动脉粥样硬化指数对冠状动脉狭窄程度的诊断价值

石炜祺 潘江其 马文林 刘晓利 邓 良



·临床研究·

动脉粥样硬化指数对冠状动脉狭窄程度的诊断价值

石炜祺 潘江其 马文林 刘晓利 邓 良

目的：探讨动脉粥样硬化指数(atherogenic index, AI)对疑似冠状动脉粥样硬化性心脏病(冠心病)患者冠状动脉狭窄程度的诊断价值。 方法：连续收集2012年7月至2014年7月就诊的610例冠心病疑似患者，检测其血清总胆固醇(TC)、三酰甘油(TG) 、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)，计算AI，并通过冠状动脉造影(CAG)明确冠状动脉狭窄程度；评估AI判断冠状动脉狭窄严重程度的敏感性及特异性。 结果：AI与冠状动脉狭窄呈正相关，但两者相关性较低(r=0.202)。AI对于冠状动脉50%狭窄、70%狭窄的OR值分别是1.66和1.99，其预测CAG阳性和介入指征的最佳界值分别为4.55和4.99；AI预测CAG阳性曲线下面积(AUC)为0.560，预测有介入指征的AUC为0.597。 结论：AI对冠状动脉狭窄程度的诊断价值有限。

冠状动脉粥样硬化性心脏病；动脉粥样硬化指数；冠状动脉造影

研究表明，血清总胆固醇(TC)、三酰甘油(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)升高和血清高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)降低是冠状动脉粥样硬化性心脏病(冠心病)的危险因素。然而，单一血脂成分异常评价动脉粥样硬化的效果不佳。近年来有学者提出了动脉粥样硬化指数(atherogenic index, AI)的概念，将其定义为TC与HDL-C的比值。有报道称AI与冠状动脉粥样硬化严重程度呈正相关，并且当AI > 4时，心脑血管疾病发病率明显增加。本研究通过分析冠心病疑似患者的AI和冠状动脉狭窄程度，探讨AI对冠状动脉狭窄程度的诊断价值。

1 对象及方法

1.1 研究对象

连续收集2012年7月至2014年7月在同济大学附属同济医院心内科住院的610例疑似冠心病并在住院期间行冠状动脉造影(CAG)患者，其中男性315例(51.64%)，平均年龄(64.75±10.93)岁。入选标准：(1)具有心绞痛、胸闷、异常心电图等表现，拟行CAG的冠心病疑似患者。(2)住院期间检测TC、TG、HDL-C、LDL-C。排除标准：(1)入院前曾规律服用降脂药物(他汀类、贝特类、烟酸衍生物及中成药等)；(2)肝肾功能不全[谷丙转氨酶、谷草转氨酶 >3 倍正常值，估算的肾小球滤过率(eGFR)<30 mL/(min·1.73 m2)]；(3)血流动力学不稳定。

1.2 研究方法

1.2.1 实验室检查 所有患者均禁食12 h以上，于入院次日清晨采集外周静脉血，并在3 h内送实验室检测TC、TG、LDL-C和HDL-C。血脂测定参照中华医学会检验学会关于临床血脂测定的建议[1]。

1.2.2 CAG 所有患者均采用标准Judkins法行CAG，在三支冠状动脉中任意血管狭窄程度>50%为阳性，>70%为具有介入治疗指征。

1.3 统计学分析

采用SPSS20.0软件进行数据分析。符合正态分布的连续性资料采用均值±标准差表示。各血脂指标及AI对CAG阳性及介入指征的诊断价值采用受试者工作特征曲线(receiver operator characteristic curve，ROC)分析。AI与冠状动脉狭窄程度关系采用Pearsen相关性分析。所有P值均为双向性，以P<0.05为有统计学差异。

2 结果

2.1 一般资料

入选610例患者，其中高血压195例(31.9%)，糖尿病154例(25.2%)。AI≥4者388例，平均年龄(66.72 ± 10.46)岁, 男性294例；AI <4者222例，平均年龄(63.63 ± 11.05)岁, 男性142例。见表1。

表1 患者的基本临床资料

2.2 TC、TG、LDL-C、HDL-C和AI对CAG阳性的诊断价值

TC、TG、LDL-C、HDL-C和AI预测CAG阳性的曲线下面积(area under the curve, AUC)分别为0.494、0.529、0.488、0.578和0.560(P<0.001)，详见表2。

2.3 TC、TG、LDL-C、HDL-C和AI对介入指征的诊断价值

冠状动脉狭窄>70%可导致冠状动脉灌注减少，是判断行经皮冠状动脉介入治疗(PCI)或冠状动脉旁路移植术(CABG)的重要依据[2]。TC、TG、LDL-C、HDL-C和AI预测有介入治疗指征的AUC分别为0.528、0.545、0.528、0.591和0.597(P<0.001)。详见表2。

2.4 AI与冠状动脉狭窄程度的Pearson相关性分析

进一步分析AI与冠状动脉狭窄程度的线性关系，AI与冠状动脉狭窄程度呈正相关(r=0.202，P<0.001)，但相关性较低，见图1。

表 2 TC、TG、LDL-C、HDL-C和AI对冠心病疑似患者冠状动脉狭窄程度的ROC分析

图1 AI与冠状动脉狭窄程度的Pearson线性相关性分析

3 讨论

既往研究表明， TC、LDL-C升高及HDL-C降低为独立于高血压、肥胖、吸烟、糖尿病等传统危险因素以外的冠心病危险因素[3]。然而，单一检测血脂指标难以指导冠心病的诊断和治疗。

Higuchi等[4]于1983年首次提出AI概念，并作为预测动脉粥样硬化的指标。研究表明，在糖尿病以及高血压患者中，AI值与发生冠心病的风险呈正相关。AI值还与冠心病、2型糖尿病、高血压和代谢综合征的发生有相关性[5-8]。AI与2型糖尿病患者或糖耐量受损患者的颈动脉内膜中层厚度密切相关，且AI可以反映氧化低密度脂蛋白水平，可作为2型糖尿病或糖耐量受损患者发生动脉粥样硬化的危险评估指标[9]。杨芳等[10]研究发现，2型糖尿病患者的TG和AI均高于健康对照组，且在合并有心血管并发症的患者中AI更高，因此AI可以作为2型糖尿病患者心血管疾病风险的评估指标。

本研究证实AI与冠状动脉狭窄呈正相关，但两者的相关性较低(r=0.202)。AI对于冠状动脉50%狭窄、70%狭窄的OR值分别是1.66和1.99，其在预测CAG阳性和介入指征的最佳界值分别为4.55和4.99，显著高于先前的报道。AI预测CAG阳性的AUC是0.560，预测PCI干预的AUC是0.597，AI对冠状动脉狭窄的诊断价值有限。

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(收稿：2016-01-22 修回：2016-05-17)

(本文编辑：丁媛媛)

The diagnostic value of arteriosclerosis index in predicting the extent of coronary artery stenosis

SHIWeiqi1,PANJiangqi2,MAWenlin1,LIUXiaoli3,DENGLiang1.

1DepartmentofCardiology,TongjiHospitalaffiliatedtoTongjiUniversity,Shanghai200065; 2MedicalSchoolofTongjiUniversity,Shanghai200092; 3DepartmentofInternalMedicine,ShanghaiNeuromedicalCenter,Shanghai200065,China

Objective:To explore the diagnostic value of atherogenic index (AI) in predicting the extert of coronary artery stenosis in patients with suspected coronary artery disease (CAD). Methods:From July 2012 to July 2014, 610 patients with suspected CAD were consecutively enrolled. The serum levels of total cholesterol (TC), total glycerin (TG), low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C), high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) were obtained in all patients, and the severity of coronary artery stenosis was evaluated through coronary angiography. The sensitivity and specificity of AI in evaluating the severity of coronary stenosis were explored. Results:AI was positively correlated to coronary stenosis, but the correlation was relatively low (r=0.202). The optimum thresholds of AI in predicting CAD diagnosis and PCI intervention were 4.55 and 4.99 respectively. The ORs in patients with 50% coronary artery stenosis and for 70% stenosis were 1.66 and 1.99 respectively. Area under curve (AUC) of AI for predicting the diagnosis of CAD was 0.560, and for predicting PCI intervention was 0.597. Conclusion:The diagnostic value of AI in evaluating the severity of coronary stenosis is very weak.

Coronary artery disease; Atherogenic index; Coronary angiography

200065 上海，同济大学附属同济医院心内科(石炜祺，马文林，邓 良)；200092 上海，同济大学医学院(潘江其)；200065 上海市德济医院内科 (刘晓利)；

刘晓利，Email:liu.xiaoli@foxmail.com

10.3969/j.issn.1673-6583.2016.05.012