張煒宗，馬翔，袁紅*，孫金棟，胡海強(qiáng)，史明娟，於華敏，何海英，葉利

本研究?jī)r(jià)值：

目前國(guó)內(nèi)外對(duì)于主動(dòng)脈夾層患者院內(nèi)死亡風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)模型較少，本文通過Bayes判別方程的方法初步建立預(yù)測(cè)模型，對(duì)指導(dǎo)臨床工作和提高患者預(yù)后具有重要作用。本文選取的指標(biāo)簡(jiǎn)單易獲得，且患者樣本量大，并在建立方程的過程中采取隨機(jī)分組自身驗(yàn)證的方法，進(jìn)一步提高了方程的準(zhǔn)確性。

本研究不足：

存活組和死亡組之間人數(shù)差異較大，可能會(huì)影響分析結(jié)果。缺少長(zhǎng)期預(yù)后信息，因此得出的Bayes判別方程對(duì)患者長(zhǎng)期預(yù)后的預(yù)測(cè)能力有待考察。

主動(dòng)脈夾層（AD）是指主動(dòng)脈腔內(nèi)血液從主動(dòng)脈內(nèi)膜撕裂口進(jìn)入主動(dòng)脈中膜，并沿主動(dòng)脈長(zhǎng)軸方向擴(kuò)展，造成主動(dòng)脈分離為真假兩腔的一種病理改變［1］。AD年發(fā)病率為29/100萬～35/100萬，且近年來有明顯的上升趨勢(shì)［1-2］。AD的臨床特點(diǎn)為急性起病，突發(fā)劇烈疼痛、休克、臟器缺血等臨床癥狀，是心血管疾病的災(zāi)難性急危重癥，若不及時(shí)治療，48 h內(nèi)病死率可高達(dá)50%［3］。但目前對(duì)于AD患者院內(nèi)死亡風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估多數(shù)依賴臨床醫(yī)師的經(jīng)驗(yàn)判斷、各項(xiàng)輔助檢查結(jié)果的判讀、多學(xué)科綜合分析等，存在一定的主觀性。因此，本研究對(duì)553例AD患者的臨床資料進(jìn)行回顧性分析，分析AD患者院內(nèi)死亡的相關(guān)差異指標(biāo)，以期建立一種快速簡(jiǎn)便的方程來預(yù)測(cè)AD患者院內(nèi)死亡的可能性，為臨床制定有效的治療方案提供參考。

1 資料與方法

1.1 納入與排除標(biāo)準(zhǔn) 納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）臨床確診為AD的患者（主要依據(jù)臨床癥狀、臨床體征、超聲心動(dòng)圖、多層螺旋CT血管成像）；（2）病歷資料完整者。排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）主動(dòng)脈潰瘍、主動(dòng)脈壁間血腫、主動(dòng)脈不典型夾層者；（2）因各種原因無法完成多層螺旋CT血管成像者。

1.2 一般資料 采用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)收集2010年1月—2015年12月在余杭區(qū)第一人民醫(yī)院（228例）、新疆醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院（325例）就診的553例AD患者的臨床資料（一般情況、基礎(chǔ)體征、檢查指標(biāo)）。

一般情況包括性別、年齡、民族、發(fā)病時(shí)間、DeBakey分型、入院后手術(shù)情況、吸煙史（即入院前半年連續(xù)吸煙超過1個(gè)月）；基礎(chǔ)體征包括收縮壓、舒張壓；臨床指標(biāo)包括白細(xì)胞計(jì)數(shù)（WBC）、中性粒細(xì)胞計(jì)數(shù)（NE）、嗜酸粒細(xì)胞計(jì)數(shù)（EA）、嗜堿粒細(xì)胞計(jì)數(shù)（BA）、中性粒細(xì)胞百分?jǐn)?shù)（NE%）、淋巴細(xì)胞百分?jǐn)?shù)（LY%）、嗜酸粒細(xì)胞百分?jǐn)?shù)（EA%）、嗜堿粒細(xì)胞百分?jǐn)?shù)（BA%）、血小板計(jì)數(shù)（PLT）、血小板壓積（PCT）、尿素氮、肌酐、估算腎小球?yàn)V過率（eGFR）、尿酸、隨機(jī)血糖、糖化血清蛋白、總膽紅素、直接膽紅素、間接膽紅素、總蛋白、球蛋白、國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化比率（INR）、纖維蛋白原。

患者一般情況通過詢問患者或親屬獲得；發(fā)病時(shí)間定義為首次出現(xiàn)癥狀（如胸痛）至到醫(yī)院就診的時(shí)間，通過詢問患者或患者親屬獲得；eGFR的計(jì)算采用2013年腎臟疾病改善全球預(yù)后組織（KDIGO）推薦的CKDEPI2009公式［4］，公式中包含了年齡、性別、肌酐；所有實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)為患者首次醫(yī)療接觸所采集的指標(biāo)。

1.3 方法 本研究為回顧性病例對(duì)照研究，回顧性分析患者的臨床資料。首先，將全部患者根據(jù)院內(nèi)是否存活分為存活組（n=470）和死亡組（n=83），通過單因素分析篩選差異變量。再由計(jì)算機(jī)軟件隨機(jī)挑選患者作為樣本集，選取變量引入Bayes判別分析中，建立Bayes判別方程（變量選擇根據(jù)單因素分析結(jié)果和既往文獻(xiàn)報(bào)道）。最后，利用剩余患者作為檢驗(yàn)集，將其資料代入已建立的Bayes判別方程驗(yàn)證其準(zhǔn)確性。

在院內(nèi)確診為AD的患者，由于各種原因出院、轉(zhuǎn)診等情況視為院內(nèi)存活。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 22.0統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述與推斷。連續(xù)性變量先進(jìn)行Kolmogorov-Smirnov正態(tài)性檢驗(yàn)，符合正態(tài)分布的計(jì)量資料以（±s）表示，兩組間比較采用兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)；不符合正態(tài)分布的計(jì)量資料以M（P25，P75）表示，兩組間比較采用非參數(shù)檢驗(yàn)；計(jì)數(shù)資料以相對(duì)數(shù)表示，組間比較采用χ2檢驗(yàn)；等級(jí)資料比較采用秩和檢驗(yàn)。雙側(cè)檢驗(yàn)水準(zhǔn)α=0.05。

2 結(jié)果

2.1 患者一般情況 AD患者平均年齡（51.5±12.3）歲；男女比例為3.89∶1；院內(nèi)病死率為15.0%（83/553）；存活組男女比例為4.16∶1，死亡組男女比例為2.77∶1。

2.2 死亡組與存活組臨床資料比較 兩組患者發(fā)病時(shí)間、DeBakey分型、入院后手術(shù)情況、吸煙史、收縮壓、舒 張 壓、WBC、NE、EA、BA、NE%、LY%、EA%、BA%、PLT、PCT、尿素氮、肌酐、eGFR、尿酸、隨機(jī)血糖、糖化血清蛋白、總膽紅素、直接膽紅素、間接膽紅素、總蛋白、球蛋白、INR、纖維蛋白原比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）。兩組患者性別、年齡、民族比較，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05，見表1）。

2.3 預(yù)測(cè)模型的建立 采用SPSS 22.0統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件隨機(jī)選擇AD患者作為樣本集（n=291），其中存活組245例，死亡組46例。選取變量〔變量選擇根據(jù)單因素分析結(jié)果和既往文獻(xiàn)報(bào)道結(jié)果［5-6］，包括發(fā)病時(shí)間（賦值：≤ 24 h=1，2～7 d=2，8～30 d=3，＞30 d=4）、DeBakey分型（賦值：Ⅰ型=1，Ⅱ型=2，Ⅲ型=3）、尿素氮（賦值：實(shí)測(cè)值）、隨機(jī)血糖（賦值：實(shí)測(cè)值）、糖化血清蛋白（賦值：實(shí)測(cè)值）、間接膽紅素（賦值：實(shí)測(cè)值）、INR（賦值：實(shí)測(cè)值）、纖維蛋白原（賦值：實(shí)測(cè)值）〕引入Bayes判別分析中，建立Bayes判別方程。采用“進(jìn)入法”納入變量，其中進(jìn)入F值=3.84，移除F值=2.71，得到最終納入方程的變量為：發(fā)病時(shí)間（a1）、DeBakey分型（a2）、尿素氮（a3）、隨機(jī)血糖（a4）、糖化血清蛋白（a5）、間接膽紅素（a6）、INR（a7）、纖維蛋白原（a8），分類函數(shù)系數(shù)見表2。得到Bayes判別方程：Q1=1.174×a1+6.813×a2+0.323×a3+0.213×a4+10.522×a5+0.171×a6+25.656×a7+1.014×a8-39.843；Q2=-13.336×a1+27.131×a2-1.928×a 3-5.030×a 4+35.574×a 5-0.658×a6+287.333×a7-3.509×a8-1 707.601。即將患者上述參數(shù)（a1～a8）分別代入方程 Q1、Q2，當(dāng)Q1＞Q2時(shí)，認(rèn)為該患者應(yīng)歸為存活組，提示該患者病情相對(duì)較輕，預(yù)后可能較好；當(dāng)Q1＜Q2時(shí)，認(rèn)為該患者應(yīng)歸為死亡組，提示該患者病情相對(duì)較重，預(yù)后可能較差。典則判別函數(shù)圖見圖1。

將樣本集患者數(shù)據(jù)回代入已建立的Bayes判別方程進(jìn)行自身檢驗(yàn)，得到符合率為98.63%，誤判率為1.37%（P=0.001）。利用剩余未被選擇的患者作為檢驗(yàn)集（n=262，其中存活組225例，死亡組37例），將檢驗(yàn)集患者數(shù)據(jù)回代入已建立的Bayes判別方程，得到符合率為98.85%，誤判率為1.15%（P=0.003）；將全部患者數(shù)據(jù)代入已建立的Bayes判別方程進(jìn)行檢驗(yàn)，得到符合率為98.73%，誤判率為1.27%（P＜0.001，見表3）。

3 討論

表2 樣本集分類函數(shù)系數(shù)Table 2 Classification function coefficients of the sample set

表3 Bayes判別方程檢驗(yàn)結(jié)果Table 3 Test results of Bayes formulas

圖1 典則判別函數(shù)圖Figure 1 Bayes discriminant function graph

在我國(guó)，隨著高血壓、創(chuàng)傷等AD危險(xiǎn)因素的增多、人口老齡化進(jìn)程的加劇、臨床檢查手段的不斷改進(jìn)，AD發(fā)病率逐年升高［2］。AD是心血管系統(tǒng)的急危重癥之一，具有發(fā)病急、癥狀多樣、病死率高等特點(diǎn)。若不采取治療，48 h內(nèi)病死率高達(dá)50%［3］，但即使采取了藥物或手術(shù)治療，AD患者的院內(nèi)病死率仍高達(dá)9.2%～17.7%［2，5-6］。因此，臨床中需要一種簡(jiǎn)單快捷、可靠易獲取的預(yù)測(cè)工具，幫助醫(yī)生早期識(shí)別院內(nèi)死亡的高?；颊?。

表1 存活組與死亡組患者臨床資料比較Table 1 Comparison of clinical data between survival group and death group

目前，部分AD患者院內(nèi)死亡的危險(xiǎn)因素多有報(bào)道，包括年齡、性別、高血壓史、急性腎損傷、主動(dòng)脈直徑、真假腔血栓化等［5-10］。但是，這些結(jié)果的獲得高度依賴CT設(shè)備和醫(yī)師經(jīng)驗(yàn)，存在一定的主觀性和人為誤差，未能使結(jié)論量化。同時(shí)，關(guān)于AD患者院內(nèi)死亡危險(xiǎn)因素的研究結(jié)論多不一致，且并未嘗試建立評(píng)分體系，建立預(yù)測(cè)方程的相關(guān)研究更少。

本文通過初步單因素分析篩選及結(jié)合既往文獻(xiàn)報(bào)道［5-6］，同時(shí)為了達(dá)到最高的符合率和較低的誤判率，最終選取了發(fā)病時(shí)間、DeBakey分型、尿素氮、隨機(jī)血糖、糖化血清蛋白、間接膽紅素、INR、纖維蛋白原8個(gè)差異變量嘗試建立Bayes判別方程。發(fā)病時(shí)間和DeBakey分型是AD患者重要的臨床特征。發(fā)病時(shí)間的長(zhǎng)短顯著影響AD患者的病死率，自然病程中，未經(jīng)治療的AD患者自發(fā)病起每小時(shí)病死率約1%，3 d后病死率可達(dá)50%［11］。根據(jù)主動(dòng)脈夾層國(guó)際注冊(cè)研究（IRAD）報(bào)道，Type A型AD（即DeBakeyⅠ型和Ⅱ型）患者的院內(nèi)病死率（34.9%）顯著高于Type B型AD（即DeBakeyⅢ型）患者（14.9%）［12］。國(guó)內(nèi)一項(xiàng)納入了1 812例AD患者的大型研究也得出了類似的結(jié)果，Type A型AD患者（34.2%）顯著高于Type B型AD患者（6.7%）［2］。尿素氮可以在一定程度上反應(yīng)患者的腎功能情況，當(dāng)AD患者主動(dòng)脈內(nèi)膜撕裂范圍延伸至腎動(dòng)脈，則可影響腎臟供血，導(dǎo)致急性腎損傷，從而引起尿素氮升高，相關(guān)研究也證實(shí)急性腎損傷可增加AD患者院內(nèi)病死率，降低其30 d存活率，延長(zhǎng)其住院天數(shù)［8，13-14］。INR、纖維蛋白原在一定程度上反映了凝血功能及纖溶系統(tǒng)功能情況，有研究認(rèn)為AD患者在病程中凝血功能會(huì)出現(xiàn)較大變化，從而影響患者的治療和院內(nèi)結(jié)局［15-17］。上述8個(gè)變量分別反映了AD患者的臨床分型、發(fā)病緩急、肝腎功能、凝血功能、應(yīng)激狀態(tài)等方面的情況，具有較好的代表性和全面性。

為了建立準(zhǔn)確可靠的判別方程，本研究采用計(jì)算機(jī)軟件隨機(jī)將患者分為樣本集和檢驗(yàn)集。利用樣本集建立Bayes判別方程，然后將樣本集數(shù)據(jù)回代入已建立的Bayes判別方程進(jìn)行自身驗(yàn)證。由于自身檢驗(yàn)法常低估誤判率，從而夸大判別效果，因此進(jìn)一步采用檢驗(yàn)集數(shù)據(jù)對(duì)Bayes判別方程進(jìn)行前瞻性誤判概率的估計(jì)，這樣得到的誤判率較為客觀。最后，將全部患者數(shù)據(jù)代入Bayes判別方程得到總體的符合率和誤判率。最終，上述3種情況得到的符合率和誤判率結(jié)果相近，且均有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，故認(rèn)為建立的Bayes判別方程較準(zhǔn)確可靠。

由于本研究中部分患者短時(shí)間內(nèi)死亡，未能全部檢測(cè)D-二聚體［18］、C反應(yīng)蛋白［19］這些已證實(shí)的危險(xiǎn)因素，導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失較多。由于存活組和死亡組患者例數(shù)相差較大，所得判別方程可能尚不具廣泛代表性。由于所得判別方程較復(fù)雜使得臨床易用性較差，后期可整合入醫(yī)院電子病歷系統(tǒng)或手機(jī)軟件，自動(dòng)抓取相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果，以期提高易用性。最后，有待更大樣本量的進(jìn)一步研究和驗(yàn)證，以期更好、更全面地建立判別方程。

綜上所述，經(jīng)實(shí)踐檢驗(yàn)證明Bayes判別方程在臨床應(yīng)用上具有一定的可靠性，可以為AD患者院內(nèi)死亡的預(yù)測(cè)提供一定的參考。發(fā)病時(shí)間、DeBakey分型、尿素氮、隨機(jī)血糖、糖化血清蛋白、間接膽紅素、INR、纖維蛋白原可作為預(yù)測(cè)AD患者院內(nèi)死亡的重要參數(shù)，臨床可加強(qiáng)對(duì)AD患者上述指標(biāo)的監(jiān)測(cè)，以期早期發(fā)現(xiàn)高?；颊?，提高患者生存率，改善其預(yù)后。

作者貢獻(xiàn)：張煒宗、馬翔進(jìn)行文章的構(gòu)思與設(shè)計(jì)；袁紅、孫金棟負(fù)責(zé)研究的實(shí)施與可行性分析；張煒宗負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)收集與整理、統(tǒng)計(jì)學(xué)處理、結(jié)果分析與解釋，撰寫及修訂論文；胡海強(qiáng)、史明娟、於華敏、何海英、葉利負(fù)責(zé)文章的質(zhì)量控制及審校；張煒宗、馬翔、袁紅對(duì)文章整體負(fù)責(zé)。

本文無利益沖突。