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ACC中国之声丨颜红兵教授:构建冠脉多支病变人群行急诊PCI术后血栓和出血事件风险预测模型

作者:国际循环网   日期:2021/5/17 11:13:07

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2021年5月15~17日,备受关注的第70届美国心脏病学会年会(ACC.21)将以线上形式隆重召开。

    编者按:2021年5月15~17日,备受关注的第70届美国心脏病学会年会(ACC.21)将以线上形式隆重召开。在为期三天的会议中,全球专家学者将带来诸多临床研究的最新进展。中国医学科学院阜外医院颜红兵教授团队展示了三项研究壁报,本刊特邀研究团队分享研究成果及临床意义,与您一起聆听ACC中国之声!
 

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    赵霄潇1 刘臣1 周鹏1 盛兆雪1 李健楠1 周金英1 王莹1 陈润真1 陈艺1 宋莉1 赵汉军1,2 颜红兵2,1
    1.中国医学科学院北京协和医学院 国家心血管病中心 阜外医院 冠心病中心;
    2.中国医学科学院 阜外医院深圳医院心内科
 
    研究背景和目的
 
    权衡经皮冠状动脉介入治疗(PCI)术后抗栓治疗的时间和强度时,需评估不同个体抗栓治疗过程中血栓事件和出血事件的发生风险[1-2]。鉴于PCI术后血栓事件和出血事件的发病存在人群差异,本研究针对行急诊PCI术的多支冠脉病变人群,分别构建预测血栓事件(thrombosis events, TEs)和主要出血事件(major bleeding, MB)的风险评估模型,从而为临床决策提供依据。
 
    研究方法
 
    本研究整理了来自中国医学科学院阜外医院自2010年1月1日-2017年6月31日,符合入组和排除标准共计2976例行急诊PCI手术的多支病变患者的临床资料。按照约2:1比例,通过随机选择法选取2084人组成建模队列,892人组成内部验证队列。TEs由再发心肌梗死或缺血性脑血管事件组成,MB定义为出血学术研究会(BARC) 3级或5级;主要不良心血管事件(MACE)由全因死亡、再发心肌梗死(re-MI)和缺血性脑血管事件组成。采用单因素COX回归和套索算法(LASSO回归法)对自变量进行筛选,确定最终纳入预测模型的自变量。通过计算Harrell’s c-统计、绘制校准图进行模型的效能验证,决策曲线分析进行模型应用性能的评估。
 
    结果
 
    在中位随访时间约为3.07年(1122天)的回顾性纵向研究中,分别有167例患者和98例患者发生TEs和MB。其中111(66.5%)例发生re-MI,58(34.7%)例发生缺血性脑卒中;脑出血、眼底出血、胃肠出血、泌尿生殖器官出血、鼻黏膜出血的发生率分别为11.22%(11例)、19.39%(19例)、53.06%(52例)、7.14%(7例)、9.18%(9例)。
 
    TEs的独立预测因素为高龄、既往PCI史、非ST抬高的心肌梗死和支架内血栓形成。MB的独立预测因素为出院时三联疗法(抗凝药+双联抗血小板治疗)、PCI术中使用主动脉内球囊反搏、冠脉分叉病变、再狭窄病变、左主干病变、ACC分级C型病变。在建模和验证队列中,TEs模型的ROC曲线下面积分别为0.817和0.820,MB模型ROC曲线下面积分别为0.886和0.976。建模队列中,与低危人群(N=1275)相比,高危人群(N=755)发生TEs、MACE和全因死亡的发生率更高(P=0.0022、0.019、0.012)。与低出血风险人群(N=355)相比,高出血人群 (N=1675)与MB、MACE和心源性死亡发生率升高相关(P值均<0.0001)(图1)。
 

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图1. 建模队列和验证队列不同终点事件的KM曲线
 
    对整体人群进行充分校正后,经Harrell’s c-统计计算,TEs预测模型c统计量为0.616,MB预测模型c统计量为0.676,模型效能良好。新构建的MB模型与传统Acuity出血模型的ROC曲线两两比较,ROC曲线下面积(AUC)分别为0.743(95% CI:0.723~0.763)和0.721(95%CI:0.706~0.747);新构建的TEs模型与传统Autar血栓评分模型的AUC分别为0.818(95%CI:0.803~0.833)和0.829(95%CI:0.814~0.843)(图2)。
 
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图2 出血和血栓模型与传统模型的ROC曲线对比
 
    A. MB模型和Acuity 模型ROC曲线对比。ROC曲线下面积分别为0.743 (95%CI:0.723~0.763)和0.721 (95%CI:0.706~0.747);
 
    B. TEs模型与Autar 模型ROC曲线对比。ROC曲线下面积分别为0.818 (95%CI:0.803~0.833)和0.829 (95%CI: 0.814~0.843)。
 

    临床意义
 
    本研究针对行急诊PCI的多支病变人群,通过构建预测TEs和MB事件的风险评估模型,有助于识别该类人群发生出血和血栓事件的高危群体,提高远期风险预测能力,为临床决策提供参考和借鉴依据。
 
    【参考文献】
    [1] Costa F, Klaveren DV, James S, et al. (2017) Derivation and validation of the predicting bleeding complications in patients undergoing stent implantation and subsequent dual antiplatelet therapy (PRECISE-DAPT) score: a pooled analysis of individual patient datasets from clinical trials. Lancet 2017, 389(10073):1025-1034.
    [2] Robert WY, Eric AS, Dean JK, et al. (2016) Development and validation of a prediction rule for benefit and harm of dual antiplatelet therapy beyond 1 year after percutaneous coronary intervention. JAMA 2016, 315(16):1735-1749.
 
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    专家简介
 
 
    颜红兵教授
 
    主任医师,博士生导师,主要研究方向包括急性冠状动脉综合征的转化医学与冠心病介入治疗。现任中国医学科学院阜外医院冠心病中心副主任、冠心病三病区主任,中国医学科学院阜外医院深圳医院内科管委会主任。
 

版面编辑:张冉  责任编辑:刘超颖


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