歐陽富盛，郭保亮，張 斌，張 璐，張水興*(1.南方醫(yī)科大學(xué)研究生院，廣東 廣州 510515；2.廣東省醫(yī)學(xué)科學(xué)院 廣東省人民醫(yī)院放射科，廣東 廣州 510080；3.南方醫(yī)科大學(xué)順德醫(yī)院放射科，廣東 佛山 528300；.暨南大學(xué)第一附屬醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像中心，廣東 廣州 510630)

冠狀動脈造影或經(jīng)皮冠狀動脈介入術(shù)前患者臨床列線圖預(yù)測術(shù)后發(fā)生對比劑急性腎損傷的風(fēng)險

歐陽富盛1，2，3，郭保亮1，2，3，張 斌4，張 璐1，2，張水興1，2*
(1.南方醫(yī)科大學(xué)研究生院，廣東 廣州 510515；2.廣東省醫(yī)學(xué)科學(xué)院 廣東省人民醫(yī)院放射科，廣東 廣州 510080；3.南方醫(yī)科大學(xué)順德醫(yī)院放射科，廣東 佛山 528300；4.暨南大學(xué)第一附屬醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像中心，廣東 廣州 510630)

目的構(gòu)建接受冠狀動脈造影(CAG)或經(jīng)皮冠狀動脈介入(PCI)治療患者術(shù)前臨床指標(biāo)的列線圖，據(jù)此預(yù)測術(shù)后發(fā)生對比劑急性腎損傷(CI-AKI)的風(fēng)險。方法收集245例接受CAG或PCI治療患者的術(shù)前臨床資料。采用LASSO回歸方法篩選與CI-AKI相關(guān)的臨床特征，據(jù)以構(gòu)建列線圖預(yù)測模型，計算CI-AKI風(fēng)險分數(shù)。繪制ROC曲線，計算風(fēng)險評分臨界值。結(jié)果245例中，34例(34/245，13.88%)發(fā)生CI-AKI。LASSO回歸分析顯示性別、糖尿病史、乳酸脫氫酶水平、超敏C反應(yīng)蛋白，飲酒年限、慢性腎臟病及其分期、腦卒中史、急性心肌梗死及收縮壓是CI-AKI風(fēng)險評分和預(yù)測模型的危險因素。CI-AKI列線圖預(yù)測效能較好，其風(fēng)險評分臨界值為-1.953。結(jié)論列線圖可用于術(shù)前預(yù)測患者接受CAG或PCI治療后發(fā)生CI-AKI的風(fēng)險。

對比劑急性腎損傷；列線圖；冠狀血管造影術(shù)；經(jīng)皮冠狀動脈介入治療

對比劑急性腎損傷(contrast-induced acute kidney injury， CI-AKI)是冠狀動脈造影(coronary angiography, CAG)和經(jīng)皮冠狀動脈介入治療(percutaneous coronary intervention, PCI)術(shù)后常見并發(fā)癥之一，與患者住院時間、費用和死亡率增加密切相關(guān)[1]。早期準(zhǔn)確識別高風(fēng)險患者有助于及時采取適當(dāng)防治措施，降低發(fā)病率和死亡率[2-3]。CI-AKI風(fēng)險預(yù)測模型可分為術(shù)前和術(shù)后型，以術(shù)后模型居多，其預(yù)測CI-AKI的準(zhǔn)確率為61%～92%[4-6]。應(yīng)用較為廣泛的Mehran風(fēng)險評分模型[7]預(yù)測準(zhǔn)確率僅為69%，與Bartholomew評分模型預(yù)測結(jié)果相似[7-8]，時效性差，且變量不易獲取。Inohara等[6,9]提出具有7個或更多危險因素的術(shù)前預(yù)測CI-AKI模型，但上述預(yù)測因子缺乏定量信息。本研究旨在構(gòu)建一種簡便、準(zhǔn)確的CI-AKI風(fēng)險預(yù)測模型，為術(shù)前早期預(yù)測CI-AKI的發(fā)生提供依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 一般資料 收集2015年1月—2017年1月在我院接受CAG或PCI治療的615例患者，男462例，女153例，年齡31～89歲，平均(61.3±13.4)歲。納入標(biāo)準(zhǔn)：①年齡≥18歲，CAG或PCI治療后住院2～3天；②術(shù)前和術(shù)后1～3天均監(jiān)測血清肌酐濃度(serum creatinine, Scr)。排除標(biāo)準(zhǔn)參照最新版歐洲泌尿生殖協(xié)會制定的對比劑安全使用指南[3]。共納入245例，男167例，女78例，年齡36～86歲，平均(65.7±11.0)歲。為構(gòu)建預(yù)測指標(biāo)，根據(jù)術(shù)后是否發(fā)生CI-AKI分為CI-AKI組及非CI-AKI組：CI-AKI組34例，男18例，女16例，年齡39～86歲，平均(66.1±11.3)歲；非CI-AKI組211例，男149例，女62例，年齡43～86歲，平均(65.6±11.0)歲。根據(jù)AHA/ACCF指南[10]治療所有患者，由6名?？漆t(yī)生根據(jù)介入操作規(guī)范行CAG和PCI治療操作及使用非離子型低滲對比劑(優(yōu)維顯，370 mgI/ml)，每例患者平均用量(122.1±76.3)ml。

記錄患者相關(guān)臨床資料，以性別、糖尿病史(diabetes mellitus, DM)、飲酒史、吸煙史、慢性腎臟病史(chronic kidney disease, CKD)、CKD分期、腦卒中史、是否急性心肌梗死(ayocardial infarction, AMI)為分類變量，其余為連續(xù)變量。根據(jù)術(shù)前Scr構(gòu)建CI-AKI預(yù)測列線圖，并驗證術(shù)后48 h和72 h內(nèi)CI-AKI的發(fā)生情況。

1.2 觀察結(jié)局 以患者術(shù)后3天內(nèi)發(fā)生CI-AKI作為陽性結(jié)局。判斷標(biāo)準(zhǔn)為最新版歐洲泌尿生殖放射協(xié)會推薦的診斷標(biāo)準(zhǔn)，即注射對比劑后3天內(nèi)Scr水平高于基線水平25%以上或絕對值升高44 μmol/L以上[3]。

1.3 篩選預(yù)測危險因素 采用LASSO邏輯回歸方法篩選與CI-AKI相關(guān)的臨床特征，構(gòu)建列線圖預(yù)測模型，并以C-index評估預(yù)測模型性能。對所選特征系數(shù)加權(quán)后建立線性擬合，計算CI-AKI風(fēng)險分數(shù)。

1.4 統(tǒng)計學(xué)分析 采用3.2.3版本R軟件進行統(tǒng)計學(xué)分析。將所有臨床特征歸一化。LASSO邏輯回歸分析采用“glmnet”軟件包，CI-AKI風(fēng)險預(yù)測列線圖采用RMS軟件包，分別采用C-index和Hosmer-Lemeshow檢驗評估預(yù)測準(zhǔn)確率及校準(zhǔn)度。分類資料采用χ2檢驗；計量資料方差齊性采用獨立樣本t檢驗，方差不齊采用Mann-WhitneyU檢驗。繪制ROC曲線，計算風(fēng)險評分臨界值。P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

單因素分析顯示性別(χ2=4.215，P=0.040)、超敏C反應(yīng)蛋白(high-sensitivity C-reactive protein, Hs-CRP；t=-2.139，P=0.034)及CKD分期(t=-3.689，P<0.001)是發(fā)生CI-AKI的危險因素。

34例(13.88%)發(fā)生CI-AKI，其中第1天發(fā)生18例，第2天新增4例，第3天新增12例。LASSO回歸模型顯示，性別、DM、乳酸脫氫酶(lactate dehydrogenase, LDH)水平、Hs-CRP、飲酒年限、CKD、CKD分期、腦卒中史、AMI和收縮壓(systolic blood pressure， SBP)為CI-AKI風(fēng)險評分和預(yù)測模型的危險因素。計算CI-AKI風(fēng)險積分：CI-AKI風(fēng)險積分=0.2232×DM+0.2188×AMI+0.013×吸煙年限+0.0025×SBP-0.4489×性別-0.0001×LDH-0.0011×Hs-CRP-0.725×CKD-0.0013×CKD分期-0.1994×腦卒中史-2.0130。男性標(biāo)記為1，女性標(biāo)記為0；有DM、AMI、CKD及腦卒中史標(biāo)記為1，無標(biāo)記為0；CKD分期標(biāo)記為0～3。ROC曲線下面積(area under the curve, AUC)為0.718，CI-AKI風(fēng)險評分的臨界值-1.953(圖1)。根據(jù)臨界值將患者分為高危組和低危組，風(fēng)險評分≤-1.953為高危組，風(fēng)險評分>-1.953的患者為低危組；其中高危組114例，低危組131例，術(shù)前根據(jù)臨界值分組可簡易判斷患者是否為CI-AKI高?；颊摺Ａ芯€圖精度良好(C-index=0.718)，范圍0.01～0.80，預(yù)測CI-AKI發(fā)生的準(zhǔn)確率為71.82%[95%可信區(qū)間(0.637，0.800)；P=7.23×10-5]，且校準(zhǔn)度良好(χ2=5.829，P=0.120，圖2、3)。

圖2 LASSO邏輯回歸模型實現(xiàn)預(yù)測變量選擇圖 A.LASSO模型中最佳懲罰系數(shù)λ的判定，使用10折交叉驗證和最小準(zhǔn)則； B.患者臨床特征的LASSO系數(shù)曲線

圖1 CI-AKI風(fēng)險積分ROC曲線圖

3 討論

CI-AKI可致患者住院時間延長、院內(nèi)并發(fā)癥發(fā)生率增加及預(yù)后不良，而治療手段局限，只有提前預(yù)防，才可有效遏制上述不良事件發(fā)生[10-11]。Inohara等[6，9]利用7個或更多臨床指標(biāo)構(gòu)建模型預(yù)測CI-AKI風(fēng)險，預(yù)測準(zhǔn)確率分別為80%和86%，但其中部分臨床指標(biāo)不易獲取。本研究選擇可從病歷中輕易獲得的10項常見臨床指標(biāo)進行比較，單因素分析顯示性別、Hs-CRP及CKD分期為CI-AKI發(fā)生的風(fēng)險因素；采用LASSO回歸方法篩選最相關(guān)的風(fēng)險因素，模型的可解釋性較好，預(yù)測準(zhǔn)確率良好。LASSO回歸模型顯示性別、DM、LDH、Hs-CR、飲酒年限、CKD、CKD分期、腦卒中史、AMI和SBP為CI-AKI風(fēng)險評分和預(yù)測模型的危險因素。

慢性腎病或糖尿病患者的CI-AKI發(fā)生率大幅度增高[12-13]，發(fā)生機制可能是慢性腎病患者的腎小球濾過率下降，應(yīng)用對比劑后，造成腎小管收縮、堵塞，腎小球濾過率進一步下降，導(dǎo)致腎小管損傷；糖尿病患者腎小球動脈及腎小球硬化、血液黏稠度增高促進CI-AKI發(fā)生。慢性腎病及糖尿病患者常伴有冠狀動脈彌漫性、復(fù)雜性病變，致介入診療手術(shù)難度增加，CI-AKI發(fā)生的風(fēng)險提高。研究[6-9]表明，高血壓病及周圍血管病變與CI-AKI發(fā)生顯著相關(guān)，多數(shù)腦卒中史及多年飲酒患者存在不同程度的周圍血管病變。本研究顯示，入院時SBP為CI-AKI風(fēng)險評分和預(yù)測模型的危險因素，而高血壓病史、發(fā)病年限則并非危險因素。LDH升高提示冠狀動脈心臟病患者可能已發(fā)生心肌梗死[14]，心肌梗死時心肌電及血流動力學(xué)不穩(wěn)定、心功能受損及左心室射血分數(shù)降低等可致血壓減低及腎灌注損傷，使腎缺血、缺氧加重，增加CI-AKI發(fā)生的風(fēng)險。Hs-CRP為敏感蛋白，機體發(fā)生組織損傷、心肌梗死或炎癥反應(yīng)時，其在血液中濃度明顯增高。有研究[15]證實，各種炎癥相關(guān)因子是CAG或PCI治療后發(fā)生CI-AKI的重要因素，其中Hs-CRP是最為重要的危險因素。此外，有作者[16]發(fā)現(xiàn)女性是CI-AKI發(fā)生的危險因素，1年內(nèi)死亡率明顯高于男性，可能原因是女性較男性的血紅蛋白水平及腎小球率過濾低，且血紅蛋白水平、腎小球率過濾與卵巢激素對促紅細胞生成素、腎素-血管緊張素及腎血流等影響有關(guān)。

圖3 CI-AKI預(yù)測列線圖 (Point：分數(shù)；Sex：性別；DM：糖尿病史；LDH：乳酸脫氫酶；CRP：超敏C反應(yīng)蛋白；Years since drinking：飲酒年限；CKD：慢性腎臟病史；Stage of CKD：慢性腎臟病分級；Stroke：腦卒中史；Acute MI：急性心肌梗死；SBP：收縮壓；Total Points：總分數(shù)；Risk for CI-AKI：CI-AKI風(fēng)險)

本研究構(gòu)建了基于10項常見臨床指標(biāo)為預(yù)測因子的CI-AKI發(fā)生風(fēng)險預(yù)測列線圖，結(jié)果顯示該預(yù)測模型的精度(C-index=0.718)和校準(zhǔn)度良好；以CI-AKI風(fēng)險積分高于-1.953預(yù)測CI-AKI發(fā)生的準(zhǔn)確率為71.82%，術(shù)前可以此有效識別CI-AKI高?；颊?。根據(jù)模型預(yù)測結(jié)果，臨床醫(yī)生可提前對CI-AKI高?；颊卟扇「深A(yù)措施，如充分水化治療(如生理鹽水、碳酸氫鈉)或聯(lián)合藥物預(yù)防等。采用多項干預(yù)措施可將多中心連續(xù)PCI患者的CI-AKI發(fā)生率降低20%[17]。有作者[18]發(fā)現(xiàn)對比劑用量無法顯著影響CI-AKI發(fā)生的風(fēng)險，提示在一定范圍內(nèi)減少對比劑用量并不能降低CI-AKI發(fā)生的風(fēng)險，本研究結(jié)果與其相符。

本研究的局限性：①單中心回顧性研究，結(jié)果可能存在偏倚；②無法獲取既往研究所提及的部分風(fēng)險因素；③樣本量較少，需進一步驗證和重新校準(zhǔn)。

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Developmentofpreprocedurenomogramforpredictingcontrast-inducedacutekidneyinjuryaftercoronaryangiographyorpercutaneouscoronaryintervention

OUYANGFusheng1,2,3,GUOBaoliang1,2,3,ZHANGBin4,ZHANGLu1,2,ZHANGShuixing1,2*
(1.GraduateSchool，SouthernMedicalUniversity,Guangzhou510515,China; 2.DepartmentofRadiology，GuangdongGeneralHospital，GuangdongAcademyofMedicalSciences,Guangzhou510080,China; 3.DepartmentofRadiology，ShundeHospitalofSouthernMedicalUniversity,Foshan528300,China; 4.MedicalImagingCenter,theFirstAffiliatedHospitalofJinanUniversity,Guangzhou510630,China)

ObjectiveTo establish a preprocedure nomogram for predicting contrast-induced acute kidney injury (CI-AKI) after coronary angiography (CAG) or percutaneous coronary intervention (PCI).MethodsClinical data of 245 patients underwent CAG or PCI were collected. CI-AKI prediction nomogram integrated preprocedural predictors was established with clinical characteristics associated with CI-AKI which were selected with theLASSOregression model, and CI-AKI risk scores were calculated. The ROC curve was constructed to calculate the risk score cutoff.ResultsThe occurrency of CI-AKI was 13.88% (34/245). Sex, diabetes mellitus, lactate dehydrogenase level, high-sensitivity C-reactive protein, drinking years, chronic kidney disease (CKD), stage of CKD, stroke, acute myocardial infarction as well as systolic blood pressure were significant risk factors. The efficiency of CI-AKI nomogram was good, and the cutoff value of risk score was -1.953.ConclusionThe novel nomogram can be used to preprocedurally predict the risk of CI-AKI after CAG or PCI treatment.

Contrast-induced acute kidney injury; Nomogram; Coronary angiography; Percutaneous coronary intervention

國家自然科學(xué)基金面上項目(81571664、81171329)、廣東省科技計劃項目(2016A020216020、2014A020212244)、佛山市醫(yī)學(xué)類科學(xué)攻關(guān)項目(2017AB003623、2017AB003683)。

歐陽富盛(1986—)，男，廣東佛山人，在讀碩士，主治醫(yī)師。研究方向：放射與介入診斷。E-mail： ouyangfusheng@21cn.com

張水興，南方醫(yī)科大學(xué)研究生院，510515；廣東省醫(yī)學(xué)科學(xué)院 廣東省人民醫(yī)院放射科，510630。E-mail： shui7515@126.com

2017-07-13

2017-11-14

10.13929/j.1672-8475.201707021

R692； R815

A

1672-8475(2017)12-0724-05