M］.World Health Organization，Switzerland：1998.

中華醫學會，中華醫學會雜志社，中華醫學會消化病學分會，等. 酒精性肝病基層診療指南（實踐版·2019）［J］. 中華全科醫師雜志，2020，19（11）：997-1001. DOI：10.3760/cma.j.cn114798-20200812-00899.

中華醫學會心血管病學分會心力衰竭學組，中國醫師協會心力衰竭專業委員會，中華心血管病雜志編輯委員會. 中國心力衰竭診斷和治療指南2018［J］. 中華心血管病雜志，2018，46（10）：760-789. DOI：10.3760/cma.j.issn.0253-3758.2018.10.004.

World Health Organization. ICD-11 2022 release［EB/OL］. ［2023-09-13］. https：//www.who.int/news/item/11-02-2022-icd-11-2022-release.

LANG R M，BADANO L P，MOR-AVI V，et al. Recommendations for cardiac chamber quantification by echocardiography in adults：an update from the American Society of Echocardiography and the European Association of Cardiovascular Imaging［J］. J Am Soc Echocardiogr，2015，28（1）：1-39.e14. DOI：10.1016/j.echo.2014.10.003.

方寧遠，呂力為，呂曉希，等. 中國高尿酸血癥相關疾病診療多學科專家共識（2023年版）［J］. 中國實用內科雜志，2023，43（6）：461-480. DOI：10.19538/j.nk2023060106.

ZHANG W G，LI H R，HAN L，et al. Slope stability prediction using ensemble learning techniques：a case study in Yunyang County，Chongqing，China［J］. J Rock Mech Geotech Eng，2022，14（4）：1089-1099. DOI：10.1016/j.jrmge.2021.12.011.

李趙進，馮爽，趙根明，等. 常見傾向性評分匹配方法在真實世界研究中的應用［J］. 中國衛生統計，2023，40（2）：307-311.

PIAO W，ZHAO L Y，YANG Y X，et al. The prevalence of hyperuricemia and its correlates among adults in China：results from CNHS 2015-2017［J］. Nutrients，2022，14（19）：4095. DOI：10.3390/nu14194095.

KIR E，GüVEN ATICI A，GüLLü Y T，et al. The relationship between serum uric acid level and uric acid/Scrtinine ratio with chronic obstructive pulmonary disease severity（stable or acute exacerbation）and the development of cor pulmonale［J］. Int J Clin Pract，2021，75（8）：e14303. DOI：10.1111/ijcp.14303.

DURMUS KOCAK N，SASAK G，AKA AKTURK U，et al. Serum uric acid levels and uric acid/Scrtinine ratios in stable chronic obstructive pulmonary disease（COPD）patients：are these parameters efficient predictors of patients at risk for exacerbation and/or severity of disease？［J］. Med Sci Monit，2016，22：4169-4176. DOI：10.12659/msm.897759.

SARANGI R，VARADHAN N，BAHINIPATI J，et al. Serum uric acid in chronic obstructive pulmonary disease：a hospital based case control study［J］. J Clin Diagn Res，2017，11（9）：BC09-13. DOI：10.7860/JCDR/2017/29300.10605.

BHATIA A，PRAKASH V，KANT S，et al. A search for covert precipitating clinical parameters in frequent exacerbators of chronic obstructive pulmonary disease［J］. Lung India，2016，33（6）：600-604. DOI：10.4103/0970-2113.192877.

BARNES P J. Oxidative stress in chronic obstructive pulmonary disease［J］. Antioxidants，2022，11（5）：965. DOI：10.3390/antiox11050965.

??POI L，?ALARU D L，SASC?U R，et al. Uric acid-an emergent risk marker for thrombosis？［J］. J Clin Med，2021，10（10）：2062. DOI：10.3390/jcm10102062.

SAVARESE G，FERRI C，TRIMARCO B，et al. Changes in serum uric acid levels and cardiovascular events：a meta-analysis［J］. Nutr Metab Cardiovasc Dis，2013，23（8）：707-714. DOI：10.1016/j.numecd.2013.03.001.

WEI X，ZHANG M，HUANG S A，et al. Hyperuricemia：a key contributor to endothelial dysfunction in cardiovascular diseases［J］. FASEB J，2023，37（7）：e23012. DOI：10.1096/fj.202300393R.

TIAN X，ZUO Y T，CHEN S H，et al. Associations between changes in serum uric acid and the risk of myocardial infarction［J］. Int J Cardiol，2020，314：25-31. DOI：10.1016/j.ijcard.2020.03.083.

BORGHI C，AGNOLETTI D，CICERO A F G，et al. Uric acid and hypertension：a review of evidence and future perspectives for the management of cardiovascular risk［J］. Hypertension，2022，79（9）：1927-1936. DOI：10.1161/HYPERTENSIONAHA.122.17956.

SAVALE L，AKAGI S，TU L，et al. Serum and pulmonary uric acid in pulmonary arterial hypertension［J］. Eur Respir J，2021，58（2）：2000332. DOI：10.1183/13993003.00332-2020.

WATANABE T，ISHIKAWA M，ABE K，et al. InScrsed lung uric acid deteriorates pulmonary arterial hypertension［J］. J Am Heart Assoc，2021，10（23）：e022712. DOI：10.1161/JAHA.121.022712.

Self M，Tainter CR. Overdrive pacing ［M］. Treasure Island（FL）：StatPearls，2023.

WANG X Y，WEN J L，GU S J，et al. Frailty in asthma-COPD overlap：a cross-sectional study of association and risk factors in the NHANES database［J］. BMJ Open Respir Res，2023，10（1）：e001713. DOI：10.1136/bmjresp-2023-001713.

GURUDEVAN S V，MALOUF P J，AUGER W R，et al. Abnormal left ventricular diastolic filling in chronic thromboembolic pulmonary hypertension：true diastolic dysfunction or left ventricular underfilling？［J］. J Am Coll Cardiol，2007，49（12）：1334-1339. DOI：10.1016/j.jacc.2007.01.028.

MANEK G，GUPTA M，CHHABRIA M，et al. Hemodynamic indices in pulmonary hypertension：a narrative review［J］. Cardiovasc Diagn Ther，2022，12（5）：693-707. DOI：10.21037/cdt-22-244.

LEUNG N，YIP K，PILLINGER M H，et al. Lowering and raising serum urate levels：off-label effects of commonly used medications［J］. Mayo Clin Proc，2022，97（7）：1345-1362. DOI：10.1016/j.mayocp.2022.02.027.

（本文編輯：鄒琳）

*通信作者：武云，副教授/主任醫師；E-mail：wuyun8009@163.com

基金項目：國家自然科學基金地區科學基金項目（82260081）；“天山英才”培養計劃（2022TSYCCX0034）

引用本文：祁海燕，王捷，羅玉璽，等. 高尿酸血癥與慢性肺源性心臟病的相關性研究：基于LASSO回歸與傾向性評分匹配法［J］. 中國全科醫學，2024，27（24）：2954-2960，2968. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0793. ［www.chinagp.net］

QI H Y，WANG J，LUO Y X，et al. Correlation study between hyperuricemia and chronic pulmonary heart disease：based on LASSO regression and propensity score matching［J］. Chinese General Practice，2024，27（24）：2954-2960，2968.

? Editorial Office of Chinese General Practice. This is an open access article under the CC BY-NC-ND 4.0 license.