引用本文： 俞靜, 李東澤, 賈禹, 程毅松, 高永莉, 曾銳, 萬智. 急性 ST 段抬高型心肌梗死患者預后急診簡易預測模型的構建. 中國胸心血管外科臨床雜志, 2021, 28(11): 1346-1351. doi: 10.7507/1007-4848.202012028 復制
急性 ST 段抬高型心肌梗死（ST-segment elevation myocardial infarction，STEMI）是心內科常見急危重癥，約占我國急性心肌梗死（acute myocardial infarction，AMI）患者的 80%，是主要的死亡原因[1]。隨著對 STEMI 的認知和診療水平提高，該疾病整體死亡率有所下降，但住院期間總死亡率仍然較高，且各級醫院救治死亡率差異較大（3%～10%）[2-3]。國內外指南[4]明確建議對 STEMI 患者應依據危險分層，進行個體化管理，優化治療策略，提高患者預后。Gensini 評分和全球急性冠狀動脈事件注冊（GRACE）評分是 STEMI 患者危險評估的有效工具[2, 4]。Gensini 評分是對冠狀動脈狹窄嚴重程度及患者預后進行評估的有效工具，但需行冠狀動脈造影后才能評估。GRACE 評分需要對心臟損傷和相關靶器官損傷標志物檢測才能完善評估。所以，上述評分難以在院外或急診早期進行有效評估。STEMI 治療對時間窗要求嚴格，及早的關鍵醫療干預能夠有效提高患者預后[2]。但目前缺乏院外或急診早期的 STEMI 預后評估工具，建立無創、簡單、有效的評估工具對 STEMI 患者進行醫療決策指導尤為重要。所以，本研究擬采用觀察性研究，利用簡單易獲取變量建立 STEMI 院外或急診早期的危險評估工具。
1 資料與方法
1.1 臨床資料
本研究連續性納入 2019 年 1 月至 2020 年 1 月在四川大學華西醫院急診科明確診斷為 STEMI 的 280 例患者作為研究對象，將其分為死亡組（n=34）和生存組（n=246）。納入標準：（1）依照《急性 ST 段抬高型心肌梗死診斷和治療指南》[5]，發病 12 h 內明確診斷為 STEMI；（2）年齡≥18 歲。排除標準：（1）臨床資料不全或不愿參與本研究；（2）合并嚴重肝腎功能障礙；（3）合并惡性腫瘤、血液系統疾病；（4）精神疾病患者。
1.2 研究資料
采集患者一般資料，包括：年齡、性別、既往史；入院時體征，包括：收縮壓（systolic blood pressure，SBP）、舒張壓（diastolic blood pressure，DBP）、心率、體重指數（body mass index，BMI）及輔助檢查，包括：血常規、肝腎功、凝血、心肌損傷標志物、心臟彩色超聲等。參照美國心臟協會冠狀動脈血管分段標準，根據血管狹窄程度設定不同分值，并乘以相應系數，計算不同階段冠狀動脈血管分值，總和即為 Gensini 評分。心肌梗死溶栓治療臨床試驗（TIMI）血流分級是采用冠狀動脈造影對冠狀動脈再灌注情況進行評價。根據患者入院時心率、心功能、SBP 等信息，采用 GRACE 風險評分軟件計算入院時 GRACE 評分。
1.3 模型的建立
本研究中采用急診分診無創檢查易獲取變量納入 STEMI 患者預后急診簡易預測模型，包括：年齡、性別、心率、SBP、DBP 和 BMI。以 STEMI 患者死亡為自變量，上述變量作為因變量，采用多因素 logistic 回歸模型（Forward：LR 法）擬合 STEMI 患者預后急診簡易預測模型。
1.4 隨訪
住院患者采用病房隨訪。患者出院后，采用電話或門診隨訪。全組患者平均隨訪 1 年，STEMI 患者住院期間及遠期全因死亡為本研究終點事件。
1.5 統計學分析
采用 SPSS 22.0 和 Stata 14.0 軟件進行統計分析。對計量資料數據檢驗其正態性，若為正態分布，采用均數±標準差（
±s）表示，兩組間比較采用獨立樣本 t 檢驗，三組及以上數據比較采用方差分析；不符合正態分布數據采用中位數及四分位數間距［M（IQR）］表示，組間比較采用秩和檢驗。計數資料采用頻數及百分比表示，組間比較采用 χ2 檢驗或 Fisher 確切概率法。采用 logistic 回歸分析建立 STEMI 患者全因死亡的預測模型。受試者工作特征（ROC）曲線分析預測模型和其它評分對 STEMI 患者死亡判斷價值。Hosmer-Lemeshow（H-L）檢驗驗證預測模型對 STEMI 患者死亡判斷的準確度。Pearson 相關性分析預測模型和 STEMI 嚴重程度評分（GRACE 評分和冠狀動脈狹窄程度評分）的相關性。雙側檢驗水準 P≤0.05 為差異具有統計學意義。
2 結果
2.1 兩組患者一般情況比較
生存組年齡、心率、BMI、GRACE 評分、TIMI評分、BUN、血清胱抑素 C 水平、D-二聚體水平均小于或低于死亡組（P<0.05）；生存組 LVEF，Alb、TG、TC、LDL 水平大于或高于死亡組（P<0.05）；死亡組總 Killip 分級>Ⅲ級比例大于生存組（P<0.05）；見表 1。
表1
兩組患者一般資料比較［
/例（%）/M（IQR）］
2.2 STEMI 患者全因死亡獨立危險因素
采用多因素 logistic 回歸分析顯示年齡、BMI、心率、DBP、SBP、DSP 為 STEMI 患者全因死亡獨立危險因素；見表 2。
表2
急性心肌梗死全因死亡的入院生命體征的 logistic 回歸分析
2.3 簡易預測模型與 GRACE 預測死亡的關系
ROC 曲線分析顯示簡易預測模型判斷死亡的曲線下面積是 0.802（P<0.001），GRACE 評分判斷死亡的曲線下面積是 0.816（P<0.001），二者差異無統計學意義；見圖 1。
圖1
預測模型與 GRACE 預測死亡 ROC 曲線分析
2.4 H-L 檢驗驗證簡易預測模型判斷死亡的準確性
H-L 檢驗顯示簡易預測模型判斷死亡具有較高的準確性（χ2=3.77，P=0.877）；見圖 2。
圖2
簡易預測模型 H-L 檢驗圖
2.5 簡易預測模型與 GRACE、冠狀動脈狹窄程度關系
Pearson 相關性分析顯示簡易預測模型和 GRACE（r=0.651，P<0.001）及冠狀動脈狹窄程度評分（r=0.210，P=0.001）呈正相關；見圖 3。
圖3
簡易預測模型與 GRACE、冠狀動脈狹窄程度評分 Pearson 相關分析
3 討論
STEMI 患者預后與冠狀動脈病變嚴重程度相關，目前針對 STEMI、急性非 ST段抬高型心肌梗死患者采用包含臨床癥狀、心電圖、心臟及腎臟損傷標志物等相關信息的較為復雜評分系統進行前瞻性風險分層。由于生物標志物峰值出現時間和表達差異性，以及耗時且復雜的測試結果，加之基層醫院缺少介入檢查手段，很難在疾病早期階段進行風險預測及危險分層[6-7]。相關研究[8]證實年齡、心率、BMI 作為 AMI 死亡率獨立預測因子。本研究發現，基于年齡、BMI、心率、SBP、DSP 5 個變量構建簡易預測模型，采用多因素 logistic 回歸分析顯示為 STEMI 患者全因死亡獨立危險因素，并且通過 H-L 檢驗顯示簡易預測模型判斷 STEMI 患者死亡具有較高的準確性。本研究中發現該預測模型與冠狀動脈病變嚴重程度密切相關，基于此該預測模型可能通過評估冠狀動脈病變的嚴重程度來預測STEMI患者遠期預后。并且此預測模型可在院內或院外測量，有利于在急診人員到達現場前進行初始危險評估，指導轉診至能進行冠狀動脈血運重建的醫院。同時，本模型納入變量為可動態監測指標，有利于 STEMI 患者院前或急診進行動態危險評估。
目前該評分系統預測機制尚不清楚，可能與其變量相關。隨著年齡增長，罹患慢性疾病的幾率增加，病程相對較長，加之患者未引起足夠重視，導致病情延誤。研究[9]發現，老年 AMI 患者 Gensini 評分高于 80 所占比例明顯高于中青年組。行經皮冠狀動脈介入治療（PCI）或冠狀動脈旁路移植術（CABG）非肥胖患者預后優于肥胖患者，該現象被稱之為“肥胖悖論”[10]。一項國內研究[11]顯示，體重正常組 STEMI 患者全因死亡率高于肥胖組。與本研究相反，可能是與本研究樣本量較小有關。近年來研究發現 AMI 患者容易誘發心原性猝死與心率變異性有關。由于心肌細胞缺血缺氧，引起心臟自主性損害，導致交感神經活性增強、迷走神經張力降低、心臟自主功能異常[12]。高血壓患者罹患冠心病風險是血壓正常者的 2～5 倍[13]，STEMI 患者高血壓患病率為 65.2%[14]，高血壓是急性冠狀動脈綜合征（acute coronary syndrome，ACS）患者 90 d 內死亡及再發心肌梗死的獨立危險因素[15]。Erne 等[16]通過校正性別、年齡等因素，發現與無高血壓病史患者相比，合并高血壓的 ACS 患者具有更低的死亡率，這與我們的認識不相符，可能與患者院前服用血管緊張素酶抑制劑、β 受體阻滯劑有關。同時血壓偏低也是 ACS 患者預后不良的獨立危險因素[17]。SBP 降低 10 mm Hg，ACS 患者院內死亡風險增加 20%。DBP 低于 69 mm Hg 心肌梗死患者中具有較高的死亡率[18]。快速或過度降低血壓，可能會導致冠狀動脈灌注不足，誘發或加重心肌缺血，導致不良預后[19]。
這項研究存在一定的局限性：（1）本研究基于單中心回顧性研究，樣本量相對較小，存在一定偏倚，需擴大樣本量進一步研究；（2）隨訪時間相對較短；（3）僅分析了患者入院時的生命體征，未動態監測相關指標。
綜上所述，該預測模型可反映 STEMI 疾病嚴重程度及患者住院期間和遠期的預后，但仍需多中心、大樣本研究進一步驗證。
利益沖突：無。
作者貢獻：俞靜負責數據收集、論文設計與撰寫；高永莉、曾銳、萬智負責論文指導和修正；賈禹、程毅松、李東澤負責數據收集、分析。
急性 ST 段抬高型心肌梗死（ST-segment elevation myocardial infarction，STEMI）是心內科常見急危重癥，約占我國急性心肌梗死（acute myocardial infarction，AMI）患者的 80%，是主要的死亡原因[1]。隨著對 STEMI 的認知和診療水平提高，該疾病整體死亡率有所下降，但住院期間總死亡率仍然較高，且各級醫院救治死亡率差異較大（3%～10%）[2-3]。國內外指南[4]明確建議對 STEMI 患者應依據危險分層，進行個體化管理，優化治療策略，提高患者預后。Gensini 評分和全球急性冠狀動脈事件注冊（GRACE）評分是 STEMI 患者危險評估的有效工具[2, 4]。Gensini 評分是對冠狀動脈狹窄嚴重程度及患者預后進行評估的有效工具，但需行冠狀動脈造影后才能評估。GRACE 評分需要對心臟損傷和相關靶器官損傷標志物檢測才能完善評估。所以，上述評分難以在院外或急診早期進行有效評估。STEMI 治療對時間窗要求嚴格，及早的關鍵醫療干預能夠有效提高患者預后[2]。但目前缺乏院外或急診早期的 STEMI 預后評估工具，建立無創、簡單、有效的評估工具對 STEMI 患者進行醫療決策指導尤為重要。所以，本研究擬采用觀察性研究，利用簡單易獲取變量建立 STEMI 院外或急診早期的危險評估工具。
1 資料與方法
1.1 臨床資料
本研究連續性納入 2019 年 1 月至 2020 年 1 月在四川大學華西醫院急診科明確診斷為 STEMI 的 280 例患者作為研究對象，將其分為死亡組（n=34）和生存組（n=246）。納入標準：（1）依照《急性 ST 段抬高型心肌梗死診斷和治療指南》[5]，發病 12 h 內明確診斷為 STEMI；（2）年齡≥18 歲。排除標準：（1）臨床資料不全或不愿參與本研究；（2）合并嚴重肝腎功能障礙；（3）合并惡性腫瘤、血液系統疾病；（4）精神疾病患者。
1.2 研究資料
采集患者一般資料，包括：年齡、性別、既往史；入院時體征，包括：收縮壓（systolic blood pressure，SBP）、舒張壓（diastolic blood pressure，DBP）、心率、體重指數（body mass index，BMI）及輔助檢查，包括：血常規、肝腎功、凝血、心肌損傷標志物、心臟彩色超聲等。參照美國心臟協會冠狀動脈血管分段標準，根據血管狹窄程度設定不同分值，并乘以相應系數，計算不同階段冠狀動脈血管分值，總和即為 Gensini 評分。心肌梗死溶栓治療臨床試驗（TIMI）血流分級是采用冠狀動脈造影對冠狀動脈再灌注情況進行評價。根據患者入院時心率、心功能、SBP 等信息，采用 GRACE 風險評分軟件計算入院時 GRACE 評分。
1.3 模型的建立
本研究中采用急診分診無創檢查易獲取變量納入 STEMI 患者預后急診簡易預測模型，包括：年齡、性別、心率、SBP、DBP 和 BMI。以 STEMI 患者死亡為自變量，上述變量作為因變量，采用多因素 logistic 回歸模型（Forward：LR 法）擬合 STEMI 患者預后急診簡易預測模型。
1.4 隨訪
住院患者采用病房隨訪。患者出院后，采用電話或門診隨訪。全組患者平均隨訪 1 年，STEMI 患者住院期間及遠期全因死亡為本研究終點事件。
1.5 統計學分析
采用 SPSS 22.0 和 Stata 14.0 軟件進行統計分析。對計量資料數據檢驗其正態性，若為正態分布，采用均數±標準差（±s）表示，兩組間比較采用獨立樣本 t 檢驗，三組及以上數據比較采用方差分析；不符合正態分布數據采用中位數及四分位數間距［M（IQR）］表示，組間比較采用秩和檢驗。計數資料采用頻數及百分比表示，組間比較采用 χ2 檢驗或 Fisher 確切概率法。采用 logistic 回歸分析建立 STEMI 患者全因死亡的預測模型。受試者工作特征（ROC）曲線分析預測模型和其它評分對 STEMI 患者死亡判斷價值。Hosmer-Lemeshow（H-L）檢驗驗證預測模型對 STEMI 患者死亡判斷的準確度。Pearson 相關性分析預測模型和 STEMI 嚴重程度評分（GRACE 評分和冠狀動脈狹窄程度評分）的相關性。雙側檢驗水準 P≤0.05 為差異具有統計學意義。
2 結果
2.1 兩組患者一般情況比較
生存組年齡、心率、BMI、GRACE 評分、TIMI評分、BUN、血清胱抑素 C 水平、D-二聚體水平均小于或低于死亡組（P<0.05）；生存組 LVEF，Alb、TG、TC、LDL 水平大于或高于死亡組（P<0.05）；死亡組總 Killip 分級>Ⅲ級比例大于生存組（P<0.05）；見表 1。
表1
兩組患者一般資料比較［/例（%）/M（IQR）］
2.2 STEMI 患者全因死亡獨立危險因素
采用多因素 logistic 回歸分析顯示年齡、BMI、心率、DBP、SBP、DSP 為 STEMI 患者全因死亡獨立危險因素；見表 2。
表2
急性心肌梗死全因死亡的入院生命體征的 logistic 回歸分析
2.3 簡易預測模型與 GRACE 預測死亡的關系
ROC 曲線分析顯示簡易預測模型判斷死亡的曲線下面積是 0.802（P<0.001），GRACE 評分判斷死亡的曲線下面積是 0.816（P<0.001），二者差異無統計學意義；見圖 1。
圖1
預測模型與 GRACE 預測死亡 ROC 曲線分析
2.4 H-L 檢驗驗證簡易預測模型判斷死亡的準確性
H-L 檢驗顯示簡易預測模型判斷死亡具有較高的準確性（χ2=3.77，P=0.877）；見圖 2。
圖2
簡易預測模型 H-L 檢驗圖
2.5 簡易預測模型與 GRACE、冠狀動脈狹窄程度關系
Pearson 相關性分析顯示簡易預測模型和 GRACE（r=0.651，P<0.001）及冠狀動脈狹窄程度評分（r=0.210，P=0.001）呈正相關；見圖 3。
圖3
簡易預測模型與 GRACE、冠狀動脈狹窄程度評分 Pearson 相關分析
3 討論
STEMI 患者預后與冠狀動脈病變嚴重程度相關，目前針對 STEMI、急性非 ST段抬高型心肌梗死患者采用包含臨床癥狀、心電圖、心臟及腎臟損傷標志物等相關信息的較為復雜評分系統進行前瞻性風險分層。由于生物標志物峰值出現時間和表達差異性，以及耗時且復雜的測試結果，加之基層醫院缺少介入檢查手段，很難在疾病早期階段進行風險預測及危險分層[6-7]。相關研究[8]證實年齡、心率、BMI 作為 AMI 死亡率獨立預測因子。本研究發現，基于年齡、BMI、心率、SBP、DSP 5 個變量構建簡易預測模型，采用多因素 logistic 回歸分析顯示為 STEMI 患者全因死亡獨立危險因素，并且通過 H-L 檢驗顯示簡易預測模型判斷 STEMI 患者死亡具有較高的準確性。本研究中發現該預測模型與冠狀動脈病變嚴重程度密切相關，基于此該預測模型可能通過評估冠狀動脈病變的嚴重程度來預測STEMI患者遠期預后。并且此預測模型可在院內或院外測量，有利于在急診人員到達現場前進行初始危險評估，指導轉診至能進行冠狀動脈血運重建的醫院。同時，本模型納入變量為可動態監測指標，有利于 STEMI 患者院前或急診進行動態危險評估。
目前該評分系統預測機制尚不清楚，可能與其變量相關。隨著年齡增長，罹患慢性疾病的幾率增加，病程相對較長，加之患者未引起足夠重視，導致病情延誤。研究[9]發現，老年 AMI 患者 Gensini 評分高于 80 所占比例明顯高于中青年組。行經皮冠狀動脈介入治療（PCI）或冠狀動脈旁路移植術（CABG）非肥胖患者預后優于肥胖患者，該現象被稱之為“肥胖悖論”[10]。一項國內研究[11]顯示，體重正常組 STEMI 患者全因死亡率高于肥胖組。與本研究相反，可能是與本研究樣本量較小有關。近年來研究發現 AMI 患者容易誘發心原性猝死與心率變異性有關。由于心肌細胞缺血缺氧，引起心臟自主性損害，導致交感神經活性增強、迷走神經張力降低、心臟自主功能異常[12]。高血壓患者罹患冠心病風險是血壓正常者的 2～5 倍[13]，STEMI 患者高血壓患病率為 65.2%[14]，高血壓是急性冠狀動脈綜合征（acute coronary syndrome，ACS）患者 90 d 內死亡及再發心肌梗死的獨立危險因素[15]。Erne 等[16]通過校正性別、年齡等因素，發現與無高血壓病史患者相比，合并高血壓的 ACS 患者具有更低的死亡率，這與我們的認識不相符，可能與患者院前服用血管緊張素酶抑制劑、β 受體阻滯劑有關。同時血壓偏低也是 ACS 患者預后不良的獨立危險因素[17]。SBP 降低 10 mm Hg，ACS 患者院內死亡風險增加 20%。DBP 低于 69 mm Hg 心肌梗死患者中具有較高的死亡率[18]。快速或過度降低血壓，可能會導致冠狀動脈灌注不足，誘發或加重心肌缺血，導致不良預后[19]。
這項研究存在一定的局限性：（1）本研究基于單中心回顧性研究，樣本量相對較小，存在一定偏倚，需擴大樣本量進一步研究；（2）隨訪時間相對較短；（3）僅分析了患者入院時的生命體征，未動態監測相關指標。
綜上所述，該預測模型可反映 STEMI 疾病嚴重程度及患者住院期間和遠期的預后，但仍需多中心、大樣本研究進一步驗證。
利益沖突：無。
作者貢獻：俞靜負責數據收集、論文設計與撰寫；高永莉、曾銳、萬智負責論文指導和修正；賈禹、程毅松、李東澤負責數據收集、分析。
