梯度提升机模型在经皮冠状动脉介入术术后慢血流/无复流中的预测价值

秦忠　吴志福　黄有敏　伍振燕　刘文杰

【摘要】目的 探讨多维度指标构建梯度提升机（GBM）模型对急性心肌梗死患者采用经皮冠状动脉介入术（PCI）治疗后慢血流/无复流的预测价值。方法 回顾性分析2022年3月至2023年12月期间在北海市第二人民医院诊治的218例行PCI治疗的急性心肌梗死患者的临床资料，根据术后即刻是否出现慢血流/无复流分为慢血流/无复流组（62例）和正常血流组（156例）；另将患者按7∶3的比例随机分为建模集（152例）和验证集（66例），比较建模集与验证集患者的多维度指标，对急性心肌梗死PCI治疗后出现慢血流/无复流的风险因素进行单因素及多因素Logistic回归分析，并构建GBM模型及Logistic回归模型，通过GBM算法获得各项临床特征的相对重要性；采用受试者工作特征（ROC）曲线评估模型的预测效能，校准曲线评估模型预测概率与样本概率之间的一致性以反映模型的拟合情况；采用决策曲线分析（DCA）评价模型临床实用性。结果 建模集与验证集患者在年龄、性别、BMI、心肌梗死类型、发病至PCI时间、Killip分级、病变血管数、术前实验室指标、超声心动图指标及手术时间、有无冠状动脉内溶栓、有无血栓抽吸、支架数量等方面比较，差异均无统计学意义（均P>0.05）；单因素分析结果显示，慢血流/无复流组发病至PCI时间≥ 6 h、Killip分级为Ⅲ～Ⅳ级的患者占比及平均血小板体积（MPV）、血小板与淋巴细胞比值（PLR）、空腹血糖（FBG）、胱抑素C（CysC）水平均高于正常血流组（均P<0.05）；将上述6个因素纳入GBM模型，其相对重要性从高到低依次为Killip分级、CysC、发病至PCI时间、MPV、FBG、PLR，纳入多因素Logistic回归分析模型，结果显示，Killip分级、发病至PCI时间、MPV、FBG及CysC是急性心肌梗死患者PCI治疗后出现慢血流/无复流的独立影响因素（OR=2.474、3.211、1.854、1.269、8.819，均P<0.05）。GBM算法模型建模集和验证集的曲线下面积（AUC）分别为0.938、0.874；多因素Logistic回归模型建模集和验证集的AUC分别为0.887、0.824，GBM算法模型建模集和验证集的AUC均优于多因素Logistic回归模型建模集、验证集的AUC（均P<0.05）。校准曲线显示，GBM算法模型及Logistic回归模型的预测概率在建模集和验证集中均与实际概率有较好的一致性。DCA分析结果显示，与多因素Logistic回归模型相比，GBM模型预测PCI治疗后发生慢血流/无复流有一个更宽的有效阈值范围。结论 GBM模型对急性心肌梗死PCI治疗后慢血流/无复流具有良好的预测效能和临床实用性。

【关键词】急性心肌梗死 ; 经皮冠状动脉介入术 ; 慢血流/无复流 ; 预测模型

【中图分类号】R542.2+2【文献标识码】A【文章编号】2096-3718.2024.10.0106.07

DOI：10.3969/j.issn.2096-3718.2024.10.034

经皮冠状动脉介入术（PCI）是治疗急性心肌梗死的有效手段，该方式能够在短时间内开通梗死血管，缩小心肌梗死面积，恢复缺血心肌组织的血流灌注，改善左心室功能。但因微血管病变、炎症反应、缺血再灌注损伤等原因，部分患者会出现慢血流/无复流现象，即患者难以获得理想的心肌组织再灌注。慢血流/无复流现象将扩大心肌缺血梗死范围，增加恶性心律失常、心源性猝死等严重不良事件风险[1]。因此，术前准确识别慢血流/无复流的高风险患者，具有重要意义。既往研究主要通过对合并症、实验室检查数据等因素构建列线图模型进行心肌梗死PCI治疗后慢血流/无复流的预测，但广义线性回归模型要求基础数据具有线性和可加性，然而这些假设参数在实际中可能不成立，特别是在大数据时代，电子数据库中记录大量的协变量或特征，这些协变量之间可能存在复杂的相互作用和高阶项，而传统的建模方法很难捕捉这样的高维关系[2]。梯度提升机（GBM）算法能够有效地从复杂、非线性的数据中提取有价值的信息，并通过科学建模揭示大数据环境中因素与疾病之间不易察觉的关联，其在临床其他领域中已展现出优秀的预测效能[3]。但在预测PCI治疗后发生慢血流/无复流的价值上尚无报道。因此，本研究基于多维度指标构建GBM模型，并对该模型预测PCI治疗后出现慢血流/无复流的临床应用价值进行讨论分析，现报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料 回顾性分析2022年3月至2023年12月期间在北海市第二人民医院诊治的218例行PCI治疗的急性心肌梗死患者的临床资料。纳入标准：⑴符合《急性心肌梗死中西医结合诊疗指南》 [4]中急性心肌梗死的诊断标准；⑵经冠状动脉造影检查，病情明确；⑶PCI手术顺利；⑷病发后12 h内到达医院就诊；⑸临床资料齐全等。排除标准：⑴既往有PCI治疗史；⑵合并心源性休克等其他心脏疾病；⑶对本研究相关药物过敏；⑷心室间隔缺损、心脏破裂；⑸伴有急性感染类疾病；⑹处于哺乳期、妊娠期。本研究经北海市第二人民医院医学伦理委员会批准。

1.2 研究方法 ⑴基本资料：收集患者的性别、年龄、BMI、吸烟史、高血压病史、糖尿病病史、心肌梗死类型、发病至PCI时间、Killip分级[5]、病变血管数等基本资料。⑵术前实验室指标：术前采集患者空腹外周静脉血4 mL，采用全自动血液分析仪（深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司，型号：BC6900）检测白细胞计数（WBC）、淋巴细胞计数、中性粒细胞计数、血小板计数、血红蛋白（HBG）、平均血小板体积（MPV），计算血小板与淋巴细胞比值（PLR）和中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）；另取空腹外周静脉血4 mL，离心（3 000 r/min，10 min）留取上层血清，采用全自动生化分析仪[佳能医疗系统（中国）有限公司，型号：FX8]检测血清总胆固醇（TC）、三酰甘油（TG）、高密度脂蛋白（HDL）、低密度脂蛋白（LDL）、胱抑素C（CysC）水平。使用血糖仪（北京华益精点生物技术有限公司，型号：Glupad-878）测量空腹血糖（FBG）水平。⑶超声心动图指标：入院时采用彩色多普勒超声诊断检查仪（日立ALOKA，型号：LISENDO 880）检测左室射血分数（LVEF）、左房前后径（mm）、左室舒张末期内径（LVEDD）水平。⑷手术相关指标：收集患者的手术时间、有无冠状动脉内溶栓、有无血栓抽吸、支架数量等。⑸分组方法：经PCI治疗后即刻通过冠状动脉造影检查结果对血流的分级情况进行评价，其中血流分级0～Ⅱ级被定义为慢血流/无复流[6]。根据是否出现慢血流/无复流将入组的研究对象分为慢血流/无复流组

（62例）和正常血流组（156例）。

1.3 观察指标 ⑴将患者按7∶3的比例随机分为建模集（152例）和验证集（66例），比较建模集与验证集患者的多维度指标。⑵比较慢血流/无复流组和正常血流组患者的多维度指标。⑶通过交叉验证及人工调试获取GBM模型的最优参数包括shrinkage、interaction.depth、samples_split和min_samples_leaf等，初始迭代次数n.trees设为2 000进行训练，通过10折交叉验证选择最优迭代次数，通过GBM算法获得各项临床特征的相对重要性。⑷以单因素分析中差异有统计学意义的指标作为自变量，急性心肌梗死患者PCI治疗后是否出现慢血流/无复流作为因变量，采用多因素Logistic回归分析模型筛选出急性心肌梗死患者PCI治疗后出现慢血流/无复流的相关因素，并建立多因素Logistic回归方程。⑸绘制GBM模型及多因素Logistic回归模型建模集和测试集受试者工作特征（ROC）曲线，并计算ROC曲线下面积（AUC）、灵敏度、特异度。绘制两个模型建模集和测试集的校准曲线，并计算模型的判别系数R2。⑹绘制GBM模型及多因素Logistic回归模型建模集和测试集的决策曲线（DCA），并观察分析模型的有效阈值范围。

1.4 统计学方法 采用SPSS 23.0统计学软件及R studio软件进行数据的分析与处理。计量资料均使用S-W法检验证实服从正态分布，以（ x ±s）表示，两组间比较采取独立样本t检验；计数资料以[例（%）]表示，组间比较采用 χ2检验。将数据按7∶3的比例随机分为建模集（152例）和验证集（66例），建模集用于构建GBM模型以及多因素Logistic回归分析模型，验证集用于检验模型的可靠性；绘制ROC曲线以评估模型的区分能力，校准曲线评估模型预测概率与样本概率之间的一致性，并采用决策曲线分析（DCA）对模型临床实用性进行评价；采用Delong检验比较两模型的AUC。 P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 建模集与验证集患者的多维度指标比较 建模集与验证集患者在年龄、性别、BMI、心肌梗死类型、发病至PCI时间、Killip分级、病变血管数、术前实验室指标、超声心动图指标及手术时间、有无冠状动脉内溶栓、有无血栓抽吸、支架数量等方面比较，差异均无统计学意义（均P>0.05），见表1。

2.2 慢血流/无复流组和正常血流组患者多维度指标比较 218例行PCI治疗的急性心肌梗死患者中，62例出现慢血流/无复流，占比28.44%。慢血流/无复流组发病至PCI时间≥6 h、Killip分级为Ⅲ～Ⅳ级的患者占比及MPV、PLR、FBG、CysC水平均高于正常血流组，差异均有统计学意义（均P<0.05），见表2。

2.3 GBM模型预测慢血流/无复流的风险 将表2中两组差异有意义的变量集成GBM算法模型中，通过交叉验证及人工调试获取GBM模型的最优参数，最终模型参数设置为shrinkage=0.01，interaction.depth=1，samples_split=2，min_samples_leaf=1。初始迭代次数n.trees设为2 000进行训练，通过10折交叉验证选择最优迭代次数，当n.trees=655时模型具有最小的泛化误差，见图1，模型中默认添加L2正则化（在损失函数中添加模型参数的平方和来实现。通过GBM算法获得各项临床特征的相对重要性，由大到小依次为Killip分级、CysC、发病至PCI时间、MPV、FBG、PLR，见图2。

2.4 多因素Logistic回归模型预测慢血流/无复流的风险 以急性心肌梗死患者PCI治疗后是否出现慢血流/无复流为因变量（0=否，1=是），将表2中差异有统计学意义的变量作为自变量纳入多因素Logistic回归分析模型；自变量的赋值情况如下：Killip分级（0=Ⅰ～Ⅱ级，1=Ⅲ～Ⅳ级）、发病至PCI时间（0=<6 h，1=≥6 h），MPV、PLR、FBG及CysC以原值输入。结果显示：Killip分级、发病至PCI时间、MPV、FBG以及CysC是急性心肌梗死患者PCI治疗后出现慢血流/无复流的独立影响因素，效应值均有统计学意义（均P<0.05），见表3。基于此构建多因素Logistic回归方程，其具体公式为：Logistic（P）=-13.162+0.906×Killip分级+1.167×发病至PCI时间+0.617×MPV+0.238×FBG+2.177×CysC。

2.5 GBM模型及多因素Logistic回归模型预测效能的评价 为了进一步验证模型的预测效能，分别为了进一步验证模型的预测效能，分别绘制GBM模型及多因素Logistic回归模型建模集和测试集的ROC曲线。GBM算法模型的区分度良好，在建模集和验证集中均有较高的预测准确性，AUC分别为0.938（95%CI：0.902～0.975）、0.874（95%CI：0.772～0.976），灵敏度分别为0.891、0.875，特异度分别为0.896、0.760，预测准确率分别为84.87%、87.88%，见图3。多因素Logistic回归模型建模集和验证集的AUC分别为0.887（95%CI：0.824～0.950）、0.824（95%CI：0.725～0.924），灵敏度分别为0.919、0.960，特异度分别为0.809、0.561，预测准确率分别为83.55%、74.24%，见图4。Delong检验结果显示，GBM算法模型建模集和验证集的AUC均优于Logistic回归模型建模集、验证集的AUC（Z=2.224，P=0.027；Z=2.170，P=0.024）。两个模型建模集和验证集中的校准曲线预测值均与实际观察值表现出较高的一致性，GBM算法模型建模集和验证集的判别系数R2分别为0.641、0.479，多因素Logistic回归模型建模集和验证集的判别系数R2分别为0.573、0.462，见图5、图6，表明两个模型均能有效预测实际发生的概率。

2.6 GBM模型和多因素Logistic回归模型的决策曲线分析 GBM模型和多因素Logistic回归模型的DCA分析结果见图7、图8，对比两图可以看出，GBM模型有一个更宽的有效阈值范围，当建模集的风险阈值大于2%或小于87%、验证集的风险阈值大于2%或小于99%时，急性心肌梗死患者在本研究设计的GBM模型预测PCI治疗后发生慢血流/无复流的净获益率>0，提示在此范围内患者所获得的净收益最大。这可能意味着GBM模型相较于Logistic回归模型在更多的临床情境下有用。

3 讨论

PCI术是帮助急性心肌梗死患者解除冠状动脉狭窄或梗阻的一种治疗手段，但部分患者术后可能出现慢血流/无复流情况，导致心肌梗死面积进一步扩大，增加不良结局的可能性。本研究中，急性心肌梗死患者的PCI治疗后慢血流/无复流发生率为28.44%，与董哲等[7]的研究中的慢血流/无复流发生率（30.7%）基本相符，这表明真实世界PCI治疗后慢血流/无复流的发生率仍处于比较高的水平。

本研究结果表明，Killip分级、发病至PCI时间、MPV、FBG以及CysC是急性心肌梗死患者PCI治疗后出现慢血流/无复流的独立影响因素。分析其原因为，入院时Killip分级为Ⅲ～Ⅳ级意味着较大面积的心肌梗死，这导致更严重的微血管床损伤和冠状动脉灌注压降低，可能引起肺循环或体循环障碍，降低血流储备，增加微血栓形成风险，影响急性心肌梗死患者血流恢复的代偿作用[8]。CysC的表达水平升高时，会增强半胱氨酸蛋白酶的活性，导致平滑肌细胞的迁移加速，动脉粥样硬化进程加剧，斑块稳定性降低等，从而对冠心病的发生产生影响[9]。长时间的缺血可导致更为严重的心肌水肿，造成微循环阻力升高；此外，长时间的缺血会对毛细血管和内皮细胞造成损伤，致使它们失去完整性，同时激活血小板并形成微栓塞，这一系列过程将进一步引发微血管损伤和微血管床的破坏，最终可能导致慢血流/无复流现象的出现[10]。MPV的升高反映血小板的激活，也预示着机体处于高凝状态，MPV越高，血小板活性越强，越容易形成血栓，导致慢血流/无复流的发生[11]。高血糖水平导致慢血流/无复流发生的可能机制包括：⑴增加梗死心肌周围炎性细胞的浸润，参与心肌缺血 - 再灌注损伤；⑵刺激黏附分子的表达增加，促进炎性细胞在冠脉微循环中的黏附、瘀滞，导致微循环栓塞；⑶造成高凝状态，形成微循环血栓，加重组织微循环障碍[12]。针对Killip分级Ⅲ～Ⅳ级者，术前需充分评估其梗死相关动脉的开通部位，尽可能减少血栓负荷重现象的发生，术后适当使用强心药物；临床也应尽早行PCI治疗，并加强MPV、FBG以及CysC的检测，观察患者MPV、FBG以及CysC的变化，预防性用药改善上述指标水平，避免PCI术后慢血流/无复流的发生。

本研究发现Killip分级、CysC、发病至PCI时间、MPV、FBG、PLR可准确预测急性心肌梗死患者行PCI治疗后出现慢血流/无复流的概率，其中Killip分级是最重要的预测因子。且对比了多因素Logistic回归与GBM模型的预测效能，发现GBM模型建模集和验证集的AUC均高于多因素Logistic回归模型对应数据集AUC，且GBM模型有一个更宽的有效阈值范围，这说明，GBM模型优于多因素Logistic回归。鲍军平等[13]的研究结果也显示GBM模型预测经皮内镜手术切除治疗腰椎间盘突出的短期疗效的AUC较多因素Logistic回归模型高出约6%，且模型灵敏度和特异度也均有提高。多项研究结果也表明，采用GBM算法构建的疾病风险预测模型效果更优，预测精度更高[14-15]。

综上，本研究基于Killip分级、CysC、发病至PCI时间、MPV、FBG、PLR等指标构建的GBM模型在预测急性心肌梗死介入治疗后慢血流/无复流的发生风险具有不错效能，值得推广应用。

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作者简介：秦忠，硕士研究生，副主任医师，研究方向：心血管相关疾病诊断与治疗。