基于LASSO回归与多因素Logistic回归的急性ST段抬高型心肌梗死患者PCI术后院内主要不良心血管事件预测模型构建及内部验证：融合围术期多维临床指标

《Cardiovascular Therapeutics》：A Logistic Regression Prediction Model for Post-PCI In-Hospital Major Adverse Cardiovascular Events in Patients With Acute ST-Segment Elevation Myocardial Infarction: Construction and Internal Validation

　　

背景：急性ST段抬高型心肌梗死（STEMI）患者接受急诊经皮冠状动脉介入治疗（PCI）后，院内主要不良心血管事件（MACE）发生率仍较高。现有风险预测工具多关注术前基线指标，忽视术中介入参数，缺乏针对STEMI患者PCI术后综合术后风险评估工具。本研究旨在基于多维围术期临床指标，开发并内部验证用于STEMI患者PCI术后院内MACE的Logistic回归预测模型，以实现准确术后风险分层并指导个体化围术期管理。

方法：研究人员回顾性纳入2019年1月至2024年10月在Lu′an People′s Hospital胸痛中心接受急诊PCI的1195例STEMI患者。患者按7:3比例随机分为训练集（n=837）和验证集（n=358）。主要终点为院内MACE（心源性休克、恶性心律失常、急性心力衰竭、再发心肌梗死或全因死亡的复合终点）。采用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归联合多因素Logistic回归构建预测模型。通过受试者工作特征曲线下面积（AUC）评价模型判别能力。使用AUC值和DeLong检验与广泛应用的GRACE和TIMI风险评分进行头对头判别比较，以量化新型模型的增量预测价值。通过校准图、Hosmer–Lemeshow检验和决策曲线分析（DCA）评估模型校准和临床效用，并在验证集中进行内部验证。

结果：共260例患者（21.8%）发生院内MACE。经LASSO回归筛选和多因素Logistic回归分析，确定8个独立预测因素：入院时收缩压、Killip分级、介入持续时间、造影剂用量、术后TIMI血流分级、罪犯血管闭塞、血清肌酐和血清钾。训练集AUC为0.84（95% CI：0.80–0.87），敏感度为77.7%，特异度为78.2%；验证集AUC为0.826（95% CI：0.782–0.870）。比较性判别分析显示，传统GRACE和TIMI风险评分表现出中等预测性能。GRACE评分训练集AUC为0.763（95% CI：0.724–0.800），TIMI评分为0.748（95% CI：0.708–0.786）。在验证集中，GRACE评分和TIMI评分的AUC分别为0.751（95% CI：0.699–0.800）和0.736（95% CI：0.683–0.786）。DeLong检验证实，该新型模型在训练和验证队列中均较GRACE和TIMI评分具有显著更高的判别能力（均p < 0.05）。训练集Brier评分为0.128，校准截距为0.042，校准斜率为0.991；验证集Brier评分为0.135，校准截距为0.051，校准斜率为0.985。经1000次bootstrap乐观校正后，校正校准斜率为0.987，校正截距为0.045。Hosmer–Lemeshow检验提示模型校准良好（χ² = 5.449，p = 0.709），DCA显示在5%–80%阈值概率范围内具有临床净获益。

结论：基于8项临床指标的Logistic回归预测模型在预测STEMI患者PCI术后院内MACE方面表现出良好判别能力、定量校准和临床效用。该模型整合术前基线、术中操作和实验室指标，经内部验证后性能稳定，可协助临床医生对患者进行术后风险分层，及时识别PCI术后高风险人群，并优化术后围术期管理策略。

研究背景与问题：急性ST段抬高型心肌梗死（STEMI）由急性冠状动脉完全闭塞导致广泛心肌缺血坏死，起病急、进展快、死亡率高，是全球心血管死亡的重要原因。经皮冠状动脉介入治疗（PCI）是STEMI首选心肌再灌注策略，可显著降低短期和长期死亡率。但即使及时PCI，仍有相当比例患者发生院内主要不良心血管事件（MACE），包括心源性休克、恶性心律失常、急性心力衰竭、再发心肌梗死和全因死亡。胸痛中心建设和PCI技术进步虽缩短再灌注时间，院内MACE仍较高，提示仅缩短再灌注时间不足。GRACE和TIMI评分虽常用，但主要基于欧美人群，侧重术前临床特征，忽略手术持续时间和造影剂用量等术中介入参数，难以全面反映围术期风险，可能低估或无法捕捉PCI再灌注后风险变化。因此，研究人员基于中国胸痛中心单中心数据，整合入院基线、心功能、术中参数和实验室指标，构建并内部验证PCI术后院内MACE预测模型，并与GRACE和TIMI评分进行头对头判别比较。

关键技术与方法：该研究为单中心回顾性队列，样本来自2019年1月至2024年10月Lu′an People′s Hospital胸痛中心连续接受急诊PCI的STEMI患者1195例，伦理批号2024-LY-0278，遵循TRIPOD。按7:3分层随机分为训练集837例和验证集358例。主要终点为院内MACE。先以单因素Logistic回归初筛，再以LASSO回归（10折交叉验证，lambda.1se）筛选非零系数变量，随后行多因素Logistic回归并构建列线图。采用AUC、DeLong检验、校准图、Hosmer–Lemeshow检验、Brier评分、校准截距与斜率、DCA及1000次bootstrap乐观校正进行内部验证；缺失率<1.5%，采用完整病例分析。

研究结果：
3.1 研究人群与基线特征：共纳入1195例，260例（21.8%）发生院内MACE。MACE组年龄更高，BMI更低，入院收缩压和舒张压更低，Killip分级更高，男性比例和高血压史比例更低；干预时间更长，造影剂用量更高，术前和术后TIMI血流分级差异显著，罪犯血管闭塞比例更高，左前降支和右冠状动脉分布差异有统计学意义，Gensini评分有差异，血清肌酐更高，血清钾更低，甘油三酯和BNP有差异。FMC时间和D to W时间组间无显著差异，白细胞、血红蛋白、血小板、血糖等无显著差异。

3.2 单因素Logistic回归分析：在训练集中以p < 0.05初筛，年龄、SBP、DBP、Killip分级、男性、高血压、干预时间、造影剂用量、术前TIMI、术后TIMI、Gensini评分、罪犯血管闭塞、血清肌酐、血糖、血清钾和BNP共16个变量进入候选变量集。

3.3 LASSO回归变量筛选：将16个候选变量纳入LASSO回归，经10折交叉验证确定最优惩罚参数λ为lambda.1se，最终8个非零系数变量为SBP、Killip分级、干预时间、造影剂用量、术后TIMI血流分级、罪犯血管闭塞、血清肌酐和血清钾；年龄、DBP、男性、高血压、术前TIMI、Gensini评分、血糖和BNP系数被压缩为零。

3.4 多因素Logistic回归模型与列线图模型构建：8个变量VIF均<5，无显著多重共线性，且均为院内MACE独立预测因素。入院SBP每增加1 mmHg，MACE风险降低2.3%；Killip分级每增加1级，MACE风险增加138.7%；干预时间每增加1 min，风险增加1.3%；造影剂用量每增加1 mL，风险增加1.7%；术后TIMI每增加1级，风险降低43.9%；罪犯血管闭塞者风险增加143.3%；血清肌酐每增加1 μmol/L，风险增加1.2%；血清钾每增加1 mmol/L，风险降低43.6%。最终logit(p) = ?0.023×SBP + 0.87×Killip + 0.012×干预时间 + 0.017×造影剂用量 ? 0.578×术后TIMI + 0.889×罪犯血管闭塞 + 0.012×肌酐 ? 0.573×钾 + 0.494，并构建列线图。

3.5 模型评价：
3.5.1 判别能力评价：训练集AUC为0.84（95% CI：0.80–0.87），最佳截断值为0.205，敏感度77.7%，特异度78.2%；验证集在结果部分报告AUC为0.84（95% CI：0.79–0.89），摘要报告AUC为0.826（95% CI：0.782–0.870）。1000次bootstrap校正后AUC为0.835（95% CI：0.786–0.882），乐观偏差ΔAUC=0.005。GRACE评分训练集和验证集AUC分别为0.763和0.751，TIMI评分分别为0.748和0.736，均低于0.8；DeLong检验显示新型模型在训练和验证队列中均显著优于GRACE和TIMI评分（均p < 0.05）。

3.5.2 校准评价：Omnibus检验示模型系数整体显著（χ² = 341.773，p < 0.001）。训练集Brier评分0.128，校准截距0.042，校准斜率0.991；验证集Brier评分0.135，校准截距0.051，校准斜率0.985；bootstrap校正后校准斜率0.987，截距0.045。Hosmer–Lemeshow检验χ² = 5.449，p = 0.709，提示预测概率与实际MACE发生率一致性良好；最佳logit(p)诊断值为?1.355，校准曲线拟合良好。

3.5.3 临床效用评价：DCA显示在约5%–80%阈值概率范围内，模型净获益持续高于“treat all”和“treat none”极端策略；在临床常见的10%–30%阈值概率区间，净获益优势尤其明显，提示有助于个体化管理决策。

3.6 模型应用示例：以入院SBP=96 mmHg、Killip分级=1、干预时间=47 min、造影剂用量=80 mL、术后TIMI=3、罪犯血管闭塞=1、血清肌酐=89.6 μmol/L、血清钾=4.04 mmol/L为例，计算logit(p)=?1.005，高于截断值?1.355，模型预测该患者属于PCI术后MACE高风险人群，建议加强术后血流动力学监测、优化容量管理和针对性预防干预。

讨论总结：该模型整合术前基线、术中操作和实验室指标，纳入术中参数，弥补传统术前评分在术后风险评估方面的不足。院内MACE发生率21.8%，与Huang et al.和Wu et al.报道相近。GRACE和TIMI评分源于西方人群且仅含术前变量，在本队列中仅中等判别，AUC均低于0.8。研究核心创新在于纳入干预时间、造影剂用量、术后TIMI血流分级和罪犯血管闭塞，动态反映手术复杂性、术中风险暴露和心肌再灌注质量。炎症激活和内皮功能障碍是STEMI再灌注后心肌损伤、微循环障碍和不良事件的重要机制，高敏C反应蛋白、中性粒细胞与淋巴细胞比值及内皮功能指标等具有增量预后价值，但本模型未纳入；本模型指标常规、实时、普遍可检测，便于临床推广。讨论强调，干预时间和造影剂用量并非独立生物学危险因素，而是手术复杂度和病变严重度的替代标志，其与MACE正相关可能受适应证混杂和残余混杂影响，包括术中血流动力学波动、未测量微循环障碍、血栓脱落和术者经验差异，应谨慎解释。验证方面，7:3分层留出验证联合1000次bootstrap乐观校正，符合TRIPOD，显示模型稳定、无明显过拟合。各预测因素方面，入院SBP为保护因素，与Pei et al.、Hu et al.一致；DBP因共线性被LASSO压缩；Killip分级为强预测因素，与Yang et al.、Jeon et al.一致；干预时间反映手术复杂性，FMC和D to W时间组间无差异，与Koh et al.一致；造影剂用量与MACE相关，可能涉及血液黏度、微循环和肾毒性机制，与Qiu et al.等关于造影剂肾损伤的研究相呼应；术后TIMI为保护因素，但TIMI 3不等于心肌水平完全再灌注，Xie et al.提示无复流或慢血流与死亡相关；罪犯血管闭塞增加风险；血清肌酐升高与不良预后相关，Savic et al.提示肾功能障碍与慢血流/无复流有关；血清钾为保护因素，低钾与恶性心律失常相关，与Wang et al.、Sun et al.一致。临床定位上，该模型因包含术后指标，不能用于术前预测，而适用于急诊PCI后即刻院内MACE风险分层，指导早期强化监测和个体化干预。局限性包括单中心回顾性设计、潜在选择和信息偏倚、干预时间和造影剂用量的混杂、仅纳入STEMI未覆盖NSTEMI、未纳入高敏肌钙蛋白峰值、高敏C反应蛋白、糖化血红蛋白和左心室射血分数等指标、缺乏外部验证，以及仅适用于术后风险评估。研究结论翻译：基于1195例STEMI患者临床数据，研究人员使用LASSO回归联合多因素Logistic回归构建了包含8项临床可及指标的PCI术后院内MACE预测模型：入院SBP、Killip分级、干预时间、造影剂用量、术后TIMI血流分级、罪犯血管闭塞、血清肌酐和血清钾。AUC比较和DeLong检验证实，该新型模型判别能力显著优于传统GRACE和TIMI风险评分，对术后风险评估具有明显增量预测价值。模型判别良好（训练集AUC=0.84，验证集AUC=0.826），校准可靠（H-L检验p=0.709），经bootstrap乐观校正和内部验证性能稳定。该模型可准确分层STEMI患者急诊PCI后院内MACE风险，辅助临床医生早期识别高危人群，优化术后围术期监测和个体化治疗策略，较传统风险评分系统具有更优临床应用前景。