郝 鵬 馮斯婷 甄 雷 王 曉 王春梅 聶紹平
(首都醫科大學附屬北京安貞醫院急診危重癥中心,北京 100029)
直接經皮冠狀動脈介入治療(primary percutaneous coronary intervention,pPCI)是迄今針對急性ST段抬高型心肌梗死(ST-segment elevation myocardial infarction,STEMI)患者最有效的治療手段[1],然而仍有部分研究[2]顯示,大約5%~50%的直接PCI患者術后出現無復流現象。研究[3-4]顯示急性心肌梗死無復流現象與預后不良密切相關,并且無復流與血栓負荷重、多支病變、無側支循環等相關;同時也有研究[5]顯示SYNTAX評分對于無復流的發生具有一定預測價值,然而該評分僅針對冠狀動脈病變本身,未考慮患者臨床情況,因此存在一定局限性。SYNTAX II評分基于SYNTAX評分基礎,由6個臨床相關因素[年齡、性別、肌酐清除率、外周血管疾病、慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease, COPD)及左室射血分數]以及2個冠狀動脈解剖學變量(SYNTAX評分、無保護左主干病變)共同組成。本研究旨在評價SYNTAX評分與SYNTAX II評分在預測STEMI患者pPCI后無復流現象的價值。
選擇2016年1月至2017年1月就診于首都醫科大學附屬北京安貞醫院急診危重癥中心,且發病12 h內經冠狀動脈造影確定需行pPCI的STEMI患者共計384例為研究對象,根據pPCI術后是否發生無復流現象分為無復流組76例與正常血流組308例。入選標準:年齡>18周歲,且發病12 h內行pPCI的急性STEMI患者。排除標準:不滿18周歲、既往行冠狀動脈旁路移植術(coronary artery bypass grafting,CABG)、合并終末期肝、腎功能異常、凝血功能紊亂、既往抗血小板藥物不耐受、合并惡性腫瘤等的患者。研究方案由首都醫科大學附屬北京安貞醫院倫理委員會審核通過。
STEMI診斷依據包括:患者具有缺血性胸痛癥狀并持續30 min以上,心肌標志物心肌肌鈣蛋白Ⅰ(cardiac troponin Ⅰ,cTNI)升高>正常值上限99%,心電圖呈現典型的ST段抬高;冠狀動脈造影無復流現象定義為在排除病變部位痙攣、血栓、夾層、高度狹窄等因素后,心外膜下冠狀動脈前向血流暫時性或持續性減少心肌梗死溶栓治療(thrombolysis in myocardial infarction,TIMI)臨床試驗≤2級。多支病變定義為2支及以上的冠狀動脈主支狹窄程度>50%。完全性再血管化定義為冠狀動脈主支狹窄程度<20%且TIMI血流3級。
本研究所有患者SYNTAX 評分及SYNTAX II評分均依據SYNTAX官網(http://www.syntaxscore.com)上的計算器所得,由兩位介入醫生分別登陸官網,根據冠狀動脈造影圖像獨立進行評分計算;同一患者若出現分歧,需結合患者的相關臨床因素由第3位醫生獨立判斷決定。所有患者分為SYNTAX高分組(SYNTAX評分≥22分)和低分組(SYNTAX評分<22分)以及SYNTAX II高分組(SYNTAX II評分≥32分)和低分組(SYNTAX II評分<32分)。

本研究分析的影響因素如表1所示。其中,男性、高血壓病史、糖尿病史、經皮冠狀動脈介入治療(percutaneous coronary intervention, PCI)史、外周血管病變、射血分數、左主干病變、腎小球濾過率(estimated glomerular filtration rate,eGFR)、血紅蛋白、血糖、TIMI血流<2級、血栓抽吸、SYNTAX評分、SYNTAX II評分等因素,無復流組與正常血流組組間差異有統計學意義(P<0.05)。
以是否出現影響冠狀動脈無復流現象為因變量,單因素分析篩選出的具有統計學意義的因素為自變量,帶入二分類Logistic回歸模型進行多因素分析。分析結果顯示,高血壓病史、射血分數、左主干病變、SYNTAX II評分為無復流現象的影響因素,詳見表2。


CharacteristicsNo-reflow(n=76)Normal reflow(n=308)Statistics(χ2, t or U)PAge/a59.6±10.157.8±9.62.100.148Male37 (48.7)198 (64.3)6.250.012Hypertension51 (67.1)121 (39.3)19.08<0.001Diabetes 27 (35.5)56 (18.2)10.80.001Smoking 32 (42.1)134 (43.5)0.050.825History of PCI17 (22.4)31 (10.1)8.440.004COPD24 (31.6)82(26.6)0.750.387PVD28 (36.8)46 (14.9)18.80<0.001Ejection fraction 47 (32-59)53 (41-69)38.93<0.001Left main disease39 (51.3)32 (10.4)67.75<0.001Medication history Aspirin23 (30.3)105 (34.1)0.400.536 Clopidogrel7 (9.2)31 (10.1)0.050.823 Tirofiban 16 (21.1)88 (28.6)1.750.186 β-blocker34 (44.7)121 (39.3)0.160.386 ACEI/ARB31 (40.8)118 (38.3)0.1570.691 Statin 20 (26.3)94 (30.5)0.520.472Laboratory parameters eGFR (mL·min-1·1.73 m-2)70(42-108)124 (89-149)17.9<0.001 HbA1c/(g·dL-1)10.3±4.612.1±3.812.53<0.001 PLT/(×103 cells·dL-1)236 (171-393)241 (159-408)0.480.423 Glucose/(mmol·L-1)10.7±2.19.6±2.873.760.001 LDL-C/(mmol·L-1)3.6±1.13.4±0.83.240.073 HDL-C/(mmol·L-1)1.8±0.92.0±0.83.620.058 TG/(mmol·L-1)8.7±3.28.9±2.80.290.588 TIMI≤2 25 (32.9) 21 (6.8)24.43<0.001 Infarct-related artery75.43<0.001 LM12 (15.8)17 (5.5)LAD21 (27.6)148 (48.1)LCX14 (18.4) 46 (14.9)RCA29 (38.2)97 (31.5)Thrombus aspiration27 (35.5)74 (24.0)4.160.041TIMI frames31 (27-36)22 (17-28)58.01<0.001SYNTAX score26.5±6.0 17.6±8.180.75<0.001SYNTAX Ⅱ score38.1±7.3 28.6±9.467.52<0.001
ACEI: angiotensin converting enzyme inhibitors;ARB: angiotensin II receptor antagonists;pPCI:primary percutaneous coronary intervention;COPD: chronic obstructive pulmonary disease;PVD: peripheral vascular diseases;TIMI:thrombolysis in myocardial infarction;eGFR: estimated glomerular filtration rate;HbA1c: glycosylated hemoglobin;PLT: platelets;LDL-C: low density lipoprotein-cholesterol;HDL-C: high density lipoprotein-cholesterol;TG: triglyceride;LM: left main;LAD: left anterior descending;LCX: left circumflex;RCA: right coronary artery;M: median;IQR: interquartile range.

表2 影響冠狀動脈無復流現象的多因素分析Tab.2 Multivariate analysis of the influencing factors of no-reflow of coronary artery
應用ROC曲線分析SYNTAX與SYNTAX II評分值預測冠狀動脈無復流現象,當SYNTAX評分截點值為25.3時,曲線下面積(area under curve, AUC)最大為0.818(95%CI:0.764~0.871,P<0.001),SYNTAX評分值預測無復流現象的敏感度為78.9%,特異度為76.9%。而當SYNTAX II評分截點值為33.7時,AUC最大為0.905(95%CI:0.861~0.949,P<0.001),SYNTAX II評分值預測無復流現象的敏感度為88.2%,特異度為80.5%(圖1)。SYNTAX II評分方法較SYNTAX評分有較高的AUC (0.905vs0.818),差異有統計學意義(χ2=15.63,P<0.001),詳見表3。

圖1 SYNTAX評分與SYNTAX II評分對無復流現象的ROC曲線分析Fig.1 ROC curve analysis of no-reflow between SYNTAX score and SYNTAX Ⅱ score using

表3 SYNTAX與SYNTAX II評分預測冠狀動脈無復流現象價值比較Tab.3 Predict value of SYNTAX and SYNTAX II score on coronary no-reflow phenomenon
++: number of both prediction methods and clinical outcome positive; +-: number of prediction methods positive and clinical outcome negative; -+: number of prediction methods negative and clinical outcome positive; --: number of both prediction methods and clinical outcome negative.
本研究旨在探討SYNTAX評分與SYNTAX II評分對于STEMI患者pPCI后無復流現象的預測價值。本研究結果表明,SYNTAX II評分高分是無復流現象發生的獨立相關因素,與SYNTAX評分高分相比,有更好的預測價值。
雖然近十余年來pPCI技術及其策略的不斷進步使STEMI患者病死率得以顯著改善,但如何進一步防范和挽救梗死后的損傷心肌成為嚴峻挑戰[6-7]。即使PCI能改善心外膜下冠狀動脈的灌注,但遠端冠狀動脈微循環栓塞所致的無復流影響心肌的損傷修復,造成梗死心肌修復不良、左室重構加劇、心力衰竭和死亡。無復流現象被定義為血管造影無管腔狹窄或阻塞的部分冠狀動脈循環支配區域心肌灌注不足,其發生與pPCI后STEMI患者主要不良心血管事件的發生率增加相關。因此,無復流現象的預防和治療對于改善預后至關重要。
臨床上,常見的無復流相關危險因素包括就診延遲、大量血栓負荷、靜脈橋血管PCI、心源性休克等。然而其發生機制目前尚不清楚,迄今最主要的可能機制包括冠狀動脈遠端血栓栓塞、缺血再灌注損傷、冠狀動脈微循環損傷及其對損傷的易感性、微循環血管痙攣等。其中遠端血栓栓塞可能是慢血流最主要的原因。基于此,針對無復流發生后的治療策略主要包括手動或機械血栓抽吸、無球囊前擴的直接支架植入、血栓保護裝置以及冠狀動脈內給藥,常用的冠狀動脈內藥物包括腺苷、鈣拮抗劑(維拉帕米、地爾硫卓、尼卡地平)、尼可地爾、硝普鈉或GPIIb/IIIa抑制劑(替羅非班)。本研究中,103例(26.8%)患者采用了血栓抽吸,104例(27.1%)患者使用了替羅非班。
無復流現象一旦發生,其對心肌的不良影響已然發生,現有的治療可能并未減少心肌壞死面積,但可能改善壞死區域的血流,從而改善心肌修復、梗死區延展及左室重構,并促進側支循環建立。與治療相比,盡早識別可能發生無復流現象的高危患者以積極預防無復流現象的發生,能更大程度的保護患者心功能,避免心力衰竭等惡性事件的發生。因此,本研究選擇SYNTAX評分與SYNTAX II評分作為評估無復流高危患者的預測工具,以期盡早防范無復流現象的發生、減少合并癥。
既往研究[4,8-10]顯示SYNTAX評分對無復流現象具有一定預測價值,SYNTAX評分高分患者與冠狀動脈病變的嚴重程度、復雜程度及激活的氧化應激有關,且高分患者的彌漫性冠狀動脈病變常與冠狀動脈微循環阻力增加和心外膜冠狀動脈血流減慢有關[11]。SYNTAX II評分除包含SYNTAX評分的相關因素外,納入了年齡、eGFR、COPD等相關臨床因素。Sensoy等[12]研究表明入院時腎功能異常是STEMI患者發生無復流的獨立危險因素,慢性腎功能不全患者常常伴有高凝狀態,其無復流發生風險增加。Iwakura等[13]發現入院時血糖升高與無復流相關,本研究也發現糖尿病史是患者無復流發生的獨立危險因素。合并慢性阻塞性肺疾病患者冠狀動脈多支病變、心肌梗死和心源性死亡較未合并慢性阻塞性肺疾病的患者常見[14-17],且第1秒用力呼氣量(forced expiratory volume in the first second,FEV1)與SYNTAX評分呈負相關。這些臨床相關因素可能與冠狀動脈微循環阻塞和冠狀動脈血栓栓塞密切相關,由此推測以上相關因素的納入是本研究SYNTAX II評分較SYNTAX評分更優的可能原因。
本研究采用ROC曲線分析發現SYNTAX II評分截點值>33.7時的曲線下面積較SYNTAX評分截點值>25.3時的曲線下面積更大,敏感度、特異度均更高,為無復流的預測提供更好的模型。