梁燕 汪云云 吳雙喜 肖燕

(上海市楊浦區(qū)中醫(yī)醫(yī)院 1.血透室 2.護理部，上海 200090)

維持性血液透析(maintenance hemodialysis，MHD)是慢性腎衰竭的重要替代療法，相關(guān)數(shù)據(jù)顯示[1]，我國血液透析及腹膜透析患者超過40萬。良好的血管通路是延長血液透析時間，確保血液透析順利進行的關(guān)鍵。自體動靜脈內(nèi)瘺(autologous arteriovenous fistula，AVF)為MHD常用的血液循環(huán)通路，具有操作簡便、血流量充足及并發(fā)癥少等優(yōu)點。但臨床使用中由于早期血栓形成、血管狹窄、血流減少等原因，易導(dǎo)致AVF失功[2-3]。一篇有關(guān)血液透析患者AVF通暢率的系統(tǒng)評價和薈萃分析[4]顯示，AVF 第1年通暢率為60%，第2年通暢率為51%。另有研究[5]顯示，AVF使用1年后功能喪失率為32%～38%，而使用2年后功能喪失率為44%～62%。AVF失功受多種因素影響，可對透析效果產(chǎn)生不良影響，且增加醫(yī)療費用，加重患者經(jīng)濟負擔(dān)，嚴重者甚至威脅患者生命安全。彭小梅等[6]研究表明，女性、年齡>60歲、合并糖尿病為影響AVF失功的危險因素。另有研究[7]表明，血小板水平、未及時轉(zhuǎn)診也是AVF早期失功的重要因素。目前有關(guān)MHD患者AVF失功的危險因素研究較多，臨床并未取得一致意見，且AVF失功的個體化預(yù)測仍為臨床難題。本研究探究影響MHD患者AVF失功的危險因素，并建立AVF失功的預(yù)測模型，對于預(yù)防AVF失功，延長使用壽命具有重要臨床意義?，F(xiàn)報告如下。

1 資料與方法

1.1一般資料 回顧性收集2017年8月-2019年5月我院收治的264例MHD患者臨床資料作為建模組，納入標準：(1)腎小球濾過率>10 mL/min，病情穩(wěn)定。(2)AVF術(shù)后使用內(nèi)瘺作為血管通路。(3)無認知功能障礙。排除標準：(1)血栓栓塞病史。(2)合并有心、肝等功能障礙。(3)合并自身免疫性疾病。(4)維持性透析時間<3個月。(5)機械受壓所致AVF失功。另選取2019年6月-2020年12月我院收治的82例MHD患者作為驗證組進行外部驗證，驗證組的納入與排除標準與建模組一致。

1.2調(diào)查方法

1.2.1人口學(xué)資料 采用我院自制的一般資料調(diào)查問卷收集患者人口學(xué)信息，包括性別、年齡、體質(zhì)量指數(shù)(BMI)、合并疾病(糖尿病、冠心病)、吸煙史和原發(fā)病(慢性腎小球腎炎、糖尿病腎病及腎小球硬化等)。將患者按照是否發(fā)生AVF失功分為2組，采用單因素與多因素logistic回歸模型分析其影響因素。

1.2.2生化指標檢測 患者空腹狀態(tài)下采集靜脈血5 mL，離心后取上清液，采用光電比色法檢測血磷、血小板計數(shù)；使用化學(xué)發(fā)光法檢測甲狀旁腺激素(PTH)水平；借助AU680全自動生化分析儀檢測高密度脂蛋白(HDL)、低密度脂蛋白(LDL)、血紅蛋白、白蛋白、肌酐、D-二聚體，計算內(nèi)生肌酐清除率。

2 結(jié)果

2.1建模組與驗證組一般資料比較 建模組與驗證組一般資料在吸煙史、白蛋白水平方面差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)。其余各指標差異均無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)。2組可比性較強。見表1。

表1 建模組與對照組一般資料比較

2.2影響MHD患者AVF失功的相關(guān)因素分析 建模組264例MHD患者中AVF失功61例，發(fā)生率為23.11%。單因素logistic分析結(jié)果顯示：年齡、合并糖尿病、低血壓、LDL水平、血小板計數(shù)、白蛋白水平與MHD患者發(fā)生AVF失功相關(guān)(P<0.05)；多因素logistic回歸分析顯示年齡(OR=3.383,95%CI=1.515～7.551)、合并糖尿病(OR=2.807,95%CI=1.366～5.766)、低血壓(OR=4.508,95%CI=2.176～9.340)、LDL水平(OR=2.134,95%CI=1.263～3.607)、血小板計數(shù)(OR=1.100,95%CI=1.033～1.171)是MHD患者發(fā)生AVF失功的獨立危險因素(P<0.05)。基于logistic回歸分析得到預(yù)測模型公式Z=1.218×年齡+1.032×合并糖尿病+1.506×低血壓+0.758×LDL+0.095×血小板計數(shù)-7.644。見表2。

表2 影響MHD患者AVF失功的單因素與多因素logistic回歸分析

2.3預(yù)測MHD患者AVF失功的列線圖模型建立 基于影響MHD患者AVF失功的獨立危險因素建立列線圖預(yù)測模型，以分值形式呈現(xiàn)各因素對AVF失功的的貢獻度。各因素取值通過做垂線與列線圖上端分值權(quán)重的交點即為該因素的影響權(quán)重分值，各變量得分之和對應(yīng)列線圖總分，于總分處向下做垂線與預(yù)測概率相交，交點即為該例患者發(fā)生AVF失功的概率。列線圖顯示：隨著LDL、血小板計數(shù)水平升高，AVF失功預(yù)測概率增加。年齡>60歲為31分的影響權(quán)重，合并糖尿病為23分，低血壓為35分。見圖1(掃后文二維碼獲取)。

2.4列線圖模型的內(nèi)部驗證 Bootstrap法重復(fù)100次進行內(nèi)部驗證，校準曲線與理想曲線為斜率接近1的直線，預(yù)測發(fā)生風(fēng)險值與實際發(fā)生風(fēng)險值基本一致，見圖2(掃二維碼可見)。依據(jù)logistic模型預(yù)測概率繪制ROC曲線，曲線下面積為0.824(95%CI：0.762～0.886)，見圖3(掃后文二維碼獲取)。提示該列線圖預(yù)測模型在預(yù)測MHD患者AVF失功具有良好的區(qū)分度。預(yù)測模型的Hosmer-Lemeshow 擬合優(yōu)度檢驗χ2=10.717，P=0.218(P>0.05提示模型擬合效果較好)。

2.5列線圖模型的外部驗證 外部驗證組的ROC曲線下面積為0.799(95%CI：0.722～0.876)，見圖4(掃后文二維碼獲取)。預(yù)測模型外部驗證組GiViTI校準曲線帶的95%CI區(qū)域均未穿過45°對角平分線(P=0.301)，提示模型預(yù)測AVF失功的區(qū)分度與擬合度良好。見圖5(掃后文二維碼獲取)。

2.6列線圖模型的臨床應(yīng)用 橫坐標為高風(fēng)險閾值概率，縱坐標為凈獲益率，繪制出臨床決策曲線(DCA)，高風(fēng)險閾值概率設(shè)為(0,1)，None虛線代表所有患者均未發(fā)生AVF失功的凈獲益率，All虛線代表所有患者均發(fā)生AVF失功的凈獲益率，紅色曲線(模型1)代表本研究模型的決策曲線。高風(fēng)險閾值概率為0.01～0.65，列線圖模型預(yù)測AVF失功是合理的，患者凈獲益高，說明該列線圖模型具有一定臨床實用價值。見圖6。掃二維碼見圖1-圖6。

3 討論

3.1MHD患者AVF失功發(fā)生現(xiàn)狀 AVF可提供足夠的血流量，且使用壽命長，不易引起并發(fā)癥，是目前公認的MHD患者首選血管通路。但有研究[8-9]顯示，AVF導(dǎo)管內(nèi)血栓形成可導(dǎo)致管腔狹窄或閉塞，使血管通路血流減少，引起AVF失功，影響血液透析治療。AVF導(dǎo)管內(nèi)血栓形成主要與自身血管條件差、水分超濾過多、透析低血壓、有高凝血傾向等相關(guān)。國內(nèi)外報道[10-11]顯示，MHD患者AVF失功發(fā)生率為15%～28%。本研究對MHD患者AVF失功率調(diào)查顯示:AVF失功率為23.85%，低于田淋等[12]研究結(jié)果(26.45%)，而略高于Kim等[13]報道的20.9%。提示臨床中應(yīng)加強AVF失功的預(yù)防性干預(yù)。個體化預(yù)測AVF失功風(fēng)險，有助于提高預(yù)防性干預(yù)措施的針對性與有效性。列線圖是基于logistic回歸模型分析結(jié)果，將各危險因素以分值形式可視化呈現(xiàn)，能夠有效實現(xiàn)對不良事件的個體化預(yù)測。梅游英等[14]研究已表明，列線圖模型在預(yù)測不良MHD患者心血管事件發(fā)生風(fēng)險方面具有良好的區(qū)分度與一致性。

3.2MHD患者AVF失功影響因素

3.2.1年齡 本研究對影響MHD患者AVF失功的相關(guān)因素進行分析，結(jié)果顯示：年齡是MHD患者AVF失功的獨立危險因素，與既往報道[15]一致；列線圖顯示：年齡>60歲為31分的影響權(quán)重。高齡患者血管彈性相對較差，血管內(nèi)膜明顯增生，易形成血栓。此外，年齡越大患者合并糖尿病和高血壓等損傷血管疾病的可能性越高，因此年齡大的患者血液透析期間更易發(fā)生AVF失功。鄢艷等[16]研究顯示，年齡不是AVF失功的影響因素，與本研究結(jié)果不一致；因此有關(guān)年齡對AVF失功的影響還有待大樣本前瞻性研究做進一步分析。

3.2.2低血壓 本研究也顯示：低血壓是AVF失功的獨立危險因素，列線圖顯示其可增加35分的影響權(quán)重。原因可能在于血壓偏低時血管充盈度下降，血流量減少，吻合口周邊血流減緩，從而導(dǎo)致動靜脈內(nèi)瘺閉塞而失功[17]。提示應(yīng)加強血壓監(jiān)測，必要時減少抗凝藥物使用，以預(yù)防AVF失功。

3.2.3糖尿病 本研究結(jié)果顯示：合并糖尿病是影響AVF失功的獨立危險因素，列線圖顯示合并糖尿病為23分的影響權(quán)重。糖尿病患者由于血糖、血壓不穩(wěn)定，血小板活性強，血管內(nèi)皮細胞出現(xiàn)損傷，血管修復(fù)能力差，而糖基化可導(dǎo)致血管收縮、管腔狹窄，導(dǎo)致血栓形成。既往研究[7]顯示，糖尿病患者發(fā)生微鈣化的概率更高。血管鈣化通過使內(nèi)皮功能失調(diào)而影響血管收縮功能，血流動力學(xué)發(fā)生改變，誘發(fā)AVF失功。馬鵬躍等[18]研究顯示，高水平的糖化血紅蛋白(>7%)可導(dǎo)致內(nèi)皮細胞功能受損，加劇脂質(zhì)與鈣磷代謝，加重內(nèi)膜損傷，改變AVF瘺管的外周動脈結(jié)構(gòu)，損害血管舒張功能?？梢?，糖尿病可從多個方面影響AVF的使用壽命，因此針對MHD患者應(yīng)加強血管控制，盡可能延長AVF暢通時間。

3.2.4血小板 血小板決定血液黏度，血小板計數(shù)水平越高血液黏度越大，血流速度減緩甚至瘀滯，阻塞血管腔，從而引起AVF失功[19]。本研究結(jié)果顯示：血小板計數(shù)水平越高，AVF失功風(fēng)險越大，與臨床研究一致[20]。LDL水平與AVF失功風(fēng)險呈正相關(guān)；列線圖顯示：LDL水平越高，AVF失功風(fēng)險越大，原因可能在于LDL水平升高可加重動脈粥樣硬化，增加血液粘滯度，升高血栓形成風(fēng)險。熊良偉等[21]研究指出，LDL水平升高可顯著影響動脈粥樣硬化進展，可能是LDL水平影響AVF失功的主要因素。

3.3MHD患者AVF失功列線圖模型評價 本研究基于影響AVF失功的獨立危險因素建立列線圖預(yù)測模型，從而實現(xiàn)對MHD患者AVF失功發(fā)生風(fēng)險的個體化預(yù)測：假設(shè)1例患者>60歲(31分)，合并糖尿病(23分)，低血壓(35分)，LDL水平為2 mmol/L(24.5分)，血小板計數(shù)為200×109/L(44分)，總分為157.5分，對應(yīng)的預(yù)測概率為60%，提示該患者發(fā)生AVF失功的風(fēng)險為60%，為高風(fēng)險患者，應(yīng)提前進行預(yù)防性干預(yù)。本研究預(yù)測模型的內(nèi)部驗證顯示：ROC曲線下面積為0.824，外部驗證顯示ROC曲線下面積為0.799；這表明預(yù)測模型的區(qū)分度良好。內(nèi)部驗證Bootstrap法重復(fù)100次顯示，校準曲線與理想曲線為斜率接近1的直線，預(yù)測發(fā)生風(fēng)險值與實際發(fā)生風(fēng)險值基本一致，預(yù)測模型的Hosmer-Lemeshow 擬合優(yōu)度檢驗χ2=10.717，P=0.218，且預(yù)測模型外部驗證組GiViTI校準曲線帶的95%CI區(qū)域均未穿過45°對角平分線(P=0.301)，提示該模型預(yù)測AVF失功的一致性良好。此外，本研究在內(nèi)部與外部驗證基礎(chǔ)上采用DCA評價模型進一步進行臨床應(yīng)用價值評價，從而綜合比較預(yù)測模型篩查后干預(yù)的臨床效益與全部患者進行干預(yù)或不干預(yù)的臨床效益。DCA顯示：高風(fēng)險閾值概率為0.01～0.65，列線圖模型預(yù)測AVF失功是合理的，患者凈獲益高，提示該列線圖模型具有良好的臨床實用性。

綜上所述，基于年齡、合并糖尿病、低血壓、LDL水平及血小板計數(shù)建立的MHD患者AVF失功風(fēng)險的列線圖模型具有良好的區(qū)分度、一致性與臨床實用性，有助于醫(yī)護人員篩選出AVF失功的高?；颊撸瑥亩鵀轭A(yù)防干預(yù)措施的制定提供一定指導(dǎo)價值。但本研究雖進行了內(nèi)部驗證與外部驗證，但樣本量較少，且選取的患者均來自1家醫(yī)院，可能使結(jié)果存在一定偏倚。因此，有關(guān)預(yù)測模型的臨床推廣性還有待大樣本、多中心數(shù)據(jù)做進一步分析。