基于MIMIC-Ⅳ数据库构建重症心肌病病人预后预测模型

刘江波,赵晓宁,姚明杨,仇瑞莉

心力衰竭是一组异质性疾病,是心血管疾病的终末期表现,据估计,全世界有超过2 000万例病人发生心力衰竭,我国成人心力衰竭患病率为0.9%[1-2]。缺血性心脏病认为是诱发心力衰竭的主要原因[3],然而,其他病因对心力衰竭的影响逐渐引起临床医生的重视。一些研究发现,不同病因的心力衰竭具有不同的预后[4-5]。心肌病是由于遗传、免疫等非缺血性因素导致心脏肌肉异常的疾病,随着诊疗技术的发展,目前心肌病发病率呈上升趋势,心肌病被认为是影响心力衰竭病人预后的一种重要病因[6-8]。重症监护室(intensive care unit,ICU)中的心力衰竭病人常具有较高的风险,且消耗医疗资源较多[9]。因此,通过医疗技术手段识别高危的心力衰竭病人具有重要的临床意义。目前,多种生物标志物和预测模型可预测心力衰竭病人短期、长期预后[10],但缺乏针对心肌病病人的预测模型。本研究基于麻省理工贝斯以色列迪康医学中心(Beth Israel Deaconess Medical Center)中合并心肌病重症病人的资料,通过整合ICU中的监护数据,筛选出具有预测院内死亡价值的变量,构建临床预测模型。

1 资料与方法

1.1 数据来源 医学信息市场重症监护(MIMIC-Ⅳ)数据库是一个免费开放的重症监护医学数据集,收集2008年-2019年麻省理工贝斯以色列迪康医学中心ICU病人的真实医疗数据,任何接受数据使用协议并完成“保护人类受试者”培训的研究人员均可申请访问数据,无须病人知情同意,信息经过隐私化处理后储存在MIMIC-Ⅳ数据库中[11]。

1.2 研究对象及设计 回顾性分析首次进入ICU的心肌病重症病人,根据临床资料构建预测模型。纳入标准:首次住院并进入ICU的成年病人(年龄>18岁),明确诊断为心肌病。心肌病的诊断是根据国际疾病统计分类(The International Statistical Classification of Diseases Code,ICD)的诊断代码,基于出院诊断进行提取。排除标准:非首次入院;重复进入ICU。临床预测模型的主要结局指标是院内死亡。心肌病病人筛选流程图见图1。

图1 病人筛选流程图

1.3 数据提取 从MIMIC-Ⅳ数据库中提取的变量包括人口学特征(年龄、性别、种族、婚姻类型、保险类型、ICU类型)、查尔森共病指数、脓毒症、生命体征(体重、心率、收缩压、舒张压、平均动脉压、呼吸、动脉血氧分压、血糖)、实验室指标[白细胞计数、血红蛋白、血小板计数、红细胞比容、阴离子间隙、碳酸氢根离子、尿素氮及血肌酐、血钠、血钾、血氯、血钙、国际标准化比值(INR)]、严重程度评分[序贯器官衰竭评分(SOFA)、格拉斯哥昏迷量表评分(GCS)]。纳入血管活性药(多巴胺、肾上腺素和去甲肾上腺素)、机械通气及肾脏替代治疗的治疗信息。数据提取使用PostgreSQL工具(v9.6;PostgreSQL全球开发小组)中的结构化查询语言(SQL)执行。

2 结 果

2.1 心肌病病人临床资料 共纳入2 115例重症心肌病病人,约占MIMIC-Ⅳ数据库重症病人的4.17%;年龄(66.37±15.26)岁,其中34.18%为女性病人,64.44%为白种人。55.71%的病人进入心脏重症监护室(CCU)治疗,序贯器官衰竭评分的中位数为5分。共265例(12.53%)合并心肌病病人发生院内死亡。心肌病病人临床资料和单因素分析结果见表1。

表1 心肌病病人临床资料和单因素分析(n=2 115)

2.2 重症心肌病病人院内死亡的影响因素分析 应用Logistic回归筛选对重症心肌病病人院内死亡有影响的临床因素。单因素分析中共33个变量有统计学意义(P<0.05)。进一步将P<0.05的变量纳入多因素的Logistic回归模型中,通过逐步向后的方法,结果显示:年龄、GCS评分、查尔森共病指数、心率、动脉血氧分压、平均动脉压及阴离子间隙是院内死亡的独立预测因子,详见表2。纳入模型变量的VIF值为>2,说明各变量之间不存在线性相关。

表2 重症心肌病病人院内死亡的影响因素分析

2.3 重症心肌病病人院内死亡风险的列线图构建 根据多因素Logistic回归分析结果,根据表2中的独立预测因子构建合并心肌病的重症病人发生院内死亡的列线图,详见图2。使用列线图时,应从每个变量向上画一条垂直线到“分值”线获得分数,并将这些值相加得到总分,从“总分”开始向下画一条垂直线以获得重症心肌病病人院内死亡概率。应用C-指数和校正曲线进一步验证了列线图的预测能力。预测院内死亡的C-指数为0.847[95%CI(0.798,0.896)],结果表明列线图预测合并心肌病的重症病人院内死亡时,具有较强的鉴别能力。通过校正曲线证明预测的院内死亡率与实际的院内死亡率具有较好的一致性,详见图3。

图2 预测合并心肌病的重症病人院内死亡风险的列线图

图3 预测院内死亡的校正曲线(点线表示预测值与观测值相同的理想曲线;实线表示实际的观测曲线)

2.4 心肌病预测模型的预测价值 通过绘制ROC曲线,计算AUC,表明模型可预测合并心肌病重症病人院内死亡,详见图4。本研究构建的临床预测模型AUC为0.847,表明列线图具有良好的预测能力。决策曲线分析(DCA)显示了列线图的临床可用性和净获益,详见图5。DCA结果显示在验证队列的死亡风险中获得了净收益。

图4 预测院内死亡的ROC曲线图

图5 预测模型的决策曲线(细实线表示假设所有病人在院内死亡;粗实线表示假设所有病人在院内存活。蓝线是列线图代表的院内死亡率)

3 讨 论

本研究回顾性分析了MIMIC-Ⅳ数据库中的2 115例合并心肌病的重症病人,通过多因素分析构建了临床预测模型,共纳入年龄、GCS评分、查尔森共病指数、心率、动脉血氧分压、平均动脉压及阴离子间隙7个变量,采用列线图对结果进行可视化。进一步计算C-指数并进行DCA等证明该模型具有良好的临床鉴别能力和获益。通过绘制ROC曲线,证实该模型具有较好的预测价值。因此,根据分析结果,该列线图可有效地应用于临床。

心肌病常发生在年轻病人中,临床初期可能无症状,且病人可达到平均预期寿命,如肥厚型心肌病[12]。在ICU中,危重症病人常有较多的合并症,临床情况复杂,合并心肌病的病人常表现为心力衰竭加重。然而,目前的预测模型常针对缺血性心肌病,缺乏对特定心肌病人群预后判断的指标。因此,建立危重症心肌病病人的临床预测模型具有重要的临床意义。

心肌病是一组异质性疾病,常表现为射血分数保留的心力衰竭(HFpEF),如肥厚型心肌病和限制型心肌病[13-14]。扩张型心肌病表现为射血分数减低的心力衰竭(HFrEF),心肌病常由于遗传和免疫原因导致,与缺血性心肌病相比预后有差异性[15-16]。根据梅奥诊所的一项研究,HFrEF病人的预后随着时间推移而改善,而HFpEF病人未改善[17]。相关研究表明,HFpEF病人的预后优于HFrEF病人[18-19]。HFpEF的治疗仍存在空缺,血管紧张素抑制剂、β受体阻滞剂等药物未改善HFpEF病人的预后[20-22]。因此,对心肌病病人预后的判断存在一定的争议,分析与心肌病的异质性及对药物的反应有关。

本研究利用了MIMIC-Ⅳ中临床资源,通过全面的监测数据构建临床预测模型,从而判断重症心肌病病人预后。本模型具有较好的预测价值,仍存在一些局限性:首先受限于样本量,未进行随机抽样外部验证,今后需进一步对模型进行外部验证。其次,MIMIC-Ⅳ数据库无法提取病人进入ICU的主要原因,因此无法区分病人的原发病,可能使结果产生偏倚。最后,未纳入射血分数、脑钠肽等区分心力衰竭严重程度的常用指标。因此需通过前瞻性研究进一步验证模型。