在量化虚拟冠状动脉生理学特性时重新审视Bland-Altman图

《Frontiers in Cardiovascular Medicine》：Rethinking the Bland-Altman plot when quantifying virtual coronary physiology

虚拟血流储备（vFFR）作为非侵入性评估工具的应用及其与侵入性FFR的协议一致性分析。传统Bland-Altman方法因忽略异方差性导致对疾病严重程度的敏感性不足，本文提出基于分位数回归的动态限值一致性评估方法，通过量化不同病变严重程度下的差异分布，更准确反映vFFR性能并支持临床决策优化。

　　虚拟分数流量储备（vFFR）是从标准冠状动脉造影中推导出的一种技术，近年来在某些导管实验室中开始逐渐取代侵入性评估。尽管vFFR已被纳入临床指南，但最近的临床结果数据却对其相对于侵入性评估的有效性提出了质疑。这些出乎意料的试验结果背后，是侵入性与vFFR之间比预期更差的一致性。特别是在较低的FFR值范围内，这种一致性变差的现象尤为明显，从而影响了不同研究之间的比较。本文提出了一种新的方法，使用分位数回归来推导总体偏差和一致性限（LOA），以更好地描述冠状动脉疾病谱中的一致性。这一新方法可能有助于更深入地理解vFFR在临床中的最佳应用，并解决当前验证实践中常见的统计缺陷。

在日常临床实践中，大多数情况下，血管造影单独用于判断病变的严重程度，而vFFR指导的治疗在主要不良心脏事件（MACE）方面表现优于血管造影。然而，近期的试验结果却对vFFR与侵入性FFR之间的等效性提出了挑战。vFFR指导的治疗未能达到非劣效性标准，很可能是因为侵入性FFR与vFFR之间的一致性比预期更差。这表明这两种技术之间存在差异，而这些差异并不一定在已发表的统计分析中显现出来。这种现实中的不匹配可能源于在较低FFR值（灰色区域和更低值）时，一致性变差。因此，那些报告中包含更多非血流动力学显著病变的研究，其结果可能并不适用于日常vFFR评估的实际应用。

Bland-Altman图自1986年提出以来，一直是评估两种临床测量技术之间一致性的重要工具。该方法不仅简单易用，而且专门针对临床应用，超越了简单的回归和相关分析。这种参数化方法通过将两种测量值的平均值与它们的差值进行对比，来直观地展示数据。图中，平均差表示总体偏差，而95%一致性限（LOA）则表示两种测量方法之间的差异范围。Bland-Altman图因其直观性和广泛适用性，已成为最受欢迎的统计方法之一，并且在vFFR验证研究中被频繁使用。然而，该方法的关键假设，如同方差性（即差值的方差在测量范围内保持恒定）在vFFR验证数据集中常常被违反。在这种情况下，测量误差通常会随着疾病严重程度而变化，这在vFFR分析中尤为明显。因此，传统的LOA计算方法可能会低估健康血管中的准确性，同时高估严重病变血管中的准确性。这导致了对vFFR与FFR之间真实一致性理解的不足。尽管有数据转换等统计方法可能提供解决方案，但这些方法可能会破坏Bland-Altman图的核心原则——简单性和易于理解。目前，我们尚未发现任何vFFR验证研究采用这些替代方法来确保数据的合适拟合，这表明它们可能并不满足这些标准。

本文提出了一种改进的统计框架，利用分位数回归来生成更合适的LOA，从而提升vFFR在不同疾病严重程度下的临床解释能力。这种方法的核心优势在于其简单性，即使对于那些对统计学知识不太熟悉的人而言，也能轻松实施和理解。我们使用了R语言中的quantreg包（版本2024.04.2?+?764）来进行研究，并且不需要复杂的统计学知识来对数据进行转换。这一技术几乎可以普遍应用于所有vFFR验证研究，即使数据意外地满足传统Bland-Altman分析的假设，对总体偏差和LOA的影响也相对较小。此外，虽然传统的Bland-Altman分析报告的是平均偏差，而分位数回归则报告的是中位数偏差，后者对于非参数数据来说更为合适。在图1中，我们展示了一个应用实例，该数据来源于我们团队最近的一项验证研究。图A显示了传统的Bland-Altman图，其中LOA是固定的；而图B则展示了我们提出的方法，利用分位数回归生成LOA。随着疾病严重程度的增加，LOA的差异变得明显，准确地反映了在FFR值下降时测量误差的增加。为了便于比较，我们建议主要报告在成对平均值（FFR?+?vFFR）/2为0.80（诊断阈值）时的中位数偏差和95% LOA。此外，作者还可以考虑报告在0.70和0.90时的LOA，以量化一致性与疾病严重程度之间的关系。

在本文中，我们描述了一种简单的方法，用于评估侵入性与vFFR之间的一致性，该方法能够处理常见数据分布问题。我们的方法直接应对了冠状动脉生理学和虚拟建模中固有的异方差性。具体而言，该技术通过直观的可视化方式考虑了在更严重病变情况下一致性变差的现象，同时也可能更适合评估微血管阻力。vFFR如今已成为评估中度冠状动脉狭窄的指南推荐工具。虽然有证据支持其在标准血管造影评估中的优越性，但其在侵入性生理评估中的非劣效性尚未得到证实。这种差异主要由与侵入性生理评估之间的一致性所决定，而传统的Bland-Altman分析未能充分捕捉这一关系。尽管所提出的分位数回归方法并不总是保证最优的数据拟合，但在处理非参数数据时，其他非参数方法（如多项式拟合）也可能是可行的。然而，该方法在实施、解释和结果比较方面的简便性，使其在保持传统Bland-Altman图熟悉度的同时，提供了更准确的分析。因此，我们鼓励其他研究者在进行自己的vFFR验证研究时，考虑使用这一统计技术。