急性心力衰竭病人并發急性腎損傷模型的建立及驗證

Establishment and validation of acute kidney injury model in patients with acute heart failure

ZENG Yan，LIU Xiu*Northern Jiangsu People′s Hospital，Jiangsu 225001 China*Corresponding Author LIU Xiu，E-mail：zt147123@163.com

Keywords acute heart failure;acute kidney injury;Nomogram;diabetes mellitus;glomerular filtration rate;influencing factor

摘要 目的：探討急性心力衰竭病人并發急性腎損傷的獨立影響因素，構建預測模型并實施預測效果的驗證。方法：采用便利抽樣法，選取我院2019年7月—2024年4月收治的急性心力衰竭病人213例作為研究對象。依據急性心力衰竭病人是否并發急性腎損傷進行分組，未并發急性腎損傷的病人作為對照組，并發急性腎損傷的病人作為病例組。采用單因素分析、多因素Logistic回歸分析急性心力衰竭病人并發急性腎損傷的影響因素，根據多因素Logistic回歸分析結果構建風險預測模型，并驗證其預測效果。結果：納入的213例病人中，26例急性心力衰竭病人并發急性腎損傷，發生率為12.21%。多因素Logistic回歸分析結果顯示，年齡、糖尿病、腎小球濾過率、C反應蛋白、心功能分級是急性心力衰竭病人并發急性腎損傷的獨立影響因素（Plt;0.05）；Hosmer-Lemeshow檢驗顯示，χ2=0.506，Pgt;0.05，預測結果與實際情況符合程度較高，擬合優度表現較好。構建的列線圖風險模型的一致性指數（C-index）為0.752。采用Bootstrap自抽樣法進行內部驗證，校準曲線平均絕對誤差為0.022。年齡、糖尿病、腎小球濾過率、C反應蛋白、心功能分級的受試者工作特征曲線下面積（AUC）分別為0.801，0.712，0.800，0.775，0.752。結論：基于年齡、糖尿病、腎小球濾過率、C反應蛋白和心功能分級的列線圖模型可以較為精準地預測急性心力衰竭并發急性腎損傷的風險，為個體化風險評估提供了有力工具，對識別高危人群、優化臨床干預具有重要價值。

關鍵詞" 急性心力衰竭；急性腎損傷；列線圖；糖尿病；腎小球濾過率；影響因素

doi：10.12102/j.issn.2095-8668.2024.24.018

急性心力衰竭作為臨床的突發重癥，其伴隨的急性腎損傷問題不容忽視，它與病人的生存期緊密相連。然而，當前的診斷手段主要依賴于血液肌酐水平和尿量變化，但這兩種指標的敏感性和特異性都存在局限性^［1-3］，通常在腎損傷發生之后才顯現，導致早期識別困難，從而錯失最佳治療時機^［4-5］。關于急性心力衰竭病人并發急性腎損傷的風險預測，一直是醫學研究的焦點，特別是如何針對個體差異進行精確的風險評估，這在當前仍是一個未解的挑戰，國際上鮮有相關研究探討^［6-7］。列線圖模型作為一種強大的工具，因其能夠整合多種影響因素，并具備預測特定臨床事件風險的能力^［8-10］。因此，本研究旨在通過深入剖析急性心力衰竭病人的臨床數據，探索影響并發急性腎損傷的關鍵因素，目標是構建一個個性化的列線圖模型并驗證，用于實時預測腎損傷風險，從而幫助臨床醫生更精準地識別高風險人群，制定更具針對性的預防和治療策略。現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

采用便利抽樣法，選取2019年7月—2024年4月于江蘇省蘇北人民醫院接受治療的急性心力衰竭病人213例作為研究對象。納入標準：1）明確診斷為急性心力衰竭病人，診斷標準為中華醫學會心血管病學分會頒布的《中國心力衰竭和治療指南（2014年版）》^［11］；2）部分病人并發急性腎損傷，診斷標準依據全球腎臟病預后組織頒布的《急性腎損傷臨床指南》^［12］；3）病人在接受治療時，年齡＞18歲，性別不限；4）研究數據保存完整，可從數據庫中調出并實施分析。排除標準：1）病人入院時已經在接受腎臟透析治療或腎小球濾過率不足30 mL/（min·1.73 m2）；2）合并嚴重軀體疾病，如惡性腫瘤等；3）臨床數據資料存在邏輯問題或不符合規定的涂改痕跡。本研究經江蘇省蘇北人民醫院醫學倫理委員會批準（審批號：LS2024020）。

1.2 方法

從我院的病案室中調取符合納入和排除標準病人的一般資料進行分析。調取病人的資料包括年齡、性別、高血壓、糖尿病、高脂血癥、腦血管病、慢性腎臟疾病、周圍血管疾病、慢性肺臟疾病、血紅蛋白、白細胞計數、血小板計數、血清清蛋白、空腹血糖、血肌酐、腎小球濾過率、腦鈉肽、C反應蛋白、左室射血分數、心功能分級及血管緊張素轉化酶抑制劑（ACEI）/血管緊張素Ⅱ受體拮抗劑（ARB）類藥物、醛固酮拮抗劑、β受體阻滯劑、利尿劑、他汀類藥物、硝酸鹽類藥物、地高辛使用情況等。急性腎損傷發生判定標準：1）7 d內血肌酐增加到基礎水平的1.5倍以上；2）48 h內血肌酐≥26.5 μmol/L；3）6 h尿量lt;0.5 mL/（kg·h）。符合以上任意1條即可診斷為急性腎損傷^［6］。依據急性心力衰竭病人是否并發急性腎損傷進行分組，未并發急性腎損傷的病人作為對照組，并發急性腎損傷的病人作為病例組。

1.3 統計學方法

采用SPSS 26.0、STATA 17.0、R語言軟件進行統計分析，符合正態分布的定量資料用均數±標準差（x±s）表示，行t檢驗；定性資料采用例數、百分比（%）表示，行χ2檢驗。采用Logistic回歸分析篩選獨立影響因素，采用Hosmer-Lemeshow χ2檢驗評價模型擬合優度表現，通過受試者工作特征（ROC）曲線下面積（AUC）分析并驗證模型預測效果；采用一致性指數（C-index）判斷列線圖的預測效能。以Plt;0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 急性心力衰竭病人并發急性腎損傷影響因素的單因素分析

調查顯示，病例組26例（12.21%），對照組187例（87.79%）。單因素分析結果顯示，急性心力衰竭病人并發急性腎損傷影響因素有年齡、糖尿病、腎小球濾過率、C反應蛋白、心功能分級（Plt;0.05）。見表1。

2.2 急性心力衰竭病人并發急性腎損傷的多因素Logistic回歸分析

以急性心力衰竭病人是否并發急性腎損傷作為因變量（未并發=0，并發=1），將單因素分析中差異有統計學意義的因素（Plt;0.05）作為自變量進行多因素Logistic回歸分析，自變量賦值情況為：年齡、腎小球濾過率、C反應蛋白為原值輸入;糖尿病，否=0，是=1;心功能分級，3級及以下=0，4級=1。多因素Logistic回歸分析結果顯示，年齡、糖尿病、腎小球濾過率、C反應蛋白、心功能分級是急性心力衰竭病人并發急性腎損傷的獨立影響因素（Plt;0.05）。

2.3 急性心力衰竭病人并發急性腎損傷預測模型的構建與驗證

2.3.1 列線圖模型及其預測

根據多因素Logistic回歸分析中差異有統計學意義的變量（P＜0.05）構建風險預測列線圖，見圖1。模型公式為：Logit（P）=-13.638+0.224×年齡+1.812×糖尿病-0.108×腎小球濾過率+0.227×C反應蛋白+1.545×心功能分級。全部指標對應的分數相加得到總分，依據總分判定風險概率，C-index為0.752。采用Bootstrap自抽樣法進行內部驗證，重復自抽樣1 000次，獲得校準曲線，平均絕對誤差為0.022。見圖2。

經驗證，Hosmer-Lemeshow檢驗顯示：χ2=0.506，Pgt;0.05，預測結果與實際情況符合程度較高，擬合優度表現較好。

2.3.2 各獨立影響因素的ROC曲線及AUC（見圖3、表3）

3 討論

3.1 急性心力衰竭并發急性腎損傷的影響因素

急性腎損傷在急性心力衰竭中的地位不容忽視，作為一項嚴重的并發癥，其發生率較高，臨床實踐中應加強關注^［13-15］。有研究顯示，急性心力衰竭病人的急性腎損傷發生率為20.0%～34.0%^［16-17］。本研究調查顯示，急性心力衰竭病人并發急性腎損傷的發生率為12.21%。急性腎損傷明顯提高了急性心力衰竭病人的死亡率，且其管理和照護給病人及其家庭帶來了沉重的醫療負擔^［18-20］。因此，確定影響急性心力衰竭病人并發急性腎損傷的因素，對預防該并發癥并改善病人預后具有重大臨床價值。通過對急性心力衰竭病人并發急性腎損傷進行單因素分析和多因素Logistic回歸分析，結果顯示，年齡、糖尿病、腎小球濾過率、C反應蛋白及心功能分級是急性心力衰竭并發急性腎損傷的獨立影響因素（Plt;0.05）。

3.2 列線圖的應用效果

目前，如何精準預測急性心力衰竭病人出現急性腎損傷的風險仍然是醫學上的挑戰。列線圖模型利用多因素Logistic回歸結果，將其轉化為可量化的、可視化的形式，以實現對疾病風險的個性化預測，已在多種疾病的診斷和預后評估中得到應用^［21-22］。本研究基于年齡、糖尿病、腎小球濾過率、C反應蛋白和心功能分級構建了一個預測急性心力衰竭病人并發急性腎損傷風險預測模型。這個模型使醫療工作者能夠直觀地評估不同因素水平對病人并發急性腎損傷風險的影響程度，從而識別出高風險群體。

3.3 年齡和糖尿病

年齡在誘發急性心力衰竭并發急性腎損傷的過程中扮演關鍵角色，這一關聯已經得到了較為廣泛的認同^［23］。本研究結果顯示，隨著年齡的增長，急性心力衰竭病人遭遇急性腎損傷的風險明顯提升，每增加1歲，風險相應地增加0.251倍，這可能與年長者易出現的腎臟退行性病變相關，導致腎功能衰退的加劇^［24-25］。糖尿病作為獨立風險因素的發現，與鄭艷娥等^［26］的研究結果吻合，可能源于長期高血糖引發的腎臟血流改變、糖代謝失衡以及多種血管活性物質代謝異常，加速腎小球硬化進程，促使急性腎損傷的發生^［27］。

3.4 C反應蛋白和心功能分級

C反應蛋白這一炎癥標志物，其作用在于抑制一氧化氮生成并促進內皮素釋放，從而損害腎臟微血管內皮功能和結構，推高急性腎損傷的發病風險。腎小球濾過率作為腎功能的直接觀察指標^［28］。本研究確認其在預測急性心力衰竭并發急性腎損傷中具有明顯影響，與Hu等^［29］的研究結論相符。心功能分級是臨床評估心力衰竭嚴重程度的重要工具。馬曉路等^［30］發現，心功能4級病人更易發生急性腎損傷，而本研究同樣得出了心功能4級為獨立危險因素。

3.5 模型的驗證

本研究對列線圖預測模型進行了內部驗證，其C-index為0.752，顯示模型在預測急性心力衰竭并發急性腎損傷的風險時，與實際發生情況高度契合。校準曲線進一步證實，模型在區分和精確度方面的優越性。通過ROC曲線分析，模型預測概率的AUC為0.949，證明其在預測病人風險方面的高效性和臨床實用性。

4 小結

綜上所述，本研究構建基于年齡、糖尿病、腎小球濾過率、C反應蛋白和心功能分級的預測模型，能較為精準地預測急性心力衰竭并發急性腎損傷的風險，為個體化風險評估提供了有力工具，對識別高危人群、優化臨床干預具有重要價值。

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（收稿日期：2024-06-20；修回日期：2024-11-07）

（本文編輯薛佳）