急性左心心力衰竭患者預后預測列線圖模型的構建與驗證

金敏杰，柳纓，陳慧

急性左心心力衰竭是導致患者心源性休克及心搏驟停的主要原因，患者住院病死率高達3%～13%，嚴重威脅其生命安全[1]。既往有研究發現，高齡、高N-末端腦鈉肽前體（NT-pro BNP）及血糖水平是急性左心心力衰竭患者不良預后的潛在危險因素[2-3]。然而，以上危險因素尚未結合形成風險預測的評分系統以至于無法準確、有效于運用臨床。Nomogram 模型是一種新型評估預后工具，其主要通過統計一個事件發生概率的單一估計數值來簡化預測模型，為單個患者提供個性化預后評估以協助臨床決策[4]。本研究探究急性左心心力衰竭患者不良預后的潛在危險因素，構建一個能夠準確預測急性左心心力衰竭不良預后風險的Nomogram 模型，現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選取浙江省臺州市中西醫結合醫院心內科2019 年1 月至2021年5 月期間收治的因缺血性心肌病導致的急性左心心力衰竭患者。納入標準：（1）符合急性左心心力衰竭的診斷標準[5]；（2）年齡＞18 歲；（3）不存在先天性心臟病或瓣膜疾病；（4）患者及其家屬均同意參加，并簽署知情同意書。排除標準：（1）既往存在酗酒或吸毒史；（2）合并惡性腫瘤；（3）既往存在原發性痛風、甲狀腺功能亢進或減退癥；（4）患有血液系統疾病；（5）既往存在慢性炎癥疾病或者自身免疫性疾病；（6）肝腎功能嚴重受損；（7）既往存在腦血管意外病史或精神病史；（8）臨床資料不完整或失訪。最終納入232 例。本研究通過本院醫學倫理會審核批準。

1.2 方法

1.2.1 數據收集（1）一般資料和基礎疾病：包括年齡、性別、體質量指數（BMI）、發病至入院時間、冠狀動脈疾病（CAD）家族史、吸煙、飲酒、基礎疾病（高血壓、糖尿病及高脂血癥）、呼吸頻率、心率、平均動脈壓（MAP）、Killip 心功能分級及急性生理學和慢性健康狀況評分Ⅱ（APACHEⅡ）；（2）心臟超聲指標：左心室射血分數（LVEF）、左心房內徑及左心室舒張末內徑；（3）實驗室檢查指標：肌鈣蛋白I、血鈉、血鉀、NT-pro BNP、血紅蛋白（Hb）、紅細胞（RBC）、白細胞（WBC）、血小板（PLT）、白蛋白（ALB）、C反應蛋白（CRP）、降鈣素原（PCT）、中性粒細胞與淋巴細胞比值（NLR）、空腹血糖（FBG）、低密度脂蛋白膽固醇（LDLC）、高密度脂蛋白膽固醇（HDL-C）、總膽固醇（TC）、三酰甘油（TG）、肌酐（Cr）及尿素氮（BUN）。（4）再灌注治療及藥物使用情況：利尿劑、受體阻滯劑、他汀類藥物及血管緊張素轉換酶抑制劑（ACEI）或血管緊張素Ⅱ受體拮抗劑（ARB）。

1.2.2 不良預后 主要心血管不良事件（MACE）定義為院內死亡、嚴重心律失常、心源性猝死及因心力衰竭復發再入院。根據患者治療出院1 個月后是否發生MACE分為無MACE組和MACE組。

1.3 統計方法 采用SPSS 23.0 統計軟件及R 語言軟件進行處理。計數資料比較采用檢驗；正態分布計量資料用均值±標準差表示，組間比較采用獨立樣本t 檢驗；非正態計量資料用中位數（四分位間距）表示，組間比較采用秩和檢驗。篩選有意義的連續變量進行ROC 曲線分析以獲取最佳截斷值；多因素Logistic回歸分析模型中獲取獨立危險因素。在R 3.5.2 版軟件中，采用“rms”、“Hmisc”、“survival”等包繪制Nomogram 模型；MedCalc 23.0 軟件繪制ROC曲線，計算曲線下面積（AUC）；采用“rmda”等包進行決策曲線分析，評估Nomogram模型臨床凈收益。P＜0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 非MACE 組與MACE 組臨床資料比較 發生MACE 62 例，占26.72%。MACE組患者年齡、糖尿病患者占比、心率、Killip 心功能＞II級患者占比、APACHE Ⅱ評分、血鉀、NT-pro BNP、CRP、NLR 及HDL-C 均高于非MACE 組，LVEF 及LDL-C 低于非MACE 組（均P＜0.05），見表1。

表1 非MACE 組和MACE 組的臨床資料比較

2.2 ROC 曲線分析 擇取兩組臨床資料中有差異的變量進行ROC曲線分析。結果顯示：年齡、心率、APACHEⅡ評分、血鉀、NT-pro BNP、CRP、NLR、HDL-C、LDL-C 以及LVEF 的AUC 分別為0.701、0.779、0.674、0.802、0.892、0.880、0.781、0.683、0.630、0.796，見表2。

表2 ROC 曲線分析結果

2.3 影響急性左心心力衰竭患者不良預后的多因素分析 年齡≥69歲、Killip心功能分級＞II級、NT-pro BNP≥8 200 ng/L、CRP≥18.60 mg/L、NLR≥3.05 及LVEF＜40%是急性左心心力衰竭患者發生不良預后的獨立危險因素（均P＜0.05），見表3。

表3 影響急性左心心力衰竭患者不良預后高風險的多因素Logistic 回歸分析

2.4 構建預測急性左心心力衰竭患者不良預后高風險的Nomogram模型 將年齡、Killip 心功能分級、NT-pro BNP、CRP、NLR 及LVEF 等相關指標作為構建Nomogram 模型的預測因子，見彩圖5。

圖5 預測急性左心心力衰竭患者不良預后高風險的Nomogram 模型

2.5 Nomogram模型校準曲線及臨床凈收益分析 Nomogram模型校準曲線的C-index為0.763（95%CI：0.689～0.841），見彩圖6。決策曲線分析結果顯示，當風險閾值＞0.18 時，此Nomogram 模型可提供顯著附加的臨床凈收益，并且Nomogram模型的臨床凈收益顯著高于單個指標預測結果，見彩圖7。

圖6 Nomogram模型預測能力的校準曲線

圖7 決策曲線

3 討論

本研究有62 例患者（26.72%）在出院1 個月后發生MACE，略低于曾繁芳等[6]報道結果，這可能是因為本研究所選取的患者并非全是急診收治入院，并且病情或基礎疾病較輕。

本研究多因素分析顯示，年齡≥69歲、Killip 心功能分級＞II 級、NT-pro BNP≥8 200 ng/L、CRP≥18.60 mg/L、NLR≥3.05 及LVEF＜40%是急性左心心力衰竭患者發生不良預后的獨立危險因素。老年人群由于身體機能退化，其全身血管阻力相對較大，去甲腎上腺素濃度相對較高，腎小球濾過率相對較低，容易導致心臟泵血功能降低、心血管系統負荷加重、重要器官灌注不足，增加不良預后的風險[7]。NT-pro BNP 被廣泛應用于心力衰竭的診斷和預后評估，其能直接反映心肌受損嚴重程度[8]。CRP 是心血管疾病的預后指標，其不僅可反映機體炎性活動程度，還可進入心肌細胞，刺激其補體系統，加速心肌細胞的損傷與凋亡，誘發心功能不全等嚴重并發癥[9]。NLR 反映機體內中性粒細胞和淋巴細胞之間的平衡，中性粒細胞可分泌促炎細胞因子，引起心肌細胞壞死；淋巴細胞不僅與心肌再灌注損傷密切相關，還參與損傷心肌組織修復和心臟重構的過程[10]。LVEF 是反映左心室功能的重要指標，LVEF 下降是左心室功能減退及左心室心肌重塑的重要標志，而左心室重構將顯著提高心力衰竭及不良預后發生率；而且LVEF 水平與心肌細胞的數量和收縮能力有關，其越低表明有收縮功能的心肌細胞越少，心臟收縮功能越差，患者預后越差[11]。

本研究顯示，基于以上獨立危險因素構建出的Nomogram模型具有良好的預測能力，并且對急性左心心力衰竭患者不良預后的早期識別和及時干預有著積極的臨床意義。然而，本研究仍存在著一定的局限性，（1）本樣本量較小，且未進行任何外部數據集驗證；（2）影響急性左心心力衰竭患者不良預后的潛在風險因素較多，此Nomogram 模型無法做到包括所有可能的風險因素。