引用本文： 羅昌彬, 程玲霞, 黃文彬, 李靚, 曹靈紅, 徐平. 綜合淤血評分預測急診重癥監護室急性心力衰竭患者 180 天不良事件發生的臨床價值研究. 華西醫學, 2022, 37(12): 1824-1830. doi: 10.7507/1002-0179.202210165 復制
急性心力衰竭（心衰）是一種危及患者生命的臨床綜合征，為突發性心衰或原有心衰的癥狀體征加重[1-2]。體循環或肺循環淤血加重是心衰患者再入院的常見原因，也是老年患者入住重癥監護室（intensive care unit，ICU）的主要原因，住院期間病死率高達 15%，存活患者中 10%～15%患者死于出院后 6～12 周，約 24%患者因各種原因再次入院[3-4]。入住 ICU 心衰患者病情危重、死亡或再入院風險高，因此對其體循環或肺循環淤血狀態的持續評估與管理對于改善預后至關重要。國外已有研究表明，綜合淤血評分（Composite Congestion Score，CCS）是僅基于臨床癥狀得出的評分，而不需要任何實驗室或輔助檢查，是評估急性心衰患者病情的有效工具，患者出院時持續的充血癥狀及體征是不良結局的強烈預警因子，但尚未分析其預測價值[5]，且目前國內尚未開展類似研究。因此，本研究旨在通過評估 CCS 對于急診重癥監護室（emergency intensive care unit，EICU）患者 180 d 死亡或重返住院的預測效能，探討 CCS 對 ICU 心衰患者的臨床價值。現報告如下。
1 資料與方法
1.1 研究對象
本研究為前瞻性觀察性研究。連續納入 2018 年 1 月 1 日—2020 年 12 月 31 日自貢市第四人民醫院 EICU 收治的急性心衰患者。納入標準（全部滿足）：① 首次入住 EICU；② 符合《中國心力衰竭診斷和治療指南 2018》的診斷標準[6]；③ 入院時美國紐約心臟病協會（New York Heart Association，NYHA）心功能分級Ⅲ～Ⅳ級；④ 臨床資料及隨訪資料完整。排除標準（滿足其一）：① 合并惡性腫瘤、自身免疫性疾病；② 合并先天性心肌病、急性心肌梗死、急性心肌炎。本研究已通過自貢市第四人民醫院倫理委員會審查（2017-倫理審查-04），患者均知情同意，已在中國臨床試驗注冊中心注冊（ChiCTR1900023459）。
1.2 研究方法
1.2.1 CCS 評分標準與分組
CCS 評分標準為：肺部啰音（1 分）、第三心音（1 分）、頸靜脈怒張（1 分）、周圍水腫（1 分）、肝腫大（1 分）。CCS 總分為各項累計值，評分范圍為 0～5 分[7-9]。患者根據不良事件（離開 EICU 180 d 死亡或重返住院）是否發生分為預后不良組與預后良好組。
1.2.2 觀察指標
① 一般資料：主要包括年齡、性別、生命體征、NYHA 心功能分級、血氣分析、肝腎功、電解質、干預措施等資料；② logistic 回歸方程篩選預測急性心衰患者離開 EICU 180 d 內發生不良事件的獨立危險因素；③ 比較離開 EICU 時獨立危險因素（如果是 2 個或 2 個以上獨立危險因素，則增加多個獨立危險因素構建的聯合預測模型）與入院時急性生理與慢性健康評價系統Ⅱ（Acute Physiology and Chronic Health Assessment SystemⅡ，APACHEⅡ）評分預測急性心衰不良事件發生的區分度、校準度及臨床實用性。
1.2.3 隨訪
患者離開 EICU 后，共隨訪 180 d，每周通過電話隨訪。隨訪終點為患者因心衰再次入院或全因死亡。
1.3 統計學方法
采用 R 4.2.1 軟件進行統計學分析，軟件包包括“CBCgrps”“pROC”“PredictABEL”“rms”“nricens”“foreign”“HLtest.R”“dca.R”等。正態分布的計量資料以均數±標準差表示，組間比較采用獨立樣本 t 檢驗；非正態分布計量資料以中位數（下四分位數，上四分位數）表示，組間比較采用 Wilcoxon 秩和檢驗。分類資料以例數和百分比表示，組間比較采用χ2 檢驗或 Fisher 確切概率法檢驗。將初篩預后不良組與預后良好組的人口學特征、既往病史及離開 EICU 時的各項評分、檢驗與超聲等指標比較 P<0.1 的指標，納入多因素 logistic 回歸方程篩選預測 180 d 不良事件發生的獨立危險因素，計算優勢比（odds ratio，OR）及其 95%置信區間（confidence interval，CI）。繪制入院時 APACHEⅡ評分與離開 EICU 時評分系統預測不良事件發生的受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線并比較曲線下面積（area under the curve，AUC）差異，計算凈重新分類指數（net reclassification improvement，NRI）與綜合判別指數（integrated discrimination improvement，IDI）[10-12]。繪制校正曲線及決策曲線，比較不同評分校準度及臨床實用性，采用 Hosmer-Lemeshow 檢驗不同評分擬合度。雙側檢驗水準α=0.05。
2 結果
2.1 兩組基線資料比較
共納入患者 71 例，年齡 79.00（71.50，84.00）歲。其中，男 36 例（50.7%），女 35 例（49.3%）；180 d 內死亡或重返住院 39 例，其中死亡 36 例，離開 EICU 后重返 EICU 2 例，出院后重返住院 1 例。
在納入患者中，預后良好組 32 例，預后不良組 39 例。預后良好組的年齡、入住 EICU 時 APACHEⅡ評分、離開 EICU 時 CCS 評分均低于預后不良組（P<0.05），其余指標兩組比較，差異均無統計學意義（P>0.05），見表1。
表1
兩組基線資料、干預措施比較
2.2 二分類 logistic 回歸分析 EICU 急性心衰 180 d 不良事件發生的危險因素
將年齡、膿毒癥、離開 EICU 時 CCS 評分等 P<0.1 的指標納入二分類 logistic 回歸方程，變量賦值見表2。由于入住 EICU 時 APACHEⅡ評分涉及變量多、計算復雜，且與離開 EICU 時 CCS 評分的時間點不匹配，故此研究不同時納入多因素 logistic 回歸方程，僅將其作為單獨預測 ICU 急性心衰不良事件發生的指標評估其預測價值。Logistic 回歸分析結果顯示，年齡［OR=1.086，95%CI（1.017，1.159），P=0.013］、離開 EICU 時 CCS 評分［OR=2.806，95%CI（1.428，5.512），P=0.003］是預測急性心衰患者 180 d 內死亡或重返住院的獨立危險因素，見表3。
表2
變量賦值表
表3
急性心衰 180 d 不良事件發生獨立危險因素 logistic 回歸分析
2.3 不同評分法區分度比較
預后良好組與預后不良組入住 EICU 時 APACHEⅡ評分、年齡、離開 EICU 時 CCS 評分比較差異均有統計學意義，且 logistic 回歸分析結果顯示年齡與離開 EICU 時 CCS 評分同時納入回歸方程能夠預測急性心衰不良事件發生，故進一步評價入住 EICU 時 APACHEⅡ評分、年齡、離開 EICU 時 CCS 評分、年齡聯合離開 EICU 時 CCS 評分等 4 種評分法預測急性心衰不良事件發生的臨床價值。通過 ROC 曲線分析可見，4 種評分法對心衰患者 180 d 死亡或再入院均有一定的預測價值，見圖1。
圖1
不同評分法預測 180 d 內死亡或重返住院 ROC 曲線
入住 EICU 時 APACHEⅡ預測 180 d 全因死亡或重返住院的概率最佳截斷值為 0.370，離開 EICU 時 CCS 預測 180 d 全因死亡或重返住院的概率最佳截斷值為 0.508，年齡預測 180 d 全因死亡或重返住院的概率最佳截斷值為 0.667，年齡聯合離開 EICU 時 CCS 預測 180 d 全因死亡或重返住院的概率最佳截斷值為 0.499。4 種不同評分法預測急性心衰不良事件發生 ROC 曲線相關指標見表4。
表4
不同評分法預測急性心衰不良事件發生 ROC 曲線相關指標
不同評分法的 NRI 與 IDI 值見表5。由表5 可見，年齡聯合離開 EICU 時 CCS 評分較離開 EICU 時 CCS 評分（NRI=0.510，P=0.026；IDI=0.102，P=0.005）、年齡（NRI=0.697，P=0.002；IDI=0.138，P=0.001）、入住 EICU 時 APACHEⅡ評分（IDI=0.130，P=0.028）均有正向改善能力。
表5
不同評分法之間的區分度比較
2.4 校準曲線與決策曲線
入住 EICU 時 APACHEⅡ評分、離開 EICU 時 CCS 評分、年齡、年齡聯合離開 EICU 時 CCS 評分預測 180 d 不良事件發生的校正曲線見圖2。其中，離開 EICU 時 CCS 評分校準度最高（Hosmer-Lemeshow 檢驗 P=0.999），年齡聯合離開 EICU 時 CCS 評分（Hosmer-Lemeshow 檢驗 P=0.678）與入住 EICU 時 APACHEⅡ評分（Hosmer-Lemeshow 檢驗 P=0.070）次之，年齡最低（Hosmer-Lemeshow 檢驗 P=0.006）；決策曲線顯示年齡、離開 EICU 時 CCS 評分、年齡聯合 CCS 評分臨床實用性優于 APACHEⅡ評分（圖3）。
圖2
不同評分法校正曲線
a：入住 EICU 時 APACHEⅡ評分校正曲線；b：離開 EICU 時 CCS 評分校正曲線；c：年齡校正曲線；d：年齡聯合離開 EICU 時 CCS 評分校正曲線
圖3
不同評分法決策曲線
3 討論
雖然近年來心衰的診斷和治療策略已有長足進步，但鑒于急性心衰患者基礎疾病重、合并癥多、病情容易反復等多種原因不良事件發生率仍然居高不下，已有前瞻性研究結果表明急性心衰患者 1 年內死亡或再入院率高達 60%[13]。現有的研究表明，心衰患者癥狀加重、入住 ICU 的原因與容量負荷過重有關，目前關于評估充血指標包含癥狀體征及實驗室檢查，包括體重、呼吸困難、端坐呼吸、肢體水腫、雙肺啰音、腦鈉肽、超聲檢查、胸部 X 線片等[14-16]，但長期未形成一個完整、系統的量化評分標準，直到 2010 年 Gheoorghiade 等[17]發現 CCS 評分用于循環淤血程度評估，近年來該評分系統在國外得到進一步應用，但在國內尚未得到臨床研究驗證。
入住 ICU 時 APACHEⅡ評分一直被提倡作為危重癥患者風險評估的金標準[18]，然而越來越多的證據表明 APACHEⅡ評分在臨床的應用中存在評分不準確，比如意識障礙的患者導致評分過高[19]，難以準確預測患者的病死率。此外，APACHEⅡ評分并不是專門針對 ICU 急性心衰患者設計的評分系統，且涉及的變量多、計算方式復雜，應用于急性心衰患者臨床實用性不佳，故本研究驗證計算相對簡便的 CCS 評分預測 180 d 不良事件發生的臨床價值。本研究結果表明離開 EICU 時 CCS 評分與 ICU 急性心衰患者不良事件發生（離開 EICU 180 d 死亡或重返住院）具有密切相關性，預測不良事件發生校正 OR 值為 2.806［95%CI（1.428，5.512）］。Ambrosy 等[5]前瞻性納入多中心 2 061 例急性心衰患者，研究結果顯示出院時 CCS 評分預測出院后 7 d 全因死亡或重返住院的風險比（hazard ratio，HR）值為 1.11［95%CI（1.06，1.17）］。Palazzuoli 等[8]在 1 項前瞻性單中心研究中發現，出院 CCS 評分預測 6 個月全因死亡或重返住院HR 為 2.39［95%CI（1.10，5.19）］。本研究結果與這些研究結果相仿，且離開 EICU 時 CCS 評分預測不良事件發生 AUC 稍高于入住 EICU 時 APACHEⅡ評分（0.693 vs. 0.650），校準度與臨床實用性優于入住 EICU 時 APACHEⅡ評分，提示離開 EICU 時 CCS 評分應用于我國 ICU 急性心衰群體作為評估心衰患者體循環與肺循環淤血指標預測不良事件發生的臨床價值優于入住 EICU 時 APACHEⅡ評分。但是，由于 CCS 評分預測 180 d 不良事件發生 AUC 值為 0.693，預測效能尚有不足，故結合其他變量進一步提升預測效能可能更適用于臨床工作。年齡聯合離開 EICU 時 CCS 評分預測 180 d 全因死亡或重返住院 AUC 值為 0.780，為中度預測效能[12]，同時 NRI 與 IDI 值亦優于單獨應用入住 EICU 時 APACHEⅡ或離開 EICU 時 CCS 評分，校準度與臨床實用性與 CCS 評分相似，故年齡聯合離開 EICU 時 CCS 評分對于 ICU 心衰患者可能具有更好的應用前景。
本研究通過前瞻性研究驗證離開 EICU 時 CCS 評分對于我國 ICU 急性心衰患者的臨床應用價值，但也存在一些不足之處。例如，本研究為單中心研究，僅針對 EICU 患者，樣本量有限；離開 EICU 時 CCS 評分是對體循環或肺循環淤血臨床指標進行量化評分，但尚未納入更為精準反映心衰嚴重程度的指標，例如肺超聲評分、腦鈉肽等指標。
綜上所述，離開 EICU 時 CCS 評分是 ICU 急性心衰患者不良事件發生的獨立危險因素，年齡聯合離開 EICU 時 CCS 評分具有中度預測效能，具有良好應用前景。未來我們將通過增加肺超聲或其他實驗室指標進一步改良離開 EICU 時 CCS 評分，同時納入更多中心驗證其臨床實用性。
利益沖突：所有作者聲明不存在利益沖突。
急性心力衰竭（心衰）是一種危及患者生命的臨床綜合征，為突發性心衰或原有心衰的癥狀體征加重[1-2]。體循環或肺循環淤血加重是心衰患者再入院的常見原因，也是老年患者入住重癥監護室（intensive care unit，ICU）的主要原因，住院期間病死率高達 15%，存活患者中 10%～15%患者死于出院后 6～12 周，約 24%患者因各種原因再次入院[3-4]。入住 ICU 心衰患者病情危重、死亡或再入院風險高，因此對其體循環或肺循環淤血狀態的持續評估與管理對于改善預后至關重要。國外已有研究表明，綜合淤血評分（Composite Congestion Score，CCS）是僅基于臨床癥狀得出的評分，而不需要任何實驗室或輔助檢查，是評估急性心衰患者病情的有效工具，患者出院時持續的充血癥狀及體征是不良結局的強烈預警因子，但尚未分析其預測價值[5]，且目前國內尚未開展類似研究。因此，本研究旨在通過評估 CCS 對于急診重癥監護室（emergency intensive care unit，EICU）患者 180 d 死亡或重返住院的預測效能，探討 CCS 對 ICU 心衰患者的臨床價值。現報告如下。
1 資料與方法
1.1 研究對象
本研究為前瞻性觀察性研究。連續納入 2018 年 1 月 1 日—2020 年 12 月 31 日自貢市第四人民醫院 EICU 收治的急性心衰患者。納入標準（全部滿足）：① 首次入住 EICU；② 符合《中國心力衰竭診斷和治療指南 2018》的診斷標準[6]；③ 入院時美國紐約心臟病協會（New York Heart Association，NYHA）心功能分級Ⅲ～Ⅳ級；④ 臨床資料及隨訪資料完整。排除標準（滿足其一）：① 合并惡性腫瘤、自身免疫性疾病；② 合并先天性心肌病、急性心肌梗死、急性心肌炎。本研究已通過自貢市第四人民醫院倫理委員會審查（2017-倫理審查-04），患者均知情同意，已在中國臨床試驗注冊中心注冊（ChiCTR1900023459）。
1.2 研究方法
1.2.1 CCS 評分標準與分組
CCS 評分標準為：肺部啰音（1 分）、第三心音（1 分）、頸靜脈怒張（1 分）、周圍水腫（1 分）、肝腫大（1 分）。CCS 總分為各項累計值，評分范圍為 0～5 分[7-9]。患者根據不良事件（離開 EICU 180 d 死亡或重返住院）是否發生分為預后不良組與預后良好組。
1.2.2 觀察指標
① 一般資料：主要包括年齡、性別、生命體征、NYHA 心功能分級、血氣分析、肝腎功、電解質、干預措施等資料；② logistic 回歸方程篩選預測急性心衰患者離開 EICU 180 d 內發生不良事件的獨立危險因素；③ 比較離開 EICU 時獨立危險因素（如果是 2 個或 2 個以上獨立危險因素，則增加多個獨立危險因素構建的聯合預測模型）與入院時急性生理與慢性健康評價系統Ⅱ（Acute Physiology and Chronic Health Assessment SystemⅡ，APACHEⅡ）評分預測急性心衰不良事件發生的區分度、校準度及臨床實用性。
1.2.3 隨訪
患者離開 EICU 后，共隨訪 180 d，每周通過電話隨訪。隨訪終點為患者因心衰再次入院或全因死亡。
1.3 統計學方法
采用 R 4.2.1 軟件進行統計學分析，軟件包包括“CBCgrps”“pROC”“PredictABEL”“rms”“nricens”“foreign”“HLtest.R”“dca.R”等。正態分布的計量資料以均數±標準差表示，組間比較采用獨立樣本 t 檢驗；非正態分布計量資料以中位數（下四分位數，上四分位數）表示，組間比較采用 Wilcoxon 秩和檢驗。分類資料以例數和百分比表示，組間比較采用χ2 檢驗或 Fisher 確切概率法檢驗。將初篩預后不良組與預后良好組的人口學特征、既往病史及離開 EICU 時的各項評分、檢驗與超聲等指標比較 P<0.1 的指標，納入多因素 logistic 回歸方程篩選預測 180 d 不良事件發生的獨立危險因素，計算優勢比（odds ratio，OR）及其 95%置信區間（confidence interval，CI）。繪制入院時 APACHEⅡ評分與離開 EICU 時評分系統預測不良事件發生的受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線并比較曲線下面積（area under the curve，AUC）差異，計算凈重新分類指數（net reclassification improvement，NRI）與綜合判別指數（integrated discrimination improvement，IDI）[10-12]。繪制校正曲線及決策曲線，比較不同評分校準度及臨床實用性，采用 Hosmer-Lemeshow 檢驗不同評分擬合度。雙側檢驗水準α=0.05。
2 結果
2.1 兩組基線資料比較
共納入患者 71 例，年齡 79.00（71.50，84.00）歲。其中，男 36 例（50.7%），女 35 例（49.3%）；180 d 內死亡或重返住院 39 例，其中死亡 36 例，離開 EICU 后重返 EICU 2 例，出院后重返住院 1 例。
在納入患者中，預后良好組 32 例，預后不良組 39 例。預后良好組的年齡、入住 EICU 時 APACHEⅡ評分、離開 EICU 時 CCS 評分均低于預后不良組（P<0.05），其余指標兩組比較，差異均無統計學意義（P>0.05），見表1。
表1
兩組基線資料、干預措施比較
2.2 二分類 logistic 回歸分析 EICU 急性心衰 180 d 不良事件發生的危險因素
將年齡、膿毒癥、離開 EICU 時 CCS 評分等 P<0.1 的指標納入二分類 logistic 回歸方程，變量賦值見表2。由于入住 EICU 時 APACHEⅡ評分涉及變量多、計算復雜，且與離開 EICU 時 CCS 評分的時間點不匹配，故此研究不同時納入多因素 logistic 回歸方程，僅將其作為單獨預測 ICU 急性心衰不良事件發生的指標評估其預測價值。Logistic 回歸分析結果顯示，年齡［OR=1.086，95%CI（1.017，1.159），P=0.013］、離開 EICU 時 CCS 評分［OR=2.806，95%CI（1.428，5.512），P=0.003］是預測急性心衰患者 180 d 內死亡或重返住院的獨立危險因素，見表3。
表2
變量賦值表
表3
急性心衰 180 d 不良事件發生獨立危險因素 logistic 回歸分析
2.3 不同評分法區分度比較
預后良好組與預后不良組入住 EICU 時 APACHEⅡ評分、年齡、離開 EICU 時 CCS 評分比較差異均有統計學意義，且 logistic 回歸分析結果顯示年齡與離開 EICU 時 CCS 評分同時納入回歸方程能夠預測急性心衰不良事件發生，故進一步評價入住 EICU 時 APACHEⅡ評分、年齡、離開 EICU 時 CCS 評分、年齡聯合離開 EICU 時 CCS 評分等 4 種評分法預測急性心衰不良事件發生的臨床價值。通過 ROC 曲線分析可見，4 種評分法對心衰患者 180 d 死亡或再入院均有一定的預測價值，見圖1。
圖1
不同評分法預測 180 d 內死亡或重返住院 ROC 曲線
入住 EICU 時 APACHEⅡ預測 180 d 全因死亡或重返住院的概率最佳截斷值為 0.370，離開 EICU 時 CCS 預測 180 d 全因死亡或重返住院的概率最佳截斷值為 0.508，年齡預測 180 d 全因死亡或重返住院的概率最佳截斷值為 0.667，年齡聯合離開 EICU 時 CCS 預測 180 d 全因死亡或重返住院的概率最佳截斷值為 0.499。4 種不同評分法預測急性心衰不良事件發生 ROC 曲線相關指標見表4。
表4
不同評分法預測急性心衰不良事件發生 ROC 曲線相關指標
不同評分法的 NRI 與 IDI 值見表5。由表5 可見，年齡聯合離開 EICU 時 CCS 評分較離開 EICU 時 CCS 評分（NRI=0.510，P=0.026；IDI=0.102，P=0.005）、年齡（NRI=0.697，P=0.002；IDI=0.138，P=0.001）、入住 EICU 時 APACHEⅡ評分（IDI=0.130，P=0.028）均有正向改善能力。
表5
不同評分法之間的區分度比較
2.4 校準曲線與決策曲線
入住 EICU 時 APACHEⅡ評分、離開 EICU 時 CCS 評分、年齡、年齡聯合離開 EICU 時 CCS 評分預測 180 d 不良事件發生的校正曲線見圖2。其中，離開 EICU 時 CCS 評分校準度最高（Hosmer-Lemeshow 檢驗 P=0.999），年齡聯合離開 EICU 時 CCS 評分（Hosmer-Lemeshow 檢驗 P=0.678）與入住 EICU 時 APACHEⅡ評分（Hosmer-Lemeshow 檢驗 P=0.070）次之，年齡最低（Hosmer-Lemeshow 檢驗 P=0.006）；決策曲線顯示年齡、離開 EICU 時 CCS 評分、年齡聯合 CCS 評分臨床實用性優于 APACHEⅡ評分（圖3）。
圖2
不同評分法校正曲線
a：入住 EICU 時 APACHEⅡ評分校正曲線；b：離開 EICU 時 CCS 評分校正曲線；c：年齡校正曲線；d：年齡聯合離開 EICU 時 CCS 評分校正曲線
圖3
不同評分法決策曲線
3 討論
雖然近年來心衰的診斷和治療策略已有長足進步，但鑒于急性心衰患者基礎疾病重、合并癥多、病情容易反復等多種原因不良事件發生率仍然居高不下，已有前瞻性研究結果表明急性心衰患者 1 年內死亡或再入院率高達 60%[13]。現有的研究表明，心衰患者癥狀加重、入住 ICU 的原因與容量負荷過重有關，目前關于評估充血指標包含癥狀體征及實驗室檢查，包括體重、呼吸困難、端坐呼吸、肢體水腫、雙肺啰音、腦鈉肽、超聲檢查、胸部 X 線片等[14-16]，但長期未形成一個完整、系統的量化評分標準，直到 2010 年 Gheoorghiade 等[17]發現 CCS 評分用于循環淤血程度評估，近年來該評分系統在國外得到進一步應用，但在國內尚未得到臨床研究驗證。
入住 ICU 時 APACHEⅡ評分一直被提倡作為危重癥患者風險評估的金標準[18]，然而越來越多的證據表明 APACHEⅡ評分在臨床的應用中存在評分不準確，比如意識障礙的患者導致評分過高[19]，難以準確預測患者的病死率。此外，APACHEⅡ評分并不是專門針對 ICU 急性心衰患者設計的評分系統，且涉及的變量多、計算方式復雜，應用于急性心衰患者臨床實用性不佳，故本研究驗證計算相對簡便的 CCS 評分預測 180 d 不良事件發生的臨床價值。本研究結果表明離開 EICU 時 CCS 評分與 ICU 急性心衰患者不良事件發生（離開 EICU 180 d 死亡或重返住院）具有密切相關性，預測不良事件發生校正 OR 值為 2.806［95%CI（1.428，5.512）］。Ambrosy 等[5]前瞻性納入多中心 2 061 例急性心衰患者，研究結果顯示出院時 CCS 評分預測出院后 7 d 全因死亡或重返住院的風險比（hazard ratio，HR）值為 1.11［95%CI（1.06，1.17）］。Palazzuoli 等[8]在 1 項前瞻性單中心研究中發現，出院 CCS 評分預測 6 個月全因死亡或重返住院HR 為 2.39［95%CI（1.10，5.19）］。本研究結果與這些研究結果相仿，且離開 EICU 時 CCS 評分預測不良事件發生 AUC 稍高于入住 EICU 時 APACHEⅡ評分（0.693 vs. 0.650），校準度與臨床實用性優于入住 EICU 時 APACHEⅡ評分，提示離開 EICU 時 CCS 評分應用于我國 ICU 急性心衰群體作為評估心衰患者體循環與肺循環淤血指標預測不良事件發生的臨床價值優于入住 EICU 時 APACHEⅡ評分。但是，由于 CCS 評分預測 180 d 不良事件發生 AUC 值為 0.693，預測效能尚有不足，故結合其他變量進一步提升預測效能可能更適用于臨床工作。年齡聯合離開 EICU 時 CCS 評分預測 180 d 全因死亡或重返住院 AUC 值為 0.780，為中度預測效能[12]，同時 NRI 與 IDI 值亦優于單獨應用入住 EICU 時 APACHEⅡ或離開 EICU 時 CCS 評分，校準度與臨床實用性與 CCS 評分相似，故年齡聯合離開 EICU 時 CCS 評分對于 ICU 心衰患者可能具有更好的應用前景。
本研究通過前瞻性研究驗證離開 EICU 時 CCS 評分對于我國 ICU 急性心衰患者的臨床應用價值，但也存在一些不足之處。例如，本研究為單中心研究，僅針對 EICU 患者，樣本量有限；離開 EICU 時 CCS 評分是對體循環或肺循環淤血臨床指標進行量化評分，但尚未納入更為精準反映心衰嚴重程度的指標，例如肺超聲評分、腦鈉肽等指標。
綜上所述，離開 EICU 時 CCS 評分是 ICU 急性心衰患者不良事件發生的獨立危險因素，年齡聯合離開 EICU 時 CCS 評分具有中度預測效能，具有良好應用前景。未來我們將通過增加肺超聲或其他實驗室指標進一步改良離開 EICU 時 CCS 評分，同時納入更多中心驗證其臨床實用性。
利益沖突：所有作者聲明不存在利益沖突。
