Establishment and validation of acute kidney injury model in patients with acute heart failure

ZENG Yan，LIU Xiu*Northern Jiangsu People′s Hospital，Jiangsu 225001 China*Corresponding Author LIU Xiu，E-mail：zt147123@163.com

Keywords acute heart failure;acute kidney injury;Nomogram;diabetes mellitus;glomerular filtration rate;influencing factor

摘要 目的：探討急性心力衰竭病人并發(fā)急性腎損傷的獨立影響因素，構(gòu)建預(yù)測模型并實施預(yù)測效果的驗證。方法：采用便利抽樣法，選取我院2019年7月—2024年4月收治的急性心力衰竭病人213例作為研究對象。依據(jù)急性心力衰竭病人是否并發(fā)急性腎損傷進行分組，未并發(fā)急性腎損傷的病人作為對照組，并發(fā)急性腎損傷的病人作為病例組。采用單因素分析、多因素Logistic回歸分析急性心力衰竭病人并發(fā)急性腎損傷的影響因素，根據(jù)多因素Logistic回歸分析結(jié)果構(gòu)建風險預(yù)測模型，并驗證其預(yù)測效果。結(jié)果：納入的213例病人中，26例急性心力衰竭病人并發(fā)急性腎損傷，發(fā)生率為12.21%。多因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示，年齡、糖尿病、腎小球濾過率、C反應(yīng)蛋白、心功能分級是急性心力衰竭病人并發(fā)急性腎損傷的獨立影響因素（Plt;0.05）；Hosmer-Lemeshow檢驗顯示，χ2=0.506，Pgt;0.05，預(yù)測結(jié)果與實際情況符合程度較高，擬合優(yōu)度表現(xiàn)較好。構(gòu)建的列線圖風險模型的一致性指數(shù)（C-index）為0.752。采用Bootstrap自抽樣法進行內(nèi)部驗證，校準曲線平均絕對誤差為0.022。年齡、糖尿病、腎小球濾過率、C反應(yīng)蛋白、心功能分級的受試者工作特征曲線下面積（AUC）分別為0.801，0.712，0.800，0.775，0.752。結(jié)論：基于年齡、糖尿病、腎小球濾過率、C反應(yīng)蛋白和心功能分級的列線圖模型可以較為精準地預(yù)測急性心力衰竭并發(fā)急性腎損傷的風險，為個體化風險評估提供了有力工具，對識別高危人群、優(yōu)化臨床干預(yù)具有重要價值。

關(guān)鍵詞" 急性心力衰竭；急性腎損傷；列線圖；糖尿??；腎小球濾過率；影響因素

doi：10.12102/j.issn.2095-8668.2024.24.018

急性心力衰竭作為臨床的突發(fā)重癥，其伴隨的急性腎損傷問題不容忽視，它與病人的生存期緊密相連。然而，當前的診斷手段主要依賴于血液肌酐水平和尿量變化，但這兩種指標的敏感性和特異性都存在局限性^［1-3］，通常在腎損傷發(fā)生之后才顯現(xiàn)，導致早期識別困難，從而錯失最佳治療時機^［4-5］。關(guān)于急性心力衰竭病人并發(fā)急性腎損傷的風險預(yù)測，一直是醫(yī)學研究的焦點，特別是如何針對個體差異進行精確的風險評估，這在當前仍是一個未解的挑戰(zhàn)，國際上鮮有相關(guān)研究探討^［6-7］。列線圖模型作為一種強大的工具，因其能夠整合多種影響因素，并具備預(yù)測特定臨床事件風險的能力^［8-10］。因此，本研究旨在通過深入剖析急性心力衰竭病人的臨床數(shù)據(jù)，探索影響并發(fā)急性腎損傷的關(guān)鍵因素，目標是構(gòu)建一個個性化的列線圖模型并驗證，用于實時預(yù)測腎損傷風險，從而幫助臨床醫(yī)生更精準地識別高風險人群，制定更具針對性的預(yù)防和治療策略?，F(xiàn)報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

采用便利抽樣法，選取2019年7月—2024年4月于江蘇省蘇北人民醫(yī)院接受治療的急性心力衰竭病人213例作為研究對象。納入標準：1）明確診斷為急性心力衰竭病人，診斷標準為中華醫(yī)學會心血管病學分會頒布的《中國心力衰竭和治療指南（2014年版）》^［11］；2）部分病人并發(fā)急性腎損傷，診斷標準依據(jù)全球腎臟病預(yù)后組織頒布的《急性腎損傷臨床指南》^［12］；3）病人在接受治療時，年齡＞18歲，性別不限；4）研究數(shù)據(jù)保存完整，可從數(shù)據(jù)庫中調(diào)出并實施分析。排除標準：1）病人入院時已經(jīng)在接受腎臟透析治療或腎小球濾過率不足30 mL/（min·1.73 m2）；2）合并嚴重軀體疾病，如惡性腫瘤等；3）臨床數(shù)據(jù)資料存在邏輯問題或不符合規(guī)定的涂改痕跡。本研究經(jīng)江蘇省蘇北人民醫(yī)院醫(yī)學倫理委員會批準（審批號：LS2024020）。

1.2 方法

從我院的病案室中調(diào)取符合納入和排除標準病人的一般資料進行分析。調(diào)取病人的資料包括年齡、性別、高血壓、糖尿病、高脂血癥、腦血管病、慢性腎臟疾病、周圍血管疾病、慢性肺臟疾病、血紅蛋白、白細胞計數(shù)、血小板計數(shù)、血清清蛋白、空腹血糖、血肌酐、腎小球濾過率、腦鈉肽、C反應(yīng)蛋白、左室射血分數(shù)、心功能分級及血管緊張素轉(zhuǎn)化酶抑制劑（ACEI）/血管緊張素Ⅱ受體拮抗劑（ARB）類藥物、醛固酮拮抗劑、β受體阻滯劑、利尿劑、他汀類藥物、硝酸鹽類藥物、地高辛使用情況等。急性腎損傷發(fā)生判定標準：1）7 d內(nèi)血肌酐增加到基礎(chǔ)水平的1.5倍以上；2）48 h內(nèi)血肌酐≥26.5 μmol/L；3）6 h尿量lt;0.5 mL/（kg·h）。符合以上任意1條即可診斷為急性腎損傷^［6］。依據(jù)急性心力衰竭病人是否并發(fā)急性腎損傷進行分組，未并發(fā)急性腎損傷的病人作為對照組，并發(fā)急性腎損傷的病人作為病例組。

1.3 統(tǒng)計學方法

采用SPSS 26.0、STATA 17.0、R語言軟件進行統(tǒng)計分析，符合正態(tài)分布的定量資料用均數(shù)±標準差（x±s）表示，行t檢驗；定性資料采用例數(shù)、百分比（%）表示，行χ2檢驗。采用Logistic回歸分析篩選獨立影響因素，采用Hosmer-Lemeshow χ2檢驗評價模型擬合優(yōu)度表現(xiàn)，通過受試者工作特征（ROC）曲線下面積（AUC）分析并驗證模型預(yù)測效果；采用一致性指數(shù)（C-index）判斷列線圖的預(yù)測效能。以Plt;0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果

2.1 急性心力衰竭病人并發(fā)急性腎損傷影響因素的單因素分析

調(diào)查顯示，病例組26例（12.21%），對照組187例（87.79%）。單因素分析結(jié)果顯示，急性心力衰竭病人并發(fā)急性腎損傷影響因素有年齡、糖尿病、腎小球濾過率、C反應(yīng)蛋白、心功能分級（Plt;0.05）。見表1。

2.2 急性心力衰竭病人并發(fā)急性腎損傷的多因素Logistic回歸分析

以急性心力衰竭病人是否并發(fā)急性腎損傷作為因變量（未并發(fā)=0，并發(fā)=1），將單因素分析中差異有統(tǒng)計學意義的因素（Plt;0.05）作為自變量進行多因素Logistic回歸分析，自變量賦值情況為：年齡、腎小球濾過率、C反應(yīng)蛋白為原值輸入;糖尿病，否=0，是=1;心功能分級，3級及以下=0，4級=1。多因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示，年齡、糖尿病、腎小球濾過率、C反應(yīng)蛋白、心功能分級是急性心力衰竭病人并發(fā)急性腎損傷的獨立影響因素（Plt;0.05）。

2.3 急性心力衰竭病人并發(fā)急性腎損傷預(yù)測模型的構(gòu)建與驗證

2.3.1 列線圖模型及其預(yù)測

根據(jù)多因素Logistic回歸分析中差異有統(tǒng)計學意義的變量（P＜0.05）構(gòu)建風險預(yù)測列線圖，見圖1。模型公式為：Logit（P）=-13.638+0.224×年齡+1.812×糖尿病-0.108×腎小球濾過率+0.227×C反應(yīng)蛋白+1.545×心功能分級。全部指標對應(yīng)的分數(shù)相加得到總分，依據(jù)總分判定風險概率，C-index為0.752。采用Bootstrap自抽樣法進行內(nèi)部驗證，重復自抽樣1 000次，獲得校準曲線，平均絕對誤差為0.022。見圖2。

經(jīng)驗證，Hosmer-Lemeshow檢驗顯示：χ2=0.506，Pgt;0.05，預(yù)測結(jié)果與實際情況符合程度較高，擬合優(yōu)度表現(xiàn)較好。

2.3.2 各獨立影響因素的ROC曲線及AUC（見圖3、表3）

3 討論

3.1 急性心力衰竭并發(fā)急性腎損傷的影響因素

急性腎損傷在急性心力衰竭中的地位不容忽視，作為一項嚴重的并發(fā)癥，其發(fā)生率較高，臨床實踐中應(yīng)加強關(guān)注^［13-15］。有研究顯示，急性心力衰竭病人的急性腎損傷發(fā)生率為20.0%～34.0%^［16-17］。本研究調(diào)查顯示，急性心力衰竭病人并發(fā)急性腎損傷的發(fā)生率為12.21%。急性腎損傷明顯提高了急性心力衰竭病人的死亡率，且其管理和照護給病人及其家庭帶來了沉重的醫(yī)療負擔^［18-20］。因此，確定影響急性心力衰竭病人并發(fā)急性腎損傷的因素，對預(yù)防該并發(fā)癥并改善病人預(yù)后具有重大臨床價值。通過對急性心力衰竭病人并發(fā)急性腎損傷進行單因素分析和多因素Logistic回歸分析，結(jié)果顯示，年齡、糖尿病、腎小球濾過率、C反應(yīng)蛋白及心功能分級是急性心力衰竭并發(fā)急性腎損傷的獨立影響因素（Plt;0.05）。

3.2 列線圖的應(yīng)用效果

目前，如何精準預(yù)測急性心力衰竭病人出現(xiàn)急性腎損傷的風險仍然是醫(yī)學上的挑戰(zhàn)。列線圖模型利用多因素Logistic回歸結(jié)果，將其轉(zhuǎn)化為可量化的、可視化的形式，以實現(xiàn)對疾病風險的個性化預(yù)測，已在多種疾病的診斷和預(yù)后評估中得到應(yīng)用^［21-22］。本研究基于年齡、糖尿病、腎小球濾過率、C反應(yīng)蛋白和心功能分級構(gòu)建了一個預(yù)測急性心力衰竭病人并發(fā)急性腎損傷風險預(yù)測模型。這個模型使醫(yī)療工作者能夠直觀地評估不同因素水平對病人并發(fā)急性腎損傷風險的影響程度，從而識別出高風險群體。

3.3 年齡和糖尿病

年齡在誘發(fā)急性心力衰竭并發(fā)急性腎損傷的過程中扮演關(guān)鍵角色，這一關(guān)聯(lián)已經(jīng)得到了較為廣泛的認同^［23］。本研究結(jié)果顯示，隨著年齡的增長，急性心力衰竭病人遭遇急性腎損傷的風險明顯提升，每增加1歲，風險相應(yīng)地增加0.251倍，這可能與年長者易出現(xiàn)的腎臟退行性病變相關(guān)，導致腎功能衰退的加劇^［24-25］。糖尿病作為獨立風險因素的發(fā)現(xiàn)，與鄭艷娥等^［26］的研究結(jié)果吻合，可能源于長期高血糖引發(fā)的腎臟血流改變、糖代謝失衡以及多種血管活性物質(zhì)代謝異常，加速腎小球硬化進程，促使急性腎損傷的發(fā)生^［27］。

3.4 C反應(yīng)蛋白和心功能分級

C反應(yīng)蛋白這一炎癥標志物，其作用在于抑制一氧化氮生成并促進內(nèi)皮素釋放，從而損害腎臟微血管內(nèi)皮功能和結(jié)構(gòu)，推高急性腎損傷的發(fā)病風險。腎小球濾過率作為腎功能的直接觀察指標^［28］。本研究確認其在預(yù)測急性心力衰竭并發(fā)急性腎損傷中具有明顯影響，與Hu等^［29］的研究結(jié)論相符。心功能分級是臨床評估心力衰竭嚴重程度的重要工具。馬曉路等^［30］發(fā)現(xiàn)，心功能4級病人更易發(fā)生急性腎損傷，而本研究同樣得出了心功能4級為獨立危險因素。

3.5 模型的驗證

本研究對列線圖預(yù)測模型進行了內(nèi)部驗證，其C-index為0.752，顯示模型在預(yù)測急性心力衰竭并發(fā)急性腎損傷的風險時，與實際發(fā)生情況高度契合。校準曲線進一步證實，模型在區(qū)分和精確度方面的優(yōu)越性。通過ROC曲線分析，模型預(yù)測概率的AUC為0.949，證明其在預(yù)測病人風險方面的高效性和臨床實用性。

4 小結(jié)

綜上所述，本研究構(gòu)建基于年齡、糖尿病、腎小球濾過率、C反應(yīng)蛋白和心功能分級的預(yù)測模型，能較為精準地預(yù)測急性心力衰竭并發(fā)急性腎損傷的風險，為個體化風險評估提供了有力工具，對識別高危人群、優(yōu)化臨床干預(yù)具有重要價值。

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（收稿日期：2024-06-20；修回日期：2024-11-07）

（本文編輯薛佳）