结合 CT-FFR 与 SYNTAX 评分构建复杂冠心病 MACE 预测模型,开启精准诊疗新篇

【字体: 时间:2025年03月01日 来源:Scientific Reports 3.8

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  为评估稳定复杂冠心病(CAD)患者 1 年主要不良心血管事件(MACE)风险,研究人员构建预测模型,结果显示其预测性能良好,有助于改善临床结局。

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  心血管疾病(CVD)如今已成为全球范围内的 “健康杀手”,夺走无数人的生命,而冠心病(CAD)作为其中的 “主力军”,更是严重威胁着人类的健康。复杂冠心病,这个 CAD 家族中的 “狠角色”,包含多血管疾病和复杂形态病变,常常伴随着糖尿病、高血压等 “帮凶”,让患者的预后情况很不理想。尽管现代医学在 CAD 的诊断和治疗上不断发力,但复杂 CAD 患者的临床结局依旧差强人意。
传统用于评估复杂 CAD 患者病情的手段存在不少 “短板”。分数血流储备(FFR)虽然常用,却需要进行有创操作并用药,不仅有安全风险,还难以一次性全面评估整个冠状动脉树。而 SYNTAX 评分,仅仅依据冠状动脉的解剖特征,无法准确反映疾病的真实严重程度。在这样的困境下,研究人员急需找到新的突破口,以实现对复杂 CAD 患者病情的精准评估和有效干预。

广州红十字会医院的研究人员挺身而出,为解决这一难题展开了深入研究。他们的研究成果发表在《Scientific Reports》上,为复杂 CAD 的诊疗带来了新的希望。

为了构建出能够精准评估稳定复杂 CAD 患者 1 年 MACE 风险的预测模型,研究人员回顾性分析了 2020 年 1 月至 2023 年 9 月在广州红十字会医院就诊的患者数据。他们从符合 “稳定复杂 CAD” 标准的 620 名患者中,经过层层筛选,最终纳入 369 例患者进行研究。这些患者被随机分为训练集(70%)和验证集(30%),前者用于构建模型,后者用于评估模型性能。

在研究过程中,研究人员用到了多种关键技术方法。首先,通过冠状动脉 CT 血管造影(CCTA)获取患者的冠状动脉影像信息 。接着,利用 RuiXin-FFR 软件对 CCTA 图像进行分析,得到 CT-FFR 数据。基于 CCTA 和 CT-FFR 报告,医生们使用在线 SYNTAX Score 计算器计算解剖学 SYNTAX 评分(ASS)和功能性 SYNTAX 评分(FSS) 。最后,运用 R 软件进行统计分析,通过最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归筛选预测因子,再用逻辑回归构建风险预测模型,并绘制列线图。

研究结果主要从以下几个方面呈现:

  1. 研究人群特征:369 例患者纳入研究,平均年龄(70.38±9.22)岁,男性占 65.58%,1 年内 145 例(39.30%)发生 MACE 。训练集和验证集的基线特征无显著差异。
  2. 预测因子选择与模型构建:通过 LASSO 回归初步筛选出 9 个风险预测因子,包括 FSS、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)等。经逻辑回归逐步向后筛选,最终确定 7 个独立风险预测因子:FSS、LDL-C、左心室射血分数(LVEF)、白蛋白、脉压≥72 mmHg、血管紧张素转换酶 2(ACE2)≥27.5 U/L 和糖尿病,并构建了风险预测模型,绘制出列线图。
  3. 模型性能验证:通过受试者工作特征曲线(ROC)评估,训练集和验证集的曲线下面积(AUC)分别为 0.843 和 0.844,表明模型有良好的预测性能。校准曲线显示模型校准良好,决策曲线分析表明在一定概率阈值范围内,使用该模型具有较好的临床适用性,列线图具有较强的风险分层能力。

研究结论表明,该研究构建的基于 CT-FFR 衍生的 FSS 的临床预测模型,对复杂 CAD 患者 1 年 MACE 风险具有良好的预测性能和临床实用性。这一模型能够帮助医生对患者进行早期风险分层,针对不同风险的患者制定个性化的干预措施,比如对于低风险患者加强常规随访,高风险患者及时进行血运重建等,从而改善患者的临床结局。

不过研究也存在一些局限性,如单中心、小样本、回顾性研究,存在选择偏倚,缺乏外部验证;未进行冠状动脉钙化评分,钙化斑块可能影响 CT-FFR 结果准确性;研究随访期受 COVID-19 疫情影响,可能干扰终点事件发生率的准确性 。但这并不影响该研究的重要意义,它为后续大规模、多中心的研究奠定了基础,有望推动复杂 CAD 诊疗领域的进一步发展,让更多患者从中受益。

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