張彬彬，何濤，吳娜，任永強，張俊義，姜文娟，李賓公

急性心肌梗死（acute myocardial infarction，AMI）是臨床常見的急危重癥，發(fā)病迅速，據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，中國2.9億心血管疾病患者中有250萬例AMI患者，且AMI死亡率高達10%［1］。近年隨著循證醫(yī)學(xué)發(fā)展，經(jīng)皮冠狀動脈介入術(shù)（percutaneous coronary intervention，PCI）在AMI患者中得到較好的推廣與應(yīng)用，其可使患者梗死血管被及時開通并實現(xiàn)再灌注，進而有效延緩病情發(fā)展［2］。但AMI患者PCI后并發(fā)癥仍是當(dāng)前關(guān)注的重點，尤其是新發(fā)心房顫動，發(fā)生率高達6%～21%［3］。心房顫動會改變AMI患者血流動力學(xué)，使病情惡化，增加患者死亡風(fēng)險。但AMI患者新發(fā)心房顫動的機制尚未明確，臨床缺乏有效的預(yù)測指標(biāo)。基于此，本研究整合了AMI患者院內(nèi)新發(fā)心房顫動的危險因素并構(gòu)建風(fēng)險預(yù)測列線圖模型，旨在幫助臨床醫(yī)生早期識別伴有新發(fā)心房顫動高風(fēng)險的AMI患者并早期采取有針對性的干預(yù)措施。

1 對象與方法

1.1 研究對象 選取2017年1月至2021年3月在青島市市立醫(yī)院行急診PCI的513例AMI患者作為研究對象。納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）年齡≥18歲；（2）既往無心房顫動病史；（3）發(fā)病后24 h內(nèi)入院行急診PCI；（4）人口學(xué)特征、臨床資料完整。排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）合并惡性腫瘤；（2）伴有非梗阻性冠心病、原發(fā)性心肌病；（3）有臨床感染證據(jù)；（4）伴有免疫系統(tǒng)疾??；（5）合并嚴(yán)重肝、腎功能障礙；（6）急診PCI前6個月內(nèi)有嚴(yán)重創(chuàng)傷史、輸血史、手術(shù)史；（7）伴有貧血。按照患者院內(nèi)是否新發(fā)心房顫動分為房顫組（n=82）和非房顫組（n=431）。

1.2 研究方法

1.2.1 資料收集 通過醫(yī)院信息系統(tǒng)（hospital information system，HIS）收集AMI患者人口學(xué)特征及入院時臨床資料，包括年齡、性別、吸煙史、心率、收縮壓、合并癥（包括高血壓、糖尿病及血脂異常）、心臟彩超檢查結(jié)果〔包括左心室射血分數(shù)（left ventricular ejection fraction，LVEF）、左心房內(nèi)徑（left atrial diameter，LAD）及左房室瓣反流發(fā)生情況〕、Gensini積分、實驗室檢查指標(biāo)〔包括白細胞計數(shù)、血紅蛋白、超敏C反應(yīng)蛋白（high-sensitivity C-reactive protein，hs-CRP）、心肌肌鈣蛋白I（cardiac troponin I，cTnI）、N末端B型利鈉肽前體（N-terminal pro-B-type natriuretic peptide，NT-proBNP）〕。吸煙史定義：吸煙≥1支/d，連續(xù)吸煙時間＞6個月。高血壓參照《中國高血壓防治指南（2018年修訂版）》［4］中的相關(guān)診斷標(biāo)準(zhǔn)：收縮壓≥140 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa）和／或舒張壓≥90 mm Hg。糖尿病參照《中國2型糖尿病防治指南（2017年版）》［5］中的相關(guān)診斷標(biāo)準(zhǔn)，即空腹血糖≥7.0 mmol/L或餐后隨機血糖≥11.1 mmol/L。血脂異常定義：存在高膽固醇血癥、高三酰甘油血癥、高低密度脂蛋白膽固醇血癥中的任意一項。根據(jù)冠狀動脈造影檢查結(jié)果計算Gensini積分［6］，每處病變積分為狹窄程度評分乘以病變部位評分，所有病變積分總和為Gensini積分。冠狀動脈狹窄程度及病變部位評分標(biāo)準(zhǔn)如下：（1）狹窄程度：100%記32分，91%～99%記16分，76%～90%記8分，51%～75%記4分，26%～50%記2分，1%～25%記1分；（2）病變部位：小分支記0.5分，左前降支遠段記1.0分，右冠狀動脈記1.0分，左回旋支中段或遠段記1.0分，左前降支中段記1.5分，左前降支或回旋支近段記2.5分，左主干記5分。

1.2.2 新發(fā)心房顫動診斷標(biāo)準(zhǔn) 患者住院期間行12導(dǎo)聯(lián)心電圖或動態(tài)心電圖檢查發(fā)現(xiàn)心房顫動或心房撲動，或在心電圖監(jiān)護下能捕捉到持續(xù)30 s以上的心房顫動，則定義為新發(fā)心房顫動［7］。

1.3 統(tǒng)計學(xué)方法 采用SPSS 19.0統(tǒng)計學(xué)軟件進行數(shù)據(jù)處理。計數(shù)資料以n（%）表示，組間比較采用χ2檢驗；計量資料以（±s）表示，組間比較采用成組t檢驗；采用多因素Logistic回歸模型分析AMI患者院內(nèi)新發(fā)心房顫動的影響因素；采用R 3.4.3軟件包繪制列線圖模型，通過rms程序包建立列線圖模型及校準(zhǔn)曲線，并進行Hosmer-Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗；繪制受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線以評估列線圖模型的預(yù)測效能，并采用Bootstrap方法重復(fù)抽樣1 000次驗證列線圖模型的預(yù)測效能。

2 結(jié)果

2.1 兩組人口學(xué)特征及入院時臨床資料比較 房顫組與非房顫組男性占比、心率＞100次/min者所占比例、收縮壓＜100 mm Hg者所占比例、高血壓發(fā)生率、血脂異常發(fā)生率、LVEF＜50%者所占比例、左房室瓣反流發(fā)生率、白細胞計數(shù)、血紅蛋白、hs-CRP、cTnI比較，差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P＞0.05）；房顫組年齡和LAD大于非房顫組，有吸煙史者所占比例、糖尿病發(fā)生率、Gensini積分、NT-proBNP高于非房顫組，差異有統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.05），見表1。

2.2 多因素Logistic回歸分析 以AMI患者院內(nèi)是否新發(fā)心房顫動（賦值：否=0，是=1）為因變量，以表1中差異有統(tǒng)計學(xué)意義的指標(biāo)為自變量，進行多因素Logistic回歸分析，結(jié)果顯示，年齡、吸煙史、糖尿病、LAD、Gensini積分、NT-proBNP是AMI患者院內(nèi)新發(fā)心房顫動的獨立影響因素（P ＜0.05），見表2。

表1 兩組人口學(xué)特征及入院時臨床資料比較Table 1 Comparison of demographic features and clinical data at admission between the two groups

表2 AMI患者院內(nèi)新發(fā)心房顫動影響因素的多因素Logistic回歸分析Table 2 Multivariate Logistic regression analysis on influencing factors of new onset atrial fibrillation during hospitalization in patients with AMI

2.3 列線圖模型構(gòu)建與驗證 將多因素Logistic回歸分析篩選出的6個獨立影響因素作為預(yù)測指標(biāo)，構(gòu)建AMI患者院內(nèi)新發(fā)心房顫動風(fēng)險預(yù)測列線圖模型，見圖1。Hosmer-Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗結(jié)果顯示，列線圖模型的風(fēng)險預(yù)測值與實際觀察值的偏差比較，差異無統(tǒng)計學(xué)意義（χ2=10.654，P=0.222），說明預(yù)測模型不存在過擬合現(xiàn)象。ROC曲線分析結(jié)果顯示，列線圖模型預(yù)測AMI患者院內(nèi)新發(fā)心房顫動的曲線下面積（area under curve，AUC）為0.839〔95%CI（0.786，0.892）〕，見圖2，說明列線圖模型的區(qū)分能力較好。采用Bootstrap方法重復(fù)抽樣1 000次驗證列線圖模型發(fā)現(xiàn)，校準(zhǔn)曲線的平均絕對誤差（mean absolute error，MAE）為0.019，說明校準(zhǔn)曲線與理想曲線貼合良好，見圖3。

圖1 AMI患者院內(nèi)新發(fā)心房顫動風(fēng)險預(yù)測列線圖模型Figure 1 Nomogram model for predicting the risk of new onset atrial fibrillation during hospitalization in patients with AMI

圖2 列線圖模型預(yù)測AMI患者院內(nèi)新發(fā)心房顫動的ROC曲線Figure 2 ROC curve of nomogram model in predicting the risk of new onset atrial fibrillation during hospitalization in patients with AMI

圖3 列線圖模型預(yù)測AMI患者院內(nèi)新發(fā)心房顫動的校準(zhǔn)曲線Figure 3 Calibration curve of nomogram model in predicting the risk of new onset atrial fibrillation during hospital in patients with AMI

3 討論

新發(fā)心房顫動不僅會引起AMI患者心功能進一步惡化，還會增加缺血性卒中發(fā)生風(fēng)險，進而影響患者預(yù)后。MAAGH等［8］研究表明，心房顫動會增加AMI患者院內(nèi)死亡率并縮短患者院外生存時間。WORE等［9］研究表明，合并新發(fā)心房顫動的AMI患者總死亡率高于無新發(fā)心房顫動的AMI患者，究其原因可能如下：心房顫動可導(dǎo)致患者心率加快、心室電活動不規(guī)則、心室充盈量減少，心肌耗氧增加，缺血、缺氧加重，使患者血管梗死面積擴大、心功能惡化加速，進而增加死亡風(fēng)險。因此，早期有效、鑒別伴有新發(fā)心房顫動高風(fēng)險的AMI患者極為重要。

本研究結(jié)果顯示，本組患者中院內(nèi)新發(fā)心房顫動82例，發(fā)生率為15.98%，與國內(nèi)外報道基本一致［10-11］本研究多因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示，年齡、吸煙史、糖尿病、LAD、Gensini積分、NT-proBNP是AMI患者院內(nèi)新發(fā)心房顫動的獨立影響因素，可能原因如下：（1）隨著年齡增長，心肌出現(xiàn)退化及纖維化，導(dǎo)致心肌應(yīng)激性、自律性、興奮性及傳導(dǎo)性下降，心肌電活動不穩(wěn)定，進而增加患者心房顫動發(fā)生風(fēng)險，與熊丹群等［12］研究結(jié)果一致。（2）吸煙產(chǎn)生的煙霧及微粒狀物質(zhì)均可刺激交感神經(jīng)傳遞，引起血漿中兒茶酚胺濃度升高，致使心率加快；另外，香煙中的尼古丁還可作用于心房肌細胞中的離子通道，導(dǎo)致心肌電活動不穩(wěn)定，進而易誘發(fā)心房顫動，與SUZUKI等［13］報道的吸煙是心房顫動的獨立危險因素一致。（3）糖尿病患者長期處于糖代謝紊亂狀態(tài)，可造成心肌收縮力、心輸出量降低，直接導(dǎo)致包括心房顫動在內(nèi)的心律失常［14］；而隨著患者體內(nèi)腎上腺素被激活，心肌壞死可直接導(dǎo)致應(yīng)激性高血糖，進而誘發(fā)心房顫動。KORACEVIC等［15］研究報道，伴有高血糖的AMI患者住院期間新發(fā)心房顫動的風(fēng)險是未伴有高血糖的AMI患者的14.5倍。（4）AMI患者因部分冠狀動脈堵塞導(dǎo)致心肌失去血液供應(yīng)而壞死，在該過程中患者左心室舒張末期壓力明顯增高，使左心房負荷增加及LAD增大，引起機械-電反饋和神經(jīng)改變［16］，使擴張的心房電活動不穩(wěn)定，進而增加心房顫動發(fā)生風(fēng)險。（5）Gensini積分是評估冠狀動脈病變嚴(yán)重程度的常用工具，積分越高提示患者冠狀動脈病變程度越嚴(yán)重，其側(cè)支循環(huán)供血越差、心肌缺血越嚴(yán)重，故該類患者心功能更易受損，腎素-血管緊張素-醛固酮系統(tǒng)激活也更明顯，這極大地增加了心房顫動的發(fā)生風(fēng)險。（6）NT-proBNP是一種無生物活性的蛋白質(zhì)，其生物學(xué)機制相對穩(wěn)定［17］。但在左心室容量增大的情況下NT-proBNP水平會明顯升高［18］，NT-proBNP水平與冠心病患者心功能呈負相關(guān)［19］。AMI患者心肌缺血缺氧導(dǎo)致冠狀動脈痙攣、血管重塑、血液黏稠度增加、醛固酮水平升高，這一過程可使心房壓力增加、心房受到牽拉，致使心肌細胞合成或分泌NT-proBNP并進入血液循環(huán)。而心房壓力增大與心房牽拉均會導(dǎo)致心房有效不應(yīng)期縮短，無法保障臟器得到較好的血流灌注，進而增加心房顫動發(fā)生風(fēng)險。

良好的預(yù)測模型不僅需要篩選有效的預(yù)測指標(biāo)，還需要臨床應(yīng)用的簡便化。既往研究表明，列線圖模型在預(yù)測AMI患者術(shù)后院內(nèi)心源性休克風(fēng)險［20］、急性腎損傷風(fēng)險［21］等方面均具有較好的效果。但國內(nèi)尚缺乏對AMI患者院內(nèi)新發(fā)心房顫動風(fēng)險預(yù)測列線圖模型的探索。本研究將多因素Logistic回歸分析篩選出的6個獨立影響因素作為預(yù)測指標(biāo)，構(gòu)建AMI患者院內(nèi)新發(fā)心房顫動風(fēng)險預(yù)測列線圖模型，并經(jīng)過內(nèi)、外部驗證表明，該列線圖模型不存在過擬合現(xiàn)象，區(qū)分能力較好，且預(yù)測AMI患者院內(nèi)新發(fā)心房顫動風(fēng)險與實際新發(fā)心房顫動風(fēng)險具有良好的一致性。

綜上所述，年齡、吸煙、糖尿病、LAD、Gensini積分及NT-proBNP是AMI患者院內(nèi)新發(fā)心房顫動的獨立影響因素，而基于上述影響因素構(gòu)建的AMI患者院內(nèi)新發(fā)心房顫動風(fēng)險預(yù)測列線圖模型具有較高的預(yù)測效能，臨床可根據(jù)該列線圖模型篩選出伴有新發(fā)心房顫動高風(fēng)險的AMI患者并給予其針對性的預(yù)防措施，以降低患者院內(nèi)新發(fā)心房顫動風(fēng)險。

作者貢獻：張彬彬進行文章的構(gòu)思與設(shè)計，負責(zé)撰寫、修訂論文；何濤、李賓公進行研究的實施與可行性分析；張彬彬、張俊義、姜文娟進行數(shù)據(jù)收集、整理、分析；張彬彬、吳娜、任永強、姜文娟進行結(jié)果分析與解釋；李賓公負責(zé)文章的質(zhì)量控制及審校，并對文章整體負責(zé)、監(jiān)督管理。

本文無利益沖突。