基于Logistic回归模型的急性StanfordA型主动脉夹层和非ST段抬高型心肌梗死鉴别研究

吕建 于鑫溢 刘海 张伟卫 唐雅敬 苏浩昂 苏刚△

1)郑州大学第一附属医院心外科 郑州 450052 2)河南中医药大学第二临床医学院 郑州 450046

急性主动脉夹层(acute aortic dissection，AAD)和急性心肌梗死(acute myocardial infarction，AMI)均为心血管危急重症，发病急、进展快、病死率高，均以急性胸痛为主要临床表现，伴随症状不具特异性，因此AAD误诊率可达38.96%[1-2]。AAD病情进展迅速，如果不能及时干预，自发病起每1 h病死率增加1%，30%～50%的患者于48 h内死亡[3-4]。国内外有很多关于AAD与AMI之间鉴别诊断的临床研究[5-7]，但有关AAD中进展更快、预后更差的Stanford A型主动脉夹层(stanford type A aortic dissection，TAAD)与AMI中更不易诊断的非ST段抬高型心肌梗死(Non-ST-segment elevation myocardial infarction，NSTEMI)之间的鉴别诊断研究较少。

TAAD与NSTEMI早期急诊处理方法不同，甚至相反[8]。TAAD患者需有效制动、控制血压和心室率，同时积极进行术前准备，避免不必要转运增加夹层破裂出血的风险[9]。NSTEMI患者需有效扩冠、抗凝、抗血小板治疗，同时紧急实施血运重建[10]。所以及时、准确、便捷进行鉴别诊断，可有效提高患者的生存率。研究表明[5-6, 11]，血浆D-二聚体水平、高血压病史等临床资料有助于对TAAD与NSTEMI的鉴别诊断。本研究通过对常规临床数据分析，旨在获得一种快速、高效、廉价的TAAD与NSTEMI的鉴别诊断方法。

1 对象与方法

1.1研究对象随机抽取2013-01—2018-09间我院收治的107例NSTEMI与104例TAAD患者，采用EpiData建立临床资料数据库。纳入标准：(1)患者相关临床病例资料齐全。(2)均以“急性胸背部疼痛”为主诉入院，且含服硝酸甘油片不缓解。(3)无冠心病等心脏病病史。(4)于入院1 h内完成急诊血生化检测。(5)均行CT成像或冠脉造影(coronary angiography，CAG)、常规心电图、心脏超声等检查，并根据诊疗指南、影像学结果、临床症状和体征确诊为NSTEMI或TAAD。

1.2变量选择本研究目的为寻找TAAD与NSTEMI快速、有效、廉价的鉴别诊断方法，根据对前期文献的研究和梳理[12-14]，选择肝肾功能、凝血功能、血常规等对TAAD或NSTEMI有较大影响的因素，以及在临床实践中容易获得的患者基本人口学特征(性别、年龄、高血压病史、糖尿病病史、吸烟史等)。应用方差膨胀因子( variance inflation factor，VIF)对纳入模型的变量进行检验，排除有显著共线性的变量。

1.3统计学方法计量资料行t检验，计数资料行χ2检验。连续变量表示为中位数(四分位数)，分类变量表示为频率(百分比)。使用单因素和多因素Logistic回归分析进行风险因素分析。将单因素Logistic回归分析中具有统计学意义的变量纳入多因素Logistic回归分析中，并且采用逐步向前的方法选择最终包括在方程中的变量。绘制ROC曲线并计算曲线下面积，以此评估方程的区分能力(方程区分TAAD与NSTEMI的能力)。采用500次重采样方法计算AUC，置信区间为95%。绘制决策分析曲线评估模型的临床有效性。使用SPSS软件(ver 22.0，USA)和R software(ver 3.4.3，USA)进行统计学分析。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1患者特征2组患者性别构成比、吸烟史、血红蛋白含量、三酰甘油、活化部分凝血活酶时间、谷丙转氨酶和白蛋白含量差异均无统计学意义(P>0.05)。TAAD组患病年龄低于NSTEMI组，高血压病史患者高于NSTEMI组，糖尿病病史患者低于NSTEMI组，差异均有统计意义(P<0.05)。TAAD组白细胞计数高于NSTEMI组，血小板计数低于NSTEMI组，尿素、肌酐水平高于NSTEMI组，凝血酶原时间及国际标准化比值均大于NSTEMI组，纤维蛋白原含量低于NSTEMI组，血浆D-二聚体水平高于NSTEMI组。以上差异均有统计意义(P<0.05)，见表1。

2.2单因素Logistic回归分析单因素Logistic回归分析显示，TAAD组与NSTEMI组患者的年龄、高血压病史、糖尿病病史、白细胞计数、血小板计数、总胆固醇、D-二聚体、国际标准化比值(INR)、纤维蛋白原的差异具有统计学意义(P<0.05)，而2组患者的凝血酶原时间、尿素、肌酐的差异无统计学意义(P>0.05)。见表2。

2.3多因素Logistic回归分析将单因素Logistic回归分析中差异具有统计学意义的临床指标(年龄、高血压、糖尿病、白细胞计数、血小板计数、总胆固醇、D-二聚体、国际标准化比值、纤维蛋白原)以及临床实践中不可避免的因素(尿素、肌酐)纳入二分类非条件多因素Logistic回归分析，筛选P<0.05的观察指标为TAAD与NSTEMI鉴别的预测因子。以TAAD与NSTEMI两种疾病为因变量，以筛选出的预测因子为自变量，进行二分类Logistic回归分析。见表3。

2.4共线性诊断将多因素Logistic回归分析中具有统计学意义的临床指标进行共线性诊断，VIF均小于5，表明3个独立危险因素(年龄、高血压病史、D-二聚体)之间没有多重共线性。

2.5 Logistic回归方程与ROC、DCA分析结果显示，Logistic回归方程的表达式如下：

注：P为诊断TAAD的概率，χ1为年龄，χ2为D-二聚体水平，χ3为高血压病史。

数据分析显示，该Logistic回归方程诊断的准确率为95.3%。当Logistic(P)≥0.90时，其诊断TAAD的敏感度为95.2%(95%CI：0.886～0.982)，特异度为95.3%(95%CI：0.889～0.983)。Logistic回归方程的ROC曲线下面积(area under curve，AUC)为0.982, 95%CI:0.962～0.994，P<0.05。如图1。

表1 2组患者基本特征比较

表2 2组疾病不同临床指标的单因素Logistic回归分析

表3 二分类多因素Logistic回归分析结果

图1 鉴别诊断方程的ROC分析

Logistic回归方程的决策曲线分析(Decision Curve Analysis，DCA)显示，Logistic回归方程的阈值概率在60%～90%时，方程的净效益在70%～85%，如图2。

图2 鉴别诊断方程的DCA分析

3 讨论

AAD以剧烈胸背部疼痛为主要临床表现，对于冠状动脉开口受累的患者，多数胸痛中心会误诊为AMI，给予负荷量双联抗血小板治疗后，会显著影响血小板功能，增加夹层破裂风险和AAD外科手术难度，并增加术后并发症的发生率[15-16]。Erbel等[17]研究表明，如果能及时、准确诊断AAD，其1 a生存率可超过50%。因此早期、及时、准确诊断AAD，可减少误诊与漏诊发生率，显著降低病死率，有利于改善预后。

依据夹层是否累及升主动脉AAD分为TAAD和Stanford B型主动脉夹层(stanford type B aortic dissection, TBAD)，TAAD较TBAD治疗难度更大，围术期致死、致残率更高。AMI根据心电图ST段的变化分为ST段抬高型心肌梗死和NSTEMI。由于NSTEMI的心电图表现与TAAD均无特异性改变，更易误诊。而TAAD的确诊除依据临床体征外，主要依赖CTA、MRI等影像学技术。但影像学检查耗时相对较长且基层医院难以普及，尤其检查必需的转运和体位变化增加了夹层破裂的风险[18]。因此，寻找一种快速、廉价、准确鉴别TAAD与NSTEMI的方法，具有非常重要的临床价值。

D-二聚体是机体发生凝血时，凝血酶作用于纤维蛋白，使其转变为交联纤维蛋白，随后在纤溶系统的降解作用下形成，其含量可反映体内凝血酶的活性和纤维蛋白的生成情况，血栓形成1 h后即可检测到D-二聚体升高[19]。本研究中，TAAD组血浆D-二聚体水平高于NSTEMI组，经过单因素、多因素Logistic回归分析，D-二聚体的差异仍具有统计学意义，与国内外类似研究的结果相似[5-6, 20]。可能的原因是，TAAD发生时，激活凝血系统和纤溶系统，主动脉血管面积较冠状动脉血管面积较大，导致产生的D-二聚体也较NSTEMI显著增加。多项研究表明，D-二聚体对诊断AAD敏感性高，但特异性较低，具有很好的排除诊断价值[11-21]。因此，为更准确鉴别诊断TAAD与NSTEMI，需要联合其他临床资料。

高血压已经成为主动脉夹层的主要病因，由于人口老龄化和高血压发病率的增加，主动脉夹层的发病率呈上升趋势[9]。其可能的机制是由于血流的改变，使主动脉壁弹力纤维和胶原纤维形态发生改变，血管壁应力增加，导致其僵硬度增加，容易使血管内膜撕裂而引起夹层。本研究中，TAAD组既往高血压病史患者高于NSTEMI组，经过单因素、多因素Logistic回归分析，高血压病史的差异仍具有统计学意义。这表明高血压病史对TAAD与NSTEMI的鉴别诊断也具有临床意义。

本研究所得Logistic回归模型AUC为0.982(95%CI: 0.962～ 0.994)。一般来说，AUC>0.75的预测模型具有良好的鉴别意义[22]。所以，本研究构建的Logistic回归模型区分TAAD与NSTEMI患者的能力良好。当Logit(P)≥0.90时，该Logistic回归模型诊断TAAD的敏感度为95.2%(95%CI：0.886～0.982)，特异度为95.3%(95%CI：0.889～0.983)。

综上所述，患者年龄、高血压病史与血浆D-二聚体水平联合，鉴别诊断TAAD与NSTEMI的敏感度、特异性均较高，且可以快速、有效、廉价获得相关临床数据。临床工作中应密切关注年龄、高血压病史、血浆D-二聚体水平对TAAD和NSTEMI鉴别诊断的意义。Logistic回归模型为TAAD与NSTEMI之间的鉴别诊断提供了一种新的方法和思路。