构建扩张型心肌病患者心内血栓风险预测模型：意义与突破

《BMC Cardiovascular Disorders》：Construction and validation of a predictive model for intracardiac thrombus risk in patients with dilated cardiomyopathy: a retrospective study

为解决扩张型心肌病（DCM）患者心内血栓（ICT）早期识别难题，安徽医科大学第一附属医院研究人员开展构建预测模型的研究。结果显示，XGBoost 模型预测能力最佳。这有助于临床医生识别 ICT 风险，改善患者预后。

　　在心血管疾病的庞大版图中，扩张型心肌病（DCM）是一颗 “定时炸弹”。它就像一个隐藏在心脏里的 “破坏者”，让左心室或双心室不断扩张，心脏的收缩功能也随之 “罢工” 。据统计，每 10 万人中就有 5 - 7 人会不幸中招，最终可能发展成心力衰竭（HF）或危及生命的心律失常，病死率高，预后极差。而心内血栓（ICT）脱落引发的全身性栓塞事件，更是雪上加霜，大大增加了患者的死亡风险。要是能在早期发现 ICT，及时进行抗凝治疗，患者的命运或许就能改写。然而，过往的研究存在诸多局限，比如只关注左心室血栓（LVT），没有全面考量心房血栓和右心室血栓等情况。为了填补这些空白，安徽医科大学第一附属医院的研究人员挺身而出，开展了一项极具意义的研究。

他们从 2017 年 4 月到 2022 年 12 月，精心收集了 632 例 DCM 患者的数据。这些患者来自该医院，被仔细筛选，剔除了患有心脏植入式电子设备（CIEDs）、高血压、瓣膜性心脏病等疾病的患者，确保研究对象的 “纯粹性” 。随后，研究人员通过电子病历系统收集患者的各种信息，像性别、年龄、吸烟饮酒史、血压、心率，还有各种血液生化指标等。为了构建预测模型，他们运用了多种技术方法，先是进行数据预处理，用 one - hot 编码处理临床变量，再通过 Pearson 相关系数排除高度相关变量，接着用 Mann - Whitney U 检验筛选出与结果密切相关的变量，最后利用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归确定最终用于模型构建的变量。同时，他们使用了逻辑回归（Logistic Regression）、支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和极端梯度提升（XGBoost）这四种分类器来构建预测模型，并通过计算受试者工作特征曲线下面积（AUC）、敏感性、特异性和准确性等指标来评估模型的预测能力。

研究结果令人眼前一亮。在这 632 例患者中，有 88 例（13.92%）被检测出患有 ICT。经过一系列筛选，确定了 11 个用于构建预测模型的临床变量，包括年龄、β 受体阻滞剂使用情况、血管紧张素转化酶抑制剂 / 血管紧张素受体阻滞剂 / 血管紧张素受体 - 脑啡肽酶抑制剂（ACEIs/ARBs/ARNI）使用情况、红细胞（RBC）、舒张压（DBP）等。在比较不同模型的预测能力时，XGBoost 模型脱颖而出，在训练集中，它预测 ICT 概率的 AUC 达到了 0.947（95% CI：0.924 - 0.969） ，在测试集中 AUC 为 0.922（95% CI：0.865 - 0.979） ，均高于其他模型。此外，通过 SHAP 值分析发现，D - 二聚体、年龄和房颤（AF）对 XGBoost 模型的贡献最大。

进一步分析这些关键因素，D - 二聚体作为血管内血栓形成的重要指标，其水平升高意味着血栓形成风险增加；房颤时，心房的电活动紊乱，导致心房收缩无效，血液瘀滞，容易形成血栓；年龄方面，虽然一般认为年龄与血栓形成有一定关联，但在本研究中发现 ICT 组患者年龄显著低于非 ICT 组，这可能与 DCM 的病因多样化有关，比如心肌炎引发的 DCM 在年轻患者中更常见，而这类患者心肌细胞受损严重，易形成血栓。还有像 β 受体阻滞剂、RBC 和左心室舒张末期内径（LVDd）等因素，也都在模型中显示出重要意义。

在讨论部分，研究人员也坦诚地指出了研究存在的一些局限性。比如，经胸超声心动图检测 ICT 的敏感性和特异性不如经食管超声心动图或心脏磁共振检查，可能会低估 ICT 的发生率；这是一项回顾性研究，不可避免地存在选择偏倚；而且所有患者都来自同一医院，模型的广泛适用性还需要更多来自不同地区、多中心的数据来验证。

不过，这项研究的意义不容小觑。它成功构建了 DCM 患者 ICT 风险预测模型，尤其是 XGBoost 模型表现出色，能帮助临床医生更准确地识别 ICT 高风险患者。只要输入患者的 11 个相关特征，就能得到 ICT 风险预测概率，对于高概率患者，医生可以及时采取抗凝治疗或进一步检查，为患者争取宝贵的治疗时间。这一研究成果发表在《BMC Cardiovascular Disorders》上，为 DCM 患者的临床管理提供了新的思路和方法，在心血管疾病研究领域迈出了重要的一步，为后续研究和临床实践指明了方向，有望推动相关领域的进一步发展。