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第42卷第11期          张   鑫，丁 莹，姚毅仁，等. 早发急性ST段抬高型心肌梗死患者预后风险列线图模型的
                 2022年11月            构建与验证［J］. 南京医科大学学报（自然科学版），2022，42（11）：1539-1546，1552               ·1541 ·


                ④合并风湿性疾病等；⑤临床资料缺失。                                变量纳入多因素 Cox 回归分析，多因素 Cox 回归分
                    结局事件：主要心血管不良事件（major adverse                  析中 P < 0.05 的预测变量纳入构建列线图模型，使
                cardiac events，MACE）被定义为本研究的终点，指致                 用“rms”软件包完成。受试者工作特征曲线（receiver
                死性心血管病、非致死性心肌梗死、非致死性脑卒                            operating characteristic curve，ROC）、Calibration 曲线
                中、复发心绞痛。其中，致死性心血管病包括由于                            用于评估模型的预测效能，使用“ggplot2”、“pROC”、
                AMI 导致患者突然出现室颤，或者诱发患者出现左                         “timeROC”等软件包实现。临床决策曲线（decision
                心衰竭，导致患者死亡。非致死性脑卒中包括缺血                            curve analysis，DCA）用于评估模型的临床适用性，
                性脑卒中、出血性脑卒中，但患者没有发生死亡。                            使用“dca”软件包完成。模型的内部验证采用加强

                1.2  方法                                           Bootstrap 方法，抽样次数为 1 000 次。P < 0.05 为差
                1.2.1 临床资料收集                                      异有统计学意义。
                    收集 2017 年 1 月—2018 年 12 月在南京医科大
                                                                  2  结 果
                学附属淮安第一医院诊断为早发STEMI并行PCI患
                者的临床资料。人口学资料包括性别、年龄和患者                            2.1  患者的基线特征以及 MACE 组与非 MACE 组
                的体重指数（body mass index，BMI）。术前临床指标                 的比较

                包括血清肌酐水平、空腹血糖、低密度脂蛋白（low⁃                             本研究最终纳入 166 例接受 PCI 治疗的早发
                density lipoprotein cholesterol，LDL⁃C）、中性粒细胞      STEMI 患者，依据患者出院后 MACE 的发生情况分

                明胶酶相关脂质运载蛋白（neutrophil gelatinase as⁃             为 MACE 组（62 例，37%）与非 MACE 组（104 例，
                sociated lipocalin，NGAL）。入院后即刻抽取外周静               63%）。入组患者基线特征及组间比较详见表 1。
                脉血样本，并在该院中心实验室进行检测。术后第                            两组肌酐、LVEF、NGAL、发生 AMI 至梗死相关动脉
                1 天检查超声心动图并记录左室射血分数（left ven⁃                     开通的时间、梗死相关动脉差异有统计学意义（P <
                tricular ejection fraction，LVEF）。患者的病史资料包         0.01，表 1）。随访 6、12、24 个月 MACE 的发生率分
                括高血压病史、糖尿病病史、冠心病家族史、吸烟                            别为 9.6%、10.0%、22.9%，卡方检验显示 6 个月与
                史。记录梗死相关动脉（用 Artery 表示）以及发生                       24 个月、12个月与24个月的MACE发生率差异有统
                AMI至梗死相关动脉开通的时间（用TIME表示）。                         计学意义（P < 0.05）。
                1.2.2 随访和分组                                       2.2  使用LASSO回归筛选MACE危险因素
                    通 过 门 诊 或 电 话 随 访 患 者 出 院 后 24 个 月                对于预测因子的选择，首先使用LASSO回归对
                MACE 的发生情况，记录发生 MACE 的时间（MACE                     其进行处理，纳入LASSO回归的变量有性别、年龄、
                TIME）。若 24 个月内患者发生 MACE，则时间记录                     BMI、吸烟史、高血压病史、糖尿病病史、冠心病家族
                为出院后到发生 MACE 的月数。若 24 个月内未发                       史、空腹血糖、LDL⁃C、肌酐、LVEF、NGAL、发生AMI
                生，则时间记录为24个月。根据MACE的发生情况                          到梗死相关动脉开通的时间、梗死相关动脉，这些
                分为MACE组与非MACE组。                                   变量作为x。使用结局事件以及发生结局事件的时
                1.3  统计学方法                                        间构建生存函数，作为y。将x和y纳入glmnet函数拟
                    原始数据采用 R 语言（R 4.1.3）进行统计分析，                   合的广义线性模型，并通过cv.glmnet函数进行20次
                根据资料类型的不同定义数值与因子型。符合正                             交叉验证，以Lambda.1se的值作为最优解，此时系数
                态分布的计量资料用均值 ± 标准差（x ± s）表示，两                      不为0的预测因子即作为对MACE的发生具有重要
                组间比较采用独立样本 t 检验；不符合正态分布的                          作用的变量，被用做下一步分析（图1）。经过LASSO
                计量资料以中位数（四分位数）［M（P25，P75 ）］表示，两                   回归筛选，系数不为零的预测因子为NGAL（0.004）、
                组间比较采用Wilcoxon秩和检验。计数资料以百分                        肌酐（0.043）、发生AMI到梗死相关动脉开通的时间
                比表示。纳入模型的预测变量首先使用LASSO回归                         （0.071）、LVEF（-0.015）、梗死相关动脉（0.440）。
                进行筛选，以 Lambda.1se 的值作为最优解，此时系                     2.3  早发STEMI患者MACE风险的Cox回归分析
                数不为零的变量被纳入下一步分析，通过“glmnet”                            通过 LASSO 回归最终筛选出 5 个危险因素，分
                软件包实现。LASSO 回归筛选出的变量进一步通                          别为NGAL、肌酐、发生AMI到梗死相关动脉开通的
                过单因素与多因素 Cox 比例风险回归确定其与                           时间、LVEF、梗死相关动脉，将它们纳入Cox回归分
                MACE的关联，将单因素Cox回归分析中P < 0.05的                     析。结果表明经过单因素与多因素分析，NGAL、肌
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