为了为急性心肌梗死后患者寻找更好的预后存活模型，慕尼黑技术大学的“Klinikum rechts der Isar”和慕尼黑德国心脏中心的科学家利用24小时心电图开发了一些新参数（Schmidt等人，1999年）。使用这些参数对不同数据集和Cox-PH模型进行了一系列调查（Schmidt等人1999年，Ulm等人2000年）。本文是对Ulm等人（2000）的讨论论文的回应，该论文提出了一种Cox模型，用于计算MPIP数据集患者的风险分层，包括预测因子射血分数和心率震荡。本文建议对生存数据使用分类和回归树技术，以推导NIRVPIP数据集的生存分层模型。对两个模型进行了比较：一个模型包含Ulm等人（2000年）建议的变量，另一个模型有两个附加变量，即患者24小时心电图最长脉冲中存在的配对和收缩外搏动的数量。第二个模型是对第一个模型的改进。