心臟超聲參數積分系統對慢性左心室收縮功能減低心力衰竭患者一年再入院的風險評估

翟春曉，王曉軍，余永明，王藝丹，徐良棟，叢曉，申曉倩，李虹，梁英，郝恩魁

臨床研究

心臟超聲參數積分系統對慢性左心室收縮功能減低心力衰竭患者一年再入院的風險評估

翟春曉，王曉軍*，余永明，王藝丹，徐良棟，叢曉，申曉倩，李虹，梁英，郝恩魁

目的： 本研究旨在建立并使用心臟超聲參數積分系統（超聲積分系統）對慢性左心室收縮功能減低（LVSD）心力衰竭（心衰）患者進行1年再入院風險評估。 方法： 收集并整理我院2007-01至2016-01期間連續9年慢性LVSD患者412例，以1年內再入院為本研究終點。412例患者常規超聲心動圖檢查數據包括 2007-01至2014-12用于建立超聲積分系統280例，2015-01至2016-01用于超聲積分系統的驗證132例。依據采集的7項指標并分組：（1）左心室內徑： 0 組（n=290）和1 組（n=122）；（2）二尖瓣反流： 0 組（n=203）、1 組（n=138）和 2 組（n=71）；（3）三尖瓣反流： 0 組（n=302）、1 組（n=90）和 2 組（n=20）；（4）LVEF： 0 組（n=272）和 1 組（n=140）；（5）肺動脈收縮壓： 0 組（n=282）和 1 組（n=130）；（6） 心包積液： 0 組（n=347 ）和1 組（n=65）；（7）胸腔積液： 0組（n=261）、1組（n=86）和2組（n=65）。使用COX回歸分析對超聲參數進行篩查，并通過風險因子（HR）計算超聲積分系統權重值，利用超聲積分系統對LVSD患者1年內再入院進行分析，并與傳統超聲參數進行受試者工作特征（ROC）曲線分析比較。最后通過驗證數據集對超聲積分系統進行驗證。 結果：超聲積分系統分值如下：左心室內徑＞60 mm=1分，三尖瓣反流1組=1分，三尖瓣反流2組=3分，二尖瓣反流1組=2分，二尖瓣反流2組=4分，胸腔積液1組=2分，胸腔積液2組=3分，心包積液=1分。超聲積分系統COX回歸分析發現，不同組間LVSD患者1年內再入院率的HR分別為1.552、3.347、4.562，組間比較差異有統計學意義（P＜0.05）。超聲積分系統的預測能力采用ROC曲線下面積（AUC）進行評價（建模數據： 70.0%，95%CI：0.640～0.761；驗證數據：70.4%，95%CI：0.616～0.792），最佳積分閾值為 4 分。 結論：超聲積分系統能夠很好的預測LVSD患者 1年再入院風險，并優于傳統單項超聲參數。

超聲心動描記術；心室功能障礙，左； COX回歸分析

(Chinese Circulation Journal, 2017,32:1194.)

心力衰竭（心衰）是各種心臟疾病的終末階段，左心室收縮功能減退（LVSD）是心衰最常見病因（約占60%），隨著我國人口老齡化， LVSD心衰的患病率逐年上升，預后差和再入院率較高，反復再入院占據了大量的醫療資源，給家庭及社會帶來了沉重的經濟負擔[1]。有研究表明，慢性心衰30天、1年的再入院率分別為22%、63%，防止高頻再入院可改善患者預后及控制醫療成本[2，3]。有研究提出臨床積分系統，有助心衰早期診斷、預后評估，但大多數指標為主觀指標[4，5]。與臨床其他指標相比，心臟超聲參數是客觀、量化、穩定的指標，對LVSD心衰患者的預后及長期再入院預測有更好的作用。超聲心動圖現已成為預測、管理LVSD心衰患者的一項重要手段[6，7]。本研究旨在通過建立心臟超聲參數積分系統（超聲積分系統）分析和預測LVSD心衰患者1年再入院風險。

1 資料與方法

臨床資料： 選取2007-01至2016-01我院因LVSD心衰急性發作入院患者433例，其中失訪21例，共隨訪412例（95.15%），以 1 年內再次心衰入院作為終點，共225例患者發生終點事件。以2007-01至2014-12的280例患者用于建立超聲積分系統［其中男性160例（57%），平均年齡（69±12）歲，1年內再入院156例（56%）］。以2015-01至2016-01的132例患者用于超聲積分系統的驗證［其中男性72例（55%），平均年齡（71±13）歲，1年內再入院69例（52%）］。

納入標準:（1）患者因心衰急性發作入院，符合典型心衰癥狀的臨床表現； （2）左心室射血分數（LVEF）＜50%；（3）診斷為缺血性心肌病或擴張性心肌病。

排除標準：（1）其后發生了急性心肌梗死；（2）急性心肌炎、先天性心臟病、酒精性心臟病、慢性阻塞性肺疾病；（3）心臟瓣膜病；（4）原發性心包積液。入院后行常規生化血液檢查，超聲心動圖檢查于病情穩定3天后進行。412例患者在隨診1年時，發生再入院的納入和排除標準同前。

治療方法：根據美國心臟病學會（ACC）/ 美國心臟協會（AHA）美國 2007 年心衰指南為治療方案。院內治療：以強心苷類藥物、利尿劑和血管活性藥物為主， 同時應用血管緊張素轉換酶抑制劑（ACEI）/血管緊張素Ⅱ受體拮抗劑（ARB）、β 受體阻滯劑和螺內酯，保持水電解質穩定，配合支持療法，如果合并感染，配合使用藥敏試驗的抗生素，治療時間為7～10 天。院外治療：藥物為主，如洋地黃、利尿劑、螺內酯、ACEI/ARB 和 β 受體阻滯劑，2～4 周門診復查。

超聲心動圖檢查及分組：412例患者入院后，癥狀初步緩解后3天行超聲心動圖檢測 , 采集的7項指標及分組：（1）左心室內徑：①0 組（n=290)：左心室內徑≤ 60 mm;② 1 組（n=122)： 左心室內徑＞60 mm。（2）二尖瓣反流：① 0 組（n=203)： 反流束面積/ 左心房面積 ＜19%；② 1 組（n=138)：20% ≤反流束面積 / 左心房面積≤ 40%；③2組（n=71)：反流束面積 / 左心房面積＞ 41%。（3）三尖瓣反流：①0 組（n=302)：反流束面積 / 左心房面積 ＜19%；② 1 組（n=90)：20% ≤反流束面積 / 左心房面積≤ 40%；③2 組（n=20)：反流束面積 / 左心房面積＞ 41%。（4）LVEF：① 0組（n=272)：LVEF ≥ 35%；② 1組（n=140)：LVEF ＜ 35%。（5）肺動脈收縮壓：① 0組（n=282)：肺動脈收縮壓≤50mmHg（1mmHg=0.133 kPa）；②1 組（n=130)：肺動脈收縮壓＞50 mmHg。（6）心包積液：①0組（n=347 )：無心包積液；②1 組（n=65)：有心包積液。(7)胸腔積液：①0組（n=261）：無胸腔積液；②1組（n=86）：一側胸腔積液；③2組（n=65）：雙側胸腔積液。

隨訪：2007-01 至 2016-01 期間通過住院和門診病歷和電話訪談對412例患者進行隨訪，每3個月在門診或電話聯系進行評估，再入院事件以再次因心衰入院。

2 結果

各組患者平均1年內再入院時間比較（表1）：（1）左心室內徑組內間比較（P=0.004）、二尖瓣反流組內比較（P=0.000）、三尖瓣反流組內比較（P=0.000）、胸腔積液組內比較（P=0.003）、心包積液組內比較（P=0.001）、肺動脈收縮壓組內組間比較（P=0.004），患者 1 年內再入院時間均呈下降趨勢，差異均有統計學意義。（2）LVEF 組內間比較（P=0.784），患者1年內再入院時間差異無統計學意義。

多項超聲參數COX回歸分析（表2）：結果顯示左心室內徑、三尖瓣反流、二尖瓣反流、胸腔積液、心包積液是LVSD患者1年內再入院的獨立危險因素。

表1 280例（建模）患者在不同組別中平均1年內再入院時間比較（log-rankα=0.05）

表2 多項超聲參數COX回歸分析

超聲積分系統建立與評價：根據對有意義參數進行多因素COX回歸分析確定的HR，HR-1代表與對照組（0組）相比增加的1年內再入院風險率，將左心室內徑的HR-1設定為1分，其他相關變量的HR-1以左心室內徑為參照轉換為相應的整數。超聲積分系統的分值范圍是0～12，其中左心室內徑＞ 60 mm =1分，三尖瓣反流1組=1分，三尖瓣反流2組=3分，二尖瓣反流1組=2分，二尖瓣反流2組=4分，胸腔積液1組=2分，胸腔積液2組=3分，心包積液=1分。超聲積分系統四分類Kaplan-Meier生存曲線（圖1）。

超聲積分系統COX回歸分析： 采用 COX回歸分析結果顯示，不同組間LVSD患者1年內再入院率有顯著差異：超聲積分系統（1組vs 0組）[HR=1.552，95% CI：1.066～2.259，P=0.022）， 超聲積分系統（2組 vs 0組 ） [HR=3.374，95% CI：2.161～5.185，P=0.000），超聲積分系統（3組 vs 0組）[HR=4.562，95%CI：2.517～8.269，P=0.000）。

圖1 超聲積分系統四分類Kaplan-Meier生存曲線

ROC曲線分析（圖2）： 結果表明超聲積分系統的 AUC 為 70.0%，95%CI：0.640～0.761，最佳積分閾值為4分。

圖2 超聲積分系統和各項超聲參數對280例患者1年內再入院預測的受試者工作特征曲線

1年內再入院預測結果（表3）：用 ROC 曲線分析超聲積分系統和各項超聲參數對280例患者1年內再入院特異性及敏感性均高于單項超聲指標。

超聲積分系統驗證：使用超聲積分系統對132例驗證病例的超聲指標進行賦值，并繪制ROC曲線與建模數據曲線比較（圖3），結果顯示驗證數據模型AUC為70.4%，95%CI：0.616～0.792，最佳積分閾值為4分。以上結果與建模數據評價結果相似，說明系統預測性能良好，可有效預測LVSD患者預后。

表3 用ROC曲線分析超聲積分系統和各項超聲參數對280例患者1年內再入院預測結果

圖3 驗證數據和建模數據預測1年內再入院的受試者工作特征曲線

3 討論

許多因素可增加LVSD患者心衰再入院風險，目前已證實的再入院高危因素有年齡＞80歲、缺血性心衰、液體潴留、低鈉血癥、腎功能衰竭史、血肌酐≥1.5 mg/dl、B型利鈉肽≥1023.90 ng/L等[8-12]，這些因素的出現提示患者可能需要再次入院接受治療，通過有意義的預測指標對再入院高危因素早期識別尤為必要。

隨著床旁超聲和便攜式超聲設備的推廣，超聲心動圖檢查作為一個簡便、可靠的評估手段被廣泛應用于LVSD患者的臨床篩查、診斷和治療。近年來，已有多項研究使用心臟超聲參數對LVSD患者血流動力學進行評估，并對預后和再入院進行預測分析[8,13-15]，公認的超聲參數有二尖瓣反流、三尖瓣反流、肺動脈收縮壓、LVEF等，這些指標對LVSD患者短期再入院預測有重要價值。有研究認為預測LVSD患者1年內再入院的心臟超聲參數指標包括二尖瓣反流、三尖瓣反流、心包積液，其中二尖瓣反流、心包積液為1年內再入院的獨立危險因素[16]。但是以上幾種指標是相互獨立的，彼此權重不同，其特異性和敏感性不高。本研究將多項心臟超聲參數指標綜合分析，計算各自的權重來建立超聲積分系統，旨在對LVSD患者的一年內再入院風險評估做出更好的評價，通過此系統進行出院評估，制定全面的出院計劃和門診隨診，有利于降低LVSD患者的再入院率。

另外，對不同方法間的ROC曲線和AUC值的比較分析結果表明，超聲積分系統對心衰患者1年內再入院的風險評估效果明顯優于單項指標，其準確性和敏感性均有顯著提高，具有較高的臨床實用價值和理論研究意義。另一方面，由于在超聲積分系統的設計中，各參數權重的設定依賴于人工經驗，這對系統的穩定性和泛化能力產生消極影響。隨著數據挖掘與機器學習技術的不斷發展，利用機器學習算法建立心衰生存預測模型，對心衰患者進行預后評估，逐漸成為心衰研究的熱點[17]。在未來的研究中，我們將利用機器學習與數據挖掘算法，評估參數的重要性，融合多超聲參數，進一步優化超聲系統，建立超聲參數與心衰之間的映射關系。因此，超聲心動圖是可以有輸出各種有效數據的基礎，有助于疾病預測、篩查、診斷、治療評估，能提供大量有效、可靠原始數據，對LVSD患者1年內再入院風險評估、生存分析評估有重大價值和挖掘潛力。未來隨著人工智能發展，以該數據平臺為主，結合其他體系指標，比如腎功能指標，有望構建心衰早期篩查、風險評估的計算機模型和精準醫療平臺。

總之，超聲心動圖可以提供豐富的臨床有效數據，為LVSD的預測、篩查、診斷、治療和預后評估提供大量信息。本文基于超聲心動圖建立的超聲積分系統，對LVSD患者1年內再入院的風險進行評估，具有重要的臨床應用價值。但由于影響心衰患者預后的因素較多，為提高預測模型的準確性和適用性，有必要融合多指標體系，進一步開展多中心大樣本量研究，以構建更適合臨床心衰患者的預后評估系統。

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Risk Assessment of Echocardiography Parameter Scoring System for 1 Year Re-admission in Patients With Left Ventricular Systolic Dysfunction

ZHAI Chun-xiao, WANG Xiao-jun, YU Yong-ming, WANG Yi-dan, XU Liang-dong, CONG Xiao, SHEN Xiao-qian, LI Hong,LIANG Ying, HAO En-kui.
Department of Clinical Medical School, Weifang Medical College, Weifang (261053), Shandong, China

HAO En-kui, Email: haoenkui@sdu.edu.cn

Objective: To establish an echocardiography parameter scoring system for assessing the risk of 1 year re-admission in patients with left ventricular systolic dysfunction (LVSD).

Methods: A total of 412 chronic LVSD patients treated in our hospital from 2007-01 to 2016-01 were studied and the end point event was 1 year re-admission. The data included in 280 patients from 2007-01 to 2014-12 for establishing the scoring system and 132 patients from 2015-01 to 2016-01 for verifying the system. Based on 7 echocardiography parameters,the patients were divided into 7 sets of groups:①Left ventricular diameter (LVD): Group0, n=290 and Group1, n=122;②Mitrial regurgitation (MR): Group0, n=203, Group1, n=138 and Group2, n=71; ③Tricuspid regurgitation (TR): Group0,n=302, Group1, n=90 and Group2, n=20;④LVEF: Group0, n=272 and Group1, n=140;⑤Pulmonary artery systolic pressure: Group0, n=282 and Group1, n=130; ⑥Hydropericardium: Group0, n=347 and Group1, n=65; ⑦Hydrothorax:Group 0, n=261, Group1, n=86 and Group2, n=65. The parameters were identified by COX regression analysis, weighted value of scoring system was calculate by hazard ratio (HR), predictive value for1 year re-admission was assess by ROC curve and finally, scoring integration was verified by validation data group.

Results: The integration score was calculated as follows: LVD＞60mm=1 point; TR: Group1=1 point and Group2=3 points; MR: Group1=2 points and Group2=4 points; Hydrothorax: Group1=2 points and Group2=3 points;Hydropericardium=1 point. COX regression analysis indicated that for 1 year re-admission: HR=1.552 in Group1 vs Group0,HR=3.374 in Group2 vs Group0 and HR=4.562 in Group3 vs Group0, all P＜0.05. The AUC of ROC for establishing the data was 70.0% (95% CI 0.640-0.761) and for verifying the data was 70.4% (95% CI 0.616-0.792); the best integration score was 4 points.

Conclusion: Echocardiography parameter scoring system may better predict the risk of 1 year re-admission in LVSD patients which is superior to single echocardiography parameter.

Echocardiography; Ventricular dysfunction, left; COX regression analysis

2014 年山東省科技發展計劃（2014GSF118187）

261053 山東省濰坊市，濰坊醫學院 臨床醫學院( 翟春曉 ) ；山東大學附屬千佛山醫院 心內科（王曉軍、李虹、梁英、郝恩魁）； 山東大學（余永明、王藝丹）；德州市人民醫院 急診科（徐良棟）；濟南市中心醫院 心內科（叢曉）；煙臺毓璜頂醫院 神經外科監護室（申曉倩）

翟春曉 碩士研究生 研究方向為心力衰竭基礎和臨床研究 Email：zhaichunxiao123@126.com 通訊作者：郝恩魁 Email:haoenkui@sdu.edu.cn*為共同第一作者

R541.4

A

1000-3614（2017）12-1194-05

10.3969/j.issn.1000-3614.2017.12.013

2017-02-07）

（編輯：梅平）