ST段抬高型心肌梗死患者PCI术后缺血性二尖瓣反流的列线图风险预测模型构建及预后评估

本研究针对ST段抬高型心肌梗死（STEMI）患者经皮冠状动脉介入治疗（PCI）后缺血性二尖瓣反流（IMR）的预测难题，通过多中心回顾性分析342例患者数据，构建包含Gensini评分、左心室射血分数（LVEF）、系统性免疫炎症指数（SII）等关键指标的列线图模型。结果显示该模型对住院期间（AUC=0.714）和3年随访期（AUC=0.740）IMR发生具有优异预测效能，为临床早期干预提供量化工具，显著改善患者预后。

　　

心血管疾病领域迎来重要突破——一项针对ST段抬高型心肌梗死（STEMI）患者术后并发症的预测研究取得重大进展。缺血性二尖瓣反流（IMR）作为PCI术后常见并发症，其发生率高达35%-40%，可使患者死亡率增加2-3倍。然而传统预测方法存在指标单一、时效性差等问题，临床亟需建立多维度预测体系。更棘手的是，IMR的发生涉及复杂的炎症免疫机制与心肌重构过程，其中系统性免疫炎症指数（SII）等新型标志物与冠状动脉病变程度（Gensini评分）的交互作用机制尚未阐明。

中国人民解放军联勤保障部队第904医院心血管内科团队在《European Journal of Medical Research》发表的最新研究，通过整合342例STEMI患者的临床数据，创新性地构建了包含炎症指标、心功能参数和冠脉病变程度的动态预测模型。研究采用多阶段分析方法：首先通过单中心回顾性队列研究（2019-2022年），收集患者PCI术前实验室指标（包括SII/100=[中性粒细胞×血小板]/淋巴细胞/100）、术中Gensini评分及术后超声心动图数据；继而运用多因素logistic回归和Cox比例风险模型分别识别住院期间和长期随访的独立预测因子；最终开发出具有临床实用性的列线图工具。

关键技术方法包括：1）采用Gensini评分系统量化冠状动脉病变程度；2）通过床旁超声心动图动态监测LVEF和瓣膜功能；3）运用R软件构建列线图并进行1000次Bootstrap内部验证；4）通过受试者工作特征曲线（ROC）和决策曲线分析（DCA）评估模型效能。

住院期间预测模型显示：Gensini评分（OR 1.009）、LVEF（OR 0.941）、白蛋白（OR 0.941）和SII/100（OR 1.096）是IMR的独立预测因子。值得注意的是，SII/100的预测效能显著优于传统炎症指标（P<0.001），其机制可能与中性粒细胞释放基质金属蛋白酶9（MMP-9）促进心肌重构有关。

长期随访模型（中位36个月）揭示：糖尿病（HR 1.154）、血红蛋白（HR 0.991）、Gensini评分（HR 1.007）、LVEF（HR 0.972）和SII/100（HR 1.034）共同影响IMR进展。特别发现当列线图总分>95.67时，患者主要不良心血管事件（MACEs）风险显著升高（Log-rank P=0.0004），证实炎症持续激活与不良预后密切相关。

讨论部分强调三个关键发现：1）首次证实SII与Gensini评分的协同作用，高SII水平（>8.86）合并高Gensini评分（>63）患者IMR风险增加3.2倍；2）LVEF每降低5%，住院期间IMR风险上升18%，这与既往研究中心室重构导致二尖瓣装置位移的理论相符；3）糖尿病通过加剧氧化应激使IMR患者2年MACEs风险提升41%，提示钠-葡萄糖协同转运蛋白2抑制剂（SGLT2i）的潜在治疗价值。

该研究的临床意义在于：1）提供可视化风险评估工具，医生通过简单参数输入即可获得个体化预测结果；2）确立炎症监测在IMR管理中的核心地位，建议对SII/100>9.65的患者加强随访；3）为高风险患者（总分>95.67）早期手术干预提供循证依据。未来需开展多中心前瞻性研究验证模型的普适性，并探索SII指导下的精准抗炎治疗策略。