引用本文： 夏梦梅, 徐平. 不同类型简化肺栓塞严重指数预测急性肺栓塞患者预后的对照研究. 华西医学, 2022, 37(11): 1618-1622. doi: 10.7507/1002-0179.202210119 复制
急性肺栓塞是常见的三大致死性心血管疾病之一[1-2]。早期严重程度分级对诊疗决策和疾病预后非常重要。简化肺栓塞严重指数（simplified Pulmonary Embolism Severity Index，sPESI）是得到最广泛验证的评估工具之一[3]，其评估效能与肺栓塞严重程度指数（Pulmonary Embolism Severity Index，PESI）相似。sPESI 共涉及 6 个指标，包含动脉血氧饱和度（arterial oxygen saturation，SaO2），但未体现出其他与血氧饱和度相关的重要因素，如吸氧浓度（fraction of inspired oxygen，FiO2）和脉搏血氧饱和度（saturation of pulse oxygen，SpO2）。由于 sPESI 预测全因死亡率曲线下面积（area under the curve，AUC）小于 0.80[4-6]，因此提高 sPESI 预测效能尤为重要。Freitas 等[6]研究表明，动脉血氧分压（arterial partial pressure of oxygen，PaO2）/FiO2 是急性肺栓塞患者死亡的独立危险因素，故加入 PaO2/FiO2 改良的 psPESI 同样具有较高的预测价值。但 PaO2 系有创动脉血气分析结果获得，时间相对久，费用昂贵，而 SpO2 测定方法快速、无创、廉价且使用广泛，且 SpO2/FiO2 能很好地反映组织氧合情况，与 PaO2/FiO2 一致性强[7]，因此 SpO2/FiO2 可能成为急性肺栓塞患者的一种独立危险因素，经过改良的 ssPESI 也可能成为急性肺栓塞的预后评估工具。目前国内外尚未见 sPESI、psPESI、ssPESI 对急性肺栓塞患者预后预测价值的对照性研究，故本研究旨在通过比较 3 种评分的区分度、校准度、临床实用性，从而指导临床医师选择最优的评分系统应用于临床。
1 资料与方法
1.1 研究对象
本研究为单中心回顾性研究，已通过自贡市第四人民医院伦理委员会批准（2018010），并免除签署知情同意书。回顾性收集 2014 年 1 月 1 日－2019 年 1 月 1 日自贡市第四人民医院急性肺栓塞患者的资料。纳入标准：① 根据病史、体格检查、血气分析、影像学检查等明确诊断，符合 2019 年欧洲心血管学会（European Society of Cardiology，ESC）制定的肺栓塞诊断标准[8]；② 发病时间<2 周。排除标准：① 肺栓塞复诊；② 临床资料不完善；③ 随访失败。
1.2 方法
1.2.1 资料来源
通过查询自贡市第四人民医院放射科影像归档和通信系统、嘉禾电子病历系统、医院信息系统，共有 280 例患者入选，完善患者数据，建立数据库。
1.2.2 临床及检查指标收集
包括年龄、性别、合并症（包括癌症、慢性心力衰竭、慢性肺部疾病、心肌梗死和糖尿病）、诊断急性肺栓塞当日最差生命体征（体温、脉搏、呼吸频率、收缩压、神志、SpO2）、动脉血气分析（PaO2）、FiO2、诊断急性肺栓塞当日最差检验参数（包括血红蛋白、总胆红素、肌酐、D-二聚体、肌钙蛋白）和治疗方法（抗凝+再灌注治疗）。终点指标为入院后 1 个月内全因死亡。根据 ESC 风险分类将患者分为低危、中危及高危[9]。
1.2.3 建立模型
首先通过受试者操作特征（receiver-operating characteristic，ROC）曲线，分别获得用 PaO2/FiO2 和 SpO2/FiO2 预测急性肺栓塞患者 1 个月内全因死亡的最佳截断值。然后将 PaO2/FiO2<最佳截断值（1 分）替换 sPESI 中的 SaO2<90%（1 分），命名为 psPESI 模型[10]；将 SpO2/FiO2<最佳截断值（1 分）替换 sPESI 中的 SaO2<90%（1 分），命名为 ssPESI 模型。见表1。
表1
sPESI、psPESI 与 ssPESI 评价内容比较
1.3 统计学方法
应用 R 语言 3.6.0 版本进行统计学分析，R 软件包包括“CBCgrps”[11]以及“rms”“foreign”“pROC”“nricens”“PredictABEL”“HLtest.R”“dca.R”。对所有计量资料进行正态性检验，符合正态分布的计量资料以均数±标准差表示，统计方法采用独立样本 t 检验；非正态分布的计量资料以中位数（下四分位数，上四分位数）表示，组间比较采用两独立样本的非参数 Mann-Whitney U 检验。计数资料以例数和/或百分率表示，组间比较采用 χ2 检验或 Fisher 确切概率法。分别以 sPESI、psPESI 和 ssPESI 评分作为判断患者入院后 1 个月内死亡与否的预测指标，进行单因素 logistic 回归分析，同时绘制 ROC 曲线、确定最佳截断值，用 ROC 曲线的 AUC 分别评价 sPESI、psPESI 和 ssPESI 评分系统预测预后的能力，使用 Delong 法比较 sPESI、psPESI 和 ssPESI 评分相互之间 AUC 的差异。根据净重新分类指数（net reclassification improvement，NRI）、综合辨别改善指数（integrated discrimination improvement，IDI）、校准度（Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验）和决策曲线分析判断模型的临床意义。以上统计学方法均为双侧检验，检验水准 α=0.05。
2 结果
2.1 患者基线特征
共有 280 例患者纳入研究。其中低危 109 例，中危 155 例，高危 16 例；男 165 例（58.93%）；入院 1 个月内全因死亡率为 10.71%（30/280）。幸存者和死亡者基线资料详见表2。
表2
幸存者和死亡者的特征比较
2.2 PaO2/FiO2 和 SpO2/FiO2 预测急性肺栓塞患者的生存情况的截断值
PaO2/FiO2 和 SpO2/FiO2 预测急性肺栓塞患者 1 个月内全因死亡的 AUC 分别为 0.636［95% 置信区间（confidence interval，CI）（0.511，0.761），P=0.015；截断值=146.67］和 0.626［95%CI（0.494，0.759），P=0.024；截断值=211.51］。单因素 logistic 回归分析显示 PaO2/FiO2≤146.67 和 SpO2/FiO2≤211.51 是 1 个月全因死亡的危险因素［比值比=6.580，95%CI（2.821，15.349），P<0.001；比值比=6.937，95%CI（3.062，15.719），P<0.001］。
因此，我们尝试通过将 SaO2<90%（1 分）替换为 PaO2/FiO2≤146.67（1 分）来修改 sPESI（新评分系统命名为 psPESI），并通过将 SaO2<90%（1 分）替换为 SpO2/FiO2≤211.51（1 分）来修改 sPESI（新评分系统命名为 ssPESI）。
2.3 sPESI、psPESI 和 ssPESI 3 种模型的区分度比较
再次行 ROC 曲线结果提示，sPESI、psPESI 和 ssPESI 的 AUC 分别为 0.756［95%CI（0.671，0.841），P<0.001］、0.822［95%CI（0.750，0.895），P<0.001］和 0.807［95%CI（0.720，0.893），P<0.001］（图1a）。且 ssPESI 的 AUC 大于 sPESI（Z=2.070，P=0.038）而不小于 psPESI（Z=–0.864，P=0.388）。
图1
不同评分系统预测急性肺栓塞预后的 ROC 曲线与决策曲线
a. 3 种模型的 ROC 曲线；b. 3 种模型的决策曲线
ssPESI 相对于 sPESI 预测能力改善（NRI=0.928，P<0.001；IDI=0.084，P<0.001），ssPESI 相对于 psPESI 预测能力无明显改善（NRI=0.041，P=0.227；IDI=–0.028，P=0.060）。psPESI（Hosmer-Lemeshow 检验 χ2=12.591，P=0.182）和 ssPESI（Hosmer-Lemeshow 检验 χ2=4.204，P=0.897）在内部验证队列中得到很好的校准，决策曲线分析提示在较宽的域概率内 ssPESI、psPESI 的净受益率都比 sPESI 高（图1b）。
3 讨论
急性肺栓塞为常见的危急重症，病死率高，对疾病的早期诊断和治疗，能改善患者预后，甚至挽救患者的生命。目前 CT 肺动脉造影是诊断急性肺栓塞最常用的检查方法[12-13]，其特异性高，但获取方式较复杂，等待时间较久。对于危急重症使用预测模型对临床决策至关重要，因此在急性肺栓塞的评估和治疗中演变出许多预测模型来评估死亡、再发静脉血栓栓塞和大出血的风险[14-15]。
PESI、sPESI 目前被国内外广泛用于预测急性肺栓塞患者的预后情况，它利用客观的临床数据来估计短期的病死率风险[16-18]，能够快捷地辅助临床决策。但 sPESI 需要完善血气分析获取 SaO2 准确值，为有创操作且需要血气分析仪器。本研究旨在获取更为简便、相对准确的评估方案。
本研究结果得出，SpO2/FiO2 与急性肺栓塞患者 1 个月内全因死亡具有密切关系。sPESI 评分简捷，一直被当作急性肺栓塞患者早期病情评估的工具，Ostovan 等[19]发现 sPESI 预测急性肺栓塞患者发生不良事件的 ROC 曲线的 AUC 为 0.692。本研究利用回顾性队列发现，psPESI、ssPESI 评分 ROC 曲线的 AUC 分别为 0.822、0.807，高于 sPESI 评分 ROC 曲线的 AUC（0.756），sPESI 预测价值明显低于 ssPESI、psPESI 评分，而 ssPESI 与 psPESI 评分对患者预测价值相似。与 ssPESI 相较，psPESI 评分需要获取 PaO2，需进行有创操作来完善血气分析检查，增加患者痛苦及经济负担，延长评估时间，而 ssPESI 评分中的 SpO2 为无创操作、临床易获得，且 ssPESI 与 psPESI 的预测能力相似，因此 ssPESI 可用于预测急性肺栓塞患者预后。
本研究存在一些不足之处，例如本研究仅简单统计了 SpO2 及 FiO2 数值，未考虑休克时四肢循环对 SpO2 的影响、不同给氧方式对实际 FiO2 产生的影响。
综上所述，本研究发现将 SaO2 替换为 SpO2/FiO2 的 ssPESI 评分对急性肺栓塞的预测价值更高，且更简便、更易获取；在接下来研究中我们将扩大样本构建前瞻性数据库，来研究不同吸氧方式及外周循环对不同类型 sPESI 预测急性肺栓塞患者预后价值的影响。
利益冲突：所有作者声明不存在利益冲突。
急性肺栓塞是常见的三大致死性心血管疾病之一[1-2]。早期严重程度分级对诊疗决策和疾病预后非常重要。简化肺栓塞严重指数（simplified Pulmonary Embolism Severity Index，sPESI）是得到最广泛验证的评估工具之一[3]，其评估效能与肺栓塞严重程度指数（Pulmonary Embolism Severity Index，PESI）相似。sPESI 共涉及 6 个指标，包含动脉血氧饱和度（arterial oxygen saturation，SaO2），但未体现出其他与血氧饱和度相关的重要因素，如吸氧浓度（fraction of inspired oxygen，FiO2）和脉搏血氧饱和度（saturation of pulse oxygen，SpO2）。由于 sPESI 预测全因死亡率曲线下面积（area under the curve，AUC）小于 0.80[4-6]，因此提高 sPESI 预测效能尤为重要。Freitas 等[6]研究表明，动脉血氧分压（arterial partial pressure of oxygen，PaO2）/FiO2 是急性肺栓塞患者死亡的独立危险因素，故加入 PaO2/FiO2 改良的 psPESI 同样具有较高的预测价值。但 PaO2 系有创动脉血气分析结果获得，时间相对久，费用昂贵，而 SpO2 测定方法快速、无创、廉价且使用广泛，且 SpO2/FiO2 能很好地反映组织氧合情况，与 PaO2/FiO2 一致性强[7]，因此 SpO2/FiO2 可能成为急性肺栓塞患者的一种独立危险因素，经过改良的 ssPESI 也可能成为急性肺栓塞的预后评估工具。目前国内外尚未见 sPESI、psPESI、ssPESI 对急性肺栓塞患者预后预测价值的对照性研究，故本研究旨在通过比较 3 种评分的区分度、校准度、临床实用性，从而指导临床医师选择最优的评分系统应用于临床。
1 资料与方法
1.1 研究对象
本研究为单中心回顾性研究，已通过自贡市第四人民医院伦理委员会批准（2018010），并免除签署知情同意书。回顾性收集 2014 年 1 月 1 日－2019 年 1 月 1 日自贡市第四人民医院急性肺栓塞患者的资料。纳入标准：① 根据病史、体格检查、血气分析、影像学检查等明确诊断，符合 2019 年欧洲心血管学会（European Society of Cardiology，ESC）制定的肺栓塞诊断标准[8]；② 发病时间<2 周。排除标准：① 肺栓塞复诊；② 临床资料不完善；③ 随访失败。
1.2 方法
1.2.1 资料来源
通过查询自贡市第四人民医院放射科影像归档和通信系统、嘉禾电子病历系统、医院信息系统，共有 280 例患者入选，完善患者数据，建立数据库。
1.2.2 临床及检查指标收集
包括年龄、性别、合并症（包括癌症、慢性心力衰竭、慢性肺部疾病、心肌梗死和糖尿病）、诊断急性肺栓塞当日最差生命体征（体温、脉搏、呼吸频率、收缩压、神志、SpO2）、动脉血气分析（PaO2）、FiO2、诊断急性肺栓塞当日最差检验参数（包括血红蛋白、总胆红素、肌酐、D-二聚体、肌钙蛋白）和治疗方法（抗凝+再灌注治疗）。终点指标为入院后 1 个月内全因死亡。根据 ESC 风险分类将患者分为低危、中危及高危[9]。
1.2.3 建立模型
首先通过受试者操作特征（receiver-operating characteristic，ROC）曲线，分别获得用 PaO2/FiO2 和 SpO2/FiO2 预测急性肺栓塞患者 1 个月内全因死亡的最佳截断值。然后将 PaO2/FiO2<最佳截断值（1 分）替换 sPESI 中的 SaO2<90%（1 分），命名为 psPESI 模型[10]；将 SpO2/FiO2<最佳截断值（1 分）替换 sPESI 中的 SaO2<90%（1 分），命名为 ssPESI 模型。见表1。
表1
sPESI、psPESI 与 ssPESI 评价内容比较
1.3 统计学方法
应用 R 语言 3.6.0 版本进行统计学分析，R 软件包包括“CBCgrps”[11]以及“rms”“foreign”“pROC”“nricens”“PredictABEL”“HLtest.R”“dca.R”。对所有计量资料进行正态性检验，符合正态分布的计量资料以均数±标准差表示，统计方法采用独立样本 t 检验；非正态分布的计量资料以中位数（下四分位数，上四分位数）表示，组间比较采用两独立样本的非参数 Mann-Whitney U 检验。计数资料以例数和/或百分率表示，组间比较采用 χ2 检验或 Fisher 确切概率法。分别以 sPESI、psPESI 和 ssPESI 评分作为判断患者入院后 1 个月内死亡与否的预测指标，进行单因素 logistic 回归分析，同时绘制 ROC 曲线、确定最佳截断值，用 ROC 曲线的 AUC 分别评价 sPESI、psPESI 和 ssPESI 评分系统预测预后的能力，使用 Delong 法比较 sPESI、psPESI 和 ssPESI 评分相互之间 AUC 的差异。根据净重新分类指数（net reclassification improvement，NRI）、综合辨别改善指数（integrated discrimination improvement，IDI）、校准度（Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验）和决策曲线分析判断模型的临床意义。以上统计学方法均为双侧检验，检验水准 α=0.05。
2 结果
2.1 患者基线特征
共有 280 例患者纳入研究。其中低危 109 例，中危 155 例，高危 16 例；男 165 例（58.93%）；入院 1 个月内全因死亡率为 10.71%（30/280）。幸存者和死亡者基线资料详见表2。
表2
幸存者和死亡者的特征比较
2.2 PaO2/FiO2 和 SpO2/FiO2 预测急性肺栓塞患者的生存情况的截断值
PaO2/FiO2 和 SpO2/FiO2 预测急性肺栓塞患者 1 个月内全因死亡的 AUC 分别为 0.636［95% 置信区间（confidence interval，CI）（0.511，0.761），P=0.015；截断值=146.67］和 0.626［95%CI（0.494，0.759），P=0.024；截断值=211.51］。单因素 logistic 回归分析显示 PaO2/FiO2≤146.67 和 SpO2/FiO2≤211.51 是 1 个月全因死亡的危险因素［比值比=6.580，95%CI（2.821，15.349），P<0.001；比值比=6.937，95%CI（3.062，15.719），P<0.001］。
因此，我们尝试通过将 SaO2<90%（1 分）替换为 PaO2/FiO2≤146.67（1 分）来修改 sPESI（新评分系统命名为 psPESI），并通过将 SaO2<90%（1 分）替换为 SpO2/FiO2≤211.51（1 分）来修改 sPESI（新评分系统命名为 ssPESI）。
2.3 sPESI、psPESI 和 ssPESI 3 种模型的区分度比较
再次行 ROC 曲线结果提示，sPESI、psPESI 和 ssPESI 的 AUC 分别为 0.756［95%CI（0.671，0.841），P<0.001］、0.822［95%CI（0.750，0.895），P<0.001］和 0.807［95%CI（0.720，0.893），P<0.001］（图1a）。且 ssPESI 的 AUC 大于 sPESI（Z=2.070，P=0.038）而不小于 psPESI（Z=–0.864，P=0.388）。
图1
不同评分系统预测急性肺栓塞预后的 ROC 曲线与决策曲线
a. 3 种模型的 ROC 曲线；b. 3 种模型的决策曲线
ssPESI 相对于 sPESI 预测能力改善（NRI=0.928，P<0.001；IDI=0.084，P<0.001），ssPESI 相对于 psPESI 预测能力无明显改善（NRI=0.041，P=0.227；IDI=–0.028，P=0.060）。psPESI（Hosmer-Lemeshow 检验 χ2=12.591，P=0.182）和 ssPESI（Hosmer-Lemeshow 检验 χ2=4.204，P=0.897）在内部验证队列中得到很好的校准，决策曲线分析提示在较宽的域概率内 ssPESI、psPESI 的净受益率都比 sPESI 高（图1b）。
3 讨论
急性肺栓塞为常见的危急重症，病死率高，对疾病的早期诊断和治疗，能改善患者预后，甚至挽救患者的生命。目前 CT 肺动脉造影是诊断急性肺栓塞最常用的检查方法[12-13]，其特异性高，但获取方式较复杂，等待时间较久。对于危急重症使用预测模型对临床决策至关重要，因此在急性肺栓塞的评估和治疗中演变出许多预测模型来评估死亡、再发静脉血栓栓塞和大出血的风险[14-15]。
PESI、sPESI 目前被国内外广泛用于预测急性肺栓塞患者的预后情况，它利用客观的临床数据来估计短期的病死率风险[16-18]，能够快捷地辅助临床决策。但 sPESI 需要完善血气分析获取 SaO2 准确值，为有创操作且需要血气分析仪器。本研究旨在获取更为简便、相对准确的评估方案。
本研究结果得出，SpO2/FiO2 与急性肺栓塞患者 1 个月内全因死亡具有密切关系。sPESI 评分简捷，一直被当作急性肺栓塞患者早期病情评估的工具，Ostovan 等[19]发现 sPESI 预测急性肺栓塞患者发生不良事件的 ROC 曲线的 AUC 为 0.692。本研究利用回顾性队列发现，psPESI、ssPESI 评分 ROC 曲线的 AUC 分别为 0.822、0.807，高于 sPESI 评分 ROC 曲线的 AUC（0.756），sPESI 预测价值明显低于 ssPESI、psPESI 评分，而 ssPESI 与 psPESI 评分对患者预测价值相似。与 ssPESI 相较，psPESI 评分需要获取 PaO2，需进行有创操作来完善血气分析检查，增加患者痛苦及经济负担，延长评估时间，而 ssPESI 评分中的 SpO2 为无创操作、临床易获得，且 ssPESI 与 psPESI 的预测能力相似，因此 ssPESI 可用于预测急性肺栓塞患者预后。
本研究存在一些不足之处，例如本研究仅简单统计了 SpO2 及 FiO2 数值，未考虑休克时四肢循环对 SpO2 的影响、不同给氧方式对实际 FiO2 产生的影响。
综上所述，本研究发现将 SaO2 替换为 SpO2/FiO2 的 ssPESI 评分对急性肺栓塞的预测价值更高，且更简便、更易获取；在接下来研究中我们将扩大样本构建前瞻性数据库，来研究不同吸氧方式及外周循环对不同类型 sPESI 预测急性肺栓塞患者预后价值的影响。
利益冲突：所有作者声明不存在利益冲突。
