急性心肌梗死患者心力衰竭风险预测模型研究

付菲 彭映辉 徐肇元 吴颖洁

650041 昆明市第三人民医院内二科(付菲、徐肇元、吴颖洁)；650021 昆明，云南省中医医院急诊科(彭映辉)

急性心肌梗死(acute myocardial infarction，AMI)是心血管科常见疾病之一，有发病急骤、并发症多、病死率高等特点。随着人口老龄化趋势发展，近年来AMI在我国的发病率呈上升趋势，已成为危害人类健康的重要疾病之一[1-2]。心力衰竭(heart failure，HF)属于AMI常见并发症之一，20%左右的AMI患者在发病4年内发生心力衰竭，这也是导致AMI患者预后不佳的主要原因[3]。临床实践中，由于AMI患者的病情变化大，且受年龄、体质、基础疾病等个体差异影响，医务人员很难预测AMI患者经皮冠状动脉介入治疗(percutaneous coronary intervention，PCI)术后的预后。因此，有必要建立有关AMI患者HF的风险预测模型，以便及时预测HF的发生概率，为早期、预见性治疗提供依据。目前，临床通常采用单一的指标预测AMI相关并发症，在预测准确性上尚有不足。近年来，有研究提出基于CAMI-NSTEMI评分构建急性非ST段抬高型心肌梗死患者住院期间死亡的风险预测模型，以助于个体化预测非ST段抬高型AMI患者的死亡发生风险[4]。然而，目前关于AMI患者发生HF风险的研究较少，既往的预测模型的临床应用效果与价值也尚待进一步证实。因此，本研究建立基于多个指标的AMI患者HF风险预测模型，并对模型准确性进行外部验证，现报道如下。

1 对象和方法

1.1 研究对象

回顾性纳入昆明市第三人民医院2015年1月至2017年12月收治的572例行PCI的ST段抬高型AMI患者。纳入标准：(1)AMI符合2012年欧洲心脏病学年会发布的第3次心肌梗死定义更新专家共识[5]，即有急性心肌损伤伴有急性心肌缺血的临床证据、肌钙蛋白值升高、缺血性心电图改变、心肌缺血症状、病理性Q波、存活心肌丢失或局部室壁运动异常等指标中至少有一项符合；(2)首次发生AMI，且成功实施PCI手术；(3)18～80岁；(4)术后随访3年，并有完整的随访资料。排除标准：(1)既往有HF发病史，且明确诊断为急性心肌炎、扩张型心肌病等所致；(2)有严重肝肾功能不全、心脏瓣膜疾病；(3)PCI手术失败或存在PCI禁忌证；(4)随访时间不足3年，或随访依从性差，资料不完整。本研究经我院医学伦理委员会审核批准，所有入选患者或其家属均签署知情同意书。

1.2 分组

按入组时间先后进行分组，2015年1月至2017年5月收治的438例患者作为建模组，2017年6月至2017年12月收治的134例患者作为验证组，两组随访终点事件为HF[6]。HF经临床症状表现及心电图、超声心动图、实验室检查、生物学标志物等检查诊断，且心功能Killip分级为Ⅱ～Ⅳ级。建模组根据术后随访3年内是否发生HF进行分组，发生HF的患者为HF组(113例)，未发生HF的为NHF组(325例)。

1.3 资料收集

1.3.1 基线资料 入院时收集两组患者的性别、年龄、体质指数、吸烟史、饮酒史、血脂异常、合并疾病、发病到就诊时间、入院时心功能分级等基线临床资料。

1.3.2 手术前后诊治及疗效判定资料 收集患者的相关检测指标、PCI手术指标、冠状动脉Gensini评分[7]、超声心动图、心电图、血常规、肾功能、高敏C反应蛋白、心肌肌钙蛋白T、血肌酐等指标等。

1.3.3 随访指标 参考心肌梗死二级预防指南[8]，由我院心内科医生，在患者术后出院后进行专业的随访指导，随访方式主要为门诊、再入院随访记录，并以电话随访、微信随访作为辅助形式。初次随访在手术后1个月实施，后期每隔3个月进行1次随访。

1.4 统计学方法

2 结果

2.1 建模组与验证组基线资料比较

纳入AMI患者中，建模组438例，男女比例287∶151，平均年龄(57.2±6.5)岁，入院时心率(74.60±10.20)次/min；验证组134例，男女比例52∶82，平均年龄(56.9±7.3)岁，入院时心率(76.40±12.73)次/min。两组患者的性别、年龄等基线资料的差异无统计学意义(均为P>0.05)。

2.2 HF组与NHF组临床资料比较

HF组患者年龄、合并糖尿病、合并心脑血管病与NHF组患者比较差异有统计学意义(均为P<0.05)；两组在Gensini等级、血管病变支数、运动幅度改变、病理性Q波、心律失常、心脏结构改变等临床检查指标比较中差异均有统计学意义(均为P<0.05)；此外，两组在白细胞计数、高敏C反应蛋白、血肌酐、心肌肌钙蛋白T、糖化血红蛋白等指标比较中差异也有统计学意义(均为P<0.05)。见表1。

表1 HF组与NHF组临床资料比较

2.3 单因素Cox比例风险回归分析

对上述资料中有统计学差异的数据进行量化赋值后，进行单因素Cox比例风险回归分析，结果显示年龄、糖尿病史、心脑血管病史、Gensini等级、运动幅度改变、病理性Q波、心律失常、心脏结构改变、高敏C反应蛋白、血肌酐、心肌肌钙蛋白T等因素与AMI患者发生HF明显相关(均为P<0.05)。

2.4 多因素Cox比例风险回归分析

将有差异的变量纳入Cox比例风险模型以逐步法进行多因素回归分析，结果显示，年龄、Gensini评分等级、心律失常、心脏结构改变、血肌酐、心肌肌钙蛋白T、室壁运动幅度均属于发生HF的独立危险因素(P<0.05)，见表2。

表2 Cox比例风险模型多因素分析

2.5 列线图预测AMI患者发生HF风险

结合多因素Cox回归分析建立列线图模型，每个预测指标刻度线的数值与分数刻度线对线得分，总得分即所有指标分数相加。总得分代表AMI患者3年HF风险，最底端值越接近于1说明列线图的预测能力越准确(图1)。采用Bootstrap内部验证法进一步对列线图模型进行验证，C-index指数为0.832(95%CI：0.792～0.886)，说明该列线图模型有良好的区分度与精准度(图2)。

图1 急性心肌梗死患者心力衰竭风险预测列线图

图2 列线图预测AMI患者发生心力衰竭ROC曲线

2.6 外部验证

将2017年6月至2017年12月收治的134例AMI患者的研究数据作为测试集，对上述方法建立的HF风险预测模型进行外部验证。对多因素回归分析在训练集建立的AMI患者HF发病风险模型进行外部验证，校准曲线与标准曲线有良好的拟合度，经H-L检验(χ2=8.962，P=0.288)，证实预测值与实测值的一致性较高，说明该模型有较高的预测准确率(图3)。

图3 心力衰竭发病风险模型的外部验证

3 讨论

HF是AMI发病后的主要并发症[9]。目前，临床对于AMI合并HF的治疗措施虽然十分丰富，但由于患者的个体差异大，病情变化快，医务人员对于疾病的预后也很难做出准确的判断与预测，这给制订治疗干预方案带来了很多困惑。因此，有必要建立准确、客观的AMI合并HF等不良预后预测模型[10-11]。近年来的研究发现，AMI术后发生HF可能与患者年龄偏大、梗死面积大、以及心肌酶学指标异常等因素相关，需从最为关键的这几方面因素进行预测，并加强干预[12]。但也有研究认为，AMI发生HF等并发症，是一个复杂的、多因素、多系统的病变结果，只凭一项或几项指标进行风险预测，并不能准确且及时地预测疾病[13]。为此，本研究提出了一种基于单中心数据的AMI患者预测模型构建方案，考虑到AMI患者心力衰竭的发生率较高，本次研究主要分析了AMI患者PCI术后发生HF的危险因素和生存情况，以期能快速识别HF高风险者，便可在早期开展循证、针对性地干预治疗，提高患者预后效果及生存率[14]。

本次研究将建模组患者按照是否发生HF分为两组，Cox比例风险模型中多因素分析发现，年龄、Gensini评分等级、心律失常、心脏结构改变、血肌酐、心肌肌钙蛋白T、室壁运动幅度均属于AMI发生HF的独立危险因素。较之于以往文献只以一项或两三项指标评估预后情况，本研究强调对相关风险因素的整合与充分利用，要求风险预测因素具有易收集、易接受、易操作等特点，这对提高HF等并发症预测的准确性有重要意义。

校准率不高的模型会对结局事件的发生产生错误估计。目前，临床上使用的风险预测模型有多种，例如比较常见的以logistic回归建立的风险预测模型，纳入变量可以是性别、年龄、肥胖、体质指数、慢性病史等等[15-16]。Logistic回归模型的使用广泛，通俗易懂，但其也只能预测分类结果，同时具有容易过拟合的缺点。再如以Kaplan-Meier方法建立的风险预测模型，属于单变量分析模型，只能针对分类变量进行分析，具有一定的局限性。因此，本研究提出基于多因素的Cox风险预测模型应用于AMI患者HF风险预测中，较之于logistic回归模型，后者的分析更加简单，且更适合衡量具体某一因素对HF风险的影响程度，如果有多个因素的数据，进行多因素Cox分析也更适合。在此基础上，利用列线图模型将复杂的回归方程转变为了可视化的图形，会使预测模型的结果更具有可读性[17]。本次研究中，内部验证法对列线图分析显示，C-index指数为0.832(95%CI：0.792～0.886)，说明该列线图模型有良好的区分度与精准度。同时，研究还对模型进行了外部验证，经拟合优度和预测准确度检验，校准曲线与标准曲线有良好的拟合度，经H-L检验，证实对预测值与实测值的一致性较高，说明该模型有较高的预测准确率。

本研究的局限性在于：(1)受医院条件、手术、患者承受度等因素的限制，80岁以上的超高龄患者未纳入；(2)只选择一家医院的病例数据进行单中心回顾性分析，医院级别、地域等方面的不同是否会造成研究结果的偏倚等尚且未知，后期还需推广到不同医院，选取更多病例进行多中心、大样本、更远期随访研究，以进一步明确AMI患者并发HF的相关危险因素，提高该预测模型的准确性与适应性。总之，年龄、Gensini等级、心律失常、心脏结构改变、血肌酐、心肌肌钙蛋白T、室壁运动幅度是AMI患者PCI术后发生HF的独立危险因素，依据模型选定的危险因素能较为准确地预测AMI患者术后HF及生存情况，对改善患者预后具有指导意义。

利益冲突：无