心脏瓣膜手术风险预测方法的研究进展

李伟 朱宪明 李淑珍 赵龙

论 述

心脏瓣膜手术风险预测方法的研究进展

李伟 朱宪明 李淑珍 赵龙

作者单位：010050 内蒙古呼和浩特市，内蒙古医科大学附属医院心脏大血管外科

心脏瓣膜手术； 手术风险预测； 手术死亡率

Cardiac valvular surgery； The operation risk prediction； Operative mortality

外科手术作为一种有创的疾病治疗方式，一直以来被广泛用于救治各类外科患者。但手术治疗所导致的创伤，有时反而也会导致疾病的恶化，进而引起组织、器官的功能障碍甚至衰竭，严重时危及生命。因此，术前对患者进行全面评估是降低围手术期并发症发生率和病死率的有效措施[1]。手术风险评估便是为医疗工作者做好上述工作的一种手段。心脏手术因手术器官的特殊性、手术环节的复杂性及手术技术的高要求，围手术期死亡率较高。心脏外科医师很早就重视手术风险的预测，进行了一些心脏手术风险预测的探索[2]。随着生活水平的提高和全球社会老龄化的到来，老年退行性瓣膜病和缺血性瓣膜病的发病率正在逐渐上升，也使心脏手术的格局发生了变化。心脏瓣膜手术在美国大概占所有心血管外科手术的20.0%[3]，在欧洲国家则达到29.8%[4]，我国也以每年10%～15%的速度递增[5]，2010年全球约施行40万例瓣膜手术。由于瓣膜手术的复杂性，在多种因素的共同影响下，其手术死亡率依然居高不下。为了降低手术死亡率及大额的医疗资源投入，越来越多的心脏外科医生开始把临床研究的内容着眼于如何在手术前更好地评估每一位患者，了解对其施行瓣膜手术的风险大小。基于此种目的，越来越多的国家和地区开始建立起心脏瓣膜手术风险预测模型，以求最大程度减少心脏瓣膜手术的风险和死亡率，进而更加合理地分配医疗资源。

1 心脏手术风险预测模型的建立

1.1 研究样本的选择 要建立一个心脏手术风险模型，样本的选择是最为基础也最为重要的。这类样本必须是接受心脏直视手术的患者，每一个样本都包括手术患者的一般情况、心脏疾病情况、麻醉过程、手术过程和术后恢复过程等临床资料。将这些数据作为统计资料分类记录，经过大规模的数据收集，才能进一步分析数据。从大量的手术风险评估模型样本收集的经验中我们可以看出，多中心、大样本量是建立一个可靠的心脏手术风险模型的基础。

1.2 研究终点的选择 一般来说，死亡率是应用最广泛的结果指标之一[6]。欧洲心脏手术风险评估系统（EuroSCORE）将死亡率定义为术后30天内或术后在医院内发生的死亡。而中国冠脉旁路移植术风险预测方法（SinoSCORE）则选择手术死亡率，即将所有发生在术后30天内的死亡作为研究终点[6]。与死亡率比较，发病率包含了众多的异构参数，因此死亡率作为结果的预测价值较发病率高得多。还有一些研究选择术后恶性时间作为研究终点，如术后发生急性左心衰竭或右心衰竭、恶性心律失常、严重切口感染、术后呼吸功能不全或严重肺感染等。但这些终点事件概念难以界定，且观察周期长，不如死亡率简单、直观、方便。

1.3 确定危险因素 危险因素与患者的病情和预后关系密切。影响手术死亡的各种潜在危险因素一般来自以往的文献报道和专家学者的临床专业知识和经验[7]。常见的危险因素包括年龄、体重、一般状况、疾病严重程度、有无其他并发疾病等。国内的SinoSCORE评估系统就包括患者的相关因素、心脏相关因素和手术相关因素三大类。一些原发疾病和不良生活习惯也是与心血管疾病密切相关的危险因素，如高血压、糖尿病、吸烟、大量饮酒肥胖及缺乏运动等。这些危险因素从未独立存在，常常相互联系、相互影响，最终导致心脏疾病的发生。

1.4 预测模型建立的方法 通过收集大量的样本数据，并对其进行统计学处理后，需要针对所见模型的目的，选用合理的建模策略，建立起一个适合当前需要的数据模型，从而更好地做出风险预测。

目前心脏手术风险预测模型所采用的模型主要有三种。最早出现的是由Edwards等人于1988年发表的Bayesian模型。该模型的优点是对缺失值有较好的耐受度，不易产生缺失偏倚，而缺失值的出现在早期的数据库中是一种常见现象。最早的STS-NCD风险预测模型就采用了这种方法。随着时代的进步，数据库数据的收集越来越完整，大多数的心脏手术风险模型开始采用Logistic回归模型，如国外被引用最多的Logistic EuroSCORE[8]和目前国内正在建立起的SinoSCORE系统都是采用了这种模型。目前Logistic回归模型已经成为最主流的风险预测模型标准。另一种较为常见的是基于Logistic模型计算得到的加法评分模型，再总评分计算预期发病率。这种模型计算简单但精确度稍差，常常与Logistic模型一同发表。目前应用此类模型的有EuroSCORE[9]NYS的瓣膜联合CABG风险模型[10]等。

2 常用心脏瓣膜手术风险预测模型简述

2.1 北美胸科医师协会所属心脏外科数据库（STS NCD）评分系统 1986年由北美胸心外科医师协会建立，并于1989年正式建成，是北美地区搜集心脏瓣膜外科治疗病例数最多的大型多中心数据库，超过487家医疗中心参与该数据库[11]。利用该数据库建立的心脏手术风险模型主要有三个：1999年由Jamieson首先利用数据库中1986-1995年86 580例心脏瓣膜手术数据建立的一个风险评估系统。该系统得出的二尖瓣成形术住院死亡率为3.0%，多瓣膜置换联合CABG手术住院病死率为18．8%，急诊手术、再次心脏手术、糖尿病等为死亡主要高危因素[12]。2001年，鉴于Jamieson建立的评估系统所采用的数据资料来源于20世纪80年代，并不能准确地反映当时的患者情况，Edwards等人利用STS NCD数据库中1994-1997年49 073例单纯二尖瓣置换术、主动脉瓣置换术和43 463例瓣膜联合CABG手术资料，建立了独立的单纯心脏瓣膜手术和瓣膜联合CABG手术风险预测模型。这一模型的建立有效提高了当时对心脏手术风险的预测准确性。随着手术技术的不断进步和患者情况的不断变化，2008年数据库得到了新一轮的更新。2009年，O′Brien等[13]和Shahian等[14]利用数据库中109 759例单纯心脏瓣膜手术和101 661例瓣膜联合CABG手术病例，再次建立两个独立的风险预测模型。与之前的模型相比，其具备以下新的特点：①新增了21 238例二尖瓣置换手术病例；②除将死亡作为终点事件研究外，还增加了诸如心脑血管事件、长时间呼吸机辅助呼吸（＞24 h）、呼吸功能衰竭、纵隔感染、再次手术等9个事件为终点事件的风险预测模型；③首次报道了如何处理缺失数据的方法；④加入由两组变量组成的交互变量危险因素。但该模型因为没有Additive模型，所以计算评分较为复杂，且由于一些不常见但会引起严重后果的临床事件如肝病未被列入到研究中，所以临床上针对此类患者的风险预测常常偏低[15]。

尽管STS NCD已不断完善，但仍有不足之处。作为美国最大的心脏外科数据库，针对多瓣膜手术的风险模型仍未建立。而多瓣膜手术的手术份额已占到瓣膜手术的12%，且病死率是单纯瓣膜手术的2倍以上，手术死亡数更是占到了所有瓣膜手术的1/3，应给予足够的重视。其次，由于STS数据库中95%的数据来自北美地区且均为各参与单位自愿提供，所以在预测时可能会发生偏倚，且模型对于远期病死率的预测也尚待验证。

2.2 欧洲心脏手术风险评估系统（EuroSCORE）EuroSCORE最早由Nashef等[16]发布于1999年，当时是一种在线计算工具。该模型依据1995年9～12月收集的来自8个欧洲国家128个心脏手术中心的近20 000例手术数据作为依托，从97个潜在危险因素中选取17个会显著增加围手术期死亡率的因素作为评估指标。这些高危因素包括患者相关因素、心脏相关因素和手术相关因素。通过对以上风险因素的评估，建立起两种模型。首先是早期的Additive EuroSCORE模型，该模型对每种危险因素进行赋值，相加计算出评分，根据评分情况评估手术风险，如0～2分为低危，3～5分为中危，6分以上为高危；相对应的手术死亡率分别为0.8%、3.0%、11.2%。Additive模型具有算法简单、操作容易的优点，目前已有APP应用软件和网络计算器。而Logistic 模型通过公式：死亡率=eβ0+∑βixi/1+eβ0+∑βixi进行计算，其中e指自然对数，β0指回归方程常数，β0=-4.789549；βi指每个危险因素的系数；Xi指风险因素存在情况下为1，不存在为0，如年龄的Xi为小于或等于59岁，Xi=1，每增加一岁，Xi增加1。相对于Additive模型的简便，Logistic模型的优势在于对重症患者的手术风险预测准确度更高。然而在EuroSCORE建立之初，冠心病患者的比例很大，有近7成之多，而瓣膜病患者相对较少，因此某些与心脏瓣膜手术风险密切相关的危险因素被EuroSCORE所忽略，如左室内径、左室壁厚度及左室容积大小等[17]。因此，为加强EuroSCORE的准确度，2012年在第26届欧洲心胸外科协会年会（EACTS）会议上，官方发布了最新版本模型即EuroSCOREⅡ。新版本的模型运用2010年5～7月间欧洲43个城市、154家医院223 812例心脏外科手术患者的数据建立，用于更全面地校正欧洲成人心脏手术预测方法，对死亡率的预测更加准确[18]。EuroSCOREⅡ依然是一种在线云算工具，其公式与老版本略有不同：死亡率=eβ0+∑βixi/1+eβ0+∑βixi。e 指自然对数，β0 指回归方程常数，β0=-5.324537；βi指每个危险因素的系数；Xi指风险因素存在情况下为1，不存在为0，如年龄的Xi为小于或等于60岁，Xi=1，每增加一岁，Xi增加1。与旧版本相比，新增了糖尿病需胰岛素治疗项，肾功能的评价由旧版的血肌酐值改为内生肌酐清除率，肺动脉高压的评价具体到了中度或重度；删去了旧版本中的室间隔穿孔危险因素。

EuroSCORE作为欧洲各国心脏中心应用最为广泛的风险评估模型，曾获得很高的评价。但由于近几年科学技术的不断发展，手术技术的逐渐成熟，使原本病情很危重患者的存活率上升，也导致EuroSCORE对患者死亡率的评估偏高。而EuroSCOREⅡ基于近几年患者的数据建立，对手术风险的预测与辨识度良好。

2.3 纽约心脏手术数据报告系统（NYCSRS）NYCSRS是由纽约政府卫生部门在1989年强制建立的，经过认真审核的心脏外科手术登记系统。2000年Hannan等[18]利用手术方式进行分类，选取数据库中1995-1997年14 190例心脏瓣膜手术数据建立起的瓣膜手术风险模型，且针对不同的患者，共建立起AVR、MVR、多瓣膜手术、AVR+CABG、MVR+CABG及多瓣膜手术+CABG 6类手术模型。该模型手术死亡率预测从单纯AVR手术的3.3%至多瓣膜手术+CABG的18.8%。在多个模型中，年龄≥55岁是唯一均相关的危险因素。2007年Hannan等[10]利用NYCSRS数据库重新建立了心脏瓣膜手术风险评估模型。新模型选用2001-2003年间10 702例单纯心脏瓣膜手术及8823例心瓣膜手术+CABG数据为基础，分别建立单纯心脏瓣膜手术及瓣膜手术+CABG风险评估模型。而本次模型加入了MVP手术数据，从而增加了模型的适用范围及便捷性。

2.4 北英格兰心血管病研究协作组（NNECDSG）该数据库由英国东北部8家心脏疾病中心共同建立。2004年Nowicki等[19]利用NNECDSG数据库中1991-2001年8943例二尖瓣及主动脉瓣手术数据建立了两个独立的风险预测模型，并根据模型结果建立了关于二尖瓣及主动脉瓣手术的风险评估标准。其死亡危险因素与STS NCD和NYCSRS相类似，其泛用性也得到了肯定。有报道指出其风险预测效果同样适用于英国西部接受心脏瓣膜手术的患者。

2.5 中国冠脉旁路移植术风险预测方法（SinoSCORE） 由于国际上现有的心脏手术风险预测模型在预测中国患者手术风险方面往往过高估计患者的死亡率[20-22]，因此我国的心脏外科工作者需要一个专门针对中国人群建立的用于评价中国心脏手术患者的手术风险的模型。中国心血管外科注册登记研究协作组由阜外心血管病医院牵头，国内43家大中型医院参与，已建立目前我国最大规模的心血管外科手术的登记研究数据库。通过分析2007-2008年录入的13 353例单纯心脏瓣膜手术数据，该协作组于2011年验证了SinoSCORE对于我国单纯瓣膜手术早期死亡率的预测价值。结果显示ROC曲线下面积为0.74，H-L拟合优度检验P=0.47，得出SinoSCORE对于接受单纯瓣膜手术患者的手术风险预测具有较好的鉴别度和校准度，也据此提出在国内建立起专业的心脏瓣膜手术评分系统前，SinoSCORE可完全满足我国瓣膜手术风险的评估需要[23]。

3 讨论

心脏瓣膜手术作为当前瓣膜病患者最理想的治愈手段已广泛应用于各个国家和地区。而高质量的心脏瓣膜手术风险预测模型则为心脏外科医生提供了强有力的术前评估工具，从而更好地选择患者的手术指征，降低手术风险及术后死亡率。目前各个评分模型具有以下几点共同点：①手术死亡率始终是评估的最重要指标。②急诊手术、高龄、肾功能衰竭、充血性心力衰竭、二次手术及严重的心功能不全（NYHA评分Ⅳ级）是死亡的主要危险因素。③手术复杂程度与术后死亡率密切相关，接受多种手术，如联合瓣膜置换或合并CABG手术的患者，术后死亡风险远高于单纯瓣膜手术患者。④某些曾公认的危险因素如瓣膜损坏、高血压、感染性心内膜炎等与手术死亡率并不一定密切相关，某些数据库甚至未将上述因素列为风险因素作为参考。

目前由于地区、人种、医疗技术等干扰因素的存在，使手术风险模型的预测能力出现了一定的偏倚。但不得不承认模型的存在对于临床工作具有重要的指导意义，因此在今后的工作中，仍需对现有的模型进行不断地更新与完善，增加数据库的完整度，简化其评估过程及方法，针对特殊的手术人群及方法建立起相对应的子模型，从而更好地服务于临床工作。同时我们仍要在实际工作中参考多个模型资料，结合临床经验和患者特点进行分析、推论，切不可惟模型是从，因为风险预测模型只是诊疗工作的辅助工具，医患本身才是诊疗过程的主导者。

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2015-07-10）