建立老年冠心病中西醫結合臨床預測模型的構想

林騫 鞠建慶 徐浩

摘要? 心血管病是嚴重威脅我國居民健康的第一殺手。建立老年冠心病臨床預測模型對老年冠心病患者的二級預防有重要意義。現從心血管疾病臨床預測模型的國內外研究的現狀、建立老年冠心病中西醫結合臨床預測模型的必要性、難點問題與對策3個方面進行闡述。并認為中醫作為祖國傳統醫學在疾病預后評估方面有其自身的理論體系，在中醫理論的指導下，中西醫結合臨床預測模型必將有助于進一步提高大大提高對患者預后評估的準確度;缺乏高質量、大樣本數據是建立老年冠心病中西醫結合臨床預測模型所面臨的最大問題，必須加快構建冠心病中西醫結合臨床科研一體化云數據平臺，實現高效收集整齊、真實、結構化的海量臨床數據。

關鍵詞? 老年人;冠心病;中西醫結合;臨床預測模型;設想;研究進展;難點;對策

The Conception of the Establishment of Clinical Prediction Models of Integrated Traditional Chinese and Western Medicine for Elderly Patients with Coronary Heart Disease

LIN Qian，JU Jianqing，XU Hao

（Xiyuan Hospital，China Academy of Chinese Medical Sciences，National Clinical Research Center for Chinese Medicine Cardiology，Beijing 100091，China）

Abstract? Cardiovascular disease is the first disease that seriously threatens the health of Chinese.Establishing a Clinical Prediction Model for the elderly patients with coronary heart disease is of great significance for secondary prevention of elderly patients with coronary heart disease.This article elaborates from 3 aspects，including current situation of cardiovascular clinical prediction models at home and abroad，necessity，problems and countermeasure of establishing clinical prediction models of senile coronary heart disease with integrated traditional Chinese and Western Medicine.In this article，it is believed that traditional Chinese medicine，as China′s traditional medicine，has its own theoretical system in disease prognosis evaluation.Under the guidance of traditional Chinese Medicine theory，clinical prediction models of integrated traditional Chinese and Western Medicine will greatly improve the accuracy of the prognosis evaluation of patients.Lacking high-quality large sample data is the biggest problem in the establishment of clinical prediction models for elderly patients with coronary heart disease.It is necessary to construct practice research integration cloud data platform for coronary heart disease with integrative medicine as soon as possible，so as to collect inclusive real and structured clinical data efficiently.

Keywords? Elderly patients; Coronary heart disease; Integrated traditional Chinese and Western Medicine; Clinical prediction models; Ideas; Research progress; Difficulties; Countermeasures

中圖分類號：R242;R541.4 文獻標識碼：A? doi： 10.3969/j.issn.1673-7202.2020.04.035

心血管病是嚴重威脅人類健康的第一殺手。根據《中國心血管病報告2017》推算，中國心血管患病率及死亡率仍處于上升階段，心血管病現患人數2.9億，其中腦卒中1 300萬，冠心病1 100萬[1]。隨著我國逐步進入老齡化社會，各種心血管病患者的平均年齡也隨之增高，高齡冠心病患者日趨增多。除了慢性冠心病患者總數由于人口老齡化而明顯增加外，另一方面，隨著冠心病治療效果持續改善，越來越多的患者在急性期生存，并以慢性疾病狀態下長期生存，這導致老年冠心患者數穩步增加，因此大約30%的心臟病患者年齡≥70歲[2]。預防老年冠心病患者心血管事件發生，從而降低老年冠心病患者的致死致殘率，是應對社會老齡化的重要手段。

1 心血管病臨床預測模型國內外發展現狀

臨床預測模型（Clinical Prediction Models，CPMs），又稱臨床預測規則（Clinical Predictionrules）、風險預測模型（Risk Prediction Models）、預測模型（Predictive Models）或風險評分（Risk Scores），是指利用數學公式估計特定個體當前患有某病或將來發生某結局的概率。臨床預測模型包括診斷模型（Diagnostic Models）和預后模型（Prognostic Models）[3]。精準預防老年冠心病患者心血管事件的發生，使其從健康以及經濟方面受益，有賴于臨床預測模型方面取得進展[4]。國內外先后產生了大量的臨床風險預測模型，表1列舉了國內外主要的心血管臨床預測模型。國際上最著名的是美國的弗雷明翰（Framingham）研究，其改變了20世紀后期的心血管病研究范式，使得研究者從關注治療已確診心血管疾病的個體到關注如何預防有風險人群的疾病發生。Framingham研究開發的冠心病10年發病危險評估模型經過多次更新[5-6]，最終納入年齡、低密度脂蛋白膽固醇（LDL-C）或膽固醇、高密度脂蛋白膽固醇（HDL-C）、血壓、糖尿病、吸煙6個傳統風險因素，并在臨床上廣泛應用;2003年歐洲學者在12個歐洲隊列的基礎上開發了SCORE風險評估模型，納入了性別、年齡、收縮壓、血脂、吸煙5大風險因素，并以簡單圖形的形式向臨床醫師展示[7];2007年英國學者在189萬的健康隊列的基礎上開發了十年心血管疾病風險算法（QRISK），納入年齡、血清總膽固醇與高密度脂蛋白膽固醇水平之比、體質量指數、早發心血管疾病家族史、吸煙狀態、收縮壓以及在基線時是否接受血壓治療、收縮壓與血壓治療的相互作用[8];除此之外還有，美國心臟病學院/美國心臟協會指南中報告的動脈粥樣硬化性心血管疾病的最新集合隊列方程（PCEs）[9]、針對動脈粥樣硬化人群的預測復發性心血管疾病的國際模型[10]和SMART風險評分[11]。在國內，最早的是在11 155人中美隊列（CMCS）的基礎上開發的中國人缺血性心血管病發病危險的評估方法及簡易評估工具，該模型最終只納入了年齡、收縮壓、體質量指數、血清總膽固醇（TC）、是否糖尿病和是否吸煙[12];之后便是2016年顧東風院士團隊針對中國人群的十年動脈粥樣硬化性心血管疾病發病風險預測模型和風險分層，該模型納入了年齡、未治療和治療后的收縮壓、腰圍、總膽固醇、高密度脂蛋白、吸煙狀態、糖尿病病史、地理因素等，并考慮了年齡與血壓、家族史、吸煙的相互作用[13]，并在房山隊列中進行了驗證，發現其比美國PCEs風險方程更適合中國人群[14]。

雖然現階段國內外先后產生了大量的臨床預測模型，然而這些預測模型大都關注無心血管疾病的普通人群，對已經冠心病患者的關注較少，對老年冠心病患者的關注更少。根據美國和歐洲的指南，有癥狀的冠狀動脈疾病患者10年復發性血管事件的絕對風險可達20%以上[16-18]，老年動脈疾病患者的心血管事件發生率可能更高。但現階段國內缺乏基于大型冠狀動脈粥樣硬化研究隊列開發的臨床預測模型，更缺乏針對老年動脈粥樣硬化患者的預后模型。除此之外，這些常用的臨床預測模型缺乏對已確診疾病患者有價值的預后決定因素，例如心血管疾病史（如冠狀動脈事件或腦血管事件）、二級預防藥物服用情況和腎功能等，或者是選用了較多的預測因子和不常用的指標，增加了臨床醫師的工作負擔和模型的使用難度。

2 建立老年冠心病中西醫結合臨床預測模型的必要性

有效的二級預防是減少冠心病復發與死亡的有效手段，而對冠心病患者的總體風險評估是二級預防的第一步。心血管病事件的發生是多個預后因素共同作用的結果，做好預防就要做好預后因素的綜合控制。與年輕患者相比，老年冠心病患者在生理病理上已經發生變化，影響其預后的因素更多，常合并心肌梗死病史、血管重建史、代謝綜合征及重要靶器官功能障礙等[19]。建立老年冠心病臨床預測模型從而對老年冠心病患者進行總體風險評估和危險分層，是預防和控制其心血管病終點事件發生的必要前提，有助于檢出高危個體，預測患者心血管事件的風險，并有助于確保強化隨訪和風險因素修正[13]。臨床預測模型可以區分出老年冠心病低危人群，從而避免其被納入存在不必要風險的臨床試驗中。另外，雖然臨床醫師已經意識到臨床上需要嚴格管理老年冠心病患者血壓、血脂以及血糖，但好的冠心病臨床預測模型可以幫助臨床醫師確定哪些患者可以從積極治療和嚴格的生活方式改善方案中獲益更多[11]，有助于更有效地分配醫療資源。最后，患者也希望了解患病后的預后情況。

中醫學在疾病預后方面有著悠久的歷史，“未病先防，既病防變”的思想流傳至今。中醫臨床實踐注重整體觀念，不僅注重疾病本身，也注重患者自身及其與環境、社會的關系，與現階段疾病風險的總體評估觀念相一致。舌象作為四診中相對客觀的指標，對中醫判斷預后有著重要價值。如《辨舌指南》指出：“冬月黑苔厚刺，正不勝邪，必難治”。隨著現代醫學的迅速發展，基因、蛋白質、生物信號轉導通路等在疾病過程中的作用逐漸被認識和發現，現代中醫病因病機學的研究也逐漸向微觀深入[20]。在中醫理論的指導下，加入中醫因素必將有助于進一步提高預后模型的準確度。例如，以陳可冀院士為首的科研團隊前期在建立冠心病中西醫結合預警體系方面做了大量探索，發現冠心病發病過程中的血小板活化、黏附聚集和血栓形成的病機雖歸于“血瘀”范疇，但為什么有的患者長期穩定而有的卻再發急性心血管事件？所以創造性地提出“因瘀化毒、因毒致變”是冠心病急性心血管事件發生的主要原因，并通過文獻、基礎到臨床的一系列研究，發現重度心絞痛、重度口苦、舌下脈絡紫紅、C反應蛋白升高等28項指標與再發心血管事件緊密相關[21-22]，制定出冠心病穩定期因毒致病辨證診斷及量化標準[23]，提高了對穩定型冠心病高危患者的識別率。因此，如能將中醫因素納入建立老年冠心病中西醫結合臨床預測模型，無疑將進一步提高臨床醫師對老年冠心病患者預后總體評估的準確性。

3 建立老年穩定性冠心病中西醫結合臨床預測模型所面臨的困難與對策

整體觀以及四診合參雖是中醫判斷預后的重要方法[24]，但四診主觀性較強，現階段難以使中醫臨床醫師診斷統一，這成為將中醫因素加入臨床預測模型的一大阻礙。然而，舌診雖摻雜著臨床醫師的主觀因素，但是部分舌象在各個醫師的臨床診斷中差異較小。比如，作為冠心病血瘀證的重要標志舌色紫或紫暗、有瘀斑瘀點以及作為瘀毒指標的剝苔，在臨床實踐過程中并不難鑒別，但有著重要的臨床意義。

建立穩定而準確的中西醫結合臨床預測模型所需要的大量臨床信息是我們面臨的另一個重要問題。表1展示了國內外比較公認的臨床預測模型建立時所用的樣本量以及隨訪時間。除了SMART風險評分使用了大約5 000例樣本建立模型，剩下大都達到了萬以上的數量級，其中英國QRISK心血管疾病風險算法使用的建立人群最多達189萬，隨訪中位數年限大都超過了10年。建立如此龐大而又穩定的隊列，科研工作者需要面對臨床信息的獲取、儲存2個問題。面對如此大量的臨床信息，傳統的臨床信息收集的方法無疑會增加臨床工作者的工作量，而且易造成失訪量的增加。另外，研究病例的原始資料也不易長時間的保存、查詢及為新的研究目的服務。但互聯網、移動互聯網和物聯網的發展，大數據平臺技術無疑為上述問題提供了新的解決辦法。例如，英國QRISK心血管疾病風險算法是在QRESEARCH數據庫（www.qresearch.org）的基礎上建立的。該數據庫17年間儲存了1 000萬英國患者（占英國總人口的7%）的健康記錄以及國家統計局提供的死亡原因有關的數據[12]。我國醫療資源豐富，到2020年，我國醫療數據也將急劇增長到35 ZB，相當于2009年數據量的44倍[25]。臨床是最重要、豐厚的研究資源[26]。但有學者測算，這些數據有80%的是以非結構化形式存儲[27]。如何將浩如煙海的臨床數據進行有效的提取、存儲、轉化、共享并服務于臨床科研一直是中西醫領域的難點、熱點。所以，當下無論是整個醫療行業還是中醫藥領域，都急需建立一個集臨床、科研于一體的大數據云平臺。利用大數據云平臺收集的高質量大樣本的數據不僅可以服務于開發冠心病中西醫結合臨床預測模型，而且也將為研究心血管病診療領域的各種問題提供強有力的平臺。

綜上所述，我們認為應該利用移動醫療及健康云技術，盡快構建冠心病中西醫結合臨床科研一體化云數據平臺，實現高效收集整齊、真實、結構化的臨床數據，建立高質量中西醫結合冠心病研究隊列，并利用該研究隊列數據，結合現代醫學最新研究進展，建立老年穩定型冠心病患者預后評估模型并驗證其臨床有效性，以期提高老年穩定型冠心病高危患者的早期識別和干預水平，進一步減少老年穩定性冠心病患者再發心血管事件。

參考文獻

[1] 陳偉偉，高潤霖，劉力生，等.《中國心血管病報告2017》概要[J].中國循環雜志，2018，33（1）：1-8.

[2]楊庭樹.老年心血管病研究進展[J].中華保健醫學雜志，2017，19（6）：463-466.

[3]谷鴻秋，周支瑞，章仲恒，等.臨床預測模型：基本概念、應用場景及研究思路[J].中國循證心血管醫學雜志，2018，10（12）：1454-1456，1462.

[4]Rosamond W，Flegal K，Furie K，et al.Heart disease and stroke statistics--2008 update：a report from the American Heart Association Statistics Committee and Stroke Statistics Subcommittee[J].Circulation，2008，117（4）：e25-146.

[5]Kannel WB，McGee D，Gordon T.A general cardiovascular risk profile：the Framingham Study[J].Am J Cardiol.1976，38（1）：46-51.

[6]Sr DRB，Vasan RS，Pencina MJ，et al.General cardiovascular risk profile for use in primary care：the Framingham Heart Study[J].Circulation，2008，117（6）：743-753.

[7]Conroy RM，Pyrl K，Fitzgerald AP，et al.Estimation of ten-year risk of fatal cardiovascular disease in Europe：the SCORE project[J].Eur Heart J，2003，24（11）：987-1003.

[8]Hippisley-Cox J，Coupland C，Vinogradova Y，et al.Derivation and validation of QRISK，a new cardiovascular disease risk score for the United Kingdom：prospective open cohort study[J].BMJ，2007，335（7611）：136.

[9]Goff DC Jr，Lloyd-Jones DM，Bennett G，et al.2013 ACC/AHA guideline on the assessment of cardiovascular risk：a report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Practice Guidelines[J].J Am Coll Cardiol，2014，63（25 Pt B）：2935-2959.

[10] Wilson PW，Sr DR，Bhatt DL，et al.An international model to predict recurrent cardiovascular disease[J].Am J Med，2012，125（7）：695-703.e1.

[11]Dorresteijn JA，Visseren FL，Wassink AM，et al.Development and validation of a prediction rule for recurrent vascular events based on a cohortstudy of patients with arterial disease：the SMART risk score[J].Heart，2013，99（12）：866-872.

[12]國家“十五”攻關冠心病、腦卒中綜合危險度評估及干預.國人缺血性心血管病發病危險的評估方法及簡易評估工具的開發研究[J].中華心血管病雜志，2003，31（12）：893-901.

[13]Yang X，Li J，Hu D，et al.Predicting the 10-Year Risks of Atherosclerotic Cardiovascular Disease in Chinese Population：The China-PAR Project（Prediction for ASCVD Risk in China）[J].Circulation，2016，134（19）：1430-1440.

[14]Tang X，Zhang D，He L，et al.Performance of atherosclerotic cardiovascular risk prediction models in a rural Northern Chinese population：Results from the Fangshan Cohort Study[J].Am Heart J，2019，211：34-44.

[15]劉美玲.中國35～64歲人群心血管病危險因素與發病危險預測模型的前瞻性研究[J].中國衛生產業，2017，14（7）：11-12.

[16]Graham I，Atar D，Borch-Johnsen K，et al.European guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice：executive summary.Fourth Joint Task Force of the European Society of Cardiology and other societies on cardiovascular disease prevention in clinical practice（constituted by representatives of nine societies and by invited experts）[J].Eur J Cardiovasc Prev Rehabil，2007，14 Suppl 2：E1-40.

[17]Grundy SM，Cleeman JI，Merz CN，et al.Implications of recent clinical trials for the National Cholesterol Education Program Adult Treatment Panel III guidelines[J].Circulation，2004，110（2）：227-239.

[18]Smith SC Jr，Allen J，Blair SN，et al.AHA/ACC guidelines for secondary prevention for patients with coronary and other atherosclerotic vascular disease：2006 update：endorsed by the National Heart，Lung，and Blood Institute[J].Circulation，2006，113（19）：2363-2372.

[19]方唯一.老年冠心病患者介入治療風險與策略[J].中華心臟與心律（連續型電子期刊），2014，2（4）：250-252.

[20]史大卓，徐浩，殷惠軍，等.“瘀”、“毒”從化——心腦血管血栓性疾病病因病機[J].中西醫結合學報，2008，6（11）：1105-1108.

[21]焦陽.冠心病穩定期中醫證候特點與再發心血管事件相關性研究[D].北京：北京中醫藥大學，2014.

[22]徐浩，曲丹，鄭峰，等.冠心病穩定期“瘀毒”臨床表征的研究[J].中國中西醫結合雜志，2010，30（2）：125-129.

[23]陳可冀，史大卓，徐浩，等.冠心病穩定期因毒致病的辨證診斷量化標準[J].中國中西醫結合雜志，2011，31（3）：313-314.

[24]茹清靜，徐珊.中醫的疾病預后觀[J].中醫藥學報，2011，39（2）：3-8.

[25]汪鵬，吳昊，羅陽，等.醫療大數據應用需求分析與平臺建設構想[J].中國醫院管理，2015，35（6）：40-42.

[26]徐浩，史大卓，陳可冀.構建心血管病中西醫結合診療隨訪大數據平臺[EB/OL].[2015-07-27].http：//www.365heart.com/show/108402.shtml.

[27]Murdoch TB，Detsky AS.The inevitable application of big data to health care[J].JAMA，2013，309（13）：1351-1352.

（2019-05-29收稿 責任編輯：王明）

基金項目：國家重點研發計劃（2018YFC2002502）;國家中醫藥管理局國家中醫臨床研究基地業務建設科研專項課題（JDZX2015263）;首都衛生發展科研專項項目（2018-1-4171）作者簡介：林騫（1990.04—），男，博士研究生，研究方向：中西醫結合防治心血管疾病，E-mail：linqian8868@163.com通信作者：徐浩（1972.09—），男，博士，主任醫師，教授，研究方向：中西醫結合防治心血管疾病，E-mail：xuhaotcm@hotmail.com