急性心肌梗死后NPAC评分与生存率的相关性分析

徐子文，王俏，李洪凤，郑可欣，王晶

急性心肌梗死是全世界人类死亡的主要原因，也是导致心律失常和慢性心力衰竭的常见原因。心肌梗死患者可出现血浆白细胞水平的波动，这是急性期反应的一部分，炎症是其发病机制的关键[1]。急性心肌梗死后，中性粒细胞计数上升，而循环淋巴细胞数下降，导致血浆中性粒细胞与淋巴细胞比率（NLR）升高[2]。活化的中性粒细胞侵入梗死区，释放多炎症种介质，这会导致梗死面积增加，从而加重心肌缺血、组织损伤和斑块损伤的程度[3]。相比之下，急性心肌梗死后血浆淋巴细胞数量的减少继发于细胞凋亡的增强，可能与急性ST段抬高型心肌梗死（STEMI）的预后较差有关[4]。迄今为止，大量研究集中在STEMI上，因为其死亡率高，心肌受累范围广[5]。目前已经认识到一部分非ST段抬高型心肌梗死（NSTEMI）患者仍处于高死亡风险中，且NSTEMI中的风险分层可能具有挑战性。目前许多风险评分已经被证明是有价值的，但是临床医生不愿意在实践中应用，因为这些评分的计算比较耗时。随着对急性心肌梗死患者中性粒细胞和淋巴细胞机制作用的进一步了解，NLR最近成为一种成本效益高的心血管疾病临床转归的生物标志物。NLR是一种容易获得的持续性炎症生物标记物[6]。然而，仅嗜中性粒细胞-淋巴细胞计数对死亡率的区分能力仍然有限制性的，虽然将变量的数量添加到复合评分系统中可最大程度地提高其可预测性，但降低了临床使用的简单性。我们的研究目的是分析影响急性心肌梗死患者短期死亡率的独立参数，包括临床危险因素，进行中性粒细胞与淋巴细胞比率、外周血管疾病、年龄和血清肌酐（NPAC）评分，旨在为临床诊治提供依据。

1 资料和方法

1.1 研究对象 回顾性分析2014年1月至2020年1月间于铁岭市中心医院心血管内科住院且诊断为急性心肌梗死的患者457例，其中男性299例，女性158例，平均年龄（67.07±9.94）岁；急性STEMI 203例，NSTEMI 254例。同时选取我院体检正常的健康者400例为对照组。纳入标准：患者临床资料完整；年龄＞18岁；病史中存在典型的心绞痛症状和缺血性心电图改变，ST段压低≥0.1 mV，T波倒置≥0.2 mV；或者心肌梗死特征性心电图改变，ST段为弓背向上型抬高，Q波宽而深，T波倒置，且肌钙蛋白T（cTnT）升高。排除标准：恶性肿瘤、血液类疾病、自身免疫类疾病、慢性炎症和急性感染类患者；有肝脏疾病或者肾脏疾病史的患者；急性充血性心力衰竭的患者；既往行冠脉造影及支架植入术的患者。

1.2 方法 患者临床资料详细完整，包括患者年龄、性别、体质指数（BMI）、吸烟、高血压、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、丙氨酸氨基转移酶（ALT）和纤维蛋白原（FBG）、外周血管疾病、收缩压、舒张压、空腹血糖（FPG）、C反应蛋白（CRP）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、三酰甘油（TG）和总胆固醇（TC）、中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR），收集患者住院的临床结果，随访截止至2020年5月，随访以电话随访或入户方式统计患者90 d生存率。NLR、外周血管疾病、年龄和血清肌（NPAC）评分[7]使用免费软件机器Scikit-learn构建。Scikit learn是一个用于Python编程语言的免费软件机器学习库，在输入层输入NLR、外周血管疾病、年龄≥65岁和血清肌酐中位数，代表NPAC的4个变量，启动函数控制每个神经元输出的振幅，并修改所有输入，以便能够捕捉所有输入之间复杂的高阶相互作用。输出前采用常用的整流线性单元作为启动函数，使用sigmoid函数生成最终关联结果。

1.3 统计学方法 采用SPSS 18.0软件进行统计分析和处理，对于符合正态分布计量资料采用（±s）表示，两组间比较采用独立样本t检验；计数资料采用例和百分比的形式表示，比较采用χ2检验，非正态分布计量资料用M（Q1，Q3）表示，采用Mann-Whitney U检验； Logistic回归分析导致急性心肌梗死后生存率的影响因素，采用Kaplan-Meier方法对NPAC评分与生存率的进行相关性分析，P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 急性心肌梗死患者与对照组患者的临床资料对比 457例患者为急性心肌梗死组，400例体检无心肌梗死的患者为对照组，急性心肌梗死组中的收缩压、舒张压、FPG、CRP、LDL-C、TG和TC明显高于对照组，差异有统计学意义（P＜0.05）；急性心肌梗死组中的脑钠肽（BNP）、肌酐（Cre）、cTnI明显低于对照组，差异有统计学意义（P＜0.05）；两组的年龄、性别、BMI、吸烟、高血压、HDL-C、ALT和FBG无明显差异（P＞0.05），表1。

2.2 NLR与临床资料、临床结局的关系 NLR按照中位数法进行分组，以9.51为临界值，分为NLR＜9.51组和NLR≥9.51组，两组的年龄、STEMI、NSTEMI、NPAC评分、外周血管疾病和肌酐差异有统计学意义（P＜0.05）；NLR＜9.51和NLR≥9.51中的BMI、吸烟、高血压、收缩压、舒张压、FPG、CRP、LDL-C、HDL-C、BNP、ALT、TG、cTnI、FBG和TC无明显差异（P＞0.05），表2。在单变量分析中，NLR≥9.5与非住院死亡率（OR=3.455，95%CI：2.421～4.959，P＜0.001）、30 d死亡率（OR=2.749，95%CI：1.956～3.864，P＜0.001）和90 d死亡率（OR=3.186，95%CI：2.422～4.413，P＜0.001）相关。

表1 两组患者的临床资料对比

表2 NLR与临床资料的相关性

2.3 Logistic回归分析急性心肌梗死后生存率的影响因素 Logistic回归分析结果显示，年龄≥65岁（OR=3.671，95%CI：2.623～5.164，P＜0.001）、外周血管疾病（OR=3.042，95%CI：1.536～6.037，P=0.002）、高NLR（OR=2.725，95%CI：2.136～3.538，P＜0.001）、Cre（OR=2.974，95%CI：2.365～3.864，P＜0.001）、高NLR住院死亡率（OR=2.96，95%CI：2.26～3.89，P＜0.001）、30 d死亡率（OR=2.43，95%CI：1.86～3.17，P＜0.001）和90 d死亡率（OR=2.73，95%CI：2.12～3.51，P＜0.001）是急性心肌梗死后生存率的独立危险因素（表3）。

表3 Logistic回归分析急性心肌梗死后生存率的影响因素

2.4 NPAC评分与生存率的相关性 NPAC评分范围1.65～6.25分，中位数为4分，Kaplan-Meier分析显示NPAC评分≤4的患者90 d死亡风险增加11.83%，NPAC评分＞4的患者90 d死亡风险增加36.98%，差异有统计学意义（P＜0.05），图1。

图1 NPAC评分与累积生存率的相关分析

3 讨论

目前临床常用评估急性心肌梗死的评分主要有TIMI危险评分、GRACE评分及SAS评分等，另外还有一些明显性的生物标记物，如cTnI、BNP、CRP，尤其是cTnI是急性心肌梗死的金标准，但对患者预后和生存率的预测还存在一定的复杂性。我们验证了一种快速且易于使用的急性心肌梗死风险分层工具，对NSTEMI患者行经皮冠脉介入治疗的时机非常重要。NPAC评分不仅用于急性心肌梗死首次发作患者的短期死亡率风险评估，还用于评估急性STEMI心血管不良事件发生率[8]。NPAC评分系统包括年龄、外周血管疾病、血清肌酐和NLR。当NPAC评分应用于所有结果测量时，90 d死亡率的准确性最高[9]。此外，NPAC评分系统在STEMI和NSTEMI短期死亡率风险分层中的准确性应用也较高，为临床提供了有利参考。

由于心肌梗死预后的进展是基于多个危险因素之间潜在的相互作用，所以NPAC评分预测能有效改善患者生存能力。风险性评分能够使危险性量化，评价患者预后，能更好的帮助医生和患者选择合理的治疗方案，加强后期管理。目前TIMI评分和SYNTAX评分在急性心肌梗死方面应用较为广泛[10]。TIMI评分是一个复杂的预测方案，特别是在不稳定型心绞痛和NSTEMI患者的非特定终点，包括全因死亡，新发或复发性心肌梗死[11]。NPAC评分的计算通常需要在线计算器的帮助，这使得在急性临床环境中很不方便。而NPAC评分涵盖了NSTEMI和STEMI，且与TIMI中的分级评分法相比，简化了参数和二分法的结果评分。同样适用GRACE评分，在没有在线评分计算器的情况下，列线图评分算法将使风险分层更加困难[12]。NPAC评分还涉及短期（90 d）全因死亡率，而GRACE评分更常用于出院后6个月至3年的死亡率预测[13]。其他评分系统，如syntax评分，已被证明可通过血管造影诊断结果预测长期的临床结果，并被发现与30 d死亡率相关[14]。Syntax是基于解剖学风险的评分[15]，已被证实是有效的临床预后评分系统[16]。Syntax评分是根据冠脉造影进行评价的，但结果会因时段不同，影响结果的可靠性[17]。另外Syntax评分关注的是血管数量、部位、功能和复杂程度[18]。Syntax评分越高说明治疗难度较大，预后越差[19]。随着对心肌梗死是由活化的中性粒细胞和淋巴细胞继发性细胞凋亡介导的炎症过程的认识加深，将反映的这些标记物整合到现有的评分系统中至关重要。

NPAC评分系统在NSTEMI和STEMI中具有较高的区分能力，利于高危患者的识别[20]。作为一种复合生物标记物，它可以解释免疫系统中两个相互关联但又不同的分支，许多研究已检测了NLR与心肌梗死患者不良结局间的关系，证明了NLR在预测急性心肌梗死患者的临床预后方面具有优越的能力。由于cTnI与炎症严重程度和心肌损伤呈正相关，是急性心肌梗死时的最大炎症反应[21]，因此评估NLR在临床应用简单。与一般NLR相比，NLR＞9.51是一个更准确的风险分层指标，表明在NPAC评分较高时可靠性提高，符合现有研究。

综合上述，NPAC评分将为急性心肌梗死后90 d死亡风险提供一种简便、快速的风险评估工具，有助于早期确定高危人群，特别是那些需尽早安排经皮冠脉介入治疗的NSTEMI患者，未来需行前瞻性研究，评估该评分系统对临床管理指导的效用。