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    性別-年齡-肺功能分期與復合生理指數對特發(fā)性肺纖維化患者死亡風險的預測價值比較研究

    2021-11-15 13:21:06蔡博陳嫻秋楊文蘭楊光紅黃勁全華馮永紅
    中國全科醫(yī)學 2021年35期
    關鍵詞:死亡率預測評分

    蔡博,陳嫻秋,楊文蘭,楊光紅,黃勁,全華,馮永紅,5,6*

    特發(fā)性肺纖維化(idiopathic pulmonary fibrosis,IPF)是一種病因不明、進行性發(fā)展的致命性肺部疾病[1]。IPF影響著全世界近300萬人,其發(fā)病率隨年齡的增加而急劇升高[2]。盡管吡非尼酮和尼達尼布等新藥的運用給IPF的治療帶來了希望,但IPF的疾病進展瞬息萬變,IPF患者中位生存時間一般為2~3年[3],急性加重后,其生存時間會縮短至3個月內[4],死亡率依舊很高。因此,有效地構建和使用IPF死亡風險預測模型,對臨床醫(yī)生評估患者病情、預后及今后的臨床防治工作有著重要的意義。目前已有研究表明,性別-年齡-肺功能(gender,age,and physiologic variables,GAP)評分以及GAP分期對IPF患者的死亡風險均有著較強的預測能力[5]。復合生理指數(composite physiologic index,CPI)可排除肺氣腫、肺動脈高壓的干擾,對IPF疾病嚴重程度提供更為準確的整體評估[6]。國內外研究一般僅應用其中一種模型來進行預測,而哪一種模型更具有優(yōu)勢或臨床應用價值,目前少見報道。本研究使用同一病例數據庫比較GAP分期與CPI對IPF的臨床預測價值,旨在為臨床醫(yī)生評估IPF患者病情、預后及今后的臨床防治工作提供參考。

    1 對象與方法

    1.1 研究對象 選取2012—2019年在同濟大學附屬上海市肺科醫(yī)院確診的200例IPF患者為研究對象,收集患者初次住院的病例資料,其中男181例(90.5%),女19例(9.5%);年齡41~85歲,平均年齡(66.0±7.6)歲;臨床癥狀:咳嗽182例(91.0%)、氣促107例(53.5%)、咳痰101例(50.5%)、胸痛10例(5.0%);臨床體征:Velcro啰音159例(79.5%)、杵狀指29例(14.5%);合并/并發(fā)癥:低氧血癥68例(34.0%)、心臟疾病39例(19.5%)、肺氣腫33例(16.5%)、肺動脈高壓25例(12.5%)、呼吸衰竭12例(6.0%)、胃食管反流癥6例(3.0%)、慢性阻塞性肺疾病4例(2.0%)。入選標準:(1)符合2018年美國胸科學會(ATS)/歐洲呼吸學會(ERS)/日本呼吸學會(JRS)/拉丁美洲胸科協(xié)會(ALAT)制訂的IPF診斷標準[1];(2)有完整的初次住院臨床記錄:基本臨床資料、肺功能檢查結果、肺部高分辨率CT(HRCT)檢查結果、實驗室檢查結果;(4)同意并簽署知情同意書。排除標準:(1)初次診斷與末次診斷不符;(2)臨床數據不全,尤其是肺功能檢查時因嗆咳或氣急等原因配合欠佳,未進行彌散功能檢測者;(3)本研究CPI評分時需要完整的一氧化碳彌散量(DLCO)數據,因彌散功能嚴重減退而無法完成者;(4)進行門診或電話隨訪的失訪者。IPF患者的篩選流程見圖1。本研究經同濟大學附屬上海市肺科醫(yī)院倫理委員會審批(K17-006)。

    圖1 IPF患者篩選流程圖Figure 1 IPF patients screening flow chart

    1.2 方法

    1.2.1 GAP模型 GAP評分及分期參照2012年LEY等[7]制訂的標準:(1)性別0~1分:男性1分,女性0分;(2)年齡0~2分:≤60歲0分,61~65歲為1分,>65歲2分;(3)用力肺活量占預計值百分比(FVC%pred)0~2分:>75%為0分,>50%~75%為1分,≤50%為2分;(4)DLCO占預計值百分比(DLCO%pred)0~3分:>55%為0分,>36%~55%為1分,≤36% 為2分,無法完成3分。GAP分期按0~3分為GAP Ⅰ期,4~5分為GAP Ⅱ期,6~8分為GAP Ⅲ期。不同GAP分期患者年齡、氧分壓(PaO2)、二氧化碳分壓(PaCO2)、氧飽和度(SaO2)、FVC%pred、第1秒用力呼吸末容積占預計值百分比(FEV1%pred)、肺總量所占預計值(TLC%pred)、DLCO%pred、CPI評 分、CPI分組、死亡情況比較,差異均有統(tǒng)計學意義(P<0.05);不同GAP分期患者性別、磨玻璃影比例、蜂窩狀影比例比較,差異均無統(tǒng)計學意義(P>0.05),見表1。

    表1 不同GAP分期患者的臨床、影像學、生理學特征比較Table 1 Comparison of clinical,imaging and physiological characteristics of patients by GAP staging

    1.2.2 CPI模型 CPI依照WELLS等[8]的預測模型,包括3個參數:DLCO%pred、FVC%pred、FEV1%pred。計算公式:CPI=91.0-(0.65×DLCO%pred)-(0.53×FVC%pred)+(0.34×FEV1%pred)。MURA等[9]發(fā)現CPI評分>41分對IPF患者3年內死亡率的預測具有高度特異性,本研究依此結果將患者分為兩組:CPI評分≤41分,CPI評分>41分。不同CPI評分患者 PaO2、SaO2、FVC%pred、FEV1%pred、TLC%pred、DLCO%pred、磨玻璃影比例、蜂窩狀影比例、GAP分期、死亡率比較,差異均有統(tǒng)計學意義(P<0.05);不同CPI評分患者年齡、性別、PaCO2比較,差異均無統(tǒng)計學意義(P>0.05),見表2。

    表2 不同CPI評分患者的臨床、影像學、生理學特征比較Table 2 Comparison of clinical,imaging and physiological characteristics of patients by CPI score

    1.2.3 觀察指標 動脈血氣分析指標(PaCO2、PaO2、SaO2);Master Screen Diffusion肺功能檢查儀(德國Erich Jaeger公司)檢測肺功能指標,包括FVC%pred、TLC%pred、DLCO%pred、FEV1%pred;HRCT觀察指標(毛玻璃影、蜂窩狀影);GAP評分及分期;CPI評分及分組;通過電話、門診隨訪以及本院電子信息數據庫獲取IPF患者的生存情況,記錄患者生存時間。本部分研究結局為死亡,生存時間為患者首次確診到死亡時間。患者首次出院后3個月、6個月、1年、之后依次維持在1年/次進行隨訪,隨訪截止至2020-12-08,平均隨訪時間(42.9±1.8)個月。其中死亡67例(33.5%),生存133例(66.5%)。

    1.3 統(tǒng)計學方法 采用SPSS 25.0統(tǒng)計學軟件進行數據分析。計量資料符合正態(tài)分布以(±s)表示,采用成組t檢驗或方差分析進行組間比較;計量資料不符合正態(tài)分布以M(P25,P75)表示,組間比較采用秩和檢驗;計數資料以相對數表示,組間比較采用χ2檢驗或Fisher's確切概率法;采用單因素Cox比例風險回歸模型對IPF預后影響因素進行分析;繪制兩模型預測IPF患者死亡率的受試者工作特征曲線(ROC曲線),比較CPI和GAP分期在1年死亡率、2年死亡率、3年死亡率(有29例患者隨訪時間<3年,計算時以缺失數據處理)以及總體死亡率上的ROC曲線下面積(AUC),并使用Medcalc軟件分析兩者的預測效能。以P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

    2 結果

    2.1 IPF患者預后影響因素的單因素Cox比例風險回歸模型分析 以IPF患者生存情況為因變量(賦值:生存=0,死亡=1),以GAP評分(賦值:實測值)、CPI評分(賦值:實測值)、GAP分期(賦值:GAP Ⅰ期=0,GAP Ⅱ期=1,GAP Ⅲ期=2)為自變量,使用單因素Cox比例風險回歸模型進行分析,結果顯示,GAP評分〔HR=1.038,95%CI(1.023,1.054)〕,CPI評分〔HR=1.509,95%CI(1.286,1.771)〕是IPF患者預后的獨立影響因素(P<0.05),且IPF患者的死亡風險隨著GAP及CPI評分增加而增加;GAP Ⅱ期〔HR=2.622,95%CI(1.536,4.475)〕和Ⅲ期〔HR=4.002,95%CI(1.947,8.226)〕IPF患者的死亡風險分別是GAP Ⅰ期IPF患者的2.622倍和4.002倍,見表3。

    表3 IPF患者預后影響因素的Cox比例風險回歸模型分析Table 3 Cox proportional-hazards regression analysis of factors potentially affecting the prognosis of IPF patients

    2.2 GAP分期和CPI在總體以及不同時間點死亡率的AUC比較 GAP分期預測IPF患者1年內死亡率、2年內死亡率、3年內死亡率、總體死亡率的AUC分別為0.685〔95%CI(0.616,0.749)〕、0.675〔95%CI(0.606,0.740)〕、0.642〔95%CI(0.571,0.708)〕、0.668〔95%CI(0.598,0.733)〕;CPI預測IPF患者1年內死亡率、2年內死亡率、3年內死亡率、總體死亡率的AUC分別為 0.750〔95%CI(0.684,0.809)〕、0.745〔95%CI(0.679,0.804)〕、0.735〔95%CI(0.669,0.795)〕、0.745〔95%CI(0.679,0.804)〕。GAP分期與CPI預測IPF患者2年內死亡率、3年內死亡率、總體死亡率的AUC比較,差異均有統(tǒng)計學意義(Z=2.193,P=0.028 3;Z=2.918,P=0.003 5;Z=2.529,P=0.011 4);GAP分期與CPI預測IPF患者1年內死亡率的AUC比較,差異無統(tǒng)計學意義(Z=1.799,P=0.072 1),見圖2。

    圖2 GAP分期和CPI在總體以及不同時間點死亡率預測能力的受試者工作特征曲線Figure 2 ROC curve of GAP staging and CPI score in predicting the overall mortality and one-,two- and three-year mortality of IPF patients

    3 討論

    IPF患者肺纖維化過程尚不完全清楚,自然病程變化大,如何更好地識別、預測疾病的進展,提高患者生命質量,給予臨床醫(yī)生更優(yōu)的治療決策是大家關注的話題。近年來,國內外陸續(xù)進行了一系列關于IPF患者疾病嚴重程度及死亡風險預測指標的探索研究,如HRCT得分、分子生物學標志物(金屬蛋白酶7,表面活性劑蛋白A,CC趨化因子配體18)、長期肺功能指標變化等[10-11]。但這些預測模型涉及的因素復雜,需要耗費大量人力及物力,且有些預測指標尚未得到大規(guī)模病例研究的驗證。2012年LEY等[7]基于多中心、回顧性隊列研究結果建立的GAP模型(GAP,多維分析系統(tǒng),GAP計算器)與2003年WELLS等[8]通過CT觀察IPF疾病嚴重程度發(fā)現的CPI模型是兩種簡單易測的IPF患者臨床預測模型。

    在GAP模型中主要關注4個變量:性別、年齡、FVC %pred和DLCO%pred,其是一個二次風險評估系統(tǒng),包括GAP計算器和GAP分期,通過GAP計算器確立GAP分值,使每個IPF患者的評估個體化,根據其分值的大小可迅速對患者病情嚴重程度做出分期。文獻報道GAP分期一方面用于評估患者疾病風險,預測1~3年的死亡率;另一方面評估診治手段的利弊,特別是患者肺移植前的死亡風險,有利于肺移植受體及時機的選擇,合理利用供體,避免資源的浪費[7,12]。CPI模型整合了肺功能(FVC %pred、FEV1%pred、DLCO%pred)和HRCT影像特征,在制定過程中校正了肺氣腫這一混雜因素[13],能更好地反映患者肺纖維化程度,臨床實用性更強。這兩種模型分別建立在不同的數據庫基礎上,哪一種模型更具有優(yōu)勢?其預測效能如何?目前尚無結論。所以本文在同一IPF患者數據庫中對兩種模型進行了比較。

    由于IPF患者疾病嚴重程度主要體現在肺功能下降、缺氧加重及肺纖維化進展,即蜂窩肺形成[1],在比較時選取了GAP模型和CPI模型關聯(lián)的臨床參數,即有代表性的動脈血氣指標、肺功能指標和HRCT肺纖維化(蜂窩肺、磨玻璃影)。本研究結果顯示,不同GAP分期及CPI評分的患者FVC%pred、FEV1%pred、TLC%pred、DLCO%pred比較均有統(tǒng)計學差異;不同GAP分期患者PaO2、PaCO2、SaO2比較有統(tǒng)計學差異;不同CPI評分患者PaO2、SaO2比較也存在統(tǒng)計學差異,而對于PaCO2,可能由于校正了肺氣腫的干擾沒有顯示出統(tǒng)計學差異。

    本研究中GAP模型與CPI模型一致性較強,GAP分期越高者CPI評分越高。不同CPI評分分組的患者,在GAP分期中也存在統(tǒng)計學差異。GAP與CPI兩模型均能很好地預測IPF患者的死亡率。GAP Ⅰ期、GAPⅡ期、GAPⅢ期患者死亡率分別為21.1%、44.0%、68.8%,不同CPI分期患者死亡率比較有統(tǒng)計學差異,此結果與相關循證醫(yī)學證據一致[14],可作為IPF患者特定階段下病情評估框架;CPI評分高低也顯示出死亡風險的高低,評分越高者死亡風險越高,CPI評分≤41分與CPI評分>41分患者死亡率比較有統(tǒng)計學差異。單因素Cox比例風險回歸模型結果顯示,GAP評分和CPI評分均是影響IPF患者預后的獨立因素。

    本研究結果顯示,CPI在總體以及不同時間點上的AUC均大于GAP分期,與LEE等[15]在韓國進行的一項大型隊列研究結果一致。同時,本研究使用Medcalc軟件比較兩種模型預測效能,發(fā)現CPI在2年內死亡率、3年內死亡率以及總體死亡率的預測能力上明顯優(yōu)于GAP分期。這可能是因為GAP模型存在更多局限性:(1)GAP模型對DLCO%pred指標的依賴性更強,有研究顯示DLCO采集時需要患者的高度配合且患者的肺容量需>1.2 L,易造成患者的選擇偏倚[16];(2)GAP Ⅲ期患者易被低估,IPF患者病情進展快,很多患者在IPF診斷后可能會出現心力衰竭等嚴重合并癥但在疾病評估時僅被歸于GAP Ⅰ期或Ⅱ期,可能會降低預測的準確性[17]。另外,一項日本的回顧性研究也顯示,GAP Ⅰ期或Ⅱ期的死亡率易被低估而影響模型的預測能力[18]。(3)GAP模型并未校正肺氣腫的影響;同時,與CPI模型爭議多基于肺氣腫的校正上,有研究表明在過度校正肺氣腫后,IPF患者的肺功能情況可能會被過高估計,從而影響IPF死亡率的真實性[19-20],也有研究認為合并肺氣腫對IPF患者的生存沒有顯著影響[21]。而本研究結果提示,今后臨床醫(yī)生在實際工作中對IPF死亡風險進行預判時,可優(yōu)先選擇CPI模型。

    綜上所述,GAP分期和CPI均顯示出較強地預測IPF患者死亡風險的能力,但CPI在總體死亡率、2年內死亡率、3年內死亡率的預測上明顯優(yōu)于GAP分期。然而本研究也存在一些局限性:本研究中初篩確診的IPF患者409例,GAP分期與CPI均排除了未測和無法測量DLCO%pred的患者104例,在有完整臨床指標的305例確診的IPF患者中,105例(34.4%)失訪和死亡時間缺失患者也一并被排除,可能會導致選擇偏移,從而限制這兩種模型的預測能力;同時本研究中兩種預測模型的AUC僅為0.64~0.75,對于結果預測的準確性還有待考證。未來仍需開展大規(guī)模的前瞻性研究,探索并建立更為實用可行的IPF患者的死亡風險預測模型。

    志謝:本文作者感謝李惠萍教授對論文的批評指導。

    作者貢獻:蔡博進行文章的構思與設計,統(tǒng)計學處理,結果的分析與解釋,撰寫論文;蔡博、陳嫻秋、楊文蘭、楊光紅、黃勁、馮永紅進行研究的實施與可行性分析;蔡博、陳嫻秋、楊文蘭、楊光紅、黃勁、全華進行數據收集;蔡博、陳嫻秋、楊文蘭、全華進行數據整理;蔡博、陳嫻秋、馮永紅進行論文的修訂;馮永紅負責文章的質量控制及審校,對文章整體負責,監(jiān)督管理。

    本文無利益沖突。

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