跟着指南走—心力衰竭模型对住院心力衰竭患者院内死亡的预测价值

李莹莹，罗瑶，柴坷，都明辉，程雅琳，王华，杨杰孚

心力衰竭是许多心血管疾病的严重表现或终末阶段，是心血管疾病患者住院和死亡的常见原因[1]。国外已有多种评估模型[2-3]用于识别死亡高危患者，如跟着指南走—心力衰竭（get with the guidelines-heart failure，GWTG-HF）模型[3]来自美国心脏协会的“遵循心力衰竭指南”项目，利用临床上的7 个常用指标来预测心力衰竭患者的院内死亡率。由于心力衰竭的病因构成、人种、医疗水平在不同国家存在差异，该模型是否适用于我国人群尚不明确。本研究拟分析住院心力衰竭患者中发生院内死亡的危险因素，并评价GWTGHF 模型对中国住院心力衰竭患者院内死亡的预测价值。

1 资料与方法

研究对象：本研究为回顾性研究，入选2013年1 月1 日至2019年3 月1 日在北京医院心血管内科住院的心力衰竭患者，心力衰竭的临床诊断标准[4]：（1）有呼吸困难、疲劳或活动耐力下降；（2）有液体潴留(肺淤血和外周水肿)体征；（3）超声心动图显示心脏结构和（或）功能异常；（4）利钠肽升高：B 型利钠肽（BNP）＞35 ng/L 和（或）N 末端B 型利钠肽原（NT-proBNP）＞125 ng/L。

数据采集：收集临床数据，包括人口学数据、诊断、症状体征、心电图、超声心动图、化验指标、治疗等。根据是否出现院内死亡，将患者分为生存组和死亡组。

GWTG-HF 模型评分计算及分组：根据2010年发表的算法[3]，纳入年龄、入院时收缩压、心率、血清尿素氮、血清钠、人种、是否患有慢性阻塞性肺疾病等7 个指标，总分为0～101 分，具体计算方法见表1（https://www.mdcalc.com/gwtg-heart-failurerisk-score）。由于人种均为非裔，该部分得分均为3分。根据GWTG-HF 评分进行分组，其中评分在16～35分者为低危组，36～41 分者为中危组，≥42 分者为高危组。

表1 GWTG-HF 模型纳入的七个指标及评分计算方法

统计学分析方法：采用SPSS 21.0 软件进行统计学分析。经正态性检验，符合正态分布的计量资料，数据以均数±标准差表示，采用方差分析、q检验、t检验。非正态分布的计量资料，数据以中位数（P25，P75）表示，采用秩和检验。计数资料以频数和百分率表示,采用χ2检验。采用Logistic 回归分析心力衰竭患者发生院内死亡的独立相关因素。采用ROC 曲线分析各指标预测复合终点的准确性。采用Medcalc19.0 统计软件，对ROC 曲线下面积进行比较。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 院内生存与死亡住院心力衰竭患者临床特征比较（表2）

表2 院内生存与死亡住院心力衰竭患者临床特征比较[例(%)]

纳入住院心力衰竭患者共2 258例，排除临床资料不全者370例，最终纳入分析1 888例住院心力衰竭患者，平均年龄（73.8±11.7）岁，男性1 034例（54.8%）。

其中院内死亡76例（4.0%），死亡组较生存组患者年龄较大、收缩压更低、静息心率较快、呼吸频率更快，血清钠和血红蛋白水平较低，血清肌酐、血清尿素氮以及NT-proBNP 水平较高，有心肌梗死病史者较多，左心室射血分数（LVEF）较低，入院24 h 使用利尿剂剂量更高，P均＜0.05。

2.2 住院心力衰竭患者院内死亡危险因素的多元Logistic 回归分析（表3）

表3 住院心力衰竭患者院内死亡危险因素的多元Logistic 回归分析

对死亡组与生存组之间存在差异的临床因素纳入多元Logistic 回归分析，结果显示年龄、入院时收缩压、心率、血清尿素氮、NT-proBNP、心肌梗死病史、入院24 h 内利尿剂使用剂量是心力衰竭患者院内死亡的独立危险因素（P均＜0.05）。

2.3 GWTG-HF 模型的分析与验证

根据GWTG-HF 评分高低，将住院心力衰竭患者分为低危组（n=614）、中危组（n=635）及高危组（n=639）。其中低危组死亡4例（0.7%）,中危组死亡4例（0.7%），高危组死亡68例（10.6%）（χ2=109.444，P＜0.001）。

GWTG-HF 评分和NT-proBNP 均能够预测院内死亡，前者ROC 曲线下面积为0.832（95% CI:0.786～0.879，P＜0.01），后者ROC 曲线下面积为0.808（95% CI:0.758～0.857，P＜0.01），见图1。二者对院内死亡预测的ROC 曲线下面积的差异无统计学意义（P=0.44）。GWTG-HF 评分以42.5 分为截断值，最大约登指数为0.584，预测死亡的敏感度为85.5%，特异度为72.8%。NT-proBNP 水平以2 272.1 ng/L为截断值，最大约登指数为0.501，预测死亡的敏感度为67.1%，特异度为82.9%。

图1 GWTG-HF 评分和NT-proBNP 对院内死亡预测的ROC 曲线

3 讨论

目前我国心力衰竭患病率呈持续上升趋势，心力衰竭是心血管疾病患者住院和死亡的常见原因，院内死亡率高。心力衰竭患者是异质性较大的一组临床综合征，2019年国家卫生健康委员会发布了《心力衰竭分级诊疗技术方案》，提出三级医院主要提供疑难危重心力衰竭的诊疗服务，二级医院负责病情相对稳定的心力衰竭患者的诊疗服务。对于住院心力衰竭患者进行危险分层有重要的临床意义。对于死亡高危的心力衰竭患者，需要更好地监测治疗，必要时转诊至上级医院。对于死亡低危的患者，可以早期出院。国外学者开发了一些预测心力衰竭死亡风险的模型，但由于这些模型来源于一些特定的心力衰竭人群，尚缺乏在中国人群中的验证。本研究分析我国住院心力衰竭患者院内死亡的相关因素，并对GWTG-HF 模型的预测价值进行了验证。

本研究显示住院心力衰竭患者中死亡组与生存组在年龄、入院时收缩压、心率、呼吸频率、血清钠、血清肌酐、血尿素氮、血红蛋白、NT-proBNP、LVEF、既往心肌梗死史、入院24 h 内使用的利尿剂剂量方面均有显著差异。通过多元Logistic 回归分析发现，年龄越大、入院时收缩压越低、心率越快、血清尿素氮水平越高、NT-proBNP 水平越高、LVEF 越低、入院24 h 内利尿剂使用剂量越大，患者的死亡风险越高，这与很多研究结果类似[5-7]。关于心房颤动是否为心力衰竭患者死亡率增加的独立预测指标，现有数据并不一致，SOLVD 试验[8]和Framingham 心脏研究结果[9]提示其可增加死亡率，而V-HeFT 研究[10]的数据则不然。本研究住院心力衰竭患者中死亡组与生存组中心房颤动的比例并无显著差异。

利尿剂消除水钠潴留，有效缓解心力衰竭患者的呼吸困难及水肿，改善运动耐量。恰当使用利尿剂是其他治疗心力衰竭药物取得成功的关键和基础。有研究发现利尿剂剂量与肾功能不全、猝死、住院时间和总死亡率之间存在相关性[11]。本研究发现，入院24 h 内利尿剂的使用剂量，与院内死亡明显相关，提示利尿剂抵抗其实是心力衰竭和肾功能衰竭严重程度的标志。但在大剂量使用利尿剂时，要严密监测电解质，利尿剂导致的低钾、低镁血症是心力衰竭患者发生严重心律失常的常见原因，而恶性室性心律失常（室性心动过速、心室颤动）是发生心脏性猝死最常见的机制。

GWTG-HF 模型是用于评估院内死亡的预测模型，该模型风险评分具有良好的区分性，衍生数据集和验证数据集的C 值均为0.75，低、高风险组住院死亡率分别为0.4%和9.7%[3]。该模型被认为有助于患者分流和对高危患者积极治疗，也有助于减少低危患者的资源分配。本研究中GWTG-HF 评分低危组和中危组的死亡率无显著差异，但高危组的死亡率明显升高，因此在中国心力衰竭住院患者可使用GWTG-HF 模型识别高危的患者。

本研究发现，LVEF 和NT-proBNP 水平也是院内死亡的危险因素。既往研究显示[12]，LVEF 与预后相关。但一些临床研究显示[13]，射血分数保留、射血分数中间值及射血分数下降的心力衰竭患者的死亡率并无明显差异，因此，有关LVEF 值对院内死亡率的影响，仍需进一步探讨。大量研究已经表明，无论是急性心力衰竭还是慢性心力衰竭，NT-proBNP、BNP 都可作为预后的独立预测因素[14]。《2018年中国心力衰竭诊断和治疗指南》[4]在心力衰竭诊断的流程和诊断标准中明确推荐了利钠肽检测和超声心动图，应作为疑似心力衰竭患者的常规检查。本研究发现，GWTG-HF 评分与NT-proBNP对院内死亡的预测价值相当。因此，在无条件测定NT-proBNP 水平的基层医院，可根据 GWTGHF 评分判断死亡高危患者，及时进行转诊。随着NT-proBNP/BNP 检测的广泛开展，似乎单一的生物标志物指标更为简便，但GWTG-HF 评分模型中选取的变量是临床上较易获得的指标，结合NTproBNP/BNP 水平，将有助于早期识别高危患者，积极采取相应救治措施。

事实上，尽管我国心力衰竭患者住院病死率有明显的降低趋势[15]，国内学者仍然在不断探索影响住院死亡的因素。有研究发现血清胱抑素C 联合NT-proBNP 对心力衰竭患者院内死亡有较好的预测价值，但对于一些无法监测生物标志物的基层医院来说，GWTG-HF 评分更为简便易行，为及时转诊提供依据[16]。

本研究的局限性是单中心回顾性研究，住院心力衰竭患者年龄偏大，总体死亡率偏低，未对死亡原因进行分类，未分析出院后的死亡率及再住院率。

总之，在住院心力衰竭患者中，GWTG-HF 预测模型可以较好地预测院内死亡风险，尤其是对高危人群的识别。GWTG-HF 评分与NT-proBNP 对院内死亡的预测价值相当，对于一些无法监测生物标志物的基层医院来说，GWTG-HF 评分更为简便易行。GWTG-HF 模型有助于临床医师对患者进行危险分层，优化诊疗方案，有一定临床推广价值。

利益冲突：所有作者均声明不存在利益冲突