基于MIMIC-Ⅳ數(shù)據(jù)庫構(gòu)建重癥心肌病病人預(yù)后預(yù)測模型

劉江波,趙曉寧,姚明楊,仇瑞莉

心力衰竭是一組異質(zhì)性疾病,是心血管疾病的終末期表現(xiàn),據(jù)估計,全世界有超過2 000萬例病人發(fā)生心力衰竭,我國成人心力衰竭患病率為0.9%[1-2]。缺血性心臟病認(rèn)為是誘發(fā)心力衰竭的主要原因[3],然而,其他病因?qū)π牧λソ叩挠绊懼饾u引起臨床醫(yī)生的重視。一些研究發(fā)現(xiàn),不同病因的心力衰竭具有不同的預(yù)后[4-5]。心肌病是由于遺傳、免疫等非缺血性因素導(dǎo)致心臟肌肉異常的疾病,隨著診療技術(shù)的發(fā)展,目前心肌病發(fā)病率呈上升趨勢,心肌病被認(rèn)為是影響心力衰竭病人預(yù)后的一種重要病因[6-8]。重癥監(jiān)護室(intensive care unit,ICU)中的心力衰竭病人常具有較高的風(fēng)險,且消耗醫(yī)療資源較多[9]。因此,通過醫(yī)療技術(shù)手段識別高危的心力衰竭病人具有重要的臨床意義。目前,多種生物標(biāo)志物和預(yù)測模型可預(yù)測心力衰竭病人短期、長期預(yù)后[10],但缺乏針對心肌病病人的預(yù)測模型。本研究基于麻省理工貝斯以色列迪康醫(yī)學(xué)中心(Beth Israel Deaconess Medical Center)中合并心肌病重癥病人的資料,通過整合ICU中的監(jiān)護數(shù)據(jù),篩選出具有預(yù)測院內(nèi)死亡價值的變量,構(gòu)建臨床預(yù)測模型。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源 醫(yī)學(xué)信息市場重癥監(jiān)護(MIMIC-Ⅳ)數(shù)據(jù)庫是一個免費開放的重癥監(jiān)護醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集,收集2008年-2019年麻省理工貝斯以色列迪康醫(yī)學(xué)中心ICU病人的真實醫(yī)療數(shù)據(jù),任何接受數(shù)據(jù)使用協(xié)議并完成“保護人類受試者”培訓(xùn)的研究人員均可申請訪問數(shù)據(jù),無須病人知情同意,信息經(jīng)過隱私化處理后儲存在MIMIC-Ⅳ數(shù)據(jù)庫中[11]。

1.2 研究對象及設(shè)計 回顧性分析首次進入ICU的心肌病重癥病人,根據(jù)臨床資料構(gòu)建預(yù)測模型。納入標(biāo)準(zhǔn):首次住院并進入ICU的成年病人(年齡>18歲),明確診斷為心肌病。心肌病的診斷是根據(jù)國際疾病統(tǒng)計分類(The International Statistical Classification of Diseases Code,ICD)的診斷代碼,基于出院診斷進行提取。排除標(biāo)準(zhǔn):非首次入院;重復(fù)進入ICU。臨床預(yù)測模型的主要結(jié)局指標(biāo)是院內(nèi)死亡。心肌病病人篩選流程圖見圖1。

圖1 病人篩選流程圖

1.3 數(shù)據(jù)提取 從MIMIC-Ⅳ數(shù)據(jù)庫中提取的變量包括人口學(xué)特征(年齡、性別、種族、婚姻類型、保險類型、ICU類型)、查爾森共病指數(shù)、膿毒癥、生命體征(體重、心率、收縮壓、舒張壓、平均動脈壓、呼吸、動脈血氧分壓、血糖)、實驗室指標(biāo)[白細(xì)胞計數(shù)、血紅蛋白、血小板計數(shù)、紅細(xì)胞比容、陰離子間隙、碳酸氫根離子、尿素氮及血肌酐、血鈉、血鉀、血氯、血鈣、國際標(biāo)準(zhǔn)化比值(INR)]、嚴(yán)重程度評分[序貫器官衰竭評分(SOFA)、格拉斯哥昏迷量表評分(GCS)]。納入血管活性藥(多巴胺、腎上腺素和去甲腎上腺素)、機械通氣及腎臟替代治療的治療信息。數(shù)據(jù)提取使用PostgreSQL工具(v9.6;PostgreSQL全球開發(fā)小組)中的結(jié)構(gòu)化查詢語言(SQL)執(zhí)行。

2 結(jié) 果

2.1 心肌病病人臨床資料 共納入2 115例重癥心肌病病人,約占MIMIC-Ⅳ數(shù)據(jù)庫重癥病人的4.17%;年齡(66.37±15.26)歲,其中34.18%為女性病人,64.44%為白種人。55.71%的病人進入心臟重癥監(jiān)護室(CCU)治療,序貫器官衰竭評分的中位數(shù)為5分。共265例(12.53%)合并心肌病病人發(fā)生院內(nèi)死亡。心肌病病人臨床資料和單因素分析結(jié)果見表1。

表1 心肌病病人臨床資料和單因素分析(n=2 115)

2.2 重癥心肌病病人院內(nèi)死亡的影響因素分析 應(yīng)用Logistic回歸篩選對重癥心肌病病人院內(nèi)死亡有影響的臨床因素。單因素分析中共33個變量有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)。進一步將P<0.05的變量納入多因素的Logistic回歸模型中,通過逐步向后的方法,結(jié)果顯示:年齡、GCS評分、查爾森共病指數(shù)、心率、動脈血氧分壓、平均動脈壓及陰離子間隙是院內(nèi)死亡的獨立預(yù)測因子,詳見表2。納入模型變量的VIF值為>2,說明各變量之間不存在線性相關(guān)。

表2 重癥心肌病病人院內(nèi)死亡的影響因素分析

2.3 重癥心肌病病人院內(nèi)死亡風(fēng)險的列線圖構(gòu)建 根據(jù)多因素Logistic回歸分析結(jié)果,根據(jù)表2中的獨立預(yù)測因子構(gòu)建合并心肌病的重癥病人發(fā)生院內(nèi)死亡的列線圖,詳見圖2。使用列線圖時,應(yīng)從每個變量向上畫一條垂直線到“分值”線獲得分?jǐn)?shù),并將這些值相加得到總分,從“總分”開始向下畫一條垂直線以獲得重癥心肌病病人院內(nèi)死亡概率。應(yīng)用C-指數(shù)和校正曲線進一步驗證了列線圖的預(yù)測能力。預(yù)測院內(nèi)死亡的C-指數(shù)為0.847[95%CI(0.798,0.896)],結(jié)果表明列線圖預(yù)測合并心肌病的重癥病人院內(nèi)死亡時,具有較強的鑒別能力。通過校正曲線證明預(yù)測的院內(nèi)死亡率與實際的院內(nèi)死亡率具有較好的一致性,詳見圖3。

圖2 預(yù)測合并心肌病的重癥病人院內(nèi)死亡風(fēng)險的列線圖

圖3 預(yù)測院內(nèi)死亡的校正曲線(點線表示預(yù)測值與觀測值相同的理想曲線;實線表示實際的觀測曲線)

2.4 心肌病預(yù)測模型的預(yù)測價值 通過繪制ROC曲線,計算AUC,表明模型可預(yù)測合并心肌病重癥病人院內(nèi)死亡,詳見圖4。本研究構(gòu)建的臨床預(yù)測模型AUC為0.847,表明列線圖具有良好的預(yù)測能力。決策曲線分析(DCA)顯示了列線圖的臨床可用性和凈獲益,詳見圖5。DCA結(jié)果顯示在驗證隊列的死亡風(fēng)險中獲得了凈收益。

圖4 預(yù)測院內(nèi)死亡的ROC曲線圖

圖5 預(yù)測模型的決策曲線(細(xì)實線表示假設(shè)所有病人在院內(nèi)死亡;粗實線表示假設(shè)所有病人在院內(nèi)存活。藍(lán)線是列線圖代表的院內(nèi)死亡率)

3 討 論

本研究回顧性分析了MIMIC-Ⅳ數(shù)據(jù)庫中的2 115例合并心肌病的重癥病人,通過多因素分析構(gòu)建了臨床預(yù)測模型,共納入年齡、GCS評分、查爾森共病指數(shù)、心率、動脈血氧分壓、平均動脈壓及陰離子間隙7個變量,采用列線圖對結(jié)果進行可視化。進一步計算C-指數(shù)并進行DCA等證明該模型具有良好的臨床鑒別能力和獲益。通過繪制ROC曲線,證實該模型具有較好的預(yù)測價值。因此,根據(jù)分析結(jié)果,該列線圖可有效地應(yīng)用于臨床。

心肌病常發(fā)生在年輕病人中,臨床初期可能無癥狀,且病人可達(dá)到平均預(yù)期壽命,如肥厚型心肌病[12]。在ICU中,危重癥病人常有較多的合并癥,臨床情況復(fù)雜,合并心肌病的病人常表現(xiàn)為心力衰竭加重。然而,目前的預(yù)測模型常針對缺血性心肌病,缺乏對特定心肌病人群預(yù)后判斷的指標(biāo)。因此,建立危重癥心肌病病人的臨床預(yù)測模型具有重要的臨床意義。

心肌病是一組異質(zhì)性疾病,常表現(xiàn)為射血分?jǐn)?shù)保留的心力衰竭(HFpEF),如肥厚型心肌病和限制型心肌病[13-14]。擴張型心肌病表現(xiàn)為射血分?jǐn)?shù)減低的心力衰竭(HFrEF),心肌病常由于遺傳和免疫原因?qū)е?與缺血性心肌病相比預(yù)后有差異性[15-16]。根據(jù)梅奧診所的一項研究,HFrEF病人的預(yù)后隨著時間推移而改善,而HFpEF病人未改善[17]。相關(guān)研究表明,HFpEF病人的預(yù)后優(yōu)于HFrEF病人[18-19]。HFpEF的治療仍存在空缺,血管緊張素抑制劑、β受體阻滯劑等藥物未改善HFpEF病人的預(yù)后[20-22]。因此,對心肌病病人預(yù)后的判斷存在一定的爭議,分析與心肌病的異質(zhì)性及對藥物的反應(yīng)有關(guān)。

本研究利用了MIMIC-Ⅳ中臨床資源,通過全面的監(jiān)測數(shù)據(jù)構(gòu)建臨床預(yù)測模型,從而判斷重癥心肌病病人預(yù)后。本模型具有較好的預(yù)測價值,仍存在一些局限性:首先受限于樣本量,未進行隨機抽樣外部驗證,今后需進一步對模型進行外部驗證。其次,MIMIC-Ⅳ數(shù)據(jù)庫無法提取病人進入ICU的主要原因,因此無法區(qū)分病人的原發(fā)病,可能使結(jié)果產(chǎn)生偏倚。最后,未納入射血分?jǐn)?shù)、腦鈉肽等區(qū)分心力衰竭嚴(yán)重程度的常用指標(biāo)。因此需通過前瞻性研究進一步驗證模型。