AMI患者并发CRS1危险因素及预测模型构建

赵沙沙 张海军 陈会校 张强 李娟 柴巧英 张宝山

摘要：目的  探讨急性心肌梗死（AMI）患者并发1型心肾综合征（CRS1）的危险因素并构建预测模型，旨在为后续临床防治方案制定及选择提供更多参考。方法  回顾性纳入2016年1月-2022年1月于我院住院治疗AMI患者共964例，根据住院期间是否并发CRS1分组[未并发CRS1组（n=840）、并发CRS1组（n=124）]，并在倾向性匹配后比较两组临床特征资料，采用多因素Logistic回归模型评价AMI患者并发CRS1的独立危险因素并构建预测模型，描绘ROC曲线分析相关独立危险因素及预测模型预测AMI并发CRS1的效能。结果  964例AMI患者住院期间并发CRS1共124例，发生率为12.86%；倾向性匹配后未并发CRS1组、并发CRS1组均为110例。倾向性匹配后并发CRS1组心肌肌钙蛋白Ⅰ（cTnⅠ）峰值、N末端B型利钠肽原及白细胞计数水平均高于未并发CRS1组（P<0.05）；并发CRS1组估算肾小球滤过率、白蛋白及血红蛋白水平均低于未并发CRS1组（P<0.05）；Logistic多因素回归分析显示，基线eGFR下降、NT-proBNP升高、cTnⅠ峰值升高及WBC升高均是独立危险因素。预测模型预测AMI并发CRS1的ROC曲线下面积值为0.955（95%CI：0.926～0.984），特异度为0.936，敏感度为0.918。结论  AMI患者如基线估算肾小球滤过率下降、N末端B型利钠肽原升高、cTnⅠ峰值升高及白细胞计数升高则在住院期间更易发生CRS1；基于上述指标构建的临床模型在预测CRS1发生方面具有良好的效能。

关键词：急性心肌梗死；1型心肾综合征；预测模型

中图分类号：R542.22                               文献标识码：A                                 DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2024.12.003

文章编号：1006-1959（2024）12-0013-06

Risk Factors and Prediction Model Construction of CRS1 in AMI Patients

Abstract：Objective  To explore the risk factors of type 1 cardiorenal syndrome （CRS1） in patients with acute myocardial infarction （AMI） and construct a predictive model， so as to provide more references for the formulation and selection of subsequent clinical prevention and treatment programs.Methods  A total of 964 patients with AMI who were hospitalized in our hospital from January 2016 to January 2022 were retrospectively included. According to whether CRS1 was complicated during hospitalization [non-CRS1 group （n=840）， concurrent CRS1 group （n=124）]， and after propensity matching， the clinical characteristics of the two groups were compared. Multivariate Logistic regression model was used to evaluate the independent risk factors of AMI patients complicated with CRS1 and construct a prediction model. The ROC curve was used to analyze the independent risk factors and the prediction model to predict the efficacy of AMI complicated with CRS1.Results  Among 964 AMI patients， 124 patients were complicated with CRS1 during hospitalization， with an incidence of 12.86%. After propensity matching， there were 110 patients in the non-CRS1 group and 110 patients in the CRS1 group. After propensity matching， the peak value of cardiac troponin Ⅰ （cTnⅠ）， N-terminal pro-B-type natriuretic peptide and white blood cell count in the CRS1 group were higher than those in the non-CRS1 group （P<0.05）. The estimated glomerular filtration rate， albumin and hemoglobin levels in the CRS1 group were lower than those in the non-CRS1 group （P<0.05）. Logistic multivariate regression analysis showed that the decrease of baseline eGFR， the increase of NT-proBNP， the increase of cTnⅠ peak and the increase of WBC were independent risk factors. The area under the ROC curve of the prediction model for AMI complicated with CRS1 was 0.955 （95%CI：0.926-0.984）， the specificity was 0.936， and the sensitivity was 0.918.Conclusion  AMI patients with decreased baseline estimated glomerular filtration rate， increased N-terminal pro-B-type natriuretic peptide， increased peak cardiac troponin Ⅰ， and increased white blood cell count are more likely to develop CRS1 during hospitalization; the clinical model based on the above indicators has good efficacy in predicting the occurrence of CRS1.

Key words：Acute myocardial infarction;Type 1 cardiorenal syndrome;Prediction model

意大利学者在本世纪初首次提出心肾综合征（cardiorenal syndrome， CRS）的概念，并将急性心功能不全继发急性肾损伤归入1型心肾综合征（type 1 cardiorenal syndrome， CRS1）的范畴[1]。急性心肌梗死（acute myocardial infarction， AMI）是心内科常见急重症之一，尽管近年来再灌注治疗手段持续获得优化及普及，但其院内死亡率仍可达5%。急性肾损伤被认为是AMI患者预后不良重要危险因素[2-4]。有报道证实[5]，AMI并发CRS1患者住院期间死亡率可达15%～20%。如何早期预测AMI患者并发CRS1的风险以便于防治方案制定已成为医学界关注的热点问题。考虑到目前临床尚无理想CRS1早期预测标志物，本研究采用单因素和多因素评价AMI患者并发CRS1的危险因素并构建预测模型，旨在为后续临床防治方案制定及选择提供参考。

1资料与方法

1.1 一般资料  回顾性分析2016年1月～2022年1月在邯郸市第一医院就诊的964例AMI患者的临床资料。研究方案设计符合世界医学大会《赫尔辛基宣言》要求。964例患者中，男749例，女215例。依据是否发生CRS1分为未并发CRS1组（n=840）和并发CRS1组（n=124）。

1.2纳入和排除标准  纳入标准：①符合中华医学会心血管病学分会制定AMI相关诊断标准[6，7]；②于我院住院治疗；③年龄≥18岁；④行急诊介入手术治疗。排除标准：①慢性肾功能衰竭；②接受规律透析；③既往肾移植手术史；④孤立肾；⑤严重消化道出血、颅内出血或咯血；⑥合并感染；⑦症状发作至入院时间在48 h以上；⑧入院时已发生CRS1。

1.3方法

1.3.1 资料收集  登录医院电子病历系统收集患者年龄、性别、入院时平均动脉压、心率、AMI类型、既往史、对比剂用量、用药情况及实验室检查指标；实验室检查均由我院检验科完成，具体指标包括入院时白细胞计数、白蛋白、血钠、N末端B型利钠肽原及及血红蛋白水平，住院期间心肌肌钙蛋白Ⅰ（cTnⅠ）峰值等。均抽取患者的空腹外周静脉血实施指标测评。利用迈瑞BC-5000全自动血液细胞分析仪测评白细胞计数、白蛋白、血红蛋白水平。将血液标本实施高速离心（3000 r/min，半径10 cm，15 min）后取得血清，利用贝克曼库尔特AU7900全自动生化仪以及配套试剂盒完成血钠、N末端B型利钠肽原、cTnⅠ峰值的测定。

1.3.2评价标准  CRS1指引急性心功能不全所引起急性肾损伤；急性心功能不全诊断应符合以下任一标准：①Killip心功能分级≥Ⅱ级；②新出现心力衰竭症状体征并排除因非心脏疾病原因，且左心室射血分数<50%或N末端B型利钠肽原升高[8]。急性肾损伤诊断标准如下：①48 h内血清肌酐绝对值较基线增加26.5 μmol/L；②7 d内血肌酐较基线增加50%及以上[8]。估算肾小球滤过率计算采用肾脏病膳食改良试验简化公式。

1.4观察指标  比较两组倾向性匹配前后的临床特征资料（年龄、性别、心率、平均动脉压、合并糖尿病情况、合并高血压情况、AMI类型、缺血时间、ACEI/ARB使用比例、β受体阻滞剂使用比例）。比较两组倾向性匹配后对比剂用量、cTnⅠ峰值、N末端B型利钠肽原、估算肾小球滤过率、白蛋白、血钠、白细胞计数、血红蛋白。AMI并发CRS1的危险因素采用多因素Logistic回归模型分析，以AMI是否并发CRS1作为因变量，将AMI并发CRS1危险因素单因素分析有差异的指标作为自变量进行二元Logistic回归分析。以AMI是否并发CRS1为状态变量（并发赋值=1，未并发赋值=0），以多因素分析中的独立影响因素作为检验变量，构建AMI并发CRS1的Logistic预测模型。预测模型的临床效能采用ROC曲线分析，以AMI是否并发CRS1为状态变量（并发赋值=1，未并发赋值=0），以多因素分析中的独立影响因素作为检验变量进行ROC曲线分析。

1.5统计学方法  数据分析采用SPSS 20.0软件；采用Kolmogorov-Smirnov检验完成正态性评估，符合正态分布计量资料以（x±s）表示，采用t检验；计数资料以（n）表示，采用χ2检验；多因素分析采用二元Logistic回归模型，绘制受试者工作特征（ROC）曲线评价预测效能；P<0.05为差异有统计学意义。

2结果

2.1 AMI并发CRS1情况  964例AMI患者住院期间并发CRS1共124例，发生率为12.86%。

2.2倾向性匹配前两组临床特征资料比较  倾向性匹配前，并发CRS1组年龄、心率、平均动脉压、合并糖尿病比例及合并高血压比例均高于未并发CRS1组（P<0.05）；并发CRS1组心肌缺血时间少于未并发CRS1组（P<0.05）；并发CRS1组ACEI/ARB和β受体阻滞剂使用比例均低于未并发CRS1组（P<0.05），见表1。

2.3倾向性匹配后比较两组临床特征资料比较  倾向性匹配后，并发CRS1组cTnⅠ峰值、N末端B型利钠肽原及白细胞计数水平均高于未并发CRS1组（P<0.05）；并发CRS1组估算肾小球滤过率、白蛋白及血红蛋白水平均低于未并发CRS1组（P<0.05），见表2。

2.4 AMI并发CRS1的多因素Logistic回归分析  以AMI是否并发CRS1作为因变量（并发赋值=1，未并发赋值=0），将单因素分析有差异的指标，包括cTnⅠ峰值、N末端B型利钠肽原、估算肾小球滤过率、白细胞计数和血红蛋白作为自变量进行二元Logistic回归分析，结果显示基线eGFR下降、NT-proBNP升高、cTnⅠ峰值升高及WBC升高均是独立危险因素，见表3。

2.5 AMI并发CRS1预测模型构建  以AMI是否并发CRS1为状态变量（并发赋值=1，未并发赋值=0），cTnⅠ峰值、N末端B型利钠肽原、估算肾小球滤过率和白细胞计数为自变量，构建模型的回归方程为Logit（P）=-4.051+0.057×cTnⅠ峰值+0.001×N末端B型利钠肽原+（-0.039×估算肾小球滤过率）+0.516×白细胞计数。Hosmer-Lemeshowχ2检验发现，实际AMI并发CRS1发生概率和预测概率比较，差异无统计学意义（χ2=10.470，df=8，P=0.234），预测模型与临床实际观察结果一致性较高，见表4。

2.6预测模型的临床效能分析  以AMI是否并发CRS1为状态变量（并发赋值=1，未并发赋值=0），cTnⅠ峰值、N末端B型利钠肽原、估算肾小球滤过率和白细胞计数为检验变量进行ROC分析，结果显示，预测模型预测AMI并发CRS1的AUC为0.955（95%CI：0.926～0.984），特异度为0.936，敏感度为0.918，约登指数为0.854，见表5、图1。

3讨论

CRS1被认为是导致AMI患者院内死亡的重要诱因[9]。本研究结果显示，964例AMI患者住院期间并发CRS1共124例，发生率为12.86%，与以往报道结果基本相符[10]。AMI患者并发CRS1的病理生理机制复杂，以往报道影响因素众多[12，13]，但至今仍未有明确定论且缺少有关预测模型方面构建报道。

本研究结果显示，基线估算肾小球滤过率对于AMI患者住院期间并发CRS1风险有影响。估算肾小球滤过率是基于年龄、性别及血肌酐水平计算获得肾小球滤过率，患者入院时估算肾小球滤过率低水平提示肾功能储备及代偿能力均较差[14]。有研究显示[15]，AMI患者随估算肾小球滤过率下降，心功能及血流动力学损伤进展风险亦显著提高。本研究显示，基线估算肾小球滤过率下降与AMI患者住院期间并发CRS1独立相关，进一步支持以上观点。既往研究提示[16]，即使功能性肾组织损伤程度接近一半，剩余健康肾单位亦可发挥代偿功能，从而维持血肌酐处于正常范围；但如患者入院时估算肾小球滤过率较低，叠加持续心输出量下降，则进一步导致肾损伤及缺血程度加重，最终影响肾脏代偿能力及诱发急性肾损伤。

cTnⅠ峰值浓度对于AMI患者住院期间并发CRS1也有影响。N末端B型利钠肽原是心脏容量负荷加重状态下由心肌细胞分泌的多肽物质，可用于心力衰竭人群心脏功能及预后评估；而入院时AMI患者之一指标水平升高往往预示更易出现急性心力衰竭，同时继发急性肾损伤风险亦显著增加[17]。心肌cTnⅠ是人体内调节心肌收缩主要功能蛋白，而在心肌梗死发生后可快速释放入血，峰值一般出现在梗死后11～12 h[18]。已有研究提示[19]，心肌cTnⅠ峰值浓度与心肌损伤程度呈正相关，可用于心肌梗死范围及左心室不良重构评估预测。本研究结果亦显示，心肌cTnⅠ峰值高浓度是AMI患者住院期间并发CRS1独立危险因素。

炎症免疫损伤是公认导致动脉粥样硬化及急性冠状动脉综合征病情进展的促进因素。而CRS1患者体内亦可观察到到血浆炎性细胞因子及氧化应激相关物质合成表达增加，故有学者认为炎症及氧化应激反应亦参与到CRS1发生发展过程中[20]。已有研究显示[21]，AMI患者因心肌坏死及异常应激反应诱发大量炎症细胞因子合成，影响造血细胞形成及骨髓造血微环境，进而引起外周血白细胞计数提高。另有报道证实[11]，外周血白细胞计数升高还可影响介入术后心肌再灌注，不利于控制心肌梗死面积，更易发生心室重构不良及心力衰竭。以上证据均支持外周血白细胞计数能够在一定程度上反映AMI发生后炎症及心功能损伤严重程度。本研究结果支持炎症反应水平可能参与AMI患者并发CRS1过程中这一观点。

本研究通过对包括年龄、既往史、心肌缺血时间及用药情况等进行倾向性匹配，采用多因素Logistic回归模型确定独立危险因素，并基于上述结果进一步构建临床预测模型，结果显示基于基线估算肾小球滤过率、N末端B型利钠肽原、cTnⅠ峰值及白细胞计数构建的模型在预测AMI患者住院期间CRS1发生风险方面具有良好的效能，区分度和校准度良好，可为临床医生早期发现识别高危人群并给予及时有效干预提供一定依据。但本研究属于单中心回顾性报道，且因外部数据获取困难无法行外部模型验证，故所得结论仍有待后续多中心前瞻性研究确证。

综上所述，AMI患者如基线估算肾小球滤过率下降、N末端B型利钠肽原升高、cTnⅠ峰值升高及白细胞计数升高则在住院期间更易发生CRS1；基于上述指标构建临床模型在预测CRS1发生方面具有良好效能。

参考文献：

[1]Fu K，Hu Y，Zhang H，et al.Insights of Worsening Renal Function in Type 1 Cardiorenal Syndrome： From the Pathogenesis， Biomarkers to Treatment[J].Front Cardiovasc Med，2021，8（12）：760152.

[2]Bougouin W，Marijon E，Puymirat E，et al.Incidence of sudden cardiac death after ventricular fibrillation complicating acute myocardial infarction： a 5-year cause-of-death analysis of the FAST-MI 2005 registry[J].Eur Heart J，2014，35（2）：116-122.

[3]Antman EM.Improving care at the population and individual level： lessons from SWEDEHEART[J].Eur Heart J，2018，39（42）：3777-3779.

[4]She CS，Deng YL，Huang GQ，et al.Risk Factors and Outcome Variables of Cardiorenal Syndrome Type 1 in Acute Myocardial Infarction Patients[J].Int J Gen Med，2022，15（2）：1565-1573.

[5]Zhang DQ，Li HW，Chen HP，et al.Combination of amino-terminal pro-BNP， estimated GFR， and high-sensitivity CRP for predicting cardiorenal syndrome type 1 in acute myocardial infarction patients[J].J Am Heart Assoc，2018，7（19）：e009162.

[6]中华医学会心血管病学分会，中华心血管病杂志编辑委员会.非ST段抬高型急性冠状动脉综合征诊断和治疗指南 （2016）[J].中华心血管病杂志，2017，45（5）：359-376

[7]中华医学会心血管病学分会，中华心血管病杂志编辑委员会.急性ST段抬高型心肌梗死诊断和治疗指南[J].中华心血管病杂志，2015，43（5）：380-393.

[8]Fernando K，Parthasarathy R，Mathew M，et al.Risk Factors and Outcomes of Acute Cardio-renal Syndrome in a Tertiary Care Setting in South India[J].J Assoc Physicians India，2021，69（8）：11-12.

[9]Vichova T，Knot J，Ulman J，et al.The impact of stage of chronic kidney disease on the outcomes of diabetics with acute myocardial infarction treated with percutaneous coronary intervention[J].Int Urol Nephrol，2016，48（7）：1137-1143.

[10]Abusaada K，Yuan C，Sabzwari R，et al.Development of a novel score to predict the risk of acute kidney injury in patient with acute myocardial infarction[J].J Nephrol，2017，30（3）：419-425.

[11]Nikorowitsch J，Borchardt T，Appelbaum S，et al.Cardio-Renal Biomarker Soluble Urokinase-Type Plasminogen Activator Receptor Is Associated With Cardiovascular Death and Myocardial Infarction in Patients With Coronary Artery Disease Independent of Troponin， C-Reactive Protein， and Renal Function[J].J Am Heart Assoc，2020，9（8）：e015452.

[12]Wu Q，Yang H，Bo H，et al.Predictive role of estimated glomerular filtration rate prior to surgery in postsurgical acute kidney injury among very elderly patients： a retrospective cohort study[J].Ren Fail，2019，41（1）：866-874.

[13]Koratala A，Kamboj M.Reduced renal functional reserve as the mechanism linking acute kidney injury to proteinuria[J].Clin Exp Nephrol，2018，22（6）：1444-1445.

[14]Hatakeyama Y，Horino T，Kataoka H，et al.Incidence of acute kidney injury among patients with chronic kidney disease： a single-center retrospective database analysis[J].Clin Exp Nephrol，2017，21（1）：43-48.

[15]Semenov AG，Feygina EE.Standardization of BNP and NT-proBNP immunoassays in light of the diverse and complex nature of circulating BNP-related peptides[J].Adv Clin Chem，2018，85：1-30.

[16]Soetkamp D，Raedschelders K，Mastali M，et al.The continuing evolution of cardiac troponin I biomarker analysis： from protein to proteoform[J].Expert Rev Proteomics，2017，14（11）：973-986.

[17]Song X，Cai D，Zhang B.Clinical values of serum NGAL combined with NT-proBNP in the early prognosis of type 1 cardiorenal syndrome[J].Am J Transl Res，2021，13（4）：3363-3368.

[18]Schaaf M，Huet F，Akodad M，et al.Which high-sensitivity troponin variable best characterizes infarct size and microvascular obstruction？[J].Arch Cardiovasc Dis，2019，112（5）：334-342.

[19]Werner RA，Hess A，Koenig T，et al.Molecular imaging of inflammation crosstalk along the cardio-renal axis following acute myocardial infarction[J].Theranostics，2021，11（16）：7984-7994.

[20]Virzì GM，Breglia A，Brocca A，et al.Levels of proinflammatory cytokines， oxidative stress， and tissue damage markers in patients with acute heart failure with and without cardiorenal syndrome type 1[J].Cardiorenal Med，2018，8（4）：321-328.

[21]Karabag Y，?agda? M，Rencuzogullari I，et al.Usefulness of the C-reactive protein/albumin ratio for predicting no-reflow in ST-elevation myocardial infarction treated with primary percutaneous coronary intervention[J].Eur J Clin Invest，2018，48（6）：e12928.