FIBC、NLR测定联合中医辨证在冠心病预测中的应用*

林子娜 李 荣

（1.广州中医药大学，广东 广州 510000；2.广州中医药大学第一附属医院，广东 广州 510000）

冠心病是危害我国人体健康的主要疾病之一，目前我国冠心病的患病率仍处于上升状态［1］，2016年农村地区死亡率已超过城市地区并继续呈上升趋势［2］。现有的冠脉造影、冠状动脉CT检查相对来讲价格偏昂贵，且许多基层并不具备，不能作为常规普遍性的健康检查手段，且需注射造影剂及有辐射性，有导致肾功能损害的风险。故对于冠心病患者，如何提前预判冠脉粥样硬化的狭窄程度，提前预防与治疗，以阻断疾病早期改变及发展过程，可改善预后、提高生活质量。

关于动脉粥样硬化的发病机制，主要有脂质浸润学说、炎症学说［3-5］、血栓形成学说［6-7］等。在动脉粥样硬化整个过程中始终有炎症反应的参与，当脂质在内膜沉积即刺激内皮细胞，炎症细胞趋化、聚集，即引发动脉粥样硬化，其过程包括单核细胞的激活和抗原T淋巴细胞的适应性免疫反应［8］。中性粒细胞淋巴细胞比值（NLR）可反映炎症反应的发生和进展情况。而炎症细胞聚集与炎症介质释放，还可诱发局部血小板聚集或凝血瀑布［9］。血清纤维蛋白原（FIBC）通过增加血液黏度、刺激纤维蛋白形成或增加血小板之间的相互作用诱发心血管疾病［10］。本研究分析FIBC、NLR与冠状动脉病变程度的相关性，并探讨FIBC、NLR联合中医辨证对冠心病的预测价值。现报告如下。

1 资料与方法

1.1 临床资料 选取2020年10月至2021年9月在广州中医药大学第一附属医院心内科行冠脉造影的患者共688例，男性426例，女性262例。其中非冠心病组263例，冠心病组425例；非冠心病组中冠脉硬化组159例，正常组104例。纳入标准：以胸闷、胸痛、胸部不适为主诉入院治疗，首次行冠脉造影检查的患者。排除标准：既往有心脏内科介入或外科手术治疗者；半年内有外科手术治疗；曾发生过急性冠脉综合征，合并严重心脏病变，如心肌疾病、瓣膜病、心衰；合并心律失常、甲亢、恶性肿瘤或其他全身性严重性疾病者；长期卧床、病情危重或一般状况较差者；既往脑血管病史、肝肾功能严重异常或者有急性或慢性感染者。

1.2 诊断标准 冠状动脉造影检查发现心外膜下冠状动脉直径狭窄＞50%，且患者有典型心绞痛症状或无创性检查显示患者有心肌缺血证据，可诊断为冠心病。狭窄程度（%）=（参考血管直径-最狭窄处直径）÷参考血管直径×100%。依据《冠心病稳定型心绞痛中医诊疗专家共识（2019年）》［11］和《中医内科学》［12］中的胸痹心痛（真心痛），将冠心病分为心血瘀阻证、气滞血瘀证、痰浊闭阻证、寒凝心脉证、气虚血瘀证、气阴两虚证、心肾阴虚证、心肾阳虚证、正虚阳脱证。同时由2位临床经验丰富的中医医师进行中医辨证分型，若两人意见不一致，则由第3位副高以上中医师确定。

1.3 研究方法 1）资料收集：记录患者一般资料、实验室检验指标、冠脉造影结果。其中，需收集体质量、身高资料后计算BIM=体质量（kg）/升高（m）2；收集冠状动脉造影术结果，参照2019年修订后的动脉粥样硬化 Gensini积分评定方法［13］，计算冠脉 Gensini积分。2）分组：根据冠脉狭窄程度，将直径狭窄≥50%列为冠心病组，将直径狭窄＜50%分为冠脉硬化组和正常组。将冠心病组和冠脉硬化组根据Gensini积分四分位数法，分为低分组（Gensini积分≤2）、中分组（Gensini积分2～6分）、高分组（Gensini积分16～50分）和极高分组（Gensini积分≥分），分析FIBC、NLR在4组间的差异及与Gensini积分的相关性。

1.4 统计学处理 采用SPSS 26.0统计学软件和RStudio软件处理数据：计数资料组间比较采用χ2检验；计量资料不符合正态分布，表示为M（P25，P75），多组间则采用非参数Kruskal-Wallis H检验。计量资料相关性分析则采用Spearman秩相关性分析，采用ROC曲线评价判断FIBC、NLR对冠心病的诊断价值。采用多因素Logistic回归分析冠心病发生的独立危险因素。利用R软件构建Logistic回归模型，评价模型的区分度，绘制校准度图，用Bootstrap法检验模型可重复性。

2 结果

2.1 两组一般情况比较 见表1。结果冠心病组的男性多于女性，具有高血压病、糖尿病、吸烟史的患者多于非冠心病组（P＜0.05）。

表1 冠心病组与非冠心病组患者一般情况比较［n（%）］

2.2 两组临床检验指标比较 见表2。结果两组白细胞计数（WBC）、淋巴细胞（LYM）、中性粒细胞（NEU）、三酰甘油（TAG）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、FIB-C、D-二聚体定量（DDi）、NLR指标差异有统计学意义（P＜0.05）。

表2 两组临床检验指标比较

2.3 Gensini积分4组的FIBC、NLR水平比较 见表3。根据四分位法，将冠心病组和冠脉硬化组的584例患者按Gensini积分分为4组，分别为低分组159例、中分组137例、高分组145例、极高危143例。FIBC水平在低分组与高分组、低分组与极高分组、中分组与高分组、中分组与极高分组分布差异存在统计学意义（P＜0.05），Gensini积分低分组、中分组＜高分组、极高分组；NLR在低分组与极高分组、低分组与高分组、低分组与中分组、中分组与高分组、中分组与极高分组之间的分布水平差异均有统计学意义（P＜0.05），Gensini积分低分组＜中分组＜高分组及极高分组。

表3 Gensini积分低、中、高、极高分组FIBC、NLR水平比较

2.4 FIBC、NLR与Gensini积分相关性分析 对冠心病组和冠脉硬化组的FIBC例患者行AIP、NLR与Gensini积分的Spearman秩相关性分析显示，FIBC、NLR与Gensini积分呈正相关（r=0.322，r=0.436；P＜0.01，P＜0.01）。

2.5 FIBC、NLR对冠心病的诊断价值 见表4，图1。将纳入患者根据冠脉造影诊断分为冠心病组和非冠心病组，利用ROC曲线分析FIBC、NLR对冠心病的预测价值，FIBC（AUC=0.653）、NLR（AUC=0.709）有一定的诊断冠心病的价值，但以FIBC联合NLR的诊断效能最好（AUC=0.746）。当FIBC联合NLR的截断值取0.746时，其对冠心病的预测价值最高，特异度为68.5%，灵敏度为75.4%。

表4 FIBC、NLR、AIP+NLR预测冠心病的效能

图1 FIBC、NLR、FIBC+NLR对冠心病的诊断效能

2.6 多因素Logistic回归分析构建模型 见表5。以冠心病和非冠心病为因变量（赋值冠心病=1，非冠心病=0），以单因素分析（表1，表2）中FIBC、NLR（P＜0.05）及中医辨证分型为自变量，行多因素Logistics回归分析。结果显示FIBC、NLR、心血闭阻、气滞血瘀、痰浊闭阻、气虚血瘀是冠心病的独立危险因素。

表5 冠心病影响因素的多因素Logistic回归分析

2.7 建立回归模型 Logistics回归方程为P=1/1+e-y建立回归模型，利用R语言软件构建logistic回归模型：Y=-0.634+1.204×NLR+0.783×FIBC+1.679×心血闭阻证-0.786×气滞血瘀证+0.873×痰浊闭阻证+0.684×气虚血瘀证。

2.8 模型区分度评价 见图2。结果利用R软件中ROC曲线评价模型的区分度良好（AUC=0.766），95%CI（0.731，0.802），截断值为0.563，灵敏度为69.88%，特异度为73.76%。

图2 ROC曲线评价模型区分度

2.9 校准度图 见图3。结果用R语言软件对模型行Hosmer-Lemeshow拟合优度检验以评估冠心病的实际发生率与模型预测发生率是否拟合，绘制校准曲线。结果表明模型1的P＞0.05，模型在可接受的水平上拟合了数据，工作效果良好。

图3 模型的校准曲线

2.10 模型验证 采用内部验证检验模型的可重复性，通过计算模型经过1 000次Bootstrap方法后AUC=0.759，模型的可重复性良好。

3 讨论

冠状动脉是唯一供血给心脏的营养血管，其发生粥样硬化，引起心肌缺血缺氧的心脏病称为冠状动脉粥样硬化性心脏病。大量研究表明T细胞在启动动脉粥样硬化免疫反应中起到了不可或缺的作用［14］，部分淋巴细胞可调节免疫反应。中性粒细胞数目变化常反映炎症反应的发生和进展情况；淋巴细胞作为免疫调控屏障，其数目减少与人体应激反应相关。NLR整合了细胞免疫与体液免疫两种途径，避免了单独白细胞亚型在感染、脱水情况下绝对值受影响的弊端［15］。Serkan Kurtul等对414例行冠状血管造影的非ST段抬高型心肌梗死（NSTEMI）患者进行SYNTAX评分，线性回归分析显示NSTEMI患者的NLR与SYNTAX评分显著相关，NLR与NSTEMI患者的CAD严重程度独立相关［16］。另有研究发现高NLR患者较低NLR患者薄帽纤维斑块发生率及斑块坏死核心比例增高，NLR与冠状动脉临界病变严重程度呈正相关，对临界病变的斑块组成及不稳定斑块均具有阳性预测价值［17］。NLR可评估动脉粥样硬化斑块的严重程度，亦可预测斑块的不稳定性，可用于冠心病不良事件预测。

FIBC水平与冠状动脉硬化密切相关。FIBC可诱导单核细胞、内皮细胞和成纤维细胞上的促炎细胞因子的暴露，促进斑块形成；沉积在血管壁的FIBC还可增强巨噬细胞浸润，吸收低密度脂蛋白，加重斑块的形成和生长［18］。一项名为弗雷明汉的研究，对1 315名健康人随访12年，发现血浆FIBC升高，冠心病发生率升高［19］。张岩等对2 288例胸痛并接受冠状动脉造影的患者分析发现高FIBC水平与汉族人群冠脉粥样硬化的严重程度独立相关，且呈正相关［20］。因此，将FIBC联合NLR更有利于评估冠状动脉的病变严重程度。

冠状动脉粥样硬化病变程度加重，使得动脉管腔狭窄、心脏血流受阻，引起心肌缺血等一系列症状，多见胸闷、胸痛、胸部不适，属于中医学“胸痹”范畴。不同地区、不同时间、疾病发展的不同阶段、病变的不同严重程度中医证型分布皆有不同的规律。故冠心病患者与非冠心病患者证型分布不同。陈贵珺等对有关冠心病的中医药研究文献进行统计分析，发现不同地区证型分布不同，但从全国整体来看，气虚血瘀证、心血瘀阻证、痰阻心脉证是冠心病的主要证型［21］。翟雪芹等研究者发现新疆地区在早发冠心病和非早发冠心病的患者中医证型分布不同，冠脉狭窄≥90%以气虚血瘀证为主，冠脉狭窄＞75%～89%以秽浊痰阻证、气滞血瘀证为主［22］。现代中医对冠心病的研究主要分布在症候与分布规律、症候诊断标准的构建、证候与临床指标的相关性、疾病预后与症候的变化上［23］，尚需在此基础上进行进一步的探索，如构建中医证型与临床上客观的指标相结合的疾病诊断标准或预警模型，以期早期预防、早期诊断、早期治疗。现已有学者尝试将中医因素纳入心血管相关预测模型中，胡亮亮发现以中医四诊建立的预测模型对冠心病发病风险预测有一定的价值［24］。陈莹将西医指标与中医证候结合起来，筛选出年龄、舒张压、心悸、舌质为稳定型心绞痛的危险因素，并以之建立预测脾虚痰浊证严重程度的模型［25］。

综上所述，利用FIBC、NLR等临床检验指标联合中医证型分布预测冠心病有一定价值，有利于冠心病早期诊断及中西医药物早期介入，早期干预，改善预后。