新型炎症标志物评分与STEMI患者预后及风险模型构建

目的 开发和评估新型炎症标志物综合评分预测ST段抬高型心肌梗死(acute ST-segment elevation myocardial infarction, STEMI)患者经皮冠状动脉介入(percutaneous coronary intervention, PCI)治疗后主要不良心脏事件(major adverse cardiac events, MACE)风险。方法 选择2021年6月～2022年5月中国人民解放军总医院第三医学中心收治的256例STEMI患者。入院时收集其炎症标志物[中性粒细胞-淋巴细胞比值(neutrophil-to-lymphocyte ratio, NLR)、血小板与淋巴细胞比值(platelet-to-lymphocyte ratio, PLR)、红细胞分布宽度与血小板比值(red blood cell distribution width-to-platelet ratio, RPR)、单核细胞与淋巴细胞比值(monocyte-to-lymphocyte ratio, MLR)、单核细胞与高密度脂蛋白比值(monocyte-to-high-density lipoprotein ratio, MHR)和球蛋白与白蛋白比值(globulin-to-albumin ratio, GAR)]。采用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator, LASSO)确定MACE风险炎症标志物并基于回归系数构建新型炎症标志物综合评分,利用COX风险回归模型分析该评分与STEMI患者MACE风险间的关系。使用相关R包构建定量MACE风险的Nomogram模型。通过受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线、临床决策分析(clinical decision analysis, DCA)曲线评估模型预测性能和临床净收益。结果 256例STEMI患者随访中位数为11个月,52例患者出现MACE,发生率为20.3%。基于NLR、MHR和PLR构建N.M.P评分[N.M.P评分=(0.900×NLR水平)+(0.102×MHR水平)+(0.039×PLR水平)]。多因素COX回归分析结果显示,N.M.P评分不受年龄和SYNTAX评分影响,与MACE风险独立相关(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,Nomogram模型预测半年、1年和1年半MACE风险的曲线下面积(area under the curve, AUC)分别为0.905、0.920和0.897。DCA曲线分析结果显示,Nomogram模型能提供显著意义的临床净收益。结论 整合NLR、MHR和PLR开发的N.M.P评分能有效预测STEMI患者MACE风险。基于N.M.P评分结合年龄和SYNTAX评分构建的定量STEMI患者MACE风险的Nomogram模型有助于风险分层和制定二级预防策略。