急性心肌梗死(acutemyocardialinfarction，AMI)是全球范围内致死率和致残率均较高的重大心血管疾病之一[1-2]。在中国，随着人口老龄化进程的加快，AMI的发病率逐年上升。近年来AMI发病逐渐年轻化，防治以及术后个性化方案制订显得尤为重要[3] 。

    尽管经皮冠状动脉介人治疗(percutaneouscoronaryintervention，PCI)显著改善了ST段拾高型心肌梗死(ST-segment elevation myocardial infarction，STMEI)患者的预后，但PCI术后心绞痛复发仍然是影响患者长期生存和生活质量的关键问题 [4] 。近年来，随着医学技术和数据分析方法的进步，基于遗传标记的风险预测模型的构建和验证成为研究热点[5-7]。这些模型通过分析临床、实验室及影像学数据，识别出关键预后因素，从而减少不良事件的发生[8]。CYP2C19基因在氯吡格雷代谢中的作用已被广泛研究，CYP2C19基因多态性通过影响氯吡格雷的代谢速度，进而影响其抗血小板作用。快代谢型氯吡格雷的代谢速度正常，活性代谢产物在体内维持稳定水平，通常能够发挥预期的抗血小板作用；中间代谢型氯吡格雷的代谢速度减慢，活性代谢产物生成减少，导致抗血小板作用减弱，可能增加不良心血管事件的风险。而氯吡格雷的代谢速度慢，活性代谢产物生成极少，可导致抗血小板作用几乎丧失，显著增加了心血管事件的风险。不同代谢水平的患者对氯吡格雷的反应存在显著差异，从而影响AMI患者PCI术后的预后[9-10] T

    现有PCI术后心绞痛复发预测模型在基因层面的考虑、个性化、预测准确性和动态评估等方面存在不足。因此，有必要构建更加全面、精准的风险预测模型，以更好地指导临床决策，提高患者的长期预后。本研究基于CYP2C19相关基因标记构建的风险预测模型，正是为了弥补这些不足而提出。基于CYP2C19相关基因标记构建AMI患者PCI术后心绞痛复发风险模型具有重要的临床价值和现实意义。本研究旨在探讨CYP2C19基因标记对老年STEMI患者PCI术后心绞痛复发的影响，并构建相应的风险预测模型。通过回顾性分析STEMI患者的临床数据，筛选独立预测因素，采用Lasso-Logistic回归分析建立风险模型，以精准评估患者的心绞痛复发风险。本研究弥补了现有研究在结合基因标记与临床指标进行个性化风险评估方面的不足，为老年STEMI患者的长期预后管理提供了新思路和工具，具有重要的临床实践价值。

    1资料与方法

    1.1 临床资料

    本研究为回顾性研究 ......