心血管

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:佚名 来源:国际循环 日期:2021-05-18
导读

         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,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!

        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。

 

        研究结果

        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)。

 

        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)。

        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]CostaF, KlaverenDV, JamesS, etal. (2017) Derivation and validation of the predictingbleeding complications in patients undergoingstent implantation and subsequentdual antiplatelet therapy (PRECISE-DAPT)score: a pooled analysis of individualpatientdatasets from clinical trials.Lancet2017, 389(10073):1025-1034.

        [2]Robert WY, Eric AS, Dean JK, etal.(2016) Development and validation of a predictionrule for benefit and harm of dualantiplatelet therapy beyond 1 year afterpercutaneous coronaryintervention.JAMA2016, 315(16):1735-1749.
 

 

        专家简介

  颜红兵教授

        主任医师,博士生导师,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。

(来源:《国际循环》编辑部)

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