危重急性心肌梗死患者院內死亡的預測因素

王 盼 周長鈺

近年來，冠心病患病逐年增多且有年輕化的趨勢。盡管經皮冠狀動脈介入治療術（PCI）的發展及主動脈內球囊反搏等輔助器械的應用使急性心肌梗死（AMI）患者總病死率較前明顯降低，但心功能Killip’sⅢ~Ⅳ級的危重患者病死率仍達50%左右。有研究表明，介入治療能改善AMI休克患者的預后，但實際上危重患者中僅有不足30%的患者行PCI[1]。本研究旨在觀察此情況下危重AMI患者的臨床特點，探討其院內死亡的臨床簡便易得的相關危險因素并建立及分析運用預測模型。

1 對象與方法

1.1 研究對象 選 取我院心臟科2006年4月—2010年4月收治的臨床資料完備的Killip’sⅢ~Ⅳ級的AMI患者132例，其中男65例，女67例，年齡40~94[75（67，81）]歲。所有患者均符合AMI診斷標準[2]。

1.2 觀察內容 記 錄所有患者的院內死亡的可能危險因素如性別、年齡、發病至就診時間、有無心肌梗死病史、有無合并疾病如高血壓、糖尿病、腦血管病，入院時的肱動脈收縮壓（SBP）、心率（HR）、白細胞計數（WBC）、中性粒細胞（NEU）、血紅蛋白（HGB）、尿素氮（BUN）、血肌酐（CREA）、尿酸（SUA）、血鉀（K+）、血糖（GLU）、肌酸激酶同工酶（CK-MB）和肌鈣蛋白I（CTnI），記錄PCI相關指標、出院轉歸及死因，按出院轉歸分為死亡組和好轉組，以全國估算腎小球濾過率（glo?merular filtrate rate,eGFR）課題協作組推薦的適合我國人群的改良簡化MDRD方程計算患者入院時的腎小球濾過率。

1.3 統計學方法 使 用SPSS 11.5軟件，定量連續型變量服從正態分布的以均數±標準差（x ±s）表示，非正態分布用M（P25，P75）表示，分類變量以頻數和相對數表示。兩獨立樣本比較，定量資料滿足正態性和方差齊性時采用t檢驗，分布為非正態時用秩和檢驗，分類資料采用χ2檢驗。使用Logistic回歸評估院內死亡的主要危險因素并建立預測模型，用ROC曲線分析該模型的敏感度和特異度并求出診斷點[3]。以P<0.05為差異有統計學意義。

表1 2組患者入院時基線資料比較

表2 2組患者入院時實驗室資料比較

2 結果

2.1 臨床特征 132例入選患者中好轉出院者（好轉組）64例（48.48%），其中非ST段抬高型心肌梗死60例（93.8%）。院內死亡者（死亡組）68例（51.52%），其中廣泛前（側）壁心肌梗死36例（52.9%），死因為急性失代償心衰或心源性休克者58例（85.3%），其余為猝死。行PCI治療者僅21例（16%），其中冠脈造影為三支病變者19例。2組的臨床資料比較結果見表1、2。與好轉組比較，死亡組的廣泛前（側）壁心肌梗死、心律失常的比例明顯升高，SBP和eGFR偏低，WBC、BUN、CREA、CK-MB和CTnI偏高，差異有統計學意義（P<0.05），入院時的心率偏快，血糖偏高，但差異無統計學意義（P>0.05）。

2.2 多因素Logistic回歸分析危重AMI患者的院內死亡危險因素 將單因素分析中差異有統計學意義的指標按Backwald Stepwise（LR）法進行Logistic回歸分析，指標的代號及其賦值為如下：廣泛前（側）壁心梗［X1，其他：0；非ST段抬高型心肌梗死：1；廣泛前（側）壁心梗：2］、心律失常（X2，無：0；有：1）、SBP（X3）、eGFR（X4）、WBC（X5）、BUN（X6）、CREA（X7）。廣泛前（側）壁AMI、心律失常和BUN升高是危重AMI患者院內死亡的危險因素，見表3。

表3 多因素分析危重AMI患者院內死亡的危險因素

2.3 多變量觀察值的ROC曲線分析 使用SPSS分別計算協變量為廣泛前（側）壁AMI時及協變量為廣泛前（側）壁AMI、心律失常、BUN時的各個體預測概率pre 1和pre 2。以pre 1和pre 2為Test Variable，以出院轉歸（即好轉和死亡）為State Variable得到ROC曲線的各項結果見圖1，表4、5。R（R=x）為醫生設定的假陽性率，P為R（R=x）對應的診斷點，R1為恰好小于R（R=x）的假陽性率，R2為恰好大于R（R=x）的假陽性率，P1和P2分別為R1和R2對應的診斷點,利用（R1-R2）∶[R1-R(R=x)]=（P1-P2）∶[P1-P（R=x）]設假陽性率為10%即特異度為90%后求得診斷點為0.462。利用危重AMI院內死亡預測值回歸方程 P =1/[1+e-（-12.5+3.55X1+2.55X2+0.37X6）]計算任何一例危重AMI患者的預測概率，預測概率值≥0.462判為陽性（即發生院內死亡），反之為陰性。

圖1 變量pre 1（單協變量）和pre 2（3個協變量）的ROC曲線比較

表4 變量pre 1和pre 2的曲線下面積、P值和95%可信區間

表5 變量pre 2的ROC曲線坐標點

3 討論

及時有效地溶栓治療及介入治療使AMI患者總病死率較前有了明顯降低，但危重患者因肺水腫、頑固的低氧血癥、心功能嚴重受損以及多器官功能不全等病死率仍然很高。有研究表明，需器械維持的AMI患者PCI后院內死亡的預測因素是≥2支血管病變和左主干病變[4]。目前危重AMI患者行PCI者較少[1]，本研究僅有16%，考慮與危重患者腎功能差及半數以上發病超過12 h等有關。本研究對Killip’sⅢ~Ⅳ級AMI患者進行院內死亡的危險評估并建立預測模型。

本研究表明廣泛前（側）壁AMI、心律失常和BUN升高是危重AMI患者院內死亡的危險因素,與需器械維持的AMI患者PCI后院內死亡的預測因素相似。PCI是否能有效降低危重AMI患者院內死亡危險有待于進一步研究。廣泛前壁AMI梗死面積大，易出現水電酸堿平衡紊亂、頑固性心衰、惡性心律失常及心肌穿孔等機械并發癥，這些均使AMI院內病死率增加。Aronson等[5]研究表明，血尿素氮水平增高可以預測心衰病死率,認為腎功能是心衰患者生存最重要的決定因子之一。與本研究提示BUN升高是危險因素的結果一致。本研究還發現與好轉組相比，死亡組的SBP和eGFR偏低，WBC、CREA和心肌壞死標志物偏高，但以上因素未出現在院內死亡的危險因素中，與既往研究結果并不一致[6-7]。考慮原因如下：（1）各研究入選對象的年齡、病情等因素不同。（2）上述指標均為連續變量，本研究未將其分類或分級，變量每改變一個單位時，死亡風險增加不明顯，因此未出現在預測模型中。（3）本研究樣本量少且為單中心病例對照研究。

本研究在使用SPSS的Binary Logistic和ROC Curve過程中進行多變量觀察值的ROC曲線分析，有效地控制了協變量，得到的聯合預測因子更接近于總體的實際情況。同時醫生可根據臨床實際使用線性內插法求診斷點從而對某個體作出診斷。本研究多變量的ROC曲線下面積為0.945，利用該預測模型判斷危重AMI患者院內死亡的危險程度后可以有效利用醫療資源、提升醫療質量及控制醫療成本。

本研究的局限性：（1）因入選的患者病情重且不穩定，和絕對臥床等原因未行心臟超聲檢查，故未研究射血分數對危重AMI院內死亡的影響。（2）因高齡疼痛閾值升高、認知能力降低、合并糖尿病、心衰、休克等原因，胸痛癥狀多不典型，就診時有半數超過24 h，故心肌標志物峰值資料不完整，未將其放入院內死亡的相關危險因素。

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