冠心病是一种以动脉粥样硬化为特征的疾病。
这种疾病会导致冠状动脉明显狭窄（≥50%），包括左主动脉、左前降支、左回旋动脉、右冠状动脉等。
狭窄的冠状动脉会导致心肌缺血和缺氧，进而影响心肌的结构和功能，最终引发心脏疾病。
冠心病的临床表现为心绞痛、呼吸困难和胸闷，严重时可能导致心力衰竭，对个体的生命安全造成威胁。
冠状动脉疾病在中国已经成为一个严重的公共卫生问题，对全球的卫生负担也产生了巨大的压力。
冠状动脉疾病是导致死亡率增加的主要因素之一。
研究发现，高血尿酸会增加冠心病发生和全因死亡的风险，此外，高尿酸还可能引起胰岛素抵抗，参与代谢综合征的发病。
这些因素都会引起动脉粥样硬化，进而导致冠心病。
另一项研究通过MR分析发现，尿酸每上升1mg/dl，心血管死亡发生风险增加1.77倍。
同时，另一项孟德尔随机化分析也表明，尿酸是冠心病和充血性心力衰竭的危险因素。
这些研究结果强调了尿酸与冠心病发生和发展的密切关联。
本研究对高尿酸和（或）痛风并发冠心病患者的患病现状进行了描述性统计分析。
研究样本共有1890例。
对照组年龄中位数为49岁，病例组年龄中位数为64岁；对照组的年龄中位数明显低于病例组（P<0.05），这可能是因为随着年龄增长，冠状动脉病变会进一步加重。
男性占71.38%，女性占28.62%，性别分布存在统计学差异（P<0.05），可能与男性饮酒和抽烟较多导致冠心病患病概率增加有关。
此外，高脂血症、糖尿病、文化程度、肥胖和高血压等因素在对照组和病例组之间也存在统计学差异，对冠心病的发生和发展过程产生重要影响。
进一步分析尿酸水平四分位数的基线特征时，GLU、HDL、TYG等在不同尿酸分组间有统计学差异（P<0.05），并且中位数有逐渐上升的趋势。
这表明尿酸水平与生活习惯和生理指标具有关联性。
按照尿酸的四分位数分组分析结果显示，在不同尿酸水平组别中，性别、抽烟、饮酒、文化程度、肥胖和糖尿病的分布差异均有统计学意义（P<0.05）。
在不同尿酸水平组别中，性别分布的差异可能受性激素的影响，通常男性具有较高的尿酸水平。
研究表明，吸烟、酗酒和尿酸含量之间存在关联，提示不良的生活习惯可能会影响尿酸的代谢。
此外，肥胖和糖尿病与尿酸水平密切相关，揭示了代谢性疾病与尿酸代谢之间的关联，增加心血管疾病的风险。
限制性立方样条是一种被广泛应用于分析变量与结果之间非线性关系的方法。
本研究根据单因素logistic回归分析结果显示，尿酸（UA）与高尿酸血症和（或）痛风并发冠心病存在关联（P＜0.05)，研究表明病例组患冠心病的风险相较于对照组组别更高，风险比为1.004（95%CI:1.002～1.005）。
这一结果表明尿酸与冠心病之间存在一定的关联。
根据多因素Logistic回归分析结果，发现低密度脂蛋白（LDL）、高密度脂蛋白（HDL)、甘油三酯（TG）、尿素氮（BUN）、谷草转氨酶（AST）、年龄、性别、是否患糖尿病在多因素Logistic回归中具有统计学意义（P<0.05），但其他因素在单因素Logistic回归中的影响不存在统计学意义（P>0.05）。
研究发现在总体人群中，尿酸（UA）水平与痛风并发冠心病之间存在着非线性关系，不同范围内的尿酸（UA）水平对高尿酸血症和（或）痛风并发冠心病有显著不同的影响。
这表明尿酸的影响在不同水平下存在非线性关系。
EGAS-IZQUIERDOM等人研究发现血清尿酸水平与冠状动脉疾病严重程度之间存在相关性。
在YangB等人的研究中，利用Gensini评分反映了冠状动脉疾病的严重程度，研究发现，SUA与Gensini评分呈正相关。
尿酸水平较高的患者具有较高的Gensini评分和更多的病变血管和闭塞血管。
因此，尿酸水平较高的患者倾向于有更高的冠状动脉疾病，包括更多的冠脉血管病变。
对于高尿酸血症和痛风患者，尽早控制尿酸水平可能有助于预防冠心病及其严重后果的发生。
在不同尿酸水平范围内存在不同的风险关系，呈现明显的非线性趋势。
进一步分析了不同人群中尿酸与冠心病之间的关系，发现男性人群中尿酸（UA）水平与高尿酸血症和（或）痛风患者发生冠心病之间并不存在非线性关系。
而在女性人群中，尿酸（UA）与高尿酸血症和（或）痛风患者发生冠心病呈现非线性相关。
CANGY等人在队列研究中，调整潜在的混杂因素后，发现男性和女性的SUA水平与全因死亡率和心血管疾病死亡率之间存在U型关系。
根据Zuo等人的研究亚组分析，尿酸增加女性冠心病死亡率（RR1.47；95%CI1.21-1.73)比男性（RR1.10；95%CI1.00-1.19)更高。
此外，SUA水平大于6.22mg/dL（男性）和大于5.50mg/dL（女性）显著增加全因死亡率和心血管疾病死亡率的风险。
男女之间尿酸水平的差异，很可能与男女之间生理、代谢、生活习惯等方面的差异所导致了不同性别人群中尿酸与疾病之间的关系差异。
按年龄分组做进一步分析，发现18~40岁人群和年龄大于60岁人群中尿酸水平与高尿酸血症和（或）痛风患者发生冠心病之间的非线性关系不存在统计学意义；而在41~60岁人群尿酸与疾病之间存在明显的非线性关系，不同尿酸水平范围内呈现不同的风险趋势。
在不同年龄人群之间尿酸和疾病呈非线性关系差异可能是由于随着年龄的增长，人体代谢、免疫系统、内分泌系统等方面的差异所导致的。
尿酸作为一个潜在的生物标志物，对于预测和干预冠心病具有重要的临床意义。
本研究结果提示，对高尿酸血症和痛风患者进行尿酸水平的监测，并及时采取适当的健康处理措施，可能有助于预防冠心病及其严重后果的发生。
因此加强对尿酸正常范围内人群的健康宣教，以及针对高尿酸血症和痛风患者的个体化管理，都是有效预防冠心病的重要措施。
近年来，人工智能技术在医学领域得到了迅速发展，尤其是用于心脏疾病的诊断、决策以及风险预测等领域的研究。
机器学习（ML）模型在医学领域具有较好的应用前景，具有更高的预测精度。
另外，最近几年，高尿酸与痛风及冠心病的相关性也日益受到重视。
因此，本研究拟采用日常生活数据与临床数据构建机器学习模型，对高尿酸血症和（或）痛风人群患有冠心病的风险进行预测。
本研究使用支出向量机、极端梯度提升和随机森林等多种ML模型来预测冠心病并进行风险评估。
研究结果显示，随机森林模型（RF）在具有较高的效能AUC为0.906，明显优于其他ML模型。
本研究通过建立了随机森林模型来预测高尿酸和（或）痛风患者发生冠心病的风险。
经过模型训练和验证发现，随机森林模型在预测高尿酸和（或）痛风患者并发冠心病风险方面表现出良好的预测准确性。
这些研究结果表明，随机森林模型在医疗领域展现出卓越的预测能力，在相关疾病的诊断和风险评估方面具有重要的临床应用前景。
有临床研究表明，年龄的增高会使冠心病的患病风险增加。
SIJ等人发现不健康的生活方式可能会导致人体出现炎症、氧化应激等不良生物学效应，最终会加速表观遗传老化并增加患冠心病的风险。
高慧等研究人员在中医研究中发现，在不同年龄阶段的冠心病患者中存在不同的中医证候特征。
随着年龄的增长，个人的证候要素组合变得更加复杂。
这可能是因为年轻人的身体充满活力，但随着年龄增长，身体的气血平衡开始失调，内脏功能下降，气的推动、固摄、防御等功能也逐渐减弱。
因此，气虚与年龄有关，也是冠心病发病的一个原因。
中老年人因为身体状况不佳往往出现胸部动脉运输不畅、导致心脏供血不足，出现疼痛或不适等症状。
石丽媛等人的研究发现，随着年龄增长，冠脉血管衰老逐渐加重。
血管衰老会引发多种变化，包括血管平滑肌细胞的成骨转化和炎症反应增加以及抗衰老因子表达减少，这些变化都会促进血管钙化（CAC）。
