經(jīng)導(dǎo)管主動脈瓣置換術(shù)后死亡風(fēng)險預(yù)測模型系統(tǒng)評價

董一娜 雷芳芳 宋啟煦 王晶 楊艷

(中國醫(yī)科大學(xué)附屬盛京醫(yī)院，遼寧 沈陽 110004)

經(jīng)導(dǎo)管主動脈瓣置換術(shù)(transcatheter aortic valve replacement，TAVR)，又稱經(jīng)導(dǎo)管主動脈瓣植入術(shù)(transcatheter aortic valve implantation，TAVI)，是指將組裝完備的人工主動脈瓣經(jīng)導(dǎo)管植入到病變的主動脈瓣處，在功能上完成主動脈瓣的置換。TAVR微創(chuàng)和安全，可有效地改善主動脈瓣病變患者的心功能和血流動力學(xué)指標(biāo)，已逐漸替代外科主動脈瓣置換術(shù)，成為解決主動脈瓣狹窄的主要治療手段[1-2]。TAVR可降低術(shù)后不良事件風(fēng)險的發(fā)生率，但術(shù)后30 d和1年內(nèi)死亡率分別為8.70%和28.00%[3-4]，因此需評估患者TAVR術(shù)后的死亡風(fēng)險，早期識別高危患者，及時進(jìn)行針對性的預(yù)防和治療以提高患者的生存率和生存質(zhì)量。臨床預(yù)測模型支持術(shù)前風(fēng)險評估，可有效地識別TAVR術(shù)后高死亡風(fēng)險的患者。國外雖有相關(guān)綜述[5]，但其納入的部分模型是在其他心臟手術(shù)患者中開發(fā)出來而用于TAVR患者，未廣泛檢索評估針對TAVR患者的專有模型，國內(nèi)現(xiàn)階段尚無構(gòu)建TAVR患者術(shù)后死亡風(fēng)險預(yù)測模型的高質(zhì)量研究或系統(tǒng)評價，無法對現(xiàn)有的風(fēng)險預(yù)測模型進(jìn)行循證推薦。護(hù)理實(shí)踐中使用風(fēng)險預(yù)測模型對患者進(jìn)行危險分層管理，可提高護(hù)理人員對患者病情觀察的能力，及時制定不同的護(hù)理方案以減少患者術(shù)后不良事件的發(fā)生[6]。本研究旨在對TAVR術(shù)后死亡風(fēng)險預(yù)測模型進(jìn)行科學(xué)評估，幫助臨床護(hù)理人員篩選出準(zhǔn)確有效的模型，提高TAVR患者護(hù)理的精準(zhǔn)性，降低死亡風(fēng)險。

1 資料與方法

1.1 納入與排除標(biāo)準(zhǔn)

1.1.1 研究類型

隊(duì)列研究、病例對照研究和回顧性研究。

1.1.2 研究對象

研究對象為TAVR成年患者。

1.1.3 研究內(nèi)容

(1)TAVR患者術(shù)后死亡風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建或驗(yàn)證；(2)臨床結(jié)局：TAVR患者術(shù)后死亡率；(3)結(jié)局指標(biāo)：風(fēng)險預(yù)測模型的曲線下面積(area under the curve，AUC)值。

1.1.4 排除標(biāo)準(zhǔn)

(1)文獻(xiàn)內(nèi)容只分析了風(fēng)險預(yù)測模型的預(yù)測因子，未構(gòu)建風(fēng)險預(yù)測模型；(2)文獻(xiàn)的主要內(nèi)容為模型性能的比較或其他預(yù)后指標(biāo)模型的驗(yàn)證或建立；(3)文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)不完整，統(tǒng)計(jì)分析有誤，無法獲得全文以及摘要提供信息不全的文獻(xiàn)。

1.2 計(jì)算機(jī)檢索策略

檢索的數(shù)據(jù)庫有英文數(shù)據(jù)庫：Cochrane Library、EMBASE、PubMed和Web of Science。中文數(shù)據(jù)庫：萬方數(shù)據(jù)知識服務(wù)平臺、維普(VIP)、知網(wǎng)(CNKI)以及中國生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(CBM)，檢索時間為2000年1月1日—2021年2月1日。此外，手工檢索納入文獻(xiàn)的參考文獻(xiàn)，以補(bǔ)充獲取相關(guān)文獻(xiàn)。英文檢索詞：transcatheter aortic valve replacement/transcatheter aortic valve implantation/prediction model/prognostic model/risk stratification model/model/risk factor/predictor。中文檢索詞：經(jīng)導(dǎo)管主動脈瓣置換術(shù)/經(jīng)導(dǎo)管主動脈瓣植入術(shù)/風(fēng)險預(yù)測模型/風(fēng)險預(yù)測評分/風(fēng)險預(yù)測工具。

1.3 文獻(xiàn)篩選與數(shù)據(jù)提取

由兩名研究者獨(dú)立篩選文獻(xiàn)，提取資料并交叉核對，如遇分歧，則咨詢第三方并達(dá)成一致。首先閱讀文題和摘要，排除明顯不相關(guān)的文獻(xiàn)后進(jìn)一步閱讀全文，以確定最終是否納入。

1.4 納入文獻(xiàn)的偏倚風(fēng)險和適用性評估

本研究文獻(xiàn)偏倚風(fēng)險評價采用的是PROBAST(Prediction model Risk Of Bias ASsessment Tool)[7]。PROBAST從納入研究人群、預(yù)測因子、結(jié)果以及數(shù)據(jù)分析四個方面對風(fēng)險預(yù)測模型進(jìn)行偏倚風(fēng)險和適用性評價。每部分內(nèi)容通過“是”“不是”和“不清楚”三個標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評價，在偏倚風(fēng)險和臨床適用性方面依據(jù)各部分評價結(jié)果綜合評為“高”“低”和“不清楚”。本研究由兩名研究者單獨(dú)對文獻(xiàn)進(jìn)行逐一評價，如結(jié)果不一致，產(chǎn)生分歧，則由第三名研究者參與討論，確定最終結(jié)果。

2 結(jié)果

2.1 文獻(xiàn)篩選流程和結(jié)果

初檢共獲得相關(guān)文獻(xiàn)4 223篇，經(jīng)逐層篩選后，最終納入14項(xiàng)研究。文獻(xiàn)篩選流程及結(jié)果見圖1。

2.2 納入研究的基本特征

共納入14篇與TAVR術(shù)后死亡風(fēng)險預(yù)測模型建立相關(guān)的研究，全為國外研究，納入研究中有13項(xiàng)多中心研究和1項(xiàng)單中心研究。研究的結(jié)局指標(biāo)為住院死亡率(3.30%～5.30%)、術(shù)后30 d死亡率(3.40%～10.00%)或術(shù)后1年的死亡率(7.95%～28.00%)。納入文獻(xiàn)的基本特征見表1[4,8-20]。

表1 納入文獻(xiàn)的基本特征

2.3 模型的建立情況

模型建立方法方面，9項(xiàng)研究應(yīng)用logistic回歸方法，5項(xiàng)應(yīng)用Cox比例風(fēng)險模型，其中6項(xiàng)研究將單因素分析具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的候選因子作為自變量采用前進(jìn)法或后退法進(jìn)行多因素logistic回歸或Cox回歸，篩選出預(yù)測結(jié)局事件的獨(dú)立預(yù)測因子[4，9，13-15，17，19]，4項(xiàng)研究采用逐步回歸法[8，12，20]，其余采用其他方法或未報告。在缺失數(shù)據(jù)方面，有7項(xiàng)研究報告數(shù)據(jù)缺失，其中3項(xiàng)研究數(shù)據(jù)缺失極少可忽略不計(jì)[8，15，20]，2項(xiàng)研究數(shù)據(jù)得到正確處理包括采取鏈?zhǔn)椒匠潭嘀赝扑鉡12]和中位數(shù)替代法[16]。模型呈現(xiàn)方式主要是賦值評分法和公式法(見表2)。

表2 納入研究的建模方法和預(yù)測因子

續(xù)表

2.4 模型的性能及預(yù)測因子

所有研究均報告了模型C統(tǒng)計(jì)量，大部分模型的校準(zhǔn)方法為Hosmer-Lemeshow檢驗(yàn)。住院死亡風(fēng)險預(yù)測模型的AUC值均>0.65，預(yù)測效能較好；30 d死亡風(fēng)險預(yù)測模型的建模/驗(yàn)?zāi)UC值為0.63～0.76/0.59～0.75，其中有三項(xiàng)研究的AUC值>0.70，預(yù)測性能好；1年死亡風(fēng)險預(yù)測模型的預(yù)測能力強(qiáng)，建模/驗(yàn)?zāi)UC值為0.66～0.83/0.60～0.79；三種結(jié)局指標(biāo)的死亡風(fēng)險預(yù)測模型的預(yù)測因子個數(shù)4～18，出現(xiàn)頻率最高的預(yù)測因子依次是年齡、非股動脈入路、腎小球?yàn)V過率、肺動脈高壓、體質(zhì)量指數(shù)、NYHA心功能Ⅳ級、性別、左室射血分?jǐn)?shù)、血液透析、血清白蛋白以及肺部疾病等。這些預(yù)測因素可分為個體因素、重要臟器因素以及手術(shù)相關(guān)因素，個體因素一般不容易進(jìn)行干預(yù)，其他因素可視患者情況進(jìn)行預(yù)防干預(yù)，以降低死亡率。

2.5 偏倚風(fēng)險和適用性評價

納入文獻(xiàn)的偏倚評價結(jié)果如表3，有3項(xiàng)研究的偏倚風(fēng)險較低，3項(xiàng)研究的偏倚風(fēng)險不清楚，8項(xiàng)研究的偏倚風(fēng)險較高。所有納入文章的各領(lǐng)域和總體的適用性均較好。

表3 偏倚風(fēng)險評價結(jié)果

3 討論

3.1 TAVR術(shù)后死亡風(fēng)險預(yù)測模型有待驗(yàn)證

本研究系統(tǒng)檢索了國內(nèi)外TAVR術(shù)后死亡風(fēng)險預(yù)測模型的相關(guān)研究，結(jié)果顯示大多數(shù)模型的預(yù)測性能較好，但所有模型中有1個模型進(jìn)行了外部驗(yàn)證，11個模型為內(nèi)部驗(yàn)證，其余未驗(yàn)證，不具有推廣性。依據(jù)AUC值，住院死亡風(fēng)險模型中GAVS-Ⅱ模型的區(qū)分度較好，但該模型研究對象包括外科主動脈瓣置換術(shù)和TAVR，TAVR樣本量所占比例小，偏倚風(fēng)險不清楚，還需外部驗(yàn)證；Hermiller等[13]建立的30 d和1年死亡風(fēng)險模型的區(qū)分度最佳但未進(jìn)行校準(zhǔn)度檢驗(yàn)，偏倚風(fēng)險高。未來的研究需構(gòu)建適合中國患者的死亡風(fēng)險評估工具。

3.2 預(yù)測因子的有效性探討

本文探討出現(xiàn)頻率較高的10個風(fēng)險預(yù)測因子，為模型構(gòu)建提供參考。個人因素主要包括年齡、性別與體質(zhì)量指數(shù)，這三個預(yù)測因子對死亡風(fēng)險的預(yù)測能力均存在爭議[21-23]。一般來說高齡患者更有可能合并多種疾病，會增加術(shù)后并發(fā)癥和死亡的發(fā)生，納入研究中超過一半以上的研究結(jié)果證實(shí)了這一結(jié)論，但也有研究表明年齡差異對TAVR術(shù)后死亡率或生存率無影響，需進(jìn)一步探討。納入的7項(xiàng)研究顯示非股動脈途徑的手術(shù)入路(升主動脈和心尖)會增加術(shù)后死亡風(fēng)險，這一結(jié)論得到大多數(shù)研究的支持[24]。腎功能不全可能帶來TAVR術(shù)后出血或急性腎損傷的風(fēng)險，導(dǎo)致較長的住院時間和較高的死亡率[25]。本研究中12個模型都納入了腎功能相關(guān)指標(biāo)，包括腎小球?yàn)V過率、血液透析或腎臟疾病史，提示腎功能較差是重要預(yù)測變量之一。肺功能嚴(yán)重受損患者的手術(shù)入路方式更可能為非股動脈途徑，也更易發(fā)生合并癥，術(shù)后死亡風(fēng)險增加[26]。模型中與肺功能相關(guān)的變量主要包括肺動脈高壓和肺部疾病，大部分模型都包括這兩個變量中的其中一個，但肺部疾病的評估方式未詳細(xì)說明，有待進(jìn)一步明確。NYHA心功能Ⅳ級與左室射血分?jǐn)?shù)也是出現(xiàn)頻率較高的預(yù)測因子，對死亡風(fēng)險的預(yù)測有重要作用。衰弱已被用于預(yù)測TAVR術(shù)后死亡風(fēng)險，但因?yàn)樗ト踔笜?biāo)評估的多樣性，其是否為獨(dú)立預(yù)測因子存在爭議[27]。最近新提出的變量營養(yǎng)風(fēng)險指數(shù)[28]和骨骼肌面積[29]等未納入模型，建議在今后的研究中完善可測量的重要預(yù)測因子以確定最佳的風(fēng)險預(yù)測模型。

4 小結(jié)

本研究共納入14項(xiàng)TAVR術(shù)后死亡風(fēng)險預(yù)測模型的研究，系統(tǒng)評價了模型的多方面特征。 研究結(jié)果提示現(xiàn)有研究均為國外的研究且偏倚風(fēng)險高，缺乏能直接用于中國臨床實(shí)踐的模型，TAVR術(shù)后死亡風(fēng)險預(yù)測模型的研究還處在發(fā)展階段。國外TAVR死亡風(fēng)險預(yù)測模型未應(yīng)用到護(hù)理實(shí)踐中，模型需隨時間不斷完善。國內(nèi)需在全面考慮死亡風(fēng)險因素的基礎(chǔ)上開發(fā)各方面性能優(yōu)良和可行性強(qiáng)的預(yù)測模型，并在不同地區(qū)和不同人群中進(jìn)行驗(yàn)證，以便醫(yī)護(hù)人員更好地進(jìn)行決策和護(hù)理。