ACEF 评分对冠心病患者冠状动脉病变严重程度的预测价值

袁 鹏 张 琳 蔡焕焕 鲁志兵

武汉大学中南医院心血管内科 湖北 武汉 430071

近年来冠心病的发病率日渐增长，根据《中国心血管健康与疾病报告2019》公布的数据显示，中国60 岁以上人群患病率达到27.8‰，为我国带来了巨大的医疗负担［1］。早期识别严重冠脉病变和高危冠心病患者，及早进行临床干预对于改善患者预后至关重要。年龄、肌酐和射血分数（age，creatinine，and ejection fraction，ACEF）评 分 首 次 由Ranucci等［2］提出，与冠状动脉旁路移植术患者术后30 d 的死亡率相关。既往研究提示ACEF 评分增高与经皮冠状动脉介入术（percutaneous coronary intervention，PCI）后发生不良心血管事件（major adverse cardiovascular events，MACE）风险增加相关［3-5］。但是，目前国内有关ACEF 评分用于冠心病患者冠脉狭窄程度的研究十分有限。因此，本研究旨在探讨ACEF 评分和冠状动脉狭窄程度关系。

1 对象与方法

1.1 研究对象回顾性收集2019 年1—12 月就诊于武汉大学中南医院心内科并首次进行冠状动脉造影确诊为冠心病的患者748 例，患者年龄27～88岁。排除标准：（1）既往已确诊为冠心病；（2）临床资料缺失。基线资料通过HIS 电子病历系统收集，包括患者的年龄、性别、入院首次血压、高血压病史、糖尿病病史、高脂血症病史、吸烟饮酒史、遗传史等。所有患者入院时即采集外周静脉血，送检血常规、肝肾功能电解质等生化指标，次日晨起至少空腹8 h 抽取静脉血检测血脂、血糖等生化指标。

1.2 定义ACEF 评分=年龄（岁）/LVEF（%）+1［如果血肌酐＞176.8 μmol/L（2 mg/dL）］。院内MACE 定义为再次血运重建，恶性心律失常、心源性休克、死亡［6］。恶性心律失常包括Ⅲ度房室传导阻滞、室性心动过速、心室颤动，并将心脏骤停归类为一种特殊类型恶性心律失常［7］。高冠脉评分定义为Gensini 评分≥90。

1.3 冠状动脉造影及Gensini 评分Gensini 评分首次由Gensini［8］提出，将冠状动脉分成不同的节段并乘以相关病变系数，被广泛应用于冠状动脉狭窄程度的评估。冠状动脉造影的结果由2 名有经验的心内科介入医师判读，以任何一支冠状动脉狭窄程度≥50%作为冠状动脉粥样硬化性心脏病的诊断标准［9］。病变血管数量以冠状动脉狭窄累及的主要冠状动脉支数分为单支病变、双支病变、多支病变，3 条冠状动脉包括左前降支（left anterior descending，LAD）、左回旋支（left circumflex branch，LCX）、右冠状动脉（right coronary artery，RCA）中任何一段直径狭窄程度≥50%即为一支病变，若3 支主干无狭窄，则其主要分支直径狭窄≥50%视作等同病变，累及左冠状动脉主干（left main coronary artery，LM）时 视 作 同 时 累 及LAD 和LCX［10］。Gensini 评分则通过表1 进行计算，各节段积分之和即为Gensini 评分。

表1 Gensini 评分计算

1.4 统计学方法应用SPSS 23.0 统计学软件进行统计分析。计量资料采用均数±标准差（±s）表示，计数资料用百分比（%）表示。计量资料用K-S检验是否符合正态分布，符合正态分布的计量资料两组间比较可用t检验，不符合正态分布的计量资料两组间比较采用秩和检验。计数资料采用卡方检验。相关性分析时，若相关资料满足正态分布可用Pearson 相关分析，若相关资料不满足正态分布则用Spearman 相关分析。多因素分析采用Logistic 回归分析，诊断效率的判断用受试者工作特征（ROC）曲线分析，P＜0.05 定义为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 ACEF 评分高分组与低分组基线资料的比较传统危险因素方面，高分组在年龄、急性ST 段抬高型心肌梗死比例、高血压史比例、糖尿病史比例、卒中史比例明显高于低分组（P＜0.05）。生化指标方面，高分组在红细胞分布宽度、空腹血糖、术前肌酐、低密度脂蛋白（low-density lipoprotein，LDL-C）均高于低分组（P＜0.05），而高分组在血红蛋白、红细胞压积、总胆固醇、甘油三酯、左室射血分数（left ventricular ejection fractions，LVEF）低 于 低 分 组（P＜0.01）。见表2。

表2 ACEF 评分高分组与低分组基线资料比较

2.2 ACEF 评分高分组与低分组冠脉病变程度的比较冠脉造影结果，高分组多支病变比例（46.1%vs29.9%，P＜0.01）以及Gensini 评分显著高于低分组（58.0vs43.8，P＜0.01）。见表3。

表3 ACEF 评分高分组与低分组冠脉病变程度的比较

2.3 ACEF 评分高分组与低分组院内不良心血管事件的比较ACEF 高分组MACE 发生比例高于低分组（22.4%vs14.4%，P＜0.01）。见表4。

表4 ACEF 评分高分组与低分组MACE 发生率的比较

2.4 Gensini 评分预测因素的线性回归分析线性回归分析结果（表5）显示收缩压、HDL-C 与冠脉Gensini 评分呈负相关（P＜0.01），年龄、心率、白细胞、中性粒细胞、空腹血糖、术前肌酐、术前尿酸、LDL -C、ACEF 与 冠 脉Gensini 评 分 呈 正 相 关（P＜0.05）。且心率、白细胞、中性粒细胞、空腹血糖、HDL - C、ACEF 与Gensini 评 分 独 立 相 关（P＜0.05）。进一步将Gensini 评分分为高分组（≥90）和低分组（＜90），使用Logistic 回归分析高Gensini 评分的危险因素。结果显示高ACEF 评分是高Gensini 评分的独立危险因素（OR=3.188［95%CI：1.910～5.321］，P＜0.01），而高HDL-C是高 Gensini 评分的保护因素（OR=0.100［95%CI：0.018～0.546］，P＜0.01）（表6）。

表5 Gensini 评分预测因素的线性回归分析

表6 高冠脉Gensini 积分的危险因素

2.5 利用ROC 曲线探索ACEF 评分诊断高冠脉评分及MACE 的效率对于ACEF 评分诊断高冠脉评分的效率，曲线下面积为0.717（95%CI：0.633～0.801，P＜0.01），当ACEF 为1.056，其诊断效率最高，敏感度为75.6%，特异度为58.6%（图1）。再次利用ROC 曲线探索ACEF 评分预测MACE 的效率，曲 线 下 面 积 为0.605（95%CI：0.553～0.658，P＜0.01），当ACEF 为1.156，其诊断效率最高，敏感度为46.0%，特异度为72.8%（图1）。

图1 ACEF 评分诊断高冠脉评分及预测MACE 的ROC 曲线

3 讨论

本文对748 例首次诊断为冠心病的患者研究发现，高ACEF 评分的冠心病患者多合并更多的心血管危险因素及更严重的冠脉病变。ACEF 评分对冠心病患者的院内不良心血管事件具有一定预测效能。

ACEF 评分的计算公式为：ACEF=年龄（岁）/LVEF（%）+1［如 果 血 肌 酐＞176.8 μmol/L（2 mg/dL）］。其中3 个变量均为客观指标，这3 个变量反映了患者临床情况的3 个核心方面：年龄、心功能和肾功能，这3 个核心方面也包含了主要的预后信息［11］。既往研究提示ACEF 评分与冠心病患者 的 预 后 密 切 相 关［12-14］。Stähli 等［15］的 研 究 显 示，ACEF 评分可独立预测血运重建患者的30 d 内全因死亡率。此外，该指标对于复杂冠脉病变介入术后（如严重钙化病变［16］和慢性完全性闭塞病变［17］）的MACE 发生亦有一定的预测意义。一项纳入12 000 名急性心肌梗死并接受PCI 治疗的患者的随访研究发现，ACEF 评分对该患者队列PCI 术后1年的全因死亡率具有良好的预测作用［18］。本文通过对冠心病患者的研究发现，ACEF 评分可预测院内不良心血管事件，此外，我们发现该指标与Gensini 评分呈正相关，从而更好地揭示了ACEF 评分高的患者预后差的原因。另外，从ACEF 的计算公式可以发现，ACEF 评分高的患者往往伴随着更大的年龄，更低的左室射血分数，更差的肾功能，而这三者也是影响冠心病严重程度和预后的重要因素［19-24］。

当然，本研究也存在一定的局限性，本研究为单中心的回顾性研究，尽管应用多因素回归分析校正一些混杂因素，仍难免存在偏倚。ACEF 评分与冠心病患者冠脉病变严重程度的关系及其临床应用价值仍有待前瞻性、大样本甚至多中心的临床研究进一步加以证实。

综上所述，ACEF 评分与冠心病患者冠脉病变严重程度有关，可一定程度上预测院内不良心血管事件的发生，且该临床指标计算简便、临床易于获取，因此具有较强的临床应用价值，有助于早期预估病情，指导临床决策。