综述丨心力衰竭临床预后相关模型的进展 [复制链接]

今天和大家分享的是年电子科技大学医学院·医院心内科文琴团队发表在《临床心血管病杂志》的综述《心力衰竭临床预后相关模型的进展》?

零丨全文摘要

心力衰竭（HF）是各种心血管疾病常见的终末阶段，具有疗效欠佳?预后差的特点?根据HF的类型和病情不同，患者的病死率可能存在明显差异?临床上多种评估预后的风险模型相继建立，从而有助于指导医疗管理策略的制定，如心室辅助装置（VAD）植入?心脏移植等?但是，不同的临床预测模型各有其临床使用特点，适用于不同的临床患者?本文将从不同的患者人群入手介绍各种常见HF预后模型?

一丨概况

心力衰竭（heartfailure，HF）为各种器质性心脏病的终末阶段，其年病死率为5%~75%不等，预后差?治疗难度大，是威胁人类健康的主要疾病之一?当HF发展至终末期，将面临治疗方案调整?心脏辅助装置（VAD）?心脏移植?临终护理等问题，而当前诸多HF预后风险评估模型的出现，有助于筛选出死亡风险高危的HF患者，以及协助临床治疗?现有的HF预后模型众多，根据其预后可分为心脏移植和病死率评估，而根据研究对象又可以分为门诊患者和住院患者?不同HF模型的建立目的不同，其最佳适应患者人群也有所不同，本文旨在针对不同最佳适应患者人群，讨论各HF预后模型的应用，以期对临床工作提供指导?

二丨等待心脏移植患者的预后评估模型

丨心力衰竭存活评分

心力衰竭存活评分（theheartfailuresurvivalscore，HFSS）模型是首个基于门诊充血性HF患者建立的多变量预测风险模型，通过评估等待心脏移植患者的病死率，用于筛选心脏移植候选名单，有效延迟心脏移植?该模型建模队列和验证队列分别包含例?例门诊晚期HF患者，所有患者均符合:年龄70岁，左室射血分数（LVEF）≤40%，同时可以不受心绞痛?跛行等限制而进行运动试验?终点事件定义为无心脏移植死亡或是紧急移植?该模型的建立是通过Kaplan-Meier方法和对数秩检验，选择所需变量置于单因素和多因素Cox风险模型中分析，最终构建出多因素比例风险生存模型，包括侵入性参数模型和非侵入性参数模型?非侵入性参数模型包含7个变量，分别为静息心率?平均动脉压?LVEF?血钠浓度?峰耗氧量（Pk-VO2）?有无心室内传导阻滞?有无缺血性心肌病?其中预测性能最强的2个变量为PkVO2和LVEF?侵入性参数模型在非侵入性模型的基础上增加了右心导管术获取的肺毛细血管楔压（PCWP）变量，但并没有因此获得统计学上的优势?该模型的验证则是通过计算1年生存率的曲线下面积（AUC）和C指数来决定模型的预测能力?根据模型得分将临床患者分为3类/p>

①低危患者（HFSS≥8.10），无事件生存率高于预测的移植后生存率;

②中危患者（HFSS7.20~8.09），发生结果事件（死亡或紧急移植）的风险是低危患者的5倍;

③高危患者（HFSS≤7.19），发生结果事件的风险是低危患者的12~21倍?

中?高危患者均需在1年内完成移植，低危患者可安全推迟移植期限?在HFSS模型中，低危?中危?高危的1年无事件存活率分别为（93±2）%?（72±5）%和（43±7）%?

该模型的优点为不仅在建模队列的初始人群中表现良好，也在独立人群中得到验证，对于待心脏移植患者均有良好表现;且尽管该模型的建立时期，β受体阻滞剂并未在队列人群中大量使用，但是研究表明对使用β受体阻滞剂患者而言，该模型仍能够发挥良好的预测风险能力?同时，该模型在不同种族?性别?年龄的患者中，以及在置入了植入式心律转复除颤器（ICD）或心脏再同步治疗（CRT）的患者中，均有良好的表现?

HFSS的不足之处在于必须进行心肺运动测试和PkVO2的测量，而患有严重HF的患者常常因为病情不能耐受，而无法获得准确的数据?同时，射血分数的准确获得，依赖于放射性心室造影，而该检查为有创检查，临床上常规用心脏超声替代，也导致了数据的偏差?

丨慕尼黑评分模型

慕尼黑评分（theMunichscore）模型建立的主要目的也是筛选心脏移植候选人?除了包含基本的具有统计学意义的预测性变量外，还选用了动态的血流动力学变化的参数?所选参数都可以在临床上常规获得，并且为非侵入性操作指标?慕尼黑评分模型的建模队列包含有例充血性HF，患者满足NYHA分级Ⅰ~Ⅳ级，年龄70岁，LVEF45%，平均随访时间为19个月，每6个月重复评估?所有患者在评估前需在个体化最佳治疗的条件下，保持病情稳定达4周?对于临床复合终点（死亡和紧急心脏移植），用单变量Cox回归分析筛选出与事件发生可能相关的变量，包含有55个基本变量及9个代表血流动力学变化参数的变量，以P0.05作为包含的标准，正向逐步法建立多元Cox比列风险模型?最终预测模型包含有5个重要的预测危险因素，即充血性HF的病因?收缩压?左室舒张末期内径?最大负荷量和12个月时缩短分数的改变?通过评估与慕尼黑危险分数关联的相对风险，将预后风险分为3层:低危（0~3）?中危（4~7）和高危（8~15）?各层次1年内无事件生存率分别为%?91.9%?69.9%

尽管该模型为非侵入性，且在建模队列中表现出了良好的有效性，但该模型样本量较少，样本也较为单一，均来自于一个慕尼黑医疗中心，其中仅有6%患者有ICD，并不能反映当前的医疗水准?同时，该模型并没有包含类似脑钠肽（BNP）这种具有重要预测意义的变量，随着时间血流动力学参数的变化要求随访时间至少12个月，缺乏验证队列来验证模型的准确性?因此，该模型的预测效应还需要在样本量充足的队列中得到验证?

三丨门诊患者病死率预后评估模型

丨西雅图心力衰竭模型

西雅图心力衰竭模型（theSeattleheartfailuremodel，SHFM）是一个通过使用临床症状?治疗（药理学?辅助装置）和实验室参数等容易获得的临床特征数据的多变量模型，其目的为预测HF患者1~3年生存率?SHFM的建模队列为前瞻性随机氨氯地平生存评估试验（PARISE1，例），并同时在5个验证队列（例）中得到前瞻性验证?队列中所有患者均符合左室收缩性HF?心脏射血分数（EF）30%?纽约心脏协会（NYHA）分级ⅢB/Ⅳ级?该模型共包含了14个连续变量（年龄?性别?NYHA心功能分级?体重?EF?收缩压?缺血心肌病?血红蛋白?淋巴细胞百分比?尿酸?总胆固醇?血清钠?QRS间期?利尿剂剂量）和10个分类变量?SHFM评分为多元模型中各变量乘以其β系数再求和的值?最终模型的预测能力则由各数据集及总数据集的受试者操作特征曲线（ROC）的AUC值的大小决定?该模型ROC的AUC为0.（95%CI:0.~0.）?

SHFM模型从发表以来已经经历了几次修改，在接受ICD或CRT等治疗的门诊患者中得到验证，有良好的表现（C指数0.66~0.79），同时也在一个日本的验证队列（例）中得到验证?该模型对于潜在的死亡原因的预测能够提供重要信息?随着SHFM评分的增加，尽管猝死及泵衰竭的病死率均呈增加趋势，不同SHFM评分的患者人群死因构成百分比不同?SHFM为0分时，猝死是主要死因（87.5%）），而SHFM为4分时，泵衰竭是主要死因（66.7%）?相较于其他HF模型，SHFM同时允许评估在患者治疗方案中添加药物?辅助装置的获益?

该模型的不足之处/p>

①SHFM模型虽然表现出了充分的预测能力，但该模型明显低估了安装VAD的患者年龄≥65岁的因HF住院的老年患者?非缺血性病因所致HF患者的病死率?

②该模型同时存在种族相关系数差异?在初始SHFM中对黑种人高风险人群以及白种人低风险人群的事件发生率的低估，导致了对于黑种人实际风险的低估?建议使用基于种族的系数（白种人0.77，黑种人1.15）来计算相应的种族人群的分数?但该基于种族的分析，对象仅限于白种人和黑种人?至于亚洲人群的种族相关系数还有待进一步研究?种族特异性检验风险很明显地提高了模型的准确性，而校验后的风险预测能力还未在一个独立的队列中得到验证?

③SHFM模型计算方程存在对事件发生的系统性低估?

④SHFM是个多变量评估模型，计算较复杂，需在线评估（