風險評估模型不僅可以區分患者疾病的嚴重程度，還能協助臨床醫生要按照患者的個體特征來選擇最適合患者的臨床策略，能夠幫助患者及家屬更好理解目前治療策略及其存在的治療風險，使他們獲得知情權。目前國內外有關冠狀動脈旁路移植術應用最廣泛的手術風險評估模型有：美國胸外科醫師協會心臟手術風險預測模型（the Society of Thoracic Surgeons Score，STS Score）、歐洲心臟手術風險預測模型（the European System for Cardiac Operative Risk Evaluation，EuroSCORE）、中國冠狀動脈旁路移植術風險預測模型（Sino System for Coronary Operative Risk Evaluation，SinoSCORE）。本文旨在對冠狀動脈旁路移植術風險預測方法的最新研究進展進行綜述。
引用本文： 丁雅剛, 齊曉科, 趙元. 冠狀動脈旁路移植術風險預測模型的研究進展. 中國胸心血管外科臨床雜志, 2016, 23(12): 1177-1182. doi: 10.7507/1007-4848.20160276 復制
冠狀動脈旁路移植術（coronary artery bypass grafting，CABG）是冠狀動脈粥樣硬化性心臟病患者重要治療手段。CABG手術高風險、高額醫療消費，使得醫療保險部門、醫療機構、臨床醫師、患者及家屬都希望在術前能獲得較為可靠的風險評估。風險評估模型不僅可以區分患者疾病的嚴重程度[1]，還能協助臨床醫生要根據患者的個體特征來選擇最佳的臨床策略，幫助患者及家屬更好理解目前治療策略以及該種治療策略所包含的治療風險，使患者獲得更好的知情權。
隨著醫務人員對疾病認識和技術水平的提高，許多地區和國家心臟外科中心都建立了患者臨床資料數據庫，應用單因素分析和logistic多因素分析方法，篩選出與臨床預后緊密相關的獨立危險因素，并通過回歸系數對每項危險因素賦值構成術前風險預測模型，并使用校準度和識別度來評價風險模型預測能力。從1989年最早的心臟手術風險模型-Parsonnet's score[2]建立，出現了以地區患者資料為數據庫建立的模型，如加拿大安大略省風險評分系統（OPR）[3]、克里夫蘭（Cleveland）危險評分系統[4]，再到以多個國家心臟外科中心數據庫匯聚建立的模型，如美國胸外科醫師協會心臟手術風險預測模型（the Society of Thoracic Surgeons Score，STS Score）[5]、歐洲心臟手術風險預測模型（the European System for Cardiac Operative Risk Evaluation，EuroSCORE） [6]、中國冠狀動脈旁路移植術風險預測模型（Sino System for Coronary Operative Risk Evaluation，SinoSCORE） [7]，初步統計至今有10余種心臟外科手術風險預測模型。隨著病例資料不斷完善、臨床研究不斷深入以及外科技術水平不斷提高，目前國內外得到應用廣泛的模型有STS Score、EuroSCORE和SinoSCORE。我們主要針對這三種手術風險預測模型的研究進展及應用進行綜述。
1 國內外主要冠心病風險評估系統及其應用
1.1 美國胸外科醫師協會心臟手術風險模型（STS Score）
STS Score是美國胸外科醫師協會（STS）建立用來預測心臟外科手術死亡率及并發癥發生率的心臟手術風險預測模型[5]。STS數據庫[8]匯聚北美最具權威心臟外科中心數據，并向北美甚至全世界范圍內收集心臟手術患者數據資料建立。依據龐大數據庫資源，STS Score模型篩選出42項危險因素并賦予量化值，通過計算總分來預測患者手術風險預測。該模型將成人心臟外科手術進行分類預測，按照單純CABG[5]、心臟瓣膜手術[9]以及CABG合并心臟瓣膜[10]等手術類型細分了7類風險預測模型，不僅可以預測住院期間死亡率風險，還可以預測神經系統并發癥、傷口感染、術后長時間機械通氣時間、腎功能衰竭再次手術等并發癥發生率[9]，細化了心臟手術風險預測的具體內容，對臨床工作具有較好的指導作用。
STS Score預測的準確性已在北美及歐洲等地區的心臟外科診療中心得到證實，是目前使用最廣泛的心臟外科手術風險預測模型之一[
1.2 歐洲心臟手術風險評估模型（EuroSCORE）
EuroSCORE是Nashef等[6]組成的研究小組根據1995年9至12月歐洲8個國家的128個心臟中心19 030例成人心血管手術病例資料而建立的心臟手術風險預測模型。EuroSCORE于1999年發布，用于心臟手術術后患者早前死亡率的預測。通對68項術前及29項手術相關風險因素進行統計學分析，確立了17項與術后早期死亡率相關的危險因素，并將其賦予量化值構成了EuroSCORE標準模型（Additive EuroSCORE，AES）[6, 14]。2003年研究小組發布了EuroSCORE對數模型（logistic EuroSCORE，LES）[15]，并且驗證LES比AES能更好地預測手術風險，尤其是對高危患者風險預測[16]。2007年歐洲心臟病學會（ESC）指南中EuroSCORE被推薦為臨床評估心臟外科手術風險的首選方法[17]。
2012年研究小組再次更新EuroSCORE病例數據庫，提出EuroSCOREⅡ（
表1
EuroSCOREⅡ評分風險因素及系數
EuroSCORE評估模型系統擁有良好的預測分析能力，在全世界范圍得到廣泛應用[19-23]，但有文獻報道其對高危患者早期手術死亡率的預測價值偏低[24-25]，在預測不同地域、種族人群手術風險時，Euro-SCORE沒能表現出較好的預測能力[26]。Osnabrugge等[27]分別用EuroSCOREⅡ和STS Score對美國單純行冠狀動脈旁路移植術為主的50 588例行患者臨床資料進行統計分析，結果發現EuroSCORE并不能準確預測行單純CABG的美國患者手術風險。阜外心血管病醫院應用EuroSCORE風險評估系統全國35家從事心臟外科手術醫院9 248例患者資料進行統計分析，結果表明EuroSCORE評估系統高估了死亡率，不適合中國人群[28]。
1.3 中國冠狀動脈旁路移植手術風險預測模型
（SinoSCORE）中國心血管外科注冊登記協會收集2007～2008年來自全國43家心臟外科中心行冠狀動脈旁路移植術患者的臨床資料，應用單因素和多因素logistic回歸分析建立了中國首個心臟外科手術危險因素評估系統模型，中國冠狀脈動脈旁路移植術風險評估系統（SinoSCORE）[
表2
SinoSCORE評分危險因素及其系數
表3
SinoSCORE在國內心臟外科應用
SinoSCORE模型的提出填補了我國心臟手術風險評估研究的空白，將對我國心血管外科醫師的臨床決策與心血管手術患者的預后評估起到指導作用[37]。由于我國老年退行性心臟瓣膜病發病率逐步升高，尋找或構建能準確預測我國瓣膜手術風險的評估系統具有重要意義，有研究發現SinoSCORE也可用于我國瓣膜手術術前風險評估和分層[38]，表明SinoSCORE危險因素可能與瓣膜手術風險預測的危險因素關系密切[39]。
2 討論
手術風險預測是將患者病生理狀況、基礎疾病、手術和麻醉等信息進行數字量化，評估手術風險的方法，通過術前對患者進行全面評估來降低圍術期并發癥發生率和病死率[40]。目前使用風險預測模型主要有3種方式：（1）通過自身數據建立內部模型；（2）重新評估已發布的模型并調整模型中相關風險系數；（3）使用已存在的通過外部數據建立的模型[41]。第三種方法是目前廣泛應用模型的構建方式，也是上述三種模型的構建方式。
數據庫是風險預測模型建立的基礎，也是預測模型準確性的可靠保證。心臟手術風險高，其風險預測模型的建立需要多中心數據支撐。STS數據庫基于2008年更新，共納入819個心臟中心完成的774 881例單純行CABG患者病例資料[5]；Euro-SCOREⅡ數據庫取自歐洲43個城市154家醫院22 381例行心臟手術患者病例資料[18]；SinoSCORE數據庫來自全國43家心臟外科中心9 564例行CABG 患者臨床資料[7]。從這方面角度看，三種風險模型的數據庫都是由于多個心臟外科中心大數據匯聚而成。由于我國各心臟外科診療中心數量有限，各心臟中心接診患者病種、病情輕重程度及診療技術存在一定差異，且臨床變量采集國內尚未統一[42]，故SinoSCORE數據庫與國外多中心數據庫仍有一定差距。
EuroSCORE、STS Score預測模型在中國人群手術風險的預測研究已經展開，但從PubMed、萬方數據庫、CKNI數據庫、維普數據庫查詢相關研究結果來看，其預測結果不能令人滿意（表 4）。這兩種風險模型預測效果不理想的原因可能是：首先，危險因素的評分值之和確定了風險模型的預測值。評分值是根據logistic回歸中每個因素的β值來確定[7]，它反映了危險因素與產生手術風險的密切程度，由于我國患者的流行病學、合并癥的構成與西方國家人群不同[28]，造成同一危險因素在不同人群中評分值也不同，所以用國外評估模型不能十分準確預測手術風險；其次，模型中危險因素是根據數據庫中當前最新時間段病例臨床資料分析而成，即使在同一數據庫中，選取病例資料時間段不同，統計分析出的危險因素也可能不同，如EuroSCOREⅡ因選取病例資料中室間隔病例數太少將原版該危險因素除去[18]，當數據庫中缺乏某些重要危險因素病例時，對含有該危險因素的病例預測就會失準。
表4
EuroSCORE、STS Score在國內心臟外科應用
SinoSCORE建立于中國最大樣本數據庫—中國成人心臟外科數據庫，并且得到多個心臟中心驗證具有較好的鑒別度和校準度[31-32]。但SinoSCORE仍存在不足之處：首先，由于我國各心臟外科診療中心數量有限，各心臟中心接診患者病種、病情輕度程度及診療技術存在一定差異，且臨床變量采集國內尚未統一，SnioSCORE研究終點為院內死亡，術后觀察時間較短；樣本大部分來自北方地區，人群覆蓋有限；進入研究數據與國外多中心數據相比仍需完善[7]。SinoSCORE在預測我國人群手術風險道路上仍然是任重而道遠。
隨著人們對疾病了解，科技的進步和醫療水平的進步，風險評估模型要包括臨床、解剖、功能、術者及治療干預等多方面因素，同時也要與時俱進，及時更新數據庫，不斷提高心臟手術風險預測的識別度和校準度，為臨床工作提供更準確、更合適的臨床決策。
冠狀動脈旁路移植術（coronary artery bypass grafting，CABG）是冠狀動脈粥樣硬化性心臟病患者重要治療手段。CABG手術高風險、高額醫療消費，使得醫療保險部門、醫療機構、臨床醫師、患者及家屬都希望在術前能獲得較為可靠的風險評估。風險評估模型不僅可以區分患者疾病的嚴重程度[1]，還能協助臨床醫生要根據患者的個體特征來選擇最佳的臨床策略，幫助患者及家屬更好理解目前治療策略以及該種治療策略所包含的治療風險，使患者獲得更好的知情權。
隨著醫務人員對疾病認識和技術水平的提高，許多地區和國家心臟外科中心都建立了患者臨床資料數據庫，應用單因素分析和logistic多因素分析方法，篩選出與臨床預后緊密相關的獨立危險因素，并通過回歸系數對每項危險因素賦值構成術前風險預測模型，并使用校準度和識別度來評價風險模型預測能力。從1989年最早的心臟手術風險模型-Parsonnet's score[2]建立，出現了以地區患者資料為數據庫建立的模型，如加拿大安大略省風險評分系統（OPR）[3]、克里夫蘭（Cleveland）危險評分系統[4]，再到以多個國家心臟外科中心數據庫匯聚建立的模型，如美國胸外科醫師協會心臟手術風險預測模型（the Society of Thoracic Surgeons Score，STS Score）[5]、歐洲心臟手術風險預測模型（the European System for Cardiac Operative Risk Evaluation，EuroSCORE） [6]、中國冠狀動脈旁路移植術風險預測模型（Sino System for Coronary Operative Risk Evaluation，SinoSCORE） [7]，初步統計至今有10余種心臟外科手術風險預測模型。隨著病例資料不斷完善、臨床研究不斷深入以及外科技術水平不斷提高，目前國內外得到應用廣泛的模型有STS Score、EuroSCORE和SinoSCORE。我們主要針對這三種手術風險預測模型的研究進展及應用進行綜述。
1 國內外主要冠心病風險評估系統及其應用
1.1 美國胸外科醫師協會心臟手術風險模型（STS Score）
STS Score是美國胸外科醫師協會（STS）建立用來預測心臟外科手術死亡率及并發癥發生率的心臟手術風險預測模型[5]。STS數據庫[8]匯聚北美最具權威心臟外科中心數據，并向北美甚至全世界范圍內收集心臟手術患者數據資料建立。依據龐大數據庫資源，STS Score模型篩選出42項危險因素并賦予量化值，通過計算總分來預測患者手術風險預測。該模型將成人心臟外科手術進行分類預測，按照單純CABG[5]、心臟瓣膜手術[9]以及CABG合并心臟瓣膜[10]等手術類型細分了7類風險預測模型，不僅可以預測住院期間死亡率風險，還可以預測神經系統并發癥、傷口感染、術后長時間機械通氣時間、腎功能衰竭再次手術等并發癥發生率[9]，細化了心臟手術風險預測的具體內容，對臨床工作具有較好的指導作用。
STS Score預測的準確性已在北美及歐洲等地區的心臟外科診療中心得到證實，是目前使用最廣泛的心臟外科手術風險預測模型之一[
1.2 歐洲心臟手術風險評估模型（EuroSCORE）
EuroSCORE是Nashef等[6]組成的研究小組根據1995年9至12月歐洲8個國家的128個心臟中心19 030例成人心血管手術病例資料而建立的心臟手術風險預測模型。EuroSCORE于1999年發布，用于心臟手術術后患者早前死亡率的預測。通對68項術前及29項手術相關風險因素進行統計學分析，確立了17項與術后早期死亡率相關的危險因素，并將其賦予量化值構成了EuroSCORE標準模型（Additive EuroSCORE，AES）[6, 14]。2003年研究小組發布了EuroSCORE對數模型（logistic EuroSCORE，LES）[15]，并且驗證LES比AES能更好地預測手術風險，尤其是對高危患者風險預測[16]。2007年歐洲心臟病學會（ESC）指南中EuroSCORE被推薦為臨床評估心臟外科手術風險的首選方法[17]。
2012年研究小組再次更新EuroSCORE病例數據庫，提出EuroSCOREⅡ（
表1
EuroSCOREⅡ評分風險因素及系數
EuroSCORE評估模型系統擁有良好的預測分析能力，在全世界范圍得到廣泛應用[19-23]，但有文獻報道其對高危患者早期手術死亡率的預測價值偏低[24-25]，在預測不同地域、種族人群手術風險時，Euro-SCORE沒能表現出較好的預測能力[26]。Osnabrugge等[27]分別用EuroSCOREⅡ和STS Score對美國單純行冠狀動脈旁路移植術為主的50 588例行患者臨床資料進行統計分析，結果發現EuroSCORE并不能準確預測行單純CABG的美國患者手術風險。阜外心血管病醫院應用EuroSCORE風險評估系統全國35家從事心臟外科手術醫院9 248例患者資料進行統計分析，結果表明EuroSCORE評估系統高估了死亡率，不適合中國人群[28]。
1.3 中國冠狀動脈旁路移植手術風險預測模型
（SinoSCORE）中國心血管外科注冊登記協會收集2007～2008年來自全國43家心臟外科中心行冠狀動脈旁路移植術患者的臨床資料，應用單因素和多因素logistic回歸分析建立了中國首個心臟外科手術危險因素評估系統模型，中國冠狀脈動脈旁路移植術風險評估系統（SinoSCORE）[
表2
SinoSCORE評分危險因素及其系數
表3
SinoSCORE在國內心臟外科應用
SinoSCORE模型的提出填補了我國心臟手術風險評估研究的空白，將對我國心血管外科醫師的臨床決策與心血管手術患者的預后評估起到指導作用[37]。由于我國老年退行性心臟瓣膜病發病率逐步升高，尋找或構建能準確預測我國瓣膜手術風險的評估系統具有重要意義，有研究發現SinoSCORE也可用于我國瓣膜手術術前風險評估和分層[38]，表明SinoSCORE危險因素可能與瓣膜手術風險預測的危險因素關系密切[39]。
2 討論
手術風險預測是將患者病生理狀況、基礎疾病、手術和麻醉等信息進行數字量化，評估手術風險的方法，通過術前對患者進行全面評估來降低圍術期并發癥發生率和病死率[40]。目前使用風險預測模型主要有3種方式：（1）通過自身數據建立內部模型；（2）重新評估已發布的模型并調整模型中相關風險系數；（3）使用已存在的通過外部數據建立的模型[41]。第三種方法是目前廣泛應用模型的構建方式，也是上述三種模型的構建方式。
數據庫是風險預測模型建立的基礎，也是預測模型準確性的可靠保證。心臟手術風險高，其風險預測模型的建立需要多中心數據支撐。STS數據庫基于2008年更新，共納入819個心臟中心完成的774 881例單純行CABG患者病例資料[5]；Euro-SCOREⅡ數據庫取自歐洲43個城市154家醫院22 381例行心臟手術患者病例資料[18]；SinoSCORE數據庫來自全國43家心臟外科中心9 564例行CABG 患者臨床資料[7]。從這方面角度看，三種風險模型的數據庫都是由于多個心臟外科中心大數據匯聚而成。由于我國各心臟外科診療中心數量有限，各心臟中心接診患者病種、病情輕重程度及診療技術存在一定差異，且臨床變量采集國內尚未統一[42]，故SinoSCORE數據庫與國外多中心數據庫仍有一定差距。
EuroSCORE、STS Score預測模型在中國人群手術風險的預測研究已經展開，但從PubMed、萬方數據庫、CKNI數據庫、維普數據庫查詢相關研究結果來看，其預測結果不能令人滿意（表 4）。這兩種風險模型預測效果不理想的原因可能是：首先，危險因素的評分值之和確定了風險模型的預測值。評分值是根據logistic回歸中每個因素的β值來確定[7]，它反映了危險因素與產生手術風險的密切程度，由于我國患者的流行病學、合并癥的構成與西方國家人群不同[28]，造成同一危險因素在不同人群中評分值也不同，所以用國外評估模型不能十分準確預測手術風險；其次，模型中危險因素是根據數據庫中當前最新時間段病例臨床資料分析而成，即使在同一數據庫中，選取病例資料時間段不同，統計分析出的危險因素也可能不同，如EuroSCOREⅡ因選取病例資料中室間隔病例數太少將原版該危險因素除去[18]，當數據庫中缺乏某些重要危險因素病例時，對含有該危險因素的病例預測就會失準。
表4
EuroSCORE、STS Score在國內心臟外科應用
SinoSCORE建立于中國最大樣本數據庫—中國成人心臟外科數據庫，并且得到多個心臟中心驗證具有較好的鑒別度和校準度[31-32]。但SinoSCORE仍存在不足之處：首先，由于我國各心臟外科診療中心數量有限，各心臟中心接診患者病種、病情輕度程度及診療技術存在一定差異，且臨床變量采集國內尚未統一，SnioSCORE研究終點為院內死亡，術后觀察時間較短；樣本大部分來自北方地區，人群覆蓋有限；進入研究數據與國外多中心數據相比仍需完善[7]。SinoSCORE在預測我國人群手術風險道路上仍然是任重而道遠。
隨著人們對疾病了解，科技的進步和醫療水平的進步，風險評估模型要包括臨床、解剖、功能、術者及治療干預等多方面因素，同時也要與時俱進，及時更新數據庫，不斷提高心臟手術風險預測的識別度和校準度，為臨床工作提供更準確、更合適的臨床決策。