冠状动脉粥样硬化性心脏病临床研究中回归分析的应用概况

欧阳银 谭 烨 邓 鑫▲

1.青海大学，青海西宁810000；2.青海省中医院，青海西宁810000

冠状动脉粥样硬化性心脏病（coronary heart disease，CHD）简称冠心病，是指由于冠状动脉粥样硬化使管腔狭窄或闭塞导致心肌缺血、缺氧或坏死而引发的心脏病[1]。目前全球心血管疾病病死率较高，约占全球死亡人数的31%[2]。我国CHD的患病率也在逐年增加，据调查2018年我国CHD患者已达1100万人[3]，并且患病年龄逐渐年轻化[4]，故目前亟需对CHD的诊疗有更进一步的认识。由于精准医疗的启动推广，目前越来越多临床工作者将计算机技术与现代医学融合，广泛应用在临床研究中，通过大数据建立疾病的客观化和规范化研究。而其中回归分析方法由于相对成熟的算法和容易解释的统计结果，近年来被广泛应用于临床各种研究中。故现就回归分析方法在CHD中的应用现状综述如下。

1 回归分析应用于CHD与理化指标相关性分析

随着真实世界研究[5]的提出，研究者们在临床研究中十分关注CHD与理化指标之间的相关性分析，而大多数学者在统计分析数据时采用了多元线性和logistic回归方法。

1.1 多元线性回归应用于CHD与理化指标相关性分析

有学者[6]在分析CHD患者血浆前蛋白转化酶枯草溶菌素9（proprotein convertase subtilisin/kexin type 9，PCSK9）与各理化水平的相关性时发现PCSK9与低密度脂蛋白胆固醇（low-density lipoprotein cholesterol，LDL-C）、载脂蛋白B之间存在正相关关系。王梅等[7]发现CHD患者血清组织因子水平与中性粒细胞计数、高敏C-反应蛋白（High-sensitivity C-reactive protein，hs-CRP）水平呈正相关。范益博等[8]发现Gensini评分与维生素D和高密度脂蛋白胆固醇（high density liptein cholesterol，HDL-C）具有负线性相关性；与三酰甘油（triglyceride，TG）和糖化血红蛋白水平（hemoglobinA1c，HbA1c）具有正线性相关性。卢毅等[9]采用多元线性回归得到结论为CD4+CD28+T细胞百分率和CD4+CD27-CD28-T细胞百分率与Gensini评分具有独立相关性。

1.2 logistic回归分析应用于CHD与理化指标相关性分析

赵倩等[10]探讨CHD患者与部分理化指标之间相关性，得出结论为hs-CRP、外周血单核细胞亚群趋化因子受体CCR2、外周血单核细胞亚群趋化因子受体CX3CR1均与CHD地发生存在一定关系。肖真等[11]探讨CHD患者血浆程序性坏死标志蛋白受体相互作用蛋白激酶1（receptor-interacting protein kinase 1，RIPK1）、受体相互作用蛋白激酶3（receptor-interacting protein kinase 3，RIPK3）及混合系列蛋白激酶样结构域蛋白水平变化与冠状动脉变化的关系，得到其存在正相关关系的结论。熊筱伟等[12]用多因素logistic分析发现血浆中氧化三甲胺（trimetlylamine oxide，TMAO）浓度与CHD存在一定关系，较高浓度的TMAO可能导致心血管不良事件地发生。张茜等[13]探讨HbA1c水平与CHD发生的关系，采用logistic回归模型得到结论，提示HbA1c水平与CHD的发生存在正相关关系。朱勇等[14]探讨血小板与淋巴细胞比值（plateletlymphocyte ratio，PLR）和青年冠状动脉粥样硬化性心脏病患者冠状动脉病变严重程度的相关性，得到PLR与青年CHD患者冠状动脉病变SYNTAX评分呈正相关的结论，这与相关报道提出PLR可用来预测CHD的临床结论是一致的[15]。

1.3 小结

临床中研究理化指标与疾病的相关性能让医师更精准地选择理化指标以评估患者病情变化，综上可发现多元线性回归和logistic回归分析为最常用的相关性分析方法，其主要区别在于连续型变量与各个自变量之间构成的线性对应关系一般选择多元线性回归分析；而在刻画多种分类因变量与自变量之间的关系一般选用logistic回归分析。

2 回归分析应用于CHD危险因素筛查

2.1 logistic回归分析应用于CHD危险因素筛查

大多数学者在对CHD独立危险因素进行探索时多采用logistic回归分析。有学者[6]通过建立logistic回归模型分析CHD的危险因素，包括年龄、吸烟史、其他基础疾病史（包括糖尿病）等。李媛媛等[16]为探究血清胱抑素C（cystatin C，CysC）对于稳定性CHD预后的评估价值，通过多因素logistic回归分析出年龄、CysC是CHD预后不良的独立危险因素。李鑫等[17]分析老年CHD患者合并衰弱综合征的影响因素，采取多因素logistic回归分析，结果提示Gensini评分和握力均为CHD合并衰弱综合征的影响因素。韩龙等[18]为研究血清淀粉样蛋白A（serumamyloid A，SAA）、CRP、CysC、脂蛋白（a）[lipoproteins（a），Lp（a）]、同型半胱氨酸（homocysteine，Hcy）联合检测在CHD诊断中的应用价值，采取多因素logistic回归分析结果显示SAA、CRP、CysC、Lp（a）、Hcy均为CHD患者的危险因素。刘滕飞等[19]采取logistic回归方法分析CMTM5基因与CHD发生风险的相关性，得到结论为CMTM5基因与CHD的发生发展密切相关，是其发生发展的危险因素。刘妍等[20]在分析老年瓣膜性心脏病合并CHD的危险因素时采用logistic回归分析，得出结论为男性、吸烟史、高脂血症、糖尿病及外周动脉疾病是其独立危险因素。王苏等[21]经logistic回归分析发现吸烟患者每日吸烟量超过10支是男性CHD患者血清总胆红素（total bilirubin，TBIL）水平降低的独立危险因素。

2.2 小结

研究CHD危险因素可以指导患者更好的规避危险因素，调整生活习惯，从而降低CHD发病率甚至病死率。本文在前期检索文献时发现CHD危险因素地筛查均选用logistic回归分析，考虑与危险因素均为独立个体有关，故在进行统计分析时运用logistic回归模型将多个独立变量进行逐一筛选，最终得出相应的疾病危险因素。

3 Cox风险回归模型在CHD预后及全因死亡评估中的应用

在临床工作对CHD管理过程中，对CHD患者死亡评估和预测也显得尤为重要。申跃云等[22]为探讨Hcy与慢性稳定性CHD患者经皮冠状动脉介入（percutaneous coronary intervention，PCI）术后再狭窄及预后的关系，通过Cox回归分析后得到结论为血浆Hcy水平的高低与患者全因死亡率相关，且影响CHD预后。张宁等[23]探讨衰弱对住院老年CHD患者短期预后的影响，采用Cox回归分析，结果显示轻度和中度衰弱是稳定性CHD患者全因死亡的危险因素。宋风华等[24]探究血小板平均体积与淋巴细胞比值（mean platelet volume/lymphocyte ratio，MPVLR）与PCI术后患者长期病死率的关系，得到结论为高MPVLR对于冠心病患者PCI术后长期病死事件有一定预测价值。马凤莲等[25]发现TyG指数可能对稳定性CHD患者未来发生病死具有预测价值。施武等[26]在分析血管造影（CT angiography，CTA）中定量指标对患者主要心血管 不 良 事 件（major adverse cardiovascular events，MACE）的预测价值采用Cox回归模型，发现CTA定量指标中斑块总体积大小（total plaque volume，TPV）与CHD患者主要心血管不良事件存在较为紧密的联系，临床诊疗中可以将TPV指标作为参考。王欢等[27]发现高龄、糖尿病、LVEF降低及支架数目多是PCI治疗后发生MACE的独立危险因素。

Cox风险回归模型被广泛应用于分析各因素之间生存率的比较，故在CHD预后及全因死亡评估中多应用Cox风险回归模型。而本文在检索相关文献时发现，Poisson回归模型也被运用于预测CHD的发病率及预后，但由于其要求自变量取值固定，且分型较多，临床工作者在运用时操作难度较大，故尚未普遍推广。

4 讨论与展望

综上可以看出，虽然回归分析方法分型较多，可以很好的适配于多种统计场景，但目前在临床医学工作中以线性回归、logistic回归分析和Cox风险回归模型运用较为广泛。此文归纳总结回归分析方法在CHD中的应用范围及目的，为广大临床工作者临床工作的开展提供一定的思路。

统计学方法在临床中的应用可以控制混杂因素，从而大大提高结果的可靠性。但单一的统计学方法在实际使用时仍存在各种局限，故临床中需要灵活运用，可以尝试联合多种回归分析方法进行统计结果之间的调整及差异比较，提高结论的可信度和客观性，从而进一步提高结论的循证级别。与此同时还可看出其他回归分析方法在临床研究中的使用相对欠缺，接下来可以从其他回归分析方法入手，积极探索及扩大其在临床研究中的应用范围，为临床研究提供新思路、新方法。