非心臟大血管手術術后心力衰竭危險因素分析及預測模型的構建*

朱易紫婷,易 斌,魏 珂△

(1.重慶醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院麻醉科,重慶 400016;2.陸軍軍醫(yī)大學第一附屬醫(yī)院手術麻醉科,重慶 400038)

在世界范圍內(nèi),每年有超過2億成年人接受非心臟手術(NCS),NCS的平均總并發(fā)癥發(fā)生率為7%～11%,死亡率為0.8%～1.5%[1]。其中高達42%的死亡是由心臟并發(fā)癥引起的[2]。關于圍手術期心臟事件發(fā)生率,主要心臟不良事件在無特殊疾病限制人群中發(fā)生率為2%,在高危人群中發(fā)生率可高達34%[3-4]。對于NCS,心臟不良事件是造成患者不良預后的重要原因,有研究表明術后發(fā)生心臟并發(fā)癥會延長手術患者的住院時間,增加死亡率[5-9],因此,在NCS術前評估心臟不良事件的風險是非常重要的。出現(xiàn)術后心臟并發(fā)癥的危險因素包括年齡、缺血性心臟病(ischemic heart disease,IHD)史、高血壓病史、瓣膜性心臟病(valvular heart disease,VHD)、心律失常、術前貧血、手術類型等[4,10-13]。分類系統(tǒng)和風險評分可以幫助估計風險,目前已有術前心臟風險評分被廣泛應用,包括修正心臟危險指數(shù)(RCRI)評分[4],美國外科醫(yī)師學會國家手術質量改進計劃(NSQIP)心肌梗死和心臟驟停(MICA)指數(shù)計算器[14],美國外科醫(yī)師學院(ACS)NSQIP外科風險計算器[15]。但這些評分存在一定的局限性,因缺乏鑒別能力或者需借助計算器而不方便應用于術前快速評估,最終預測結果多為通過評分進行分層,缺乏預測模型進行概率計算。目前存在的預測模型則多研究圍手術期主要不良心臟事件集合的發(fā)生,其中包括術后心肌梗死、心力衰竭、心律失常等[16-17],對于單一并發(fā)癥的危險因素分析及預測尚缺乏,而臨床對于并發(fā)癥的預防及處理需要準確識別其類型。心力衰竭作為心臟并發(fā)癥之一,與患者基礎疾病、手術類型、實驗室檢查指標相關,術前進行風險預測,可在圍手術期識別和治療該不良事件,改善患者術后康復。

本研究旨在識別非心臟大血管手術發(fā)生術后心力衰竭(postoperative heart failure,PHF)的危險因素,以及構建預測模型并生成可視化列線圖,從而輔助臨床醫(yī)生在術前篩查PHF高?；颊?從而實施心臟保護策略最小化并發(fā)癥。

1 資料與方法

1.1 一般資料

本研究數(shù)據(jù)來源于陸軍軍醫(yī)大學第一附屬醫(yī)院、首都醫(yī)科大學宣武醫(yī)院、四川大學華西醫(yī)院、中山大學附屬第一醫(yī)院構建的數(shù)據(jù)庫(數(shù)據(jù)庫納入2019年1月至2020年1月手術患者資料)。本研究為回顧性研究,數(shù)據(jù)收集及分析不涉及患者隱私及個人身份,對患者沒有任何潛在傷害,無須知情同意書,已獲中國人民陸軍軍醫(yī)大學第一附屬醫(yī)院倫理委員會批準通過(KY201936)。本研究已在中國臨床試驗注冊中心網(wǎng)站完成注冊(注冊號:ChiCTR1900023927)。

1.2 納入排除標準

納入標準:(1)年齡≥18歲;(2)接受非心臟大血管手術;(3)美國麻醉醫(yī)師協(xié)會(ASA)分級1～4級。排除標準:(1)術前合并急性或慢性心力衰竭;(2)缺失數(shù)據(jù);(3)術中發(fā)生急性心力衰竭、心臟停搏等搶救事件。

1.3 方法

在以往研究的基礎上,從數(shù)據(jù)庫中提取潛在的相關變量進行分析,包括人口統(tǒng)計學信息、病史和實驗室檢查,具體為:性別、年齡、ASA分級、體重指數(shù)(BMI)、術前心率、術前合并癥[高血壓、IHD、VHD、心律失常、慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)、哮喘、腦血管疾病、糖尿病]、白細胞計數(shù)(white blood cell count,WBC)、血紅蛋白(hemoglobin,Hb)、血小板計數(shù)(platelet,PLT)、白蛋白(albumin,Alb)、天門冬氨酸氨基轉移酶(aspartic transaminase,AST)、丙氨酸氨基轉移酶(alanine aminotransferase,ALT)、血鉀、肌酐(creatinine,Cr)、手術時間、手術類型(胸腔手術、腹部手術、泌尿外科手術、婦產(chǎn)科手術、神經(jīng)外科手術、骨科手術、主動脈以外血管手術、脊柱手術、耳鼻喉科手術、甲乳外科手術、燒傷整形科手術、其他科室包括口腔和眼科等)。選擇是否發(fā)生PHF事件為結局指標。PHF定義為術后新發(fā)心力衰竭,來自數(shù)據(jù)庫中的術后診斷。

1.4 統(tǒng)計學處理

2 結 果

2.1 研究人群特征和PHF的危險因素

根據(jù)納入排除標準,本文最終納入2 354例患者,PHF發(fā)生率為2.63%(62/2 354)。在單因素logistic回歸分析中,年齡、手術時間及心率的增加,術前合并高血壓、IHD、VHD、心律失常、COPD、腦血管疾病、糖尿病,術前AST、Cr、WBC及ASA的升高,行腹部手術及主動脈以外血管手術會增加PHF的風險(OR>1,P<0.05)。Alb、Hb及PLT升高能降低PHF的風險(OR<1,P<0.05),見表1。

表1 人群特征及PHF的單因素logistic分析

2.2 PHF的多因素分析

對單因素logistic回歸所篩選出來的19個指標進行多因素分析,結果見表2。在多因素logistic回歸分析中,年齡(OR=1.040,95%CI:1.009～1.072)、手術時間(OR=1.630,95%CI:1.106～2.402)、IHD(OR=3.515,95%CI:1.496～8.262)、VHD(OR=3.668,95%CI:1.260～10.676)、COPD(OR=6.106,95%CI:1.576～23.650)、AST(OR=1.006,95%CI:1.001～1.012)、Cr(OR=1.014,95%CI:1.008～1.021)、WBC(OR=1.114,95%CI:1.039～1.195)是PHF的影響因素(P<0.05)。Hb差異無統(tǒng)計學意義(P>0.05),對結局的影響處于臨界值(OR=0.986,95%CI:0.972～1.001),見表2。

表2 PHF的多因素logistic回歸

2.3 列線圖預測

結合多因素logistic回歸結果及臨床實際,納入年齡、手術時間、IHD、VHD、COPD、AST、Cr、WBC、Hb構建模型并生成列線圖,見圖1。

圖1 PHF的預測列線圖

2.4 模型評價

構建的預測模型AUC為0.924(95%CI:0.905～0.944),見圖2。使用Bootstrap內(nèi)部驗證AUC為0.907,該模型校準曲線見圖3。

圖2 預測模型的ROC

圖3 列終圖預測模型的校準曲線

3 討 論

在非心臟非大血管手術中,心力衰竭作為術后并發(fā)癥會延長患者住院時間,增加死亡率,臨床醫(yī)師在術前評估時識別出患者發(fā)生PHF的風險對制訂手術及麻醉方案有重大意義。本文對于4家醫(yī)院的非心臟大血管手術患者進行分析,發(fā)現(xiàn)術前未合并慢性心力衰竭患者PHF發(fā)病率為2.63%。利用logistic回歸篩選變量構建了預測模型,可在術前對患者進行評估,識別潛在可能發(fā)生的PHF,以輔助后續(xù)決策執(zhí)行,減少PHF的發(fā)生。

心力衰竭是由于心臟結構和/或功能異常,從而導致靜息和/或運動時心內(nèi)壓力升高和/或心排血量不足,IHD、VHD、心律失常等是常見病因[18]。本研究經(jīng)多因素logistic回歸分析,識別出年齡增加、術前合并IHD、VHD及COPD、AST升高、Cr升高、WBC升高及手術時間長為發(fā)生PHF的危險因素。對于術前合并心肺疾病患者,經(jīng)歷麻醉、手術應激后,可能造成患者心臟負荷增加,從而導致發(fā)生PHF的風險增加。另外,腎功能與心力衰竭的相互作用復雜,有研究提示腎功能的改變與心力衰竭的預后相關[19-20],且既往研究表明腎功能受損患者有發(fā)生心力衰竭的危險[21-22],而本研究識別出術前Cr升高為PHF的危險因素,與上述研究一致。早期研究描述了急性和慢性心力衰竭患者的肝功能檢查結果,并且與臨床結果存在不同的相關性,因此,對于心力衰竭的預測,AST升高可作為預測因素[23-25]。EISEN等[26]研究結果提示W(wǎng)BC升高與穩(wěn)定型冠狀動脈疾病患者心力衰竭的發(fā)生率相關,而本文的研究結局為非心臟大血管手術患者PHF的發(fā)生,發(fā)現(xiàn)WBC也可作為術前評估PHF發(fā)生風險的預測因素之一。

ASA分級作為麻醉醫(yī)師常用風險評估手段,能有效評估圍手術期風險[27-28],在本研究中對結局無明顯影響,可能因本研究納入指標包含基礎疾病及實驗室指標等,與ASA分級有部分重疊,導致變量間有相互作用,從而表現(xiàn)為差異無統(tǒng)計學意義。而ASA分級為臨床廣泛使用的評價標準,因此未來可對患者進行其余變量的匹配從而對ASA分級進行單獨的研究。另外,術前的實驗室檢查中Hb的OR值為0.986,處于臨界,提示差異無統(tǒng)計學意義。但既往有研究顯示術前的Hb會影響術后心血管并發(fā)癥發(fā)生風險及死亡率[12,29],結合臨床,本研究仍選擇將其納入預測模型。最終根據(jù)納入指標構建的模型AUC為0.924,內(nèi)部驗證AUC為0.907,有較好的預測效果。

目前存在的評分系統(tǒng)主要問題是有的評分復雜且需借助構建者開發(fā)的計算器[14],或簡單但辨識力不足[4],缺少能夠計算概率且大量應用于術前訪視階段的預測模型。本研究根據(jù)logistic回歸篩選變量,從而構建列線圖,相較于既往風險計算器及l(fā)ogistic回歸危險因素分析,列線圖將模型可視化,根據(jù)得分計算出PHF發(fā)生概率,方便臨床醫(yī)生術前評估使用。

本研究也存在局限性,由于數(shù)據(jù)來源于回顧性數(shù)據(jù)庫,心力衰竭實驗室指標如B型利鈉肽、氨基末端B型利鈉肽前體等,以及心臟彩超相關數(shù)據(jù)暫未納入,未來對于心臟事件高危人群需進一步完善相關指標的采集,以進一步完善模型。另外,本模型使用Bootstrap進行內(nèi)部驗證,未進行外部驗證,限制了結果的證據(jù)水平。另外,對于術前未合并心力衰竭患者,發(fā)生PHF的風險較低[30],且本數(shù)據(jù)集中陽性數(shù)據(jù)較少,導致列線圖校準曲線稍有偏離。未來可繼續(xù)擴大數(shù)據(jù)集,納入更全面的指標行進一步研究。

綜上所述,年齡增加、術前存在合并癥(IHD、VHD、COPD)、AST升高、Cr升高、WBC升高及手術時間長會增加非心臟大血管手術患者發(fā)生PHF的風險,而利用列線圖進行預測能夠在術前識別心力衰竭的發(fā)生風險,進而輔助臨床醫(yī)生進行決策。