急性心肌梗死患者院前延迟风险预测模型的构建及评价

邹琦，段慧茹，万鑫柯，臧舒婷

(河南省人民医院 急诊医学科，河南 郑州 450003)

急性心肌梗死(acute myocardial infarction,AMI)是心血管系统常见的严重疾病，近年来随着溶栓和血管再通技术的普及和推广，AMI患者预后已取得很大改善[1], 但血管再通治疗效果受时间影响较大，发病到治疗时间越短，治疗效果越好。该时间主要包括院前延迟时间 (pre-hospital delay time,PDT)[2]和院内延迟时间(in-hospital delay time,IDT)[3]。目前，通过对院内急救流程优化、绿色通道开通等措施，已在最大程度上缩短了IDT，使患者入院后能得到及时有效救治[4]；而对于PDT，因其干扰因素诸众多，无法制定统一的诊疗抢救流程，加之，如果对所有院前AMI患者均采用高效救治措施，会占用大量急救资源，进而影响到其他急症救治，因此缩短PDT最重要的就是筛选出AMI高危患者，针对性地采取更快速的急救措施救治患者[5]。所以，本研究对影响AMI患者PDT的相关因素进行探讨, 构建AMI患者PDT风险预测列线图模型，为制定缩短PDT的对策提供依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象 2019年1月至2020年12月，采用便利抽样法选取某院就诊的AMI患者为研究对象。所有患者均由救护车护送至本院，并经临床症状、心电图及心肌酶动态观察确诊为AMI。17例患者因资料不全或伴有精神疾病等被剔除, 最终纳入420例患者。其中，男227例、女193例；年龄24～92岁，平均57(35,71)岁。按流行病学调查研究原则，本研究模型构建共涉及自变量为26个，建模组样本量定为自变量的8倍，即208例。考虑失访，另增加92例。按时间顺序将2019年1月至2020年3月的300例患者为建模组，2020年4-12月的120例患者为验证组。建模组和验证组的基线资料差异均无统计学意义(均P>0.05)。本研究已通过本院伦理委员会批准(伦理号：2019016)，所有患者及其家属知情同意研究内容并签署知情同意书。

1.2 方法 收集资料包括患者年龄、性别、身体质量指数 (body mass index,BMI)、文化水平、有无医疗保险、吸烟年限、饮酒史、工作、是否独居、居住地、家族史、基础疾病[高血压、糖尿病、慢性阻塞肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease，COPD)等]、心脏疾病既往史(心绞痛、心房颤动、心肌梗死、心力衰竭等)、临床症状、发病时间、患者对疾病认识、心力衰竭的临床分级(Killip分级)等，共计26项指标。本研究中PDT是指从心肌梗死症状出现到患者至医院救治时间。目前，AMI发病后6 h是溶栓治疗的分界时间[6]。本研究以PDT=6 h为界分为PDT≤6 h组(无延迟)和PDT>6 h组(有延迟)。临床症状是指患者有无AMI的典型临床症状表现；患者对疾病认识是指患者既往是否接触过AMI的相关知识，对疾病有无了解；发病时间中白天是指8:00至17:00发病，晚上发病是指17：01至07:59发病。

2 结果

2.1 建模组AMI患者发生PDT的单因素分析 AMI患者在年龄、BMI、文化水平、是否有医疗保险、独居、居住地、家族史、部分既往史、临床症状和Killip分级上的差异均有统计学意义(均P<0.05)，见表1。

表1 建模组AMI患者发生PDT的单因素分析(N=300)

2.2 建模组AMI患者发生PDT的多因素分析 年龄、文化水平、独居、消化系统疾病史、Killip分级是影响AMI患者发生PDT的独立危险因素，见表2。

表2 建模组AMI患者发生PDT的多因素分析

2.3 AMI患者PDT风险预测模型列线图的构建及内部验证 将独立危险因素纳入R4.0.2软件，构建列线图，见图1。列线图中每一个危险因素的具体情况对应相应的分值，将模型中5项危险因素对应的分值相加后得到总分，然后在所得总分的位置向下画垂直线，垂直线与“延迟风险发生率”坐标交点的位置所对应的数值即为AMI患者PDT发生的风险率。Hosmer-Lemeshow检验结果显示，χ2为3.271(P=0.913)，提示该列线图预测模型预测PDT的发生风险与实际PDT发生风险差异无统计学意义，即该列线图预测PDT发生风险与实际发生风险具有较好的一致性；以约登指数最大时(0.736)所对应的总分作为PDT的最佳诊断点，此时建模组ROC曲线显示，ROC曲线下的面积(area under curve，AUC)为0.933,灵敏度为84.29%，特异度为86.43%[95%CI(0.891,0.974)，P<0.05]，见图2，提示本预测模型具有较好的区分度。

图1 AMI患者发生PDT的风险预测列线图

2.4 AMI患者PDT风险预测模型的外部验证 验证组Hosmer-Lemeshow检验结果显示，χ2为4.284(P=0.834),提示该列线图预测PDT发生风险与实际发生风险具有较好的一致性；验证组的ROC曲线显示AUC为0.902,灵敏度为82.97%，特异度为88.78%[95%CI(0.844,0.959),P<0.05],见图3,提示该列线图具有较好的区分度。

图2 建模组预测AMI患者发生PDT的ROC曲线

图3 验证组预测AMI患者发生PDT的ROC曲线

3 讨论

3.1 影响PDT的独立危险因素分析 为尽可能准确筛选出影响PDT的独立风险因素，本研究参考既往文献[7]并结合本院情况详细收集了可能影响PDT的26项指标，同时为使研究结果更准确并避免各因素间的交叉作用，本研究采用单因素分析初步筛选出影响PDT的风险因素，再通过多因素Logistic回归分析校正，最终筛选出5项影响AMI患者PDT的独立风险因素，即年龄、文化水平、独居、消化系统疾病史和Killip分级。

3.1.1 年龄 本研究显示，年龄是AMI患者就诊延迟的重要因素，这与多项研究[8-9]结果相同。本研究中 PDT>6 h组的AMI患者年龄大于PDT≤6 h组, 且多因素回归分析显示年龄为AMI患者发生PDT的独立危险因素。年龄每增加1岁，PDT风险会增加1.327倍。随着年龄增长，大多数老年患者本身就患有多种慢性疾病，身体多项机能减退，加之各种因素综合作用会使人对疾病的感知和反应都有所延误。尤其是部分老年患者，在发生AMI症状不典型时，甚至误认为是其他疾病或者是没有疾病，这更会增加PDT的风险[10]。

3.1.2 文化水平 对于不同文化水平的患者，其PDT风险也不同。本研究显示，随着文化水平的提高，AMI患者PDT的风险会越来越低，这可能与患者的知识水平有关。高学历患者的知识面更广，对疾病认识会充分并重视，这不仅表现在AMI上，在其他疾病上也是如此[11]。

3.1.3 居住方式 独居也是PDT的重要危险因素。近年来，随着中国老龄化的加重，独居老人、空巢老人逐年增加，一旦他们患病，尤其是影响活动的急危重症，他们便无法进一步采取自救措施，直接造成延误诊治和救治，甚至出现死亡。对于此，最重要的就是减少独居，或者构建远程监测系统，如智能手表、手环的应用[12-13]。

3.1.4 消化系统疾病史 本研究中，与其他研究结果最为不同的就是消化系统疾病史也是影响PDT的独立危险因素，这在很多类似研究中并未将其纳入分析，而本研将其作为独立危险因素的原因可能是消化系统疾病，包括慢性胃炎、胃肠溃疡等，由于其疼痛部位和症状有时会掩盖心肌梗死症状[14]，所以在心机梗死症状发生时，大多数有消化系统疾病的患者会误认为是消化系统疾病，从而造成延误。因此，对于有消化系统疾病的患者在进行AMI健康宣教时，要特别强调消化系统疾病的掩盖作用。当有消化系统症状出现时，也要高度警惕心肌梗死的可能。

3.1.5 Killip分级 作为心力衰竭的重要评估指标，Killip分级更是与PDT有着直接的因果关系[15]，心功能越差患者的活动感知能力也会越差，所以当患者发生AMI时也会造成延误。

3.2 构建影响AMI患者PDT的预测列线图及模型验证 本研究发现，该模型具有较好的一致性和区分度。这一结果对AMI患者院前救治具有重要指导意义，尤其是对于合并高龄、文化水平低、独居、有消化系统疾病史和Killip分级较高的患者，可进一步采取量化的方式对其PDT进行快速评估，对于高风险患者，应该采取更加快捷和有效的救治措施，从而提高患者的预后。

4 小结

本研究所纳入的AMI患者仅为本院患者，为使研究结果更具代表性和推广性，未来应该进行多中心、多区域的扩大研究。研究所筛选出的影响AMI患者PDT的5项独立风险因素所构建的AMI患者PDT风险的列线图具有较好的预测价值，可以有效指导AMI患者的院前救治，从而采取针对措施最大程度上减少PDT风险，值得在临床上推广。