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个体化预测冠心病合并肺动脉高压的风险Nomgram模型的建立

2024-01-18 65 上传者：管理员

摘要：目的建立个体化预测冠心病合并肺动脉高压的风险Nomgram模型。方法选取南京医科大学医院诊治的352例冠心病合并肺动脉高压患者作为研究对象，另选取352例未合并肺动脉高压冠心病患者作为对照组，分析两组患者的临床基线资料，采用logistic多因素分析，探究冠心病合并肺动脉高压的危险因素，建立Nomgram模型预测风险，通过受试者曲线(ROC)检验模型的预测价值。结果 Logistic多因素分析结果显示，患者酗酒、吸烟、脑卒中史，高血压病程、冠心病病程、PASP、HCT、PaCO2、D-二聚体、NIHSS评分，低PaO2均是造成其冠心病合并肺动脉高压的独立危险因素；冠心病患者Nomgram模型预测结果显示，酗酒、抽烟、脑卒中史、高血压病程(5.66年)、冠心病病程(2.12年)、NIHSS(12.33分)、PASP(75.22mmHg)、HCT(33.22%)、PaCO2(56.11mmHg)、D-二聚体(255.12μg/L),PaO2(56.22mmHg)是冠心病合并肺动脉高压的危险因素；ROC曲线发现Nomgram模型对冠心病合并肺动脉高压的预测曲线下面积为0.675。结论Nomgram模型可以一定程度预测冠心病患者合并肺动脉高压情况进行预测。

关键词：
Nomgram
冠心病
肺动脉高压
预测价值
风险Nomgram模型
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据流行病学调查[1],中国冠心病和冠心病合并肺动脉高压的发病率逐渐升高。目前，冠心病合并肺动脉高压的治疗以药物治疗为主，但治疗效果不佳。因此，探究冠心病合并肺动脉高压的危险因素以及建立风险模型将有助防治冠心病合并肺动脉高压的发生[7]。此研究主要通过个体化预测冠心病合并肺动脉高压的风险Nomgram模型的建立，以期为临床早期发现肺动脉高压的发现提供科学依据。

1、对象与方法

1.1 资料来源

研究采用前瞻性研究，以该院2017年1月至2021年12月诊断并治疗的冠心病合并肺动脉高压患者352例作为研究对象，其中男性患者178例，女性患者174例，年龄53～75岁，平均年龄为(66.47±1.02)岁，体重指数23.11～26.86 kg/m2,平均为(24.43±2.12)kg/m2,冠心病病程2～3年，平均为(2.15±0.55)年，另选取同期未合并肺动脉高压冠心病患者352例作为对照组，所有患者均签署知情同意书，并经伦理委员会论证通过。

纳入标准：(1)全部患者均符合冠心病合并肺动脉高压的诊断标准；(2)世界卫生组织的心功能评级为2～3级。排除标准：(1)心功能严重不全；(2)精神障碍患者；(3)颅循环系统肿瘤患者；(4)失语、右侧肢体瘫痪者；(5)对依从性较差患者。

1.2 方法

对所有研究对象的性别、年龄、酗酒、吸烟、脑卒中史、高血压病程、冠心病病程、心房颤动、糖尿病、肺动脉收缩压(PASP)、红细胞压积(HCT)、二氧化碳分压(PaCO2)、氧分压(Pa O2)、D-二聚体、收缩压、舒张压、血小板计数、基线血糖水平、低密度脂蛋白、C反应蛋白、美国国立卫生研究院卒中量表(NIH Stroke Scale, NIHSS)进行收集。

1.3 观察指标

1.3.1 观察组与对照组的一般资料比较

分别对观察组与对照组患者的性别、年龄、酗酒、吸烟、脑卒中史、高血压病程、冠心病病程、PASP、HCT、Pa CO2、Pa O2、D-二聚体、收缩压、舒张压、血小板计数、基线血糖水平、低密度脂蛋白、C反应蛋白、美国国立卫生研究院卒中量表(NIH Stroke Scale, NIHSS)进行比较。

1.3.2 冠心病合并肺动脉高压的多因素分析

采用logistic多因素分析，研究影响患者发生冠心病合并肺动脉高压的危险因素。

1.3.3 Nomgram模型预测冠心病合并肺动脉高压的危险因素

对以上因素筛选的指标进行Nomgram模型预测分析。

1.3.4 ROC曲线分析

分别对以上模型采用ROC曲线分析，研究以上模型对冠心病合并肺动脉高压的预测价值。

1.4 统计学方法

采用SPSS 26.0软件进行统计学分析，所有计量资料均符合正态分布，采用独立样本t检验进行对比。计量资料以[n(%)],采用卡方检验分析，P<0.05为差异有统计学意义。

2、结果

2.1 观察组与对照组的一般资料比较

观察组与对照组的酗酒、吸烟、脑卒中史、高血压病程、冠心病病程、PASP、HCT、Pa CO2、Pa O2、D-二聚体、NIHSS评分之间的差异有统计学意义(P<0.05)(表1)。

表1 观察组与对照组的一般资料比较

2.2 Nomgram模型预测冠心病合并肺动脉高压的危险因素

通过对冠心病患者的Nomgram模型预测，酗酒、抽烟、既往脑卒中史、较高的高血压病程(5.66年)、冠心病病程(2.12年)、NIHSS(12.33分)、PASP(75.22mmHg)、HCT(33.22%)、PaCO2(56.11mmHg)、D-二聚体(255.12μg/L),较低的PaO2(56.22mmHg)均是冠心病合并肺动脉高压的危险因素(图1)。

2.3 ROC曲线分析

通过ROC曲线分析， Nomgram模型对冠心病合并肺动脉高压的预测曲线下面积为0.675,预测效能较好(图2)。

图1 Nomgram模型预测冠心病合并肺动脉高压的危险因素

图2 ROC曲线分析

3、讨论

肺动脉的持续收缩状态中，该部位的血管平滑肌呈现显著的增殖状态，进一步造成肺部血管结构的重塑，进而引发肺动脉高压的产生[3]。随着肺动脉高压的发展，逐步形成慢性肺源性心脏病。所以及早对患者发生肺动脉高压的风险进行预测，对于患者的预后具有积极的意义[4]。

酗酒、抽烟、脑卒中史等因素是造成患者肺动脉高压的危险因素。推测过量的酒精摄入会造成局部和远端血管的管径缩小，增加了血管腔的压力，最终发展为肺动脉高压[5,6]。抽烟能够直接损伤血管内皮细胞，造成血管壁的增厚以及血管压力值的增大[7]。其他危险因素，例如HCT,则是直接影响了血液的流动[8]。进一步改变肺血管的张力。同时随着局部病灶部位的D-二聚体的显著升高，逐步会对血管的紧张性造成影响[9,10,11]。

多因素分析中，患者酗酒、吸烟、脑卒中史，较高的高血压病程、冠心病病程、PASP、HCT、PaCO2、D-二聚体、NIHSS评分，较低的PaO2均是造成其冠心病合并肺动脉高压的独立危险因素，结果与先前的研究结果类似[12,13,14]。在对以上模型的验证性分析中，该模型对于患者发生溶栓后出血风险的预测灵敏度以及特异度较高[15]。但是研究还存在一定的局限性，由于纳入此研究的样本量较低，有待在日后的多样本以及多中心分析中进行验证。

综上所述，通过对冠心病患者采取Nomgram模型分析，可有效对其合并肺动脉高压情况进行预测，可作为临床预后判断的重要模型分析之一。

参考文献:

[1]苏虹,王文利,王东,等.冠心病患者血液hs-CRP,ET-1,NO,NT-Pro BNP及D-D水平联合检测在评估左心衰竭并发肺动脉高压的临床价值[J].现代检验医学杂志,2021,36(4):147-151.

[2]谢雯丽,曲鹏,王虹艳,等.预测缺血性心肌病相关肺动脉高压列线图模型的建立[J].中华高血压杂志,2022,30(1):83-88.

[3]胡文文,刘倩倩,李慕子,等.左心功能相关参数及左右心室内径比值与中重度肺动脉高压患者预后的关系[J].中国循环杂志,2022,37(2):172-177.

[4]李诗薇,于卫华,闫亭,等.冠心病危险指数对老年2型糖尿病患者颈动脉内膜增厚的风险评估[J].中华全科医学,2021,19(4):4.

[12]路浩然,焦瑞,武思羽,等.合并/不合并肺动脉高压的肺纤维化合并肺气肿临床特点分析[J].国际呼吸杂志,2022,42(7):6.

[13]朱良梅,孔少云,李晓春.新生儿持续肺动脉高压死亡危险因素分析[J].新医学,2021,52(2):4.

[14]罗雨荔,郑超盈.矽肺合并慢性阻塞性肺病患者并发肺动脉高压的影响因素分析及预防要点[J].系统医学,2020,5(6):3.

文章来源:李红梅,王迪斌,翁晓芹.个体化预测冠心病合并肺动脉高压的风险Nomgram模型的建立[J].公共卫生与预防医学,2024,35(01):89-92.