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ST段抬高型心肌梗死患者预后风险预测工具的研究进展*

2022-12-06王伊钶综述宋剑平韩晓旭审校

现代医药卫生 2022年11期
关键词:病死率心肌梗死工具

王伊钶 综述,宋剑平,韩晓旭,王 雅 审校

(1.浙江大学医学院附属第二医院心内科,浙江 杭州310003;2.浙江大学医学院附属第二医院护理部,浙江 杭州 310003;3.宁波市第一医院,浙江 宁波 315000)

我国心血管疾病(CVD)危险因素流行趋势日益显著,导致CVD患病人数持续增加。目前全球CVD粗略患病4.856亿例,患病率和病死率较2007年分别增长28.5%和21.1%[1],心血管病死率在我国居民疾病死亡构成中高居首位[2]。ST段抬高型心肌梗死(STEMI)是冠心病的严重类型,有发病急、进展快、病死率高的特点[3-4],患者具有典型的缺血性胸痛,持续超过20 min,血清心肌坏死标志物水平升高并有动态演变,心电图有典型的ST段抬高[2]。根据国家卫生健康委员会经皮冠状动脉介入治疗术(PCI)网络申报数据,我国13亿人口每年新发STEMI例数约21.6万[5]。STEMI急性期的治疗关键是快速再灌注[6],PCI仍是治疗STEMI的重要手段[7]。主要不良心血管事件(MACEs)是评价STEMI预后的重要指标[8],然而约20%的急性心肌梗死幸存者会在第1年发生第2次MACEs[6]。目前有许多STEMI患者预后的评估工具,特点侧重不一。例如原发性血管成形术心肌梗死试验(PAMI)的使用价值已被证实不如全球急性冠状动脉事件注册(GRACE)、心肌梗死溶栓治疗临床试验(TIMI)、Zwolle风险评估等;改良早期预警评分(MEWS)、重要性早期预警评分(ViEWS)及英国国家早期预警评分(NEWS)需要对意识形态生命体征做出评价,易受主观影响[9]。本文将对GRACE,HEART(History、ECG、Age、Risks、Troponim),年龄、血肌酐和射血分数(ACEF),TIMI,CHADS2(Congestive heart failure、Hypertension、Age、Diabetes Mellitus、Prior Stroke or Transient ischemic attack)和Zwolle及衍生工具进行综述,从不同角度阐述风险预测工具的特点,旨在探索适合中国STEMI患者的风险预测工具并为医护人员的选择提供参考和依据。

1 心肌梗死预后评估的意义

疾病预测是现代健康管理的关键步骤,一个准确性高的风险预测工具可以帮助预警、管理、治疗和护理相关疾病。影响PCI后STEMI患者发生MACEs的因素诸多。有研究表明,综合控制多种风险因素对未来CVD及其病死率的降低具有重大意义。运用合理的风险预测工具对患者进行风险分层,可帮助预测患者病情走向,对高风险患者进行早期干预治疗,对低风险患者定期随访和改变其生活方式,可以减少不良结局发生。

2 6种STEMI预测工具及衍生工具的预测因子

6种风险预测工具及衍生工具的预测因子多为客观可测量的数据,少数需要医护人员作出简单的主观评价,可实施、易操作。

2.1GRACE及衍生工具的预测因子和评估能力 GRACE病毒是目前临床上应用广泛的CVD评估工具之一,其预测因子包括年龄、心率、收缩压、血肌酐值、Killip评分、院前心搏骤停、ST段偏移、心肌酶升高,可评估在一般临床实践治疗中的所有急性冠状动脉综合征(ACS)患者住院死亡风险[10]。GRACE在ACS患者住院期间死亡风险评估能力为0.84,在STEMI患者中死亡风险评估能力为0.83。国内外研究显示,GRACE可预测住院期间至5年内STEMI患者的死亡及MACEs发生情况[11]。GRACE2.0由FOX等[12]建立,旨在让推导和验证更准确。GRACE2.0有8个预测因子(24 h内使用利尿剂、肾功能不全、年龄、初始收缩压、初始脉搏、入院时心搏骤停、心肌酶升高、ST段偏移),可预测PCI后住院期间及PCI后6个月、1年、3年的病死率或MACEs发生率,可提供超过90%完整多变量模型的预测精准度。其利用肾功能不全病史和24 h内使用利尿剂等指标代替原工具中Killip分级、血清肌酐水平,在STEMI患者中1年的死亡风险评估能力为0.84,在ACS患者中1年和3年的死亡风险评估能力为0.82。

2.2HEART及衍生工具的预测因子和评估能力 SIX等[13]建立HEART初期是为了在不确定性和缺乏医学文献指导的情况下帮助医生做出准确的诊断和治疗选择,主要对胸痛患者进行快速危险分层。HEART预测因子包括怀疑缺血性胸痛、年龄、有病史(冠状动脉重建史、心肌梗死、中风、外周动脉疾)、肌钙蛋白、心电图异常,预测PCI后住院期间,PCI后30 d、6周、3个月、1年的病死率或MACEs发生率。我国学者王伟等[14]对急性胸痛患者6周的MACEs发生率进行预测,发现HEART的评估能力为0.915,远高于GRACE(0.709)和TIMI(0.778)。改良HEART[15]增添了有助于提高急诊高危胸痛区分情况的预测因子D-二聚体。结果显示,改良HEART对STEMI组3个月MACEs的预测准确率为94.2%,高于GRACE(46.5%);对ACS患者3个月MACEs的评估能力为0.792,较GRACE(0.698)更为优越。

2.3ACEF及衍生工具的预测因子和评估能力 RANUCCI等[16]开发仅包含3个预测因子的ACEF,旨在验证基于有限因素下择期行心脏外科手术30 d的死亡风险。ACEF的预测PCI后住院期间,PCI后30 d、6个月、1年、2年的病死率或MACEs发生率。RODRIGUEZ-RAMOS等[17]的研究中,ACEF对住院期间未行冠状动脉介入治疗的STEMI患者病死率和MACEs发生率的判别能力仅次于GRACE(0.66vs.0.70,0.62vs.0.64)。我国一项大样本研究证实,ACEF对于PCI后患者2年病死率预测能力(0.740)较SYNTAXⅡ等复杂预测工具更具优势[18]。杨昕宇等[19]研究显示,ACEF在STEMI患者PCI后1年发生MACEs的评估能力为0.784,这与REINDL等[20]的研究结果相似。REINDL等[20]建立了更符合STEMI患者PCI后发生MACEs的风险预测工具ACEF-STEMI,用Δ估算的肾小球滤过率(eGRF),即PCI后3 d内降低小于10 mL/(min·1.73 m2)代替原工具中的血清肌酐水平,并添加糖尿病史、前壁心肌梗死和C反应蛋白等指标。ACEF-STEMI对6、12个月的MACEs风险评估能力为0.86和0.87,较ACEF(0.72、0.71)有明显改善。

2.4TIMI的预测因子和评估能力 MORROW等[21]研发的TIMI旨在预测STEMI溶栓患者30 d的死亡情况。TIMI的预测因子包括年龄、有病史(糖尿病、高血压、心绞痛)、收缩压、心率、Killip评分、体重、前壁心肌梗死或左束支传导阻滞、发病至治疗时间大于4 h等。预测PCI后7 d、30 d、6个月、1年、2年、3年、5年的病死率或MACEs发生率。与复杂的多变量工具比较,TIMI显示出了优异的预测性能(0.784vs.0.779),不仅能可靠地辨识出高风险患者,同时在低风险患者中也保持良好的辨识度。陈诤等[22]研究表明,TIMI和GRACE对STEMI患者12个月MACEs发生率的评估能力只表现出了微小的差距(0.791vs.0.798)。也有研究显示,TIMI对STEMI患者住院期间,术后6个月、1年、3年死亡预测的评估能力不及GRACE(0.738vs.0.766,0.713vs.0.778,0.711vs.0.789,0.684vs.0.767),但对院内死亡的预测能将TIMI的价值最大化[23]。

2.5CHADS2及衍生工具的预测因子和评估能力 CHADS2由GAGE等[24]研发,用于评估心房颤动患者脑卒中或血栓事件。CHADS2的预测因子包括年龄、高血压、糖尿病、心力衰竭、缺血性脑卒中或短暂性脑缺血发作(TIA)史等,预测PCI后住院期间,PCI后30 d、1年的病死率或MACEs发生率。LIP等[25]在原基础上增添男性、吸烟、血脂异常等指标,形成新工具CHA2DS2-VASc。预测PCI后住院期间,PCI后30 d、1年的病死率或MACEs发生率。安贞医院研究证实[26],单因素分析显示CHADS2是PCI后ACS患者6个月发生MACEs良好的预测因子。在多因素分析中,CHA2DS2-VASc是评估该类患者发生MACEs强有力的预测因子,且该工具的判别能力优于GRACE(0.614vs.0.598)。另一项研究表明[27],CHADS2可有效用于STEMI患者长期的MACEs预测,且对该类患者6个月MACEs的评估能力仅次于TIMI(0.697vs.0.709),对该类患者6个月非致死性心脑血管事件的评估能力优于TIMI(0.612vs.0.594)。

2.6Zwolle的预测因子和评估能力 Zwolle由LUCA等[28]建立,旨在预测STEMI接受初次血管成形术的患者30 d病死率。其预测因子包括Killip评分、病变血管血流TIMI分级、年龄、三支病变、前壁心肌梗死、缺血至治疗时间大于4 h,预测PCI后30 d,PCI后6个月、1年、2年、3年、5年的病死率或MACEs发生率。研究显示,该工具表现了出色的预测能力(0.907);即使在风险评分较低的患者中(≤3分)也表现出了稳定的评估能力(0.762),可帮助大量低风险STEMI患者在初次血管成形术后安全地早期出院。LIM等[29]证实,Zwolle对低风险STEMI患者30 d的MACEs和死亡预测能力分别为0.79和0.98,与以往研究结果一致。一项包含6种工具的比较研究结果显示,Zwolle在PCI患者远期(3~5年)病死率的鉴别上不如GRACE,但在STEMI患者因急性失代偿性心力衰竭2年再入院率的预测上,较其他工具有更优越的校准能力[11]。

3 6种STEMI风险预测工具的比较

6种STEMI预测工具及衍生工具除所需预测因子的不同外,还存在工具开发时的适用人群、局限性差异。

3.16种工具及衍生工具的适用人群研究 GRACE是规模最大的多国观察性队列研究,总共纳入超过10万例ACS患者(30个国家,247家医院)用于验证该工具的判别能力。结果显示,该工具提供了极好的评估死亡风险能力。我国各个心血管中心研究显示,GRACE在ACS患者术后5年内均可提供有用的死亡或MACEs预测价值[11]。GRACE2.0纳入来自GRACE注册中心(14个国家和94家医院)的32 037例ACS患者,对出院患者1、3年的死亡风险仍有优秀的判别能力[12],但我国至今未进行GRACE2.0的外部验证,该工具适用性有待考察。

HEART建立初期只选用了122例急诊科胸痛患者,王伟等[14]将378例急性胸痛患者作为研究对象,调查其6周内MACEs的发生情况。结果显示,HEART有超过TIMI和GRACE的预测能力。唐开放等[15]对1 901例急诊胸痛患者进行了3个月的MACEs随访,结果显示,改良HEART的预测准确性要高于HEART,且对ACS亚组STEMI的预测准确性可达94.2%。

ACEF由接受择期心脏手术的4 557例成人患者分析建立,结果显示,在冠状动脉外科手术中有良好的死亡预测价值。我国相关研究结果显示[18],ACEF是10 072例PCI后患者2年全因死亡的独立预测因子,预测能力毫不亚于甚至优于复杂的多变量工具。ACEF-STEMI的研究队列由410例STEMI患者组成,结果显示ACEF-STEMI分别在6、12个月的MACEs评估能力要优于ACEF。然而ACEF-STEMI较为小众,在我国并没有验证队列。

TIMI由全球超过800家医院的15 078例STEMI患者建立,旨在预测30 d的死亡情况。结果显示,TIMI预测能力可与完整的多变量模型相媲美[21]。高晓津等[30]采用TIMI和GRACE对STEMI患者院内死亡进行预测,纳入全国31个省107家医院的STEMI患者17 886 例,结果显示,TIMI和GRACE对STEMI患者院内死亡的评估能力几乎等同(0.795 6vs.0.809 6)。在我国的另一项726例心肌梗死患者的研究中[23],TIMI对STEMI患者住院期间,PCI后6个月、1年、3年死亡预测的评估能力却不及GRACE。

CHADS2、CHA2DS2-VASc分别纳入1 733例非风湿性房颤患者和1 084例房颤患者建立,旨在评估房颤患者血栓事件,随后被各国学者用于评价ACS患者预后。我国安贞医院对915例PCI后ACS患者进行研究,结果显示CHADS2和CHA2DS2-VASc都是该类患者6个月发生MACEs良好的预测因子[26]。万槐斌等[27]纳入570例STEMI患者检验CHADS2的 6个月MACEs评估能力,结果显示,其预测能力与TIMI不相上下。

Zwolle是LUCA等[28]根据1 791例因STEMI接受初次血管成形术的患者构建,旨在预测30 d病死率。LIM等[29]对183例STEMI患者进研究,发现按Zwolle分级的低风险STEMI患者在30 d内有较低的MACEs风险和病死率。可以看出,Zwolle对PCI后STEMI患者早期预后存在较好的警示作用。但由于该工具未在我国推广,所以评估价值未知。

3.26种工具及衍生工具的局限性 每个工具都各有其局限性,例如GRACE计算复杂,变量多、分值细,不易于在床旁进行快速评估;GRACE2.0验证队列中有77%的患者是白种人,亚洲患者群体匮乏,并不一定契合中国STEMI患者;HEART更多被急诊科胸痛患者使用,检验STEMI患者预后的研究较少;ACEF在75岁以上PCI后STEMI患者中缺乏预测能力;TIMI在多数研究中的预测价值等于或次于GRACE;CHADS2在个别研究中显示出与TIMI相似的评估能力;Zwolle在中国STEMI患者中缺乏检验证据。各衍生工具评估能力只停留在建立初期,是否适用于我国患者还需进一步验证。

4 小结与展望

综上所述,以上6种CVD风险预测工具及衍生工具均可作为STEMI患者再灌注后短期或长期死亡和MACEs风险的预测工具,虽然各有其局限性,但可起到有效的警示作用,为STEMI患者的预后管理提供参考价值。简单的预测工具如ACEF,有可媲美多变量复杂工具的能力;GRACE可作为STEMI患者长期预后的评估工具,其结果保持了较高的精准度。但这6种CVD工具的研发缺乏中国患者队列验证,由于疾病特征在不同地域、种族、经济发展水平间存在巨大差异,这些工具并非高度契合我国STEMI人群。医护人员在CVD的救治和康复中占据了不可替代的位置,所以研发以我国心血管病患者为主体,便捷、精确度高且适合临床使用的STEMI风险预测工具刻不容缓。

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