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支架植入术后缺血事件和双联抗血小板治疗后出血事件风险评估的研究进展

2019-12-16周溯喆潘志刚

中国全科医学 2019年36期
关键词:植入术疗程血栓

周溯喆,潘志刚

随着我国人口老龄化进程的加快和居民生活方式的改变,我国居民心血管病(CVD)患病人数迅速增长。冠状动脉粥样硬化性心脏病(冠心病)是威胁居民健康最主要的CVD之一[1],其治疗方法包括药物治疗、经皮冠状动脉药物洗脱支架植入术以及冠状动脉旁路移植术等。近年来,随着介入技术的不断改良,药物洗脱支架植入术已成为治疗冠心病的主要方法,其显著提高了冠心病患者的存活率[2]。

1 双联抗血小板治疗(DAPT)

为降低术后支架内血栓(ST)发生风险,至少1年行DAPT是现阶段临床上常用的治疗方案[3]。通常DAPT特指阿司匹林联合1种P2Y12受体抑制剂[4]。DAPT在减少ST发生风险的同时也增加了出血风险[5]。

EXCELLENT研究结果表明,6个月的DAPT较12个月的标准疗程并未增加缺血事件的发生风险[6]。RESET研究得出了类似的结果[7]。同年发表的一篇荟萃分析表明,超过12个月的DAPT未能降低缺血事件的发生风险,反而增加了出血风险[8]。其他相关研究结果得出了类似结论,即接受标准(12个月)或更长疗程的DAPT未能给患者带来显著的临床获益,反而增加了出血风险[9]。对于DAPT治疗疗程,各个国家和地区相关临床指南未给出统一明确的建议。指南建议医生根据自身临床经验制定个体化DAPT治疗疗程[3]。

在日常诊疗决策过程中,制定患者DAPT最佳治疗疗程前需对其出血和缺血风险进行评估。近年来,不断有学者对接受DAPT患者的临床特征进行汇总分析,从而开发支架植入术后缺血事件和DAPT后出血事件风险评估工具。

2 支架植入术后缺血事件和DAPT后出血事件风险评估工具

现阶段,高质量风险评估工具有ST风险评分、DAPT评分、PARIS评分及PRECISE-DAPT评分。2017年欧洲《冠心病双联抗血小板治疗指南》[3]首次推荐使用PRECISE-DAPT评分和DAPT评分帮助临床医生更好决策DAPT疗程。

2.1 ST风险评分——预测ST形成风险 ST风险评分来源于HORIZONS-AMI试验和ACUITY试验的6 139例经皮冠状动脉介入治疗(PCI)后患者临床信息的汇总分析结果[10],研究者按照2∶1比例将患者随机分成开发队列(n=4 093)和验证队列(n=2 046)。缺血事件主要关注ST形成,采用学术研究联盟定义的标准[10]。ST风险评分中包含的预测因素为急性冠脉综合征(ACS)类型、目前吸烟、胰岛素治疗糖尿病、PCI史、基线血小板计数、无早期(PCI前)抗凝治疗、动脉瘤或溃疡性病变、基线TIMI血流0/1级、术后TIMI血流<3级、病变血管数量,具体评分细则见表1。ST风险评分定义了3类风险(ST风险评分1~6分被认为是低风险,7~9分被认为是中等风险,≥10分被认为是高风险),且其展示出了较好的区分度。该评分的C统计量值为0.67,外部验证队列中的C统计量值为0.66;预测效力中等偏上。

需要指出的是该评分未评估暂停抗血小板治疗对ST风险的作用,其目的是根据仅在支架植入术结束时可获得的信息得出ST风险评分。该评分未考虑支架类型、患者血小板功能等因素对发生ST风险的可能影响。

2.2 DAPT评分——综合衡量抗栓治疗效益-风险差异 DAPT评分来源于11 648例药物洗脱支架植入术后患者临床信息的分析结果[11]。缺血事件定义为心肌梗死、明确或可能的ST复合物形成(学术研究联盟定义)[12],出血事件关注中度或重度出血(采用GUSTO标准)[13]。研究者定义缺血事件减少和出血事件增加之间的绝对差异为“效益-风险差异”,以“效益-风险差异”为结局变量。该研究随访时间为药物洗脱支架植入术后的12~30个月。因此DAPT评分主要用于预测PCI术后12~30个月的出血/缺血风险,指导临床是否延长DAPT。此外,研究者在8 136名患者(来自36个国家)中进行了外部验证。

DAPT评分相对简单,预测变量包括3个造影变量和6个临床变量,包括年龄、吸烟、现在正发生心肌梗死、既往心肌梗死或PCI史、糖尿病、支架类型、支架直径、心力衰竭情况和静脉支架史。如果DAPT评分≥2分,提示继续DAPT的获益大于风险;如果评分<2分,提示继续DAPT的风险更高或延长DAPT没有获益(详见表2)。UEDA等[14]在瑞士全国人口中对DAPT评分进行了进一步验证,结果表明DAPT评分未充分区分缺血和出血风险。

表1 ST风险评分Table 1 Stent thrombosis risk score

表2 DAPT评分Table 2 Dual antiplatelet therapy score

2.3 PARIS评分——独立预测出血和血栓形成风险PARIS评分来源于4 190例药物洗脱支架植入术后患者临床资料的结果分析,用于评估药物洗脱支架植入术后冠状动脉血栓形成和大出血事件发生风险[15]。冠状动脉血栓定义为支架相关冠状动脉血栓并发症或非支架相关冠状动脉血栓并发症[16];大出血定义采用出血学术研究联合会(BARC)3型或5型出血[17]。PARIS评分分为两部分,可独立预测大出血和冠状动脉血栓形成发生风险。PARIS大出血事件风险评分的预测因素包括:年龄、BMI、目前吸烟、贫血、肌酐清除率<60 ml/min、出院时三联抗血小板治疗(见表3),总分为15分,分为低危(0~3分)、中危(4~7分)和高危(≥8分);预测模型的C统计量值为0.75。冠状动脉血栓形成风险评分的预测因素包括糖尿病、ACS、目前吸烟、肌酐清除率<60 ml/min、冠状动脉介入治疗史、冠状动脉旁路移植术史(见表4),总分为11分,分为低危(0~2分),中危(3~4分)和高危(≥5分);预测模型C统计量值为0.70。外部验证队列中,冠状动脉血栓形成风险预测模型和大出血风险预测模型的C统计量值分别为0.65和0.64。该模型的预测能力中等偏上,同时应用这两种评分有助于鉴别出最有可能从延长的DAPT疗程(超过1年)中获益的患者。

2.4 PRECISE-DAPT评分——简单的出血风险评估工具 PRECISE-DAPT评分来源于8个多中心随机临床试验的14 963例患者数据集的汇总分析结果[18]。PRECISE-DAPT评分规则相对简单,预测变量包括:年龄、肌酐清除率、血红蛋白、白细胞计数和既往自发性出血史。根据四分位数划分为出血风险等级(风险极低:得分≤10分,低风险:得分11~17分,中度风险:得分18~24分,高风险:得分≥25分);该预测模型的C统计量值为0.73。研究者同样进行了外部验证,两组验证队列中预测模型的C统计量值分别为0.70和0.66。该预测模型的预测能力较好。

PRECISE-DAPT评分是一项较为简单的出血风险评估工具,适用于临床医生的日常诊疗决策过程中。PRECISE-DAPT评分可帮助医生评估DAPT出血风险,为制定DAPT疗程提供参考。对于出血风险较高的患者(PRECISE-DAPT评分≥25分),建议缩短DAPT疗程(<12个月);对于出血风险较低的患者(PRECISE-DAPT评分<25分),建议给予标准DAPT疗程(12个月)或延长DAPT疗程(>12个月)。

3 出血和缺血风险评估工具的外部验证

国内外学者对以上风险评估工具进行了外部验证。ABU-ASSI等[19]验证了 PRECISE-DAPT评分和PARIS评分的预测能力,结果表明,PRECISEDAPT评分和PARIS评分均能用于预测出血事件;预测BARC 3型或5型出血,两个预测模型的C统计量值均为0.73;在无类别净重新分类改进和综合歧视指数方面,PARIS评分显著优于PRECISE-DAPT评分。

表3 PARIS评分中大出血事件风险评分Table 3 Risk score for major bleeding in PARIS score

表4 PARIS评分中冠状动脉血栓形成风险评分Table 4 Integer risk score for coronary thrombotic events in PARIS score

赵雪燕等[20]验证了PARIS评分对急性心肌梗死药物支架植入术后患者院内出血的预测价值。患者选取自中国急性心肌梗死(CAMI)注册研究,研究者按照PARIS评分对患者进行危险分层。结果显示,PARIS评分对药物洗脱支架植入术后患者院内出血具有预测价值,且能用于危险分层。

SONG等[21]通过收集阜外医院5 973例患者的临床资料,检验ST风险评分、DAPT评分和PARIS评分的预测价值。结果表明,以上3种风险评估工具的总体预测能力均欠佳。DAPT评分对大出血事件预测能力较好(C统计量值为0.71)。

综上所述,以上相关风险评分均具有一定的预测能力。ST风险评分用于预测ST形成风险,DAPT评分用于综合衡量抗栓治疗效益-风险差异,PARIS评分独立预测出血和血栓形成风险,PRECISE-DAPT评分提供了一种简单的出血风险评估工具。DAPT评分和PRECISE-DAPT评分的应用前景较好,而且这两种评分可以在不同的时间维度作为相互补充。PRECISE-DAPT评分预测规则相对简单,放入冠状动脉支架时即可使用,且预测能力较好,更加适宜于临床决策过程中使用。需要指出的是,以上风险评估工具的研究均来自西方人群,不一定适合中国患者。DAPT时程辅助决策工具及相关风险评分需要更多来自国内人群的数据。

作者贡献:周溯喆进行文章的构思与设计,撰写论文,对文章整体负责、监督管理;周溯喆、潘志刚进行论文的修订;潘志刚负责文章的审校。

本文无利益冲突。

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