不同临床评分结合耳褶征对于预测冠心病诊断价值的初步探讨

冯 静,邹爱春,潘黎明，黄建芬，李世敬，王 军

(北京市门头沟区医院 心内科，北京102300)

不同临床评分结合耳褶征对于预测冠心病诊断价值的初步探讨

冯 静,邹爱春,潘黎明，黄建芬，李世敬，王 军

(北京市门头沟区医院 心内科，北京102300)

目的 分析升级的Diamond-Forrester法(updated Diamond-Forrester method，UDFM) 和Duke 临床评分(Duke clinical score，DCS) 与耳褶症的相关性，初步评价不同临床评分与耳褶征所构建的诊断方法对于冠心病诊断的价值。方法 选择2011年5月-2014年5月因胸痛疑诊为冠心病而于2周内行冠状动脉造影的住院患者373例。记录每名患者耳褶征的情况并估算UDFM 和DCS评分。以CA 结果为金标准，分析ELC,DCS,UDFM,ELC+DCS,ELC+UDFM等不同诊断方法对于冠心病的诊断特性。结果 对于CAD诊断敏感性的比较，DCS组为89%，略高于其他各组；对于CAD诊断特异性的比较，ELC+DCS组为38%，为各组之最； ELC+DCS组与ELC+UDFM组对于CAD阳性预测价值为75%；以CA 为金标准,ELC+DCS组的ROC曲线下面积为0.613，略大于其他诊断模型;ELC+DCS组的诊断准确性为77%，略高于其他各组。结论 对于疑诊冠心病的胸痛患者，ELC+DCS诊断组合较其他诊断形式更适用于冠心病拟诊。

冠心病；冠脉造影；耳褶征

冠状动脉造影(coronary angiography，CA) 是临床诊断冠心病的金标准，但费用昂贵，大剂量辐射和造影剂可能会对患者造成不同程度损害[1,2]。具有怎样临床特征的疑诊冠心病患者最适合进行CA检查一直是临床工作的难点和重点之一，Duke(Duke clinical score，DCS)及Diamond-Forrester临床评分(Updated Diamond-ForresterMethod,UDFM)[3-5]为目前应用最为广泛的冠心病诊断模型，通过对患病人群进行危险度分层，可以减少无冠心病患者进行昂贵诊断试验和药物治疗的情况，但相关研究指出这些临床评分可能会不同程度的过高估计患者的发病率。耳褶征 (earlobe crease ,ELC)较易识别，虽然不能替代客观的检测方法，但可为临床诊断CAD提供一个重要线索，不失为普查筛选冠心病的重要体征[6]。临床评分与耳褶征结合是否会增加CA的诊断价值，国内外研究少有报道，本文将初步探讨耳褶征与现有的临床评分系统的相关性，分析评价不同临床评分与耳褶征所构建的诊断组合对于冠心病诊断的价值，并为CA的临床诊疗提供参考和依据。

1 资料与方法

1.1 研究对象 选择2011年5月-2014年5月因胸痛疑诊为冠心病而于2周内行冠状动脉造影的住院患者373例。排除重度瓣膜疾病、2周内的急性心肌梗死、先天性心脏病、心房颤动、预激综合征、左束支传导阻滞、起搏器植入术后、心肌炎、心肌病、心脏神经官能症、肺栓塞、急性感染、恶性疾病、自身免疫性疾病、营养不良性疾病及近期服用激素者。

1.2 耳褶征判定 目测患者两侧耳垂自耳屏间切迹起，斜向外下的皮肤有无深陷褶痕，褶痕1 mm以上为耳褶征阳性；如果耳垂有数条褶痕，以较深的痕迹为准。所有患者在行CA前由两名心内科医师独立观察判定，结论不一致时协商判定，且两名医师对于患者的病史，及影像学检查结果并不知情；两名医师对于耳褶征评判的一致性为97%。

1.3 临床评分 计算每名患者的DCS及UDFM评分。

1.4 冠状动脉造影及结果判断 采用Judkins法行选择性左、右冠状动脉造影(coronary angiography，CA)。所有CA 图像均利用德国西门子数字血管造影机采集，由2名有经验的心内科医师分析，结论不一致时由二者协商决定。冠状动脉造影结果的划分标准：冠状动脉造影结果未达到异常标准的患者被视为正常(无冠心病)。冠状动脉造影结果存在左冠状动脉主干、右冠状动脉、左冠状动脉前降支、左冠状动脉旋支及其主要分支血管中≥1支血管有/>50%管腔狭窄的患者被视为异常(有冠心病)。冠状动脉造影结果存在左冠状动脉主干有≥50%管腔狭窄、右冠状动脉、左冠状动脉前降支、左冠状动脉旋支及其主要分支血管中/>3支血管有>50%管腔狭窄和/或有2支血管有≥50%管腔狭窄并且其中有1支为左冠状动脉前降支近端的患者被视为严重异常(有严重冠心病)。

数据分析以CA 结果为金标准，分析ELC,DCS,UDFM,ELC+DCS,ELC+UDFM等不同诊断方法对于冠心病的诊断特性。所有连续的计量资料以均数±标准差表示，正态分布变量组间比较采用两独立样本均数的t检验；非正态分布变量组间比较采用Mann-Whitney U 检验。用Kappa分析不同评价方法及方法组合间的诊断一致性。经受试者工作特征曲线分析不同诊断方法的敏感性，特异性，阳性预测价值，阴性预测价值，阳性似然比，阴性似然比。多变量逻辑回归分析冠心病的独立危险因素。P<0．05为差异具有统计学意义。所有统计数据均由SPSS13.0 软件分析完成。

2 结果

2.1 共纳入227例胸痛患者，平均年龄62±11岁，男性141例，女性86例，其中132例患者经CA明确诊断为CAD。CA结果阴性组与阳性组一般情况比较，两组患者在年龄、性别比例、基础心率、左室射血分数、基础收缩压和基础舒张压、BMI、吸烟史、家族史及合并高血压，糖尿病，高脂血等方面的差异无明显统计学意义。

2.2 对于CAD诊断敏感性的比较，DCS组为89%，略高于其他诊断模型或模型组合；对于CAD诊断特异性的比较，ELC+DCS组为38%，略高于其他诊断模型或模型组合； ELC+DCS组与ELC+UDFM组对于CAD具有相似的阳性预测价值，但前者的阴性预测价值略好于后者；以CA 为金标准,利用ROC曲线比较不同诊断模型的准确性，得到的ELC+DCS组的ROC曲线下面积为0.613，略大于其他诊断模型;ELC+DCS组的诊断准确性为77%，略高于其他诊断模型(见表1，图1)。

2.3 227例胸痛患者中，分别以不同诊断模型及不同诊断模型间组合为独立变量，并纳入高脂血症，高血压，糖尿病，CAD发病家族史，吸烟等CAD发病危险因素，分别经多元逻辑回归分析提示ELC，ELC+UDFM,ELC+DCS为冠心病发病的独立危险因素(见表2，表3)。

表1 不同诊断模型或模型组合间对于冠心病预测性诊断的特性

AUC area under curve;ELC earlobe crease;DF Diamond Forrester;DF+DELC Diamond Forrester and earlobe crease.* Statistically significant (ifP<0.05).

表2 分别以ELC,UDFM,DCS为独立变量经多元逻辑回归分析冠心病的独立危险因素

ELC ear lobe crease;DF Diamond Forrester classification.* Statistically significant (ifP<0.05).

表3 分别以ELC+UDFM,ELC+DCS为独立变量经多元逻辑回归分析冠心病的独立危险因素

*Statistically significant (ifP<0.05).DF+DELC Diamond Forrester and earlobe crease.

图1 UDFM+ELC,DCS+ELC,ELC,UDFM,DCS对于胸痛患者诊断冠心病预测的ROC曲线

3 讨论

近20年来，Duke评分和UDFM评分被世界各国所采纳并逐步发展，已经成为冠心病无创检查中诊断和判断预后的重要指标。Manini等[3]对171例胸痛就诊的患者行平板运动试验，Duke评分低值组随访30天无心血管事件生存率达99.2%,并认为Duke评分低危组对短期心血管事件有较好的阴性预测价值。Alvarez等[4]研究表明，对于左主干病变、三支病变和包括前降支在内的双支病变，Duke评分的诊断特异性和阳性预测价值，不受患者性别、年龄以及是否应用B受体阻滞剂、钙通道阻滞剂或利尿剂的影响(P<0.01)。Kumamaru等[5]认为Duke评分的设计源于Duke资料库中2842例因胸痛行Bruce平板试验及CA检查的高患病率群体，Duke评分本身在不同人群之间存在差异，在低患病率人群中对Duke进行外部验证，可能会过高估计CAD患病可能。Jensen[7]等回顾性分析4781经CA明确诊断为CAD的患者，使用UDFM评分，Duke评分及Morris评分均可获得一致的诊断敏感性，作者认为，相比其他评分，UDFM评分应用最为简便，是最具有可操作性的临床诊断模型。Meagan等[8]对114例疑诊CA的患者行CTA检查后发现许多经DF评分识别为中度风险组后经Duke评分识别为低度风险组的患者中，其中97%都不存在CAD；他们认为Duke评分相比与DF评分可能更适于识别低度风险组患者，但何种评分模型更适合甄别高风险组仍不清楚。

在我们的研究中，入组患者经UDFM评分和DCS评分预测CAD的验前概率分别为88%和89%，远高于实际58%的验后概率，分析高患病率原因可能是不同研究所选择的研究对象间存在偏倚，不同研究中存在高患病危险因素的比率存在差别；另一方面，与既往的研究相似，经UDFM评分和DCS评分的患病率远高于实际患病率，评分系统本身受制于有限的变量，并不能完全甄别出患者的类型，判断可能的预后以及为他们后续的诊疗提供有意义的指导，因此在现有评分内容及元素基础上，引入何种临床变量，权衡UDFM评分和DCS评分对CA患病率过高估计的影响及实现理想的评分功能，便是我们此次的重要研究目的。

Frank于1973年首次报到耳褶征与CAD的相关性，并在不同种族间经大规模流行病调查证实耳褶征能够预测CAD的存在，并认为其与高胆固醇、高血糖、高血压、吸烟以及心血管病家族史等CAD危险因素密切相关。Kaukola等[9]对286例胸痛患者行CA后发现，200例造影阳性的患者中ELC的比例为72%，而造影阴性的患者中ELC的比例为21%。Toyosaki[10]在对200例胸痛患者行CA检查后，造影阳性患者中ELC的比例为26.1%，而造影阴性患者中ELC的比例为3.7%。Elliott等[11]经过尸检发现，男性且耳褶征阳性者因心血管事件死亡的风险比耳褶征阴性者高1.6倍，而对于女性，这一比例为1.7。另一些研究[12]指出虽然耳褶症与CAD存在一定相关性，但其局限的特异性和阴性预测价值限制了其临床应用价值。

在我们的研究中，所有胸痛患者均经过CA进行明确诊断，DCS评分组诊断敏感性为89%， ELC+DCS组诊断特异性为38%，均略高于其他各组； ELC+DCS组与ELC+UDFM组对于CAD具有相似的阳性预测价值，但前者的阴性预测价值略好于后者； ELC+DCS组的诊断准确性为77%，为各组之最；ELC+DCS组的阴性似然比为0.42，为各组最低值，综合评价，ELC+DCS评分组合在各评分组中表现最佳，但没有一种评分或是评分组合接近实际的验后概率。分别经多元逻辑回归分析提示ELC，ELC+UDFM,ELC+DCS为冠心病发病的独立危险因素。在将不同评分及评分组合及高脂血症，高血压，糖尿病 CAD发病家族史，吸烟为独立变量，经多元逻辑回归分析提示ELC，ELC+UDFM,ELC+DCS为冠心病发病的独立危险因素。

最理想的评分模型莫过于它毫无例外的适合于所有患者，既可以准确的识别出最不可能或是仅有轻度可能患病的患者，又可以识别出最有可能患病的患者，后者可以通过进一步的检查获益最多。我们认为，对于胸痛拟诊冠心病的患者，相比与传统的依托冠心病独立危险因素的临床评分模型，通过与CAD密切相关的临床表象相互结合，可以更合理的对冠心病的做出预测性的诊断。ELC+DCS组合的诊断形式，便是我们此次的尝试之处，硬币的一面是ELC丰富了现有临床评分中的基本变量，另一面便是使得ELC在经DCS筛选目标人群中发挥靶向作用，以甄别出高患病风险人群。本研究为单中心研究，病例数量有限，选择的病例不可避免地存在偏倚；且研究对象均为胸痛患者，并没有与无胸痛的患者进行对照研究；同时，也没有对患者的危险进行分层评分及比较，这些都是研究中存在的不足，仅为今后的临床工作和研究提供一定的参考，期待多中心、前瞻性和大样本量的研究以获得更有说服力的结论，完善现有的CAD的诊断模型，使其经CA获益更大，并避免低患病风险人群的有创检查，以提高临床冠心病诊断能力，优化医疗资源的利用。

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1007-4287(2017)06-0997-04

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2016-09-17)