冠狀動脈粥樣硬化性心臟病臨床研究中回歸分析的應用概況

歐陽銀 譚 燁 鄧 鑫▲

1.青海大學，青海西寧810000；2.青海省中醫院，青海西寧810000

冠狀動脈粥樣硬化性心臟病（coronary heart disease，CHD）簡稱冠心病，是指由于冠狀動脈粥樣硬化使管腔狹窄或閉塞導致心肌缺血、缺氧或壞死而引發的心臟病[1]。目前全球心血管疾病病死率較高，約占全球死亡人數的31%[2]。我國CHD的患病率也在逐年增加，據調查2018年我國CHD患者已達1100萬人[3]，并且患病年齡逐漸年輕化[4]，故目前亟需對CHD的診療有更進一步的認識。由于精準醫療的啟動推廣，目前越來越多臨床工作者將計算機技術與現代醫學融合，廣泛應用在臨床研究中，通過大數據建立疾病的客觀化和規范化研究。而其中回歸分析方法由于相對成熟的算法和容易解釋的統計結果，近年來被廣泛應用于臨床各種研究中。故現就回歸分析方法在CHD中的應用現狀綜述如下。

1 回歸分析應用于CHD與理化指標相關性分析

隨著真實世界研究[5]的提出，研究者們在臨床研究中十分關注CHD與理化指標之間的相關性分析，而大多數學者在統計分析數據時采用了多元線性和logistic回歸方法。

1.1 多元線性回歸應用于CHD與理化指標相關性分析

有學者[6]在分析CHD患者血漿前蛋白轉化酶枯草溶菌素9（proprotein convertase subtilisin/kexin type 9，PCSK9）與各理化水平的相關性時發現PCSK9與低密度脂蛋白膽固醇（low-density lipoprotein cholesterol，LDL-C）、載脂蛋白B之間存在正相關關系。王梅等[7]發現CHD患者血清組織因子水平與中性粒細胞計數、高敏C-反應蛋白（High-sensitivity C-reactive protein，hs-CRP）水平呈正相關。范益博等[8]發現Gensini評分與維生素D和高密度脂蛋白膽固醇（high density liptein cholesterol，HDL-C）具有負線性相關性；與三酰甘油（triglyceride，TG）和糖化血紅蛋白水平（hemoglobinA1c，HbA1c）具有正線性相關性。盧毅等[9]采用多元線性回歸得到結論為CD4+CD28+T細胞百分率和CD4+CD27-CD28-T細胞百分率與Gensini評分具有獨立相關性。

1.2 logistic回歸分析應用于CHD與理化指標相關性分析

趙倩等[10]探討CHD患者與部分理化指標之間相關性，得出結論為hs-CRP、外周血單核細胞亞群趨化因子受體CCR2、外周血單核細胞亞群趨化因子受體CX3CR1均與CHD地發生存在一定關系。肖真等[11]探討CHD患者血漿程序性壞死標志蛋白受體相互作用蛋白激酶1（receptor-interacting protein kinase 1，RIPK1）、受體相互作用蛋白激酶3（receptor-interacting protein kinase 3，RIPK3）及混合系列蛋白激酶樣結構域蛋白水平變化與冠狀動脈變化的關系，得到其存在正相關關系的結論。熊筱偉等[12]用多因素logistic分析發現血漿中氧化三甲胺（trimetlylamine oxide，TMAO）濃度與CHD存在一定關系，較高濃度的TMAO可能導致心血管不良事件地發生。張茜等[13]探討HbA1c水平與CHD發生的關系，采用logistic回歸模型得到結論，提示HbA1c水平與CHD的發生存在正相關關系。朱勇等[14]探討血小板與淋巴細胞比值（plateletlymphocyte ratio，PLR）和青年冠狀動脈粥樣硬化性心臟病患者冠狀動脈病變嚴重程度的相關性，得到PLR與青年CHD患者冠狀動脈病變SYNTAX評分呈正相關的結論，這與相關報道提出PLR可用來預測CHD的臨床結論是一致的[15]。

1.3 小結

臨床中研究理化指標與疾病的相關性能讓醫師更精準地選擇理化指標以評估患者病情變化，綜上可發現多元線性回歸和logistic回歸分析為最常用的相關性分析方法，其主要區別在于連續型變量與各個自變量之間構成的線性對應關系一般選擇多元線性回歸分析；而在刻畫多種分類因變量與自變量之間的關系一般選用logistic回歸分析。

2 回歸分析應用于CHD危險因素篩查

2.1 logistic回歸分析應用于CHD危險因素篩查

大多數學者在對CHD獨立危險因素進行探索時多采用logistic回歸分析。有學者[6]通過建立logistic回歸模型分析CHD的危險因素，包括年齡、吸煙史、其他基礎疾病史（包括糖尿病）等。李媛媛等[16]為探究血清胱抑素C（cystatin C，CysC）對于穩定性CHD預后的評估價值，通過多因素logistic回歸分析出年齡、CysC是CHD預后不良的獨立危險因素。李鑫等[17]分析老年CHD患者合并衰弱綜合征的影響因素，采取多因素logistic回歸分析，結果提示Gensini評分和握力均為CHD合并衰弱綜合征的影響因素。韓龍等[18]為研究血清淀粉樣蛋白A（serumamyloid A，SAA）、CRP、CysC、脂蛋白（a）[lipoproteins（a），Lp（a）]、同型半胱氨酸（homocysteine，Hcy）聯合檢測在CHD診斷中的應用價值，采取多因素logistic回歸分析結果顯示SAA、CRP、CysC、Lp（a）、Hcy均為CHD患者的危險因素。劉滕飛等[19]采取logistic回歸方法分析CMTM5基因與CHD發生風險的相關性，得到結論為CMTM5基因與CHD的發生發展密切相關，是其發生發展的危險因素。劉妍等[20]在分析老年瓣膜性心臟病合并CHD的危險因素時采用logistic回歸分析，得出結論為男性、吸煙史、高脂血癥、糖尿病及外周動脈疾病是其獨立危險因素。王蘇等[21]經logistic回歸分析發現吸煙患者每日吸煙量超過10支是男性CHD患者血清總膽紅素（total bilirubin，TBIL）水平降低的獨立危險因素。

2.2 小結

研究CHD危險因素可以指導患者更好的規避危險因素，調整生活習慣，從而降低CHD發病率甚至病死率。本文在前期檢索文獻時發現CHD危險因素地篩查均選用logistic回歸分析，考慮與危險因素均為獨立個體有關，故在進行統計分析時運用logistic回歸模型將多個獨立變量進行逐一篩選，最終得出相應的疾病危險因素。

3 Cox風險回歸模型在CHD預后及全因死亡評估中的應用

在臨床工作對CHD管理過程中，對CHD患者死亡評估和預測也顯得尤為重要。申躍云等[22]為探討Hcy與慢性穩定性CHD患者經皮冠狀動脈介入（percutaneous coronary intervention，PCI）術后再狹窄及預后的關系，通過Cox回歸分析后得到結論為血漿Hcy水平的高低與患者全因死亡率相關，且影響CHD預后。張寧等[23]探討衰弱對住院老年CHD患者短期預后的影響，采用Cox回歸分析，結果顯示輕度和中度衰弱是穩定性CHD患者全因死亡的危險因素。宋風華等[24]探究血小板平均體積與淋巴細胞比值（mean platelet volume/lymphocyte ratio，MPVLR）與PCI術后患者長期病死率的關系，得到結論為高MPVLR對于冠心病患者PCI術后長期病死事件有一定預測價值。馬鳳蓮等[25]發現TyG指數可能對穩定性CHD患者未來發生病死具有預測價值。施武等[26]在分析血管造影（CT angiography，CTA）中定量指標對患者主要心血管 不 良 事 件（major adverse cardiovascular events，MACE）的預測價值采用Cox回歸模型，發現CTA定量指標中斑塊總體積大小（total plaque volume，TPV）與CHD患者主要心血管不良事件存在較為緊密的聯系，臨床診療中可以將TPV指標作為參考。王歡等[27]發現高齡、糖尿病、LVEF降低及支架數目多是PCI治療后發生MACE的獨立危險因素。

Cox風險回歸模型被廣泛應用于分析各因素之間生存率的比較，故在CHD預后及全因死亡評估中多應用Cox風險回歸模型。而本文在檢索相關文獻時發現，Poisson回歸模型也被運用于預測CHD的發病率及預后，但由于其要求自變量取值固定，且分型較多，臨床工作者在運用時操作難度較大，故尚未普遍推廣。

4 討論與展望

綜上可以看出，雖然回歸分析方法分型較多，可以很好的適配于多種統計場景，但目前在臨床醫學工作中以線性回歸、logistic回歸分析和Cox風險回歸模型運用較為廣泛。此文歸納總結回歸分析方法在CHD中的應用范圍及目的，為廣大臨床工作者臨床工作的開展提供一定的思路。

統計學方法在臨床中的應用可以控制混雜因素，從而大大提高結果的可靠性。但單一的統計學方法在實際使用時仍存在各種局限，故臨床中需要靈活運用，可以嘗試聯合多種回歸分析方法進行統計結果之間的調整及差異比較，提高結論的可信度和客觀性，從而進一步提高結論的循證級別。與此同時還可看出其他回歸分析方法在臨床研究中的使用相對欠缺，接下來可以從其他回歸分析方法入手，積極探索及擴大其在臨床研究中的應用范圍，為臨床研究提供新思路、新方法。