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为探讨髂股动脉支架置入术后 2 年 ISR 风险因素，河北医科大学第三医院团队对 237 例 PAD 患者临床数据进行分析。经多因素回归确定 4 个独立风险因素并构建列线图模型，该模型预测准确性良好，为临床精准防控提供新工具。
在血管介入治疗领域，外周动脉疾病（PAD）患者髂股动脉支架置入术后的支架内再狭窄（ISR）问题一直困扰着临床医生。ISR 会导致血管再次狭窄甚至闭塞，严重影响手术的长期疗效。据文献报道，约 30%-40% 的股腘动脉支架置入患者术后 2 年内会发生 ISR，而现有预测工具多基于有限临床指标，敏感性和特异性不足，难以精准识别高风险患者。因此，开发一种准确、易用的预测模型来评估 ISR 风险，对早期干预和改善患者预后至关重要。
为解决这一临床难题，河北医科大学第三医院血管外科的研究团队开展了相关研究。他们回顾性分析了 2015 年 1 月至 2022 年 12 月期间收治的 237 例首次接受髂股动脉支架置入术的 PAD 患者临床数据，旨在筛选 ISR 的独立风险因素并构建预测模型。该研究成果发表在《BMC Surgery》上，为临床精准管理 ISR 提供了新的思路和工具。
研究人员采用了以下关键技术方法：首先，根据纳入和排除标准筛选患者，将 237 例患者随机分为训练集（166 例）和验证集（71 例）；然后，通过单因素和多因素 Logistic 回归分析，从 15 个候选因素中筛选出独立风险因素；接着，基于独立风险因素构建列线图预测模型，并利用 ROC 曲线、校准曲线和决策曲线分析（DCA）对模型的预测性能进行评估；最后，通过内部验证（Bootstrap 法重复抽样 1000 次）检验模型的稳定性。
患者基线特征与分组情况
研究共纳入 237 例 PAD 患者，其中训练集 166 例，验证集 71 例。两组患者在年龄、性别、吸烟、高血压等基线特征及 ISR 相关风险因素方面无显著差异（均 P>0.05），表明分组具有良好的均衡性，为模型的可靠性奠定了基础。
风险因素分析
单因素 Logistic 回归分析显示，糖尿病、高脂血症、白蛋白、球蛋白、AGR（白蛋白 / 球蛋白比值）、NLR（中性粒细胞 / 淋巴细胞比值）、肌酐 > 81μmol/L、高纤维蛋白原血症、膝下血流（below-the-knee run-offs）、支架位置等因素与 ISR 相关（P<0.1）。进一步的多因素 Logistic 回归分析确定了 4 个独立风险因素：糖尿病（OR=2.579，95% CI：1.075-6.189，P=0.034）、高脂血症（OR=3.168，95% CI：1.284-7.812，P=0.012）、高纤维蛋白原血症（OR=3.440，95% CI：1.411-8.388，P=0.007）和膝下血流 < 3（OR=0.082，95% CI：0.033-0.203，P<0.001）。
列线图模型的构建与验证
基于上述 4 个独立风险因素，研究人员构建了 ISR 风险预测列线图。该模型通过为每个风险因素分配相应的分值，将总分值对应到 ISR 发生概率，实现了对个体患者风险的可视化评估。内部验证结果显示，模型的校准曲线与理想曲线高度吻合，表明预测值与实际值一致性良好。训练集和验证集的 ROC 曲线下面积（AUC）分别为 0.856（95% CI：0.787-0.926）和 0.837（95% CI：0.729-0.945），提示模型具有良好的区分度。决策曲线分析表明，当阈值概率 < 87% 时，使用该模型预测 ISR 可获得较高的净获益，具有临床实用价值。
研究结论表明，糖尿病、高脂血症、高纤维蛋白原血症和膝下血流 < 3 是髂股动脉支架置入术后 2 年 ISR 的独立风险因素，基于这 4 个因素构建的列线图模型具有良好的预测性能，可帮助临床医生快速识别高风险患者，制定个性化的预防和治疗策略。该模型的建立为 ISR 的早期干预提供了客观依据，有助于降低 ISR 发生率，改善 PAD 患者的预后。
在讨论部分，研究人员进一步分析了各风险因素的作用机制。糖尿病通过诱导内皮功能障碍、促进血小板活化和炎症反应，增加 ISR 风险；高脂血症可加速支架内新生动脉粥样硬化进程；高纤维蛋白原血症与高凝状态和炎症反应相关，促进血栓形成和血管平滑肌细胞增殖；膝下血流不足可能导致局部血流动力学异常，影响血管修复。此外，研究还指出了现有模型的局限性，如未区分髂动脉和股动脉的解剖差异、未纳入药物涂层球囊（DCB）治疗患者等，为后续研究提供了方向。
总之，这项研究通过严谨的临床数据挖掘和模型构建，为髂股动脉支架置入术后 ISR 的风险评估提供了新的工具，具有重要的临床应用价值。未来需进一步开展多中心外部验证和长期随访研究，以验证模型的普适性和稳定性，并探索更优化的 ISR 预防策略。
