心力衰竭患者并發高鉀血癥風險預測模型的構建和驗證

【摘要】目的 研究影響心力衰竭患者并發高鉀血癥的獨立危險因素，建立風險預測模型并驗證其預測價值，為臨床提供參考。方法 回顧性分析2021年3月至2024年3月普寧華僑醫院收治的70例心力衰竭患者的臨床資料，根據是否并發高鉀血癥分為未發生組（58例，未發生高鉀血癥）和發生組（12例，發生高鉀血癥）。比較兩組患者臨床資料、實驗室指標水平，分析影響心力衰竭患者并發高鉀血癥的獨立危險因素，構建風險預測模型，并驗證其預測心力衰竭患者并發高鉀血癥的價值。結果 發生組患者慢性腎臟病（CKD）分期高于未發生組，2型糖尿病（T2DM）發生率高于未發生組，血鉀檢測頻率低于未發生組（均P<0.05）。發生組患者血紅蛋白（Hb）水平低于未發生組，白蛋白（ALB）、血鈣和血肌酐（SCr）水平均高于未發生組（均P<0.05）。多因素Logistic分析結果顯示，CKD分期高、合并T2DM、血鈣水平升高均是影響心力衰竭患者并發高鉀血癥的獨立危險因素（均P<0.05），血鉀檢測頻率高是心力衰竭患者并發高鉀血癥的保護因素（均P<0.05）。根據多因素Logistic分析結果建立Nomogram風險預測模型，結果顯示其一致性指數（C-index）為0.786。受試者操作特征（ROC）曲線分析結果顯示，Nomogram風險預測模型判斷心力衰竭患者并發高鉀血癥的曲線下面積（AUC）為0.810，靈敏度為0.833，特異度為0.759。結論 心力衰竭患者并發高鉀血癥與CKD分期、T2DM、血鈣及血鉀檢測頻率有關，據此建立的風險預測模型判斷心力衰竭患者并發高鉀血癥的準確性較高。

【關鍵詞】心力衰竭；高鉀血癥；列線圖；風險預測模型

【中圖分類號】R54 【文獻標識碼】A 【文章編號】2096-2665.2024.19.0123.04

DOI：10.3969/j.issn.2096-2665.2024.19.041

心力衰竭可導致呼吸困難，引起乏力和頭暈等癥狀，嚴重降低患者生活質量，還可引起水、電解質紊亂，進而誘發嚴重心律失常，導致預后不良[1]。鉀離子對于維持機體電解質和酸堿平衡，保持細胞膜應激性具有重要作用[2]。心力衰竭患者可發生腎損傷，使經尿排泄的鉀離子減少，進而導致高鉀血癥。而高鉀血癥的發生可使患者病情持續惡化，甚至損傷中樞神經系統，破壞心功能，導致預后不良[3]。近年來，心力衰竭并發高鉀血癥逐漸引起臨床重視，臨床已有其相關風險因素的報道[4]，但關于其風險預測模型的研究較少。基于此，本研究建立預測模型并驗證其預測價值，現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性分析2021年3月至2024年3月普寧華僑醫院收治的70例心力衰竭患者的臨床資料，根據是否并發高鉀血癥（以血清鉀水平>5.30 mmol/L判定為高鉀血癥[5]）分為未發生組（58例，未發生高鉀血癥）和發生組（12例，發生高鉀血癥）。未發生組患者中男性36例，女性22例；年齡27～70歲，平均年齡（50.57±12.48）歲；BMI 17.50～28.50 kg/m2，平均BMI（22.24±1.95）kg/m2。發生組患者中男性7例，女性5例；年齡27～68歲，平均年齡（49.52±10.13）歲；BMI 17.00～28.00 kg/m2，平均BMI（22.16±2.09）kg/m2。兩組患者一般資料比較，差異均無統計學意義（均P>0.05），組間具有可比性。本研究經普寧華僑醫院醫學倫理委員會批準。納入標準：⑴符合心力衰竭的診斷標準[6]；⑵年齡>18歲；⑶臨床資料完整。排除標準：⑴合并惡性腫瘤者；⑵合并嚴重感染、肝硬化、肺結核、肝腎綜合征等嚴重基礎疾病者；⑶妊娠期、哺乳期或備孕期婦女；⑷有開腹等重大手術史者。

1.2 研究方法 收集兩組患者臨床資料，臨床資料包括美國紐約心臟病學會（NYHA）分級[6]（NYHA分級分為Ⅰ～Ⅳ級，分級越高表示心功能越差）、慢性腎臟病（CKD）分期（CKD分期[6]為1～5期，分期越高表示腎臟功能越差）、血鉀檢測頻率和合并癥[冠狀動脈粥樣硬化性心臟病（簡稱冠心病）、2型糖尿病（T2DM）、高血壓]。實驗室指標包括血紅蛋白（Hb）、白蛋白（ALB）、血鈣和血肌酐（SCr）。采集兩組患者清晨空腹靜脈血3 mL，采用全自動血液體液分析儀（希森美康株式會社，國械注進20172220137，型號：XN-550）測定Hb水平。另采集兩組患者靜脈血3 mL，采用離心機以3 000 r/min的轉速離心10 min（半徑為8.50 cm），取血清送檢，采用全自動生化分析儀[貝克曼庫爾特（美國）股份有限公司，國械注進20152221623，型號：AU5800]檢測血鈣、ALB及SCr水平。

1.3 觀察指標 ⑴比較兩組患者臨床資料。⑵比較兩組患者實驗室指標水平。⑶分析影響心力衰竭患者并發高鉀血癥的獨立危險因素。⑷構建心力衰竭患者并發高鉀血癥的列線圖預測模型，并驗證及其預測效能。

1.4 統計學分析 采用SPSS 24.0統計學軟件分析數據。計數資料以[例（%）]表示，采用χ2檢驗或校正χ2檢驗，等級資料比較行秩和檢驗；計量資料以（x）表示，采用t檢驗。影響因素采用多因素Logistic分析。以R語言繪制Nomogram預測模型，以一致性指數（C-index）、校準曲線和受試者操作特征（ROC）曲線分析模型預測價值。以P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組患者臨床特征指標比較 兩組患者NYHA分級、冠心病和高血壓發生率比較，差異均無統計學意義（均P>0.05）；發生組患者CKD分期高于未發生組，T2DM發生率高于未發生組，血鉀檢測頻率低于未發生組，差異均有統計學意義（均P<0.05），見表1。

2.2 兩組患者實驗室指標水平比較 發生組患者Hb水平低于未發生組，ALB、血鈣和SCr水平均高于未發生組，差異均有統計學意義（均P<0.05），見表2。

2.3 影響心力衰竭患者并發高鉀血癥的多因素Logistic分析 將可能影響心力衰竭患者并發高鉀血癥的因素進行賦值，見表3。多因素Logistic分析結果顯示，CKD分期高、合并T2DM、血鈣水平升高均是影響心力衰竭患者并發高鉀血癥的獨立危險因素（均P<0.05），血鉀檢測頻率高是心力衰竭患者并發高鉀血癥的保護因素（均P<0.05），見表4。

2.4 心力衰竭患者并發高鉀血癥的列線圖預測模型的構建及其預測效能的驗證 根據多因素Logistic分析結果建立Nomogram風險預測模型，結果顯示其C-index為0.786，見圖1。其校準曲線與理想曲線相近，見圖2。根據預測模型計算患者得分，并作為檢驗變量，以心力衰竭患者是否并發高鉀血癥為狀態變量，繪制ROC曲線，見圖3。ROC曲線結果顯示Nomogram風險預測模型判斷心力衰竭患者并發高鉀血癥的曲線下面積（AUC）為0.810，靈敏度為0.833，特異度為0.759。

3 討論

目前認為，心力衰竭患者使用腎素-血管緊張素-醛固酮系統抑制劑后，腎小球出球動脈擴張，造成腎小球濾過率降低，體內鉀離子蓄積[7]，進而誘發高鉀血癥，引起機體電解質紊亂，導致患者預后不良。因此，高鉀血癥在心力衰竭患者病情惡化過程中發揮重要作用，備受臨床關注[8]。但有關預測心力衰竭并發高鉀血癥價值的相關研究還較少。因此，本研究通過回顧性分析，建立心力衰竭患者并發高鉀血癥的列線圖模型，以期為臨床早期干預提供依據。

本研究結果顯示，發生組患者CKD分期高于未發生組，且CKD分期高是影響心力衰竭并發高鉀血癥的獨立危險因素，這可能是因鉀離子主要經腎臟排泄，隨著心力衰竭患者病情進展，累及腎臟，損傷腎功能，降低腎小球濾過率，進而影響鉀離子排泄，造成神經內分泌紊亂和血流動力學改變，增加高鉀血癥的發生風險。另外，本研究結果顯示，發生組患者T2DM發生率高于未發生組，且合并T2DM也是影響心力衰竭患者并發高鉀血癥的獨立危險因素。分析原因為，T2DM患者機體長期處于高血糖狀態，胰島素分泌不足，更易發生電解質紊亂，導致高鉀血癥。王麗麗等[9]還指出T2DM患者糖代謝紊亂，醛固酮分泌減少，引起血清鉀水平異常。

本研究結果還顯示，發生組患者血鈣水平高于未發生組，血鈣異常升高也是影響心力衰竭患者并發高鉀血癥的獨立危險因素。分析原因為，血鈣水平異常升高，可減弱鈉鈣交換蛋白膜屏障作用，進而抑制骨骼肌細胞鈉離子內流，并誘導鉀離子內流，增加血鉀水平，最終導致高鉀血癥。此外，本研究結果顯示，發生組患者血鉀檢測頻率少于未發生組，且血鉀檢測頻率高是心力衰竭患者并發高鉀血癥的保護因素。這可能是因治療期間多次檢測血鉀水平，有利于早期發現潛在高鉀血癥患者，為臨床早期干預提供參考。本研究在多因素分析基礎上建立列線圖風險預測模型，結果顯示其預測心力衰竭患者并發高鉀血癥的AUC達0.810，靈敏度達0.833，證實該模型預測心力衰竭患者并發高鉀血癥的價值較好。這可能是因該模型綜合各種發生高鉀血癥的誘因，能更全面地覆蓋心力衰竭患者發生高鉀血癥的誘因和機制，進而準確判斷高鉀血癥風險。

綜上所述，心力衰竭患者并發高鉀血癥與CKD分期、T2DM、血鈣及血鉀檢測頻率具有相關性，據此建立的風險預測模型對判斷心力衰竭患者并發高鉀血癥的準確性較高。

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