PRECISE-DAPT癌症评分验证研究：双抗血小板治疗后心肌梗死患者大出血风险预测的新证据

《European Heart Journal Open》：Prediction of major bleeding events for patients with dual antiplatelet therapy after myocardial infarction—a validation of the PRECISE-DAPT cancer score

本研究针对急性冠脉综合征患者接受双抗血小板治疗（DAPT）后出血风险预测精度不足的问题，通过瑞典全国性注册队列（RIKS-HIA）对整合癌症状态的PRECISE-DAPT癌症评分进行外部验证。结果显示该评分较原始版本仅实现边际改善（C统计量0.66 vs 0.65），虽能更准确识别癌症患者的高出血风险（HBR，97.0% vs 51.3%），但临床实用性有限，凸显了肿瘤患者出血风险评估工具仍需优化。

　　

对于经历心肌梗死的患者，双抗血小板治疗（DAPT）是预防支架内血栓和再发心血管事件的基石方案。然而，这种强效抗凝治疗犹如一把双刃剑——在降低缺血风险的同时，也显著增加了出血并发症的发生概率。临床上经常遇到令人两难的抉择：对于同时患有癌症的心肌梗死患者，是否应该继续强化抗血小板治疗？现有风险评估工具能否准确预测这类特殊人群的出血风险？

近年来，PRECISE-DAPT评分作为出血风险预测工具受到广泛关注，其通过年龄、血红蛋白、肌酐清除率和既往出血史四个简易参数即可识别高出血风险（HBR）患者。但值得注意的是，癌症患者往往伴有凝血功能异常、血管脆弱等特殊病理状态，这些因素都可能影响出血风险却未被纳入传统评分系统。为此，Dafaalla等学者近期在《欧洲心脏杂志》提出将癌症作为二分类变量加入PRECISE-DAPT评分的新方案，初步显示能改善区分度，但该改良版本尚未经过大规模外部验证。

为解决这一证据缺口，由瑞典隆德大学Sacharias von Koch博士领衔的研究团队开展了一项全国性观察研究，成果发表于《European Heart Journal Open》。研究人员利用瑞典心脏重症监护注册库（RIKS-HIA）这一覆盖全国心脏重症监护单元的患者数据库，通过个人身份标识符与瑞典国家患者登记库进行确定性链接，获取癌症诊断信息。研究纳入了2010年6月30日至2020年6月30日期间因非ST段抬高型心肌梗死（NSTEMI）或ST段抬高型心肌梗死（STEMI）出院后接受DAPT治疗的所有患者，排除关键变量缺失者后，最终入选114,095例患者（其中4,304例伴癌症）进行评分验证。

研究方法上，团队采用回顾性队列设计，分别计算每位患者的原始PRECISE-DAPT评分和PRECISE-DAPT癌症评分，将患者划分为极低风险（<10分）、低风险（10-16分）、中风险（17-25分）和高风险（≥25分）四个等级。主要终点是1年内导致死亡或住院的大出血事件，采用与Dafaalla研究相同的ICD编码定义（相当于学术研究联盟ARC出血分型2、3、5型）。统计分析方法包括Harrell's C统计量、Somer's D指标评估判别能力，并通过净重新分类指数（NRI）比较两种评分对HBR患者的分类改善情况。

患者基线特征

癌症患者群体呈现明显不同的临床特征：平均年龄更高（75岁 vs 70岁），男性比例更大（72.1% vs 68.1%），更常表现为NSTEMI（68.4% vs 61.9%）。同时，癌症患者合并症负担更重，糖尿病（28.2% vs 22.3%）、高血压（60.2% vs 32.1%）、既往心肌梗死（22.6% vs 15.3%）、卒中史（14.2% vs 8.7%）和出血史（10.8% vs 4.8%）发生率均显著升高。实验室检查显示癌症患者血红蛋白中位数更低（130g/L vs 140g/L），肌酐清除率更差（62.5mL/min vs 69.4mL/min）。治疗策略方面，癌症患者接受氯吡格雷治疗比例更高（48.4% vs 38.4%），而接受经皮冠状动脉介入治疗（PCI）比例较低（71.6% vs 80.2%）。最重要的结局差异体现在1年出血风险上，癌症患者发生大出血的概率是非癌症患者的2倍以上（5.0% vs 2.4%）。

评分性能比较

PRECISE-DAPT癌症评分显示出略优于原始版本的判别能力：Harrell's C统计量为0.66（原始评分0.65），Somer's D为0.32（原始评分0.29）。风险分类分布显示，癌症评分将更多患者划分为HBR类别（35.0% vs 31.5%），这一差异在癌症患者亚群中尤为突出——97.0%的癌症患者被PRECISE-DAPT癌症评分识别为HBR，而原始评分仅识别出51.3%。各风险等级对应的实际出血发生率方面，两种评分呈现相似趋势：极低风险组约1.0%，低风险组1.7%，中风险组2.4%，HBR组4.0%。对于HBR与非HBR的区分，癌症评分的敏感度为55.7%，特异度为65.6%，略优于原始评分（50.8%和69.1%）。NRI分析显示事件重分类改善0.049，非事件重分类损失-0.035，总NRI为0.014，表明癌症评分虽有改善但幅度有限。在仅纳入PCI患者的亚组分析中，这一趋势保持一致。

研究局限性

作者明确指出本研究的若干不足：最重要的限制是未能区分活动性与非活动性癌症，且缺乏癌症类型信息。采用简化二分类（有无癌症）可能掩盖不同恶性肿瘤类型间的异质性出血风险。此外，观察性设计固有的残留混杂因素可能影响结果准确性。

研究结论强调，急性冠脉综合征患者的出血风险预测仍是临床实践中的挑战。PRECISE-DAPT癌症评分虽能更准确地将癌症患者归类为HBR，但与原始评分相比仅带来边际改善，判别性能仍属中等水平（C统计量0.66）。这一发现提示当前评分系统对肿瘤人群的出血风险评估仍有优化空间，未来需要更精细化的风险预测工具，纳入癌症活动状态、特定肿瘤类型、抗癌治疗方案等关键参数，以实现真正的个体化抗血小板治疗决策。

这项基于瑞典全国注册数据的大规模验证研究，为PRECISE-DAPT癌症评分的临床实用性提供了重要现实证据，同时也为后续开发更精准的出血风险评估模型指明了方向。随着肿瘤心脏病学这一交叉学科的快速发展，如何平衡心血管获益与出血风险，将成为未来研究的关键课题。