楊敏 殷躍輝, 陳蕓霖 楊仙 易鑫 崔犇

(1.重慶醫(yī)科大學(xué)研究生院,重慶 400010; 2.重慶醫(yī)科大學(xué)附屬第二醫(yī)院心血管內(nèi)科,重慶 400010)

心力衰竭(heart failure,HF)是由于心臟收縮或舒張功能障礙、心輸出量不足而導(dǎo)致的以循環(huán)功能障礙為主要特征的臨床綜合征,是各種心血管疾病的嚴(yán)重階段。據(jù)2021年中國(guó)心血管健康與疾病報(bào)告[1]推算,中國(guó)現(xiàn)有約890萬(wàn)HF患者。其發(fā)病率呈上升趨勢(shì),死亡率和再住院率居高不下,給衛(wèi)生保健系統(tǒng)帶來(lái)了巨大的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。為實(shí)現(xiàn)HF患者的最佳監(jiān)測(cè)和管理,需盡早識(shí)別高死亡風(fēng)險(xiǎn)的患者,決定開(kāi)始鹽皮質(zhì)激素受體拮抗劑(mineralocorticoid receptor antagonist,MRA)治療、心臟再同步化治療(cardiac resynchronization therapy,CRT)、左心室輔助裝置或心臟移植等HF二線治療的時(shí)機(jī)。因此,許多國(guó)家和地區(qū)的研究人員建立了各種風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型用于評(píng)估、預(yù)測(cè)HF患者的病情危重程度和不良預(yù)后[2-11]。

2021年美國(guó)、歐洲和日本三大HF學(xué)會(huì)共同發(fā)布HF的分類(lèi)共識(shí)[12],根據(jù)左室射血分?jǐn)?shù)(left ventricular ejection fraction,LVEF),可將HF分為射血分?jǐn)?shù)降低的HF(HF with reduced ejection fraction,HFrEF)、射血分?jǐn)?shù)中間值的HF、射血分?jǐn)?shù)保留的HF(HF with preserved ejection fraction,HFpEF)、射血分?jǐn)?shù)改善的HF這4類(lèi)。不同類(lèi)型的HF發(fā)病機(jī)制、治療方案、臨床預(yù)后均有差異。不同HF模型納入人群不同,其最佳適應(yīng)患者人群也有所不同?，F(xiàn)旨在針對(duì)不同HF類(lèi)型患者人群,討論各HF預(yù)后模型的應(yīng)用,以期為臨床醫(yī)護(hù)人員提供指導(dǎo)。

1 HF預(yù)測(cè)模型

現(xiàn)有的HF預(yù)后預(yù)測(cè)模型眾多,筆者根據(jù)不同HF類(lèi)型分別對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行總結(jié),并繪制成表,以期為評(píng)估HF患者臨床預(yù)后提供參考(見(jiàn)表1)。

表1 HF臨床預(yù)后預(yù)測(cè)模型內(nèi)容及特點(diǎn)

1.1 HFrEF患者臨床預(yù)后評(píng)估模型

1.1.1 HF存活評(píng)分

HF存活評(píng)分(HF survival score,HFSS)是由賓夕法尼亞大學(xué)醫(yī)院的Aaronson等[2]在1997年設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的評(píng)分模型。該研究共納入467例LVEF≤40%的晚期HF患者,包括268例患者的模型推導(dǎo)隊(duì)列及199例患者的模型驗(yàn)證隊(duì)列,結(jié)局事件定義為緊急心臟移植或死亡,通過(guò)Cox回歸方法建立。包括侵入性和非侵入性模型,非侵入性模型包含QRS時(shí)限>120 ms、缺血性心肌病2個(gè)分類(lèi)變量以及靜息心率、平均動(dòng)脈壓、LVEF、血鈉濃度、峰耗氧量5個(gè)連續(xù)變量,侵入性模型在此基礎(chǔ)上增加了肺動(dòng)脈楔壓。根據(jù)模型最終得分可將HF患者分為高、中、低危3個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),高?；颊咴?年發(fā)生緊急心臟移植或死亡的概率為中危患者的5倍、低危患者的12～21倍。

該模型的優(yōu)點(diǎn)為推導(dǎo)隊(duì)列和驗(yàn)證隊(duì)列結(jié)果均提示其對(duì)于待心臟移植患者具有良好的預(yù)測(cè)能力,且該模型在不同年齡[13]、性別[14]、種族[15]的患者中,以及在接受了植入式心律轉(zhuǎn)復(fù)除顫器(implantable cardioverter defibrillator,ICD)或CRT的患者中,均有良好的表現(xiàn)[16]。HFSS的缺點(diǎn)為需進(jìn)行心肺運(yùn)動(dòng)測(cè)試以測(cè)量峰耗氧量,而嚴(yán)重HF患者往往因不能耐受而無(wú)法獲得準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。

1.1.2 西雅圖HF模型

Levy等[3]從前瞻性隨機(jī)氨氯地平生存評(píng)估試驗(yàn)中提取了1 125例LVEF<30%且紐約心功能分級(jí)(New York Heart function assessment,NYHA分級(jí))為Ⅲ～Ⅳ級(jí)的HF患者數(shù)據(jù),運(yùn)用Cox回歸方法建立了西雅圖HF模型(the Seattle Heart Failure Model,SHFM),并同時(shí)在5個(gè)獨(dú)立驗(yàn)證隊(duì)列共9 942例患者中得到前瞻性驗(yàn)證。主要結(jié)局事件為植入左心室輔助裝置、進(jìn)行心臟移植或者死亡。該評(píng)分模型由10個(gè)分類(lèi)變量[性別、缺血性心肌病、QRS>120 ms、β受體阻滯劑、血管緊張素轉(zhuǎn)化酶抑制劑(angiotensin converting enzyme inhibitor,ACEI)、血管緊張素Ⅱ受體阻滯劑(angiotensinⅡreceptor blocker,ARB)、保鉀利尿劑、他汀類(lèi)藥物或別嘌呤醇、接受ICD或CRT]和10個(gè)連續(xù)變量(年齡、NYHA分級(jí)、LVEF、收縮壓、血紅蛋白、淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)、尿酸、總膽固醇、血清鈉、利尿劑劑量)構(gòu)成。該模型推導(dǎo)隊(duì)列ROC曲線下面積(area under the curve,AUC)為0.73(95%CI0.69～0.76)。

后續(xù)研究[17-19]發(fā)現(xiàn),SHFM在接受ICD或CRT等治療的HF患者中也有良好的表現(xiàn)。Bilchick等[20]在SHFM基礎(chǔ)上增加了心臟磁共振成像指標(biāo),結(jié)果顯示其能有效預(yù)測(cè)CRT植入術(shù)后患者4年的長(zhǎng)期生存風(fēng)險(xiǎn),AUC為0.75。SHFM的缺點(diǎn)為低估了植入左心室輔助裝置患者[21]以及年齡≥65歲的老年HF患者[22]的死亡風(fēng)險(xiǎn)。

1.1.3 PARADIGM-HF風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分

PARADIGM-HF風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分[4]建模隊(duì)列由來(lái)自PARADIGM-HF研究中的8 399例符合NYHA分級(jí)Ⅱ～Ⅳ級(jí),LVEF≤35%且N末端腦鈉肽前體(N-terminal pro-brain natriuretic peptide,NT-proBNP)水平升高的HF患者組成,平均隨訪時(shí)間為27個(gè)月。結(jié)局事件分為3個(gè):(1)心血管原因死亡或HF原因再住院;(2)心血管原因死亡;(3)全因死亡。運(yùn)用Cox回歸方法對(duì)3個(gè)不同終點(diǎn)建立了3個(gè)預(yù)測(cè)模型,NT-proBNP為最強(qiáng)的獨(dú)立預(yù)測(cè)因子。模型驗(yàn)證隊(duì)列數(shù)據(jù)來(lái)自ATMOSPHERE研究和瑞典國(guó)家心力衰竭登記處。該模型1年全因死亡的AUC指數(shù)為0.71(95%CI0.69～0.74)。

此模型的優(yōu)點(diǎn)為全體患者均接受了ACEI/ARB治療,符合循證指南推薦,缺點(diǎn)為僅有少量患者接受了MRA、ICD及CRT治療,其是否可運(yùn)用于當(dāng)代HF患者仍需進(jìn)一步驗(yàn)證。

1.1.4 HF-ACTION風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型

O’Connor等[5]從HF-ACTION研究中提取了2 331例符合NYHA分級(jí)為Ⅱ～Ⅳ級(jí),LVEF≤35%的HF患者,隨機(jī)分為運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練加常規(guī)治療與單獨(dú)常規(guī)治療2個(gè)組,中位隨訪時(shí)間為2.5年,主要結(jié)局事件為死亡或全因住院。以死亡為終點(diǎn)的簡(jiǎn)化版預(yù)測(cè)模型包含心肺運(yùn)動(dòng)測(cè)試的持續(xù)時(shí)間、血尿素氮水平、體重指數(shù)、女性4個(gè)變量,C指數(shù)為0.73。

模型的優(yōu)點(diǎn):(1)該模型變量的獲取相對(duì)簡(jiǎn)單,可在門(mén)診操作;(2)該風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分是在循證治療的背景下進(jìn)行的,其中有74%的患者使用了ACEI/ARB,40%的患者植入了ICD,使評(píng)分適用于廣泛的HF患者。該模型缺點(diǎn)為納入分析的變量不包括NT-proBNP水平、LVEF等與HF預(yù)后相關(guān)的變量,且未進(jìn)行外部驗(yàn)證。

1.1.5 SHOCKED模型

為預(yù)測(cè)ICD植入后的患者4年內(nèi)的死亡風(fēng)險(xiǎn),Bilchick等[6]在2012年建立了SHOCKED模型。推導(dǎo)隊(duì)列為從愛(ài)荷華州醫(yī)療保健基金會(huì)ICD登記處獲得的17 991例植入ICD的HF患者,驗(yàn)證隊(duì)列是從美國(guó)國(guó)家心血管數(shù)據(jù)庫(kù)ICD登記處獲得的27 893例于2005—2007年植入ICD的HF患者。結(jié)局事件定義為全因死亡,隨訪時(shí)間4年。SHOCKED模型分為簡(jiǎn)化版和完整版,C指數(shù)分別為0.75和0.73。簡(jiǎn)化版模型共納入7個(gè)變量:年齡≥75歲、NYHA分級(jí)Ⅲ級(jí)、心房顫動(dòng)、慢性阻塞性肺疾病、慢性腎臟疾病、LVEF≤20%以及糖尿病。

此模型的優(yōu)點(diǎn)為其對(duì)衛(wèi)生保健系統(tǒng)篩選可能從ICD植入中獲得益處的患者具有重要意義。缺點(diǎn)為該研究不是隨機(jī)臨床試驗(yàn),未用安慰劑進(jìn)行比較,且變量中不包含實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)。

1.2 HFpEF患者臨床預(yù)后評(píng)估模型

1.2.1 I-PRESERVE模型

I-PRESERVE模型[7]納入了I-PRESERVE試驗(yàn)中4 128例LVEF≥45%的HFpEF患者的數(shù)據(jù)作為推導(dǎo)隊(duì)列。主要結(jié)局分為3個(gè):(1)全因死亡和心血管原因再住院;(2)全因死亡;(3)心血管原因死亡或心血管原因再住院,3個(gè)結(jié)局的C指數(shù)分別為0.71、0.74和0.76,顯示出良好的區(qū)分度。最顯著的相關(guān)因素是血漿NT-proBNP的對(duì)數(shù)水平、年齡、腎功能和入組前6個(gè)月內(nèi)HF原因住院病史。

該模型的不足:其研究是基于有排除性標(biāo)準(zhǔn)的臨床試驗(yàn),與實(shí)際臨床中的HF患者有差別;研究對(duì)象幾乎均為白種人,對(duì)于其他人種并不一定適用;未在獨(dú)立的HFpEF人群中進(jìn)行驗(yàn)證。

1.2.2 社區(qū)動(dòng)脈粥樣硬化風(fēng)險(xiǎn)研究評(píng)分

社區(qū)動(dòng)脈粥樣硬化風(fēng)險(xiǎn)研究(Atherosclerosis Risk in Communities,ARIC)評(píng)分是由Thorvaldsen等[8]在2017年設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分。建模隊(duì)列為1 852例來(lái)自ARIC研究中符合年齡≥55歲且LVEF≥50%的急性心臟失代償性HF患者。主要結(jié)局為入組后28 d及1年內(nèi)發(fā)生全因死亡。該評(píng)分包括年齡、收縮壓、血尿素氮、血清鈉、腦血管疾病、慢性阻塞性肺疾病和血紅蛋白共7個(gè)變量。驗(yàn)證隊(duì)列為ARIC研究中的821例急性心臟失代償性HF患者。推導(dǎo)隊(duì)列28 d和1年死亡率的AUC分別為0.76和0.72,顯示出良好的區(qū)分度。

該模型的優(yōu)點(diǎn)為嚴(yán)格納入了HFpEF患者,后續(xù)可為這一人群的分診、醫(yī)療資源使用決策提供實(shí)用、全面的信息,缺點(diǎn)為缺乏外部驗(yàn)證隊(duì)列證實(shí)其泛化能力。

1.3 混雜人群臨床預(yù)后評(píng)估模型

1.3.1 慕尼黑評(píng)分模型

Stempfle等[9]研究者于2008年通過(guò)前瞻性隊(duì)列研究方法,共納入178例LVEF<45%的慢性HF患者作為推導(dǎo)隊(duì)列建立了慕尼黑評(píng)分模型。結(jié)局事件定義為緊急心臟移植或死亡。該模型共納入55個(gè)基本變量及9個(gè)血流動(dòng)力學(xué)參數(shù)變量,最終預(yù)測(cè)模型包含有5個(gè)重要的預(yù)測(cè)危險(xiǎn)因素,分別為HF病因、左心室舒張末期內(nèi)徑、收縮壓、最大負(fù)荷量和1年縮短分?jǐn)?shù)的改變。根據(jù)模型分?jǐn)?shù),可將HF患者分為高、中、低危3個(gè)等級(jí),1年內(nèi)無(wú)主要不良心血管事件生存率分別為100%、91.9%和69.9%。

該模型的優(yōu)點(diǎn)為非侵入性,但由于該模型推導(dǎo)隊(duì)列中只有6%的人具有ICD,并不能反映當(dāng)前的醫(yī)療水準(zhǔn)。另該研究為單中心小樣本研究,且缺乏驗(yàn)證隊(duì)列。因此,未來(lái)仍需在外部隊(duì)列中進(jìn)一步驗(yàn)證其泛化能力。

1.3.2 全球慢性HF meta分析評(píng)分模型

全球慢性HF meta分析評(píng)分(the Meta-Analysis Global Group in Chronic HF score,MAGGIC-HF)[10]建模對(duì)象為來(lái)自30項(xiàng)研究共39 372例HFrEF或HFpEF患者,確定了13個(gè)獨(dú)立變量來(lái)預(yù)測(cè)1年和3年的全因死亡率,包括年齡、LVEF、NYHA分級(jí)級(jí)別、血清肌酐、糖尿病、收縮壓、體重指數(shù)、HF持續(xù)時(shí)間、吸煙、慢性阻塞性肺疾病、男性,以及使用了β受體阻滯劑、ACEI或ARB藥物治療。3年全因死亡的C指數(shù)為0.74。2014年,Sartipy等[23]使用瑞典國(guó)家心臟衰竭登記處的51 043例患者對(duì)該模型進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果顯示該模型將HF患者劃分為不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的能力出色。

該模型的優(yōu)點(diǎn)為推導(dǎo)隊(duì)列納入人群數(shù)量多、隨訪時(shí)間長(zhǎng)。缺點(diǎn)為未納入MRA、ACEI/ARB等治療藥物以及NT-proBNP、心肌肌鈣蛋白等生物標(biāo)志物。

1.3.3 CHARM模型

CHARM模型[11]建模隊(duì)列由CHARM研究中提取的7 599例診斷為慢性HF的患者組成,所有患者均符合:年齡≥18歲,慢性HF癥狀持續(xù)至少4周。研究的主要終點(diǎn)為心源性死亡或因HF惡化住院治療,平均隨訪時(shí)間為38個(gè)月,通過(guò)Cox回歸方法建立。最強(qiáng)預(yù)測(cè)因素為年齡(≥60歲)、糖尿病和LVEF≥45%。該模型預(yù)測(cè)2年內(nèi)發(fā)生心源性死亡或因HF惡化住院治療的C指數(shù)為0.75,預(yù)測(cè)2年內(nèi)發(fā)生全因死亡的C指數(shù)為0.75,顯示出良好的區(qū)分度。

該模型的優(yōu)點(diǎn)為隨訪時(shí)間長(zhǎng),且納入各個(gè)層次射血分?jǐn)?shù)的HF患者,因此允許更詳細(xì)、精確地評(píng)估預(yù)測(cè)因子及其獨(dú)立貢獻(xiàn)。缺點(diǎn)為可能存在納入偏倚,且該模型未包含如血紅蛋白、肌鈣蛋白、肌酐和NT-proBNP等已被證實(shí)與HF預(yù)后相關(guān)的血清學(xué)標(biāo)志物[24-27]。

2 總結(jié)與展望

不同的HF預(yù)后模型,其建立目的不同,適合患者人群不同。對(duì)于HFrEF患者,仍推薦使用SHFM,該模型推導(dǎo)及驗(yàn)證隊(duì)列樣本量足,并通過(guò)多個(gè)外部隊(duì)列的驗(yàn)證[28],故推薦。而對(duì)于HFpEF患者,I-PRESERVE模型和ARIC評(píng)分在建模隊(duì)列中獲得不錯(cuò)的C指數(shù),但未來(lái)仍需開(kāi)展外部驗(yàn)證進(jìn)一步評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能。針對(duì)混合人群,MAGGIC-HF納入患者數(shù)量多,隨訪時(shí)間長(zhǎng),外部驗(yàn)證提示該模型的預(yù)測(cè)能力強(qiáng),故推薦。

綜上所述,由于納入的研究對(duì)象、HF類(lèi)型、隨訪時(shí)間及模型構(gòu)建方法的不同,HF臨床預(yù)測(cè)模型呈現(xiàn)多樣化的發(fā)展趨勢(shì),關(guān)于哪種預(yù)測(cè)模型應(yīng)用效能更好尚無(wú)統(tǒng)一意見(jiàn)。臨床醫(yī)務(wù)人員在應(yīng)用HF預(yù)測(cè)模型時(shí),除了考慮模型的應(yīng)用人群、預(yù)測(cè)效能等,還應(yīng)結(jié)合臨床實(shí)際問(wèn)題具體分析。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)的發(fā)展,越來(lái)越多研究采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法構(gòu)建HF臨床預(yù)測(cè)模型,其能將復(fù)雜的臨床數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單化,具有省時(shí)、精準(zhǔn)的特點(diǎn),未來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)有望成為HF臨床預(yù)后預(yù)測(cè)研究的新趨勢(shì)。