梯度提升機模型在經皮冠狀動脈介入術術后慢血流/無復流中的預測價值

秦忠　吳志?！↑S有敏　伍振燕　劉文杰

【摘要】目的 探討多維度指標構建梯度提升機（GBM）模型對急性心肌梗死患者采用經皮冠狀動脈介入術（PCI）治療后慢血流/無復流的預測價值。方法 回顧性分析2022年3月至2023年12月期間在北海市第二人民醫院診治的218例行PCI治療的急性心肌梗死患者的臨床資料，根據術后即刻是否出現慢血流/無復流分為慢血流/無復流組（62例）和正常血流組（156例）；另將患者按7∶3的比例隨機分為建模集（152例）和驗證集（66例），比較建模集與驗證集患者的多維度指標，對急性心肌梗死PCI治療后出現慢血流/無復流的風險因素進行單因素及多因素Logistic回歸分析，并構建GBM模型及Logistic回歸模型，通過GBM算法獲得各項臨床特征的相對重要性；采用受試者工作特征（ROC）曲線評估模型的預測效能，校準曲線評估模型預測概率與樣本概率之間的一致性以反映模型的擬合情況；采用決策曲線分析（DCA）評價模型臨床實用性。結果 建模集與驗證集患者在年齡、性別、BMI、心肌梗死類型、發病至PCI時間、Killip分級、病變血管數、術前實驗室指標、超聲心動圖指標及手術時間、有無冠狀動脈內溶栓、有無血栓抽吸、支架數量等方面比較，差異均無統計學意義（均P>0.05）；單因素分析結果顯示，慢血流/無復流組發病至PCI時間≥ 6 h、Killip分級為Ⅲ～Ⅳ級的患者占比及平均血小板體積（MPV）、血小板與淋巴細胞比值（PLR）、空腹血糖（FBG）、胱抑素C（CysC）水平均高于正常血流組（均P<0.05）；將上述6個因素納入GBM模型，其相對重要性從高到低依次為Killip分級、CysC、發病至PCI時間、MPV、FBG、PLR，納入多因素Logistic回歸分析模型，結果顯示，Killip分級、發病至PCI時間、MPV、FBG及CysC是急性心肌梗死患者PCI治療后出現慢血流/無復流的獨立影響因素（OR=2.474、3.211、1.854、1.269、8.819，均P<0.05）。GBM算法模型建模集和驗證集的曲線下面積（AUC）分別為0.938、0.874；多因素Logistic回歸模型建模集和驗證集的AUC分別為0.887、0.824，GBM算法模型建模集和驗證集的AUC均優于多因素Logistic回歸模型建模集、驗證集的AUC（均P<0.05）。校準曲線顯示，GBM算法模型及Logistic回歸模型的預測概率在建模集和驗證集中均與實際概率有較好的一致性。DCA分析結果顯示，與多因素Logistic回歸模型相比，GBM模型預測PCI治療后發生慢血流/無復流有一個更寬的有效閾值范圍。結論 GBM模型對急性心肌梗死PCI治療后慢血流/無復流具有良好的預測效能和臨床實用性。

【關鍵詞】急性心肌梗死 ; 經皮冠狀動脈介入術 ; 慢血流/無復流 ; 預測模型

【中圖分類號】R542.2+2【文獻標識碼】A【文章編號】2096-3718.2024.10.0106.07

DOI：10.3969/j.issn.2096-3718.2024.10.034

經皮冠狀動脈介入術（PCI）是治療急性心肌梗死的有效手段，該方式能夠在短時間內開通梗死血管，縮小心肌梗死面積，恢復缺血心肌組織的血流灌注，改善左心室功能。但因微血管病變、炎癥反應、缺血再灌注損傷等原因，部分患者會出現慢血流/無復流現象，即患者難以獲得理想的心肌組織再灌注。慢血流/無復流現象將擴大心肌缺血梗死范圍，增加惡性心律失常、心源性猝死等嚴重不良事件風險[1]。因此，術前準確識別慢血流/無復流的高風險患者，具有重要意義。既往研究主要通過對合并癥、實驗室檢查數據等因素構建列線圖模型進行心肌梗死PCI治療后慢血流/無復流的預測，但廣義線性回歸模型要求基礎數據具有線性和可加性，然而這些假設參數在實際中可能不成立，特別是在大數據時代，電子數據庫中記錄大量的協變量或特征，這些協變量之間可能存在復雜的相互作用和高階項，而傳統的建模方法很難捕捉這樣的高維關系[2]。梯度提升機（GBM）算法能夠有效地從復雜、非線性的數據中提取有價值的信息，并通過科學建模揭示大數據環境中因素與疾病之間不易察覺的關聯，其在臨床其他領域中已展現出優秀的預測效能[3]。但在預測PCI治療后發生慢血流/無復流的價值上尚無報道。因此，本研究基于多維度指標構建GBM模型，并對該模型預測PCI治療后出現慢血流/無復流的臨床應用價值進行討論分析，現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性分析2022年3月至2023年12月期間在北海市第二人民醫院診治的218例行PCI治療的急性心肌梗死患者的臨床資料。納入標準：⑴符合《急性心肌梗死中西醫結合診療指南》 [4]中急性心肌梗死的診斷標準；⑵經冠狀動脈造影檢查，病情明確；⑶PCI手術順利；⑷病發后12 h內到達醫院就診；⑸臨床資料齊全等。排除標準：⑴既往有PCI治療史；⑵合并心源性休克等其他心臟疾病；⑶對本研究相關藥物過敏；⑷心室間隔缺損、心臟破裂；⑸伴有急性感染類疾病；⑹處于哺乳期、妊娠期。本研究經北海市第二人民醫院醫學倫理委員會批準。

1.2 研究方法 ⑴基本資料：收集患者的性別、年齡、BMI、吸煙史、高血壓病史、糖尿病病史、心肌梗死類型、發病至PCI時間、Killip分級[5]、病變血管數等基本資料。⑵術前實驗室指標：術前采集患者空腹外周靜脈血4 mL，采用全自動血液分析儀（深圳邁瑞生物醫療電子股份有限公司，型號：BC6900）檢測白細胞計數（WBC）、淋巴細胞計數、中性粒細胞計數、血小板計數、血紅蛋白（HBG）、平均血小板體積（MPV），計算血小板與淋巴細胞比值（PLR）和中性粒細胞與淋巴細胞比值（NLR）；另取空腹外周靜脈血4 mL，離心（3 000 r/min，10 min）留取上層血清，采用全自動生化分析儀[佳能醫療系統（中國）有限公司，型號：FX8]檢測血清總膽固醇（TC）、三酰甘油（TG）、高密度脂蛋白（HDL）、低密度脂蛋白（LDL）、胱抑素C（CysC）水平。使用血糖儀（北京華益精點生物技術有限公司，型號：Glupad-878）測量空腹血糖（FBG）水平。⑶超聲心動圖指標：入院時采用彩色多普勒超聲診斷檢查儀（日立ALOKA，型號：LISENDO 880）檢測左室射血分數（LVEF）、左房前后徑（mm）、左室舒張末期內徑（LVEDD）水平。⑷手術相關指標：收集患者的手術時間、有無冠狀動脈內溶栓、有無血栓抽吸、支架數量等。⑸分組方法：經PCI治療后即刻通過冠狀動脈造影檢查結果對血流的分級情況進行評價，其中血流分級0～Ⅱ級被定義為慢血流/無復流[6]。根據是否出現慢血流/無復流將入組的研究對象分為慢血流/無復流組

（62例）和正常血流組（156例）。

1.3 觀察指標 ⑴將患者按7∶3的比例隨機分為建模集（152例）和驗證集（66例），比較建模集與驗證集患者的多維度指標。⑵比較慢血流/無復流組和正常血流組患者的多維度指標。⑶通過交叉驗證及人工調試獲取GBM模型的最優參數包括shrinkage、interaction.depth、samples_split和min_samples_leaf等，初始迭代次數n.trees設為2 000進行訓練，通過10折交叉驗證選擇最優迭代次數，通過GBM算法獲得各項臨床特征的相對重要性。⑷以單因素分析中差異有統計學意義的指標作為自變量，急性心肌梗死患者PCI治療后是否出現慢血流/無復流作為因變量，采用多因素Logistic回歸分析模型篩選出急性心肌梗死患者PCI治療后出現慢血流/無復流的相關因素，并建立多因素Logistic回歸方程。⑸繪制GBM模型及多因素Logistic回歸模型建模集和測試集受試者工作特征（ROC）曲線，并計算ROC曲線下面積（AUC）、靈敏度、特異度。繪制兩個模型建模集和測試集的校準曲線，并計算模型的判別系數R2。⑹繪制GBM模型及多因素Logistic回歸模型建模集和測試集的決策曲線（DCA），并觀察分析模型的有效閾值范圍。

1.4 統計學方法 采用SPSS 23.0統計學軟件及R studio軟件進行數據的分析與處理。計量資料均使用S-W法檢驗證實服從正態分布，以（ x ±s）表示，兩組間比較采取獨立樣本t檢驗；計數資料以[例（%）]表示，組間比較采用 χ2檢驗。將數據按7∶3的比例隨機分為建模集（152例）和驗證集（66例），建模集用于構建GBM模型以及多因素Logistic回歸分析模型，驗證集用于檢驗模型的可靠性；繪制ROC曲線以評估模型的區分能力，校準曲線評估模型預測概率與樣本概率之間的一致性，并采用決策曲線分析（DCA）對模型臨床實用性進行評價；采用Delong檢驗比較兩模型的AUC。 P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 建模集與驗證集患者的多維度指標比較 建模集與驗證集患者在年齡、性別、BMI、心肌梗死類型、發病至PCI時間、Killip分級、病變血管數、術前實驗室指標、超聲心動圖指標及手術時間、有無冠狀動脈內溶栓、有無血栓抽吸、支架數量等方面比較，差異均無統計學意義（均P>0.05），見表1。

2.2 慢血流/無復流組和正常血流組患者多維度指標比較 218例行PCI治療的急性心肌梗死患者中，62例出現慢血流/無復流，占比28.44%。慢血流/無復流組發病至PCI時間≥6 h、Killip分級為Ⅲ～Ⅳ級的患者占比及MPV、PLR、FBG、CysC水平均高于正常血流組，差異均有統計學意義（均P<0.05），見表2。

2.3 GBM模型預測慢血流/無復流的風險 將表2中兩組差異有意義的變量集成GBM算法模型中，通過交叉驗證及人工調試獲取GBM模型的最優參數，最終模型參數設置為shrinkage=0.01，interaction.depth=1，samples_split=2，min_samples_leaf=1。初始迭代次數n.trees設為2 000進行訓練，通過10折交叉驗證選擇最優迭代次數，當n.trees=655時模型具有最小的泛化誤差，見圖1，模型中默認添加L2正則化（在損失函數中添加模型參數的平方和來實現。通過GBM算法獲得各項臨床特征的相對重要性，由大到小依次為Killip分級、CysC、發病至PCI時間、MPV、FBG、PLR，見圖2。

2.4 多因素Logistic回歸模型預測慢血流/無復流的風險 以急性心肌梗死患者PCI治療后是否出現慢血流/無復流為因變量（0=否，1=是），將表2中差異有統計學意義的變量作為自變量納入多因素Logistic回歸分析模型；自變量的賦值情況如下：Killip分級（0=Ⅰ～Ⅱ級，1=Ⅲ～Ⅳ級）、發病至PCI時間（0=<6 h，1=≥6 h），MPV、PLR、FBG及CysC以原值輸入。結果顯示：Killip分級、發病至PCI時間、MPV、FBG以及CysC是急性心肌梗死患者PCI治療后出現慢血流/無復流的獨立影響因素，效應值均有統計學意義（均P<0.05），見表3?；诖藰嫿ǘ嘁蛩豅ogistic回歸方程，其具體公式為：Logistic（P）=-13.162+0.906×Killip分級+1.167×發病至PCI時間+0.617×MPV+0.238×FBG+2.177×CysC。

2.5 GBM模型及多因素Logistic回歸模型預測效能的評價 為了進一步驗證模型的預測效能，分別為了進一步驗證模型的預測效能，分別繪制GBM模型及多因素Logistic回歸模型建模集和測試集的ROC曲線。GBM算法模型的區分度良好，在建模集和驗證集中均有較高的預測準確性，AUC分別為0.938（95%CI：0.902～0.975）、0.874（95%CI：0.772～0.976），靈敏度分別為0.891、0.875，特異度分別為0.896、0.760，預測準確率分別為84.87%、87.88%，見圖3。多因素Logistic回歸模型建模集和驗證集的AUC分別為0.887（95%CI：0.824～0.950）、0.824（95%CI：0.725～0.924），靈敏度分別為0.919、0.960，特異度分別為0.809、0.561，預測準確率分別為83.55%、74.24%，見圖4。Delong檢驗結果顯示，GBM算法模型建模集和驗證集的AUC均優于Logistic回歸模型建模集、驗證集的AUC（Z=2.224，P=0.027；Z=2.170，P=0.024）。兩個模型建模集和驗證集中的校準曲線預測值均與實際觀察值表現出較高的一致性，GBM算法模型建模集和驗證集的判別系數R2分別為0.641、0.479，多因素Logistic回歸模型建模集和驗證集的判別系數R2分別為0.573、0.462，見圖5、圖6，表明兩個模型均能有效預測實際發生的概率。

2.6 GBM模型和多因素Logistic回歸模型的決策曲線分析 GBM模型和多因素Logistic回歸模型的DCA分析結果見圖7、圖8，對比兩圖可以看出，GBM模型有一個更寬的有效閾值范圍，當建模集的風險閾值大于2%或小于87%、驗證集的風險閾值大于2%或小于99%時，急性心肌梗死患者在本研究設計的GBM模型預測PCI治療后發生慢血流/無復流的凈獲益率>0，提示在此范圍內患者所獲得的凈收益最大。這可能意味著GBM模型相較于Logistic回歸模型在更多的臨床情境下有用。

3 討論

PCI術是幫助急性心肌梗死患者解除冠狀動脈狹窄或梗阻的一種治療手段，但部分患者術后可能出現慢血流/無復流情況，導致心肌梗死面積進一步擴大，增加不良結局的可能性。本研究中，急性心肌梗死患者的PCI治療后慢血流/無復流發生率為28.44%，與董哲等[7]的研究中的慢血流/無復流發生率（30.7%）基本相符，這表明真實世界PCI治療后慢血流/無復流的發生率仍處于比較高的水平。

本研究結果表明，Killip分級、發病至PCI時間、MPV、FBG以及CysC是急性心肌梗死患者PCI治療后出現慢血流/無復流的獨立影響因素。分析其原因為，入院時Killip分級為Ⅲ～Ⅳ級意味著較大面積的心肌梗死，這導致更嚴重的微血管床損傷和冠狀動脈灌注壓降低，可能引起肺循環或體循環障礙，降低血流儲備，增加微血栓形成風險，影響急性心肌梗死患者血流恢復的代償作用[8]。CysC的表達水平升高時，會增強半胱氨酸蛋白酶的活性，導致平滑肌細胞的遷移加速，動脈粥樣硬化進程加劇，斑塊穩定性降低等，從而對冠心病的發生產生影響[9]。長時間的缺血可導致更為嚴重的心肌水腫，造成微循環阻力升高；此外，長時間的缺血會對毛細血管和內皮細胞造成損傷，致使它們失去完整性，同時激活血小板并形成微栓塞，這一系列過程將進一步引發微血管損傷和微血管床的破壞，最終可能導致慢血流/無復流現象的出現[10]。MPV的升高反映血小板的激活，也預示著機體處于高凝狀態，MPV越高，血小板活性越強，越容易形成血栓，導致慢血流/無復流的發生[11]。高血糖水平導致慢血流/無復流發生的可能機制包括：⑴增加梗死心肌周圍炎性細胞的浸潤，參與心肌缺血 - 再灌注損傷；⑵刺激黏附分子的表達增加，促進炎性細胞在冠脈微循環中的黏附、瘀滯，導致微循環栓塞；⑶造成高凝狀態，形成微循環血栓，加重組織微循環障礙[12]。針對Killip分級Ⅲ～Ⅳ級者，術前需充分評估其梗死相關動脈的開通部位，盡可能減少血栓負荷重現象的發生，術后適當使用強心藥物；臨床也應盡早行PCI治療，并加強MPV、FBG以及CysC的檢測，觀察患者MPV、FBG以及CysC的變化，預防性用藥改善上述指標水平，避免PCI術后慢血流/無復流的發生。

本研究發現Killip分級、CysC、發病至PCI時間、MPV、FBG、PLR可準確預測急性心肌梗死患者行PCI治療后出現慢血流/無復流的概率，其中Killip分級是最重要的預測因子。且對比了多因素Logistic回歸與GBM模型的預測效能，發現GBM模型建模集和驗證集的AUC均高于多因素Logistic回歸模型對應數據集AUC，且GBM模型有一個更寬的有效閾值范圍，這說明，GBM模型優于多因素Logistic回歸。鮑軍平等[13]的研究結果也顯示GBM模型預測經皮內鏡手術切除治療腰椎間盤突出的短期療效的AUC較多因素Logistic回歸模型高出約6%，且模型靈敏度和特異度也均有提高。多項研究結果也表明，采用GBM算法構建的疾病風險預測模型效果更優，預測精度更高[14-15]。

綜上，本研究基于Killip分級、CysC、發病至PCI時間、MPV、FBG、PLR等指標構建的GBM模型在預測急性心肌梗死介入治療后慢血流/無復流的發生風險具有不錯效能，值得推廣應用。

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作者簡介：秦忠，碩士研究生，副主任醫師，研究方向：心血管相關疾病診斷與治療。