經(jīng)心外膜支慢性血管閉塞性病變行逆向經(jīng)皮冠狀動(dòng)脈病變成功介入治療預(yù)測(cè)模型.pdf

1、背景：
　　慢性血管閉塞性病變（Coronary chronic total occlusion，CTO）約占冠狀動(dòng)脈造影（Coronary Angiography，CAG）中冠狀動(dòng)脈病變的20％-40%[1]。開通CTO病變可有效緩解患者心絞痛癥狀、改善左心室功能，提高患者生存率等系列獲益[2,3]。盡管CTO開通成功率較前有所提高，但仍然是目前介入的難點(diǎn)[4-6]。
　　臨床上已建立了不少評(píng)估CTO介入成功的預(yù)測(cè)模型[7

2、-9]。J-CTO評(píng)分是（Multicenter CTO Registry in Japan）目前應(yīng)用最為廣泛的評(píng)分系統(tǒng)[10]。該評(píng)分系統(tǒng)通過(guò)5項(xiàng)參數(shù)對(duì)30min內(nèi)指引導(dǎo)絲通過(guò) CTO病變的難易程度進(jìn)行分級(jí)，并在CTO正向介入中顯示出很好的預(yù)測(cè)效能。然而，對(duì)于使用綜合策略[11]或僅為逆向介入策略病例[9]，其應(yīng)用存在一定的局限性。導(dǎo)絲與微導(dǎo)管通過(guò)側(cè)支循環(huán)是逆向介入策略的關(guān)鍵步驟[12]，J-CTO評(píng)分缺少側(cè)支相關(guān)的變量可能是其對(duì)混合

3、策略或逆向策略預(yù)測(cè)效能下降的原因。
　　室間隔支和心外膜支是主要的兩種側(cè)支循環(huán)（Collateral Channels，CCs）。心外膜支通常較長(zhǎng)且迂曲，而且穿孔時(shí)容易出現(xiàn)心包填塞等嚴(yán)重并發(fā)癥，所以心外膜支的嘗試比例低于室間隔支[13]。然而，心外膜支是逆向介入的重要組成側(cè)支，特別是回旋支的側(cè)支循環(huán)（Left Circumflex，LCX）CTO[14]。由于對(duì)心外膜支逆向PCI成功概率的不確定性、對(duì)并發(fā)癥的恐懼以及缺少相關(guān)研究數(shù)

4、據(jù)限制了該側(cè)支的應(yīng)用。為此，我們擬評(píng)估經(jīng)心外膜支行逆向PCI的安全性并建立成功預(yù)測(cè)模型。
　　目的：
　　1.評(píng)估經(jīng)心外膜支行逆向PCI的安全性
　　2.建立經(jīng)心外膜支行逆向PCI的成功預(yù)測(cè)模型
　　方法：
　　從2014年1月至2016年9月，入選廣東省人民醫(yī)院心內(nèi)二區(qū)76例使用心外膜側(cè)支的逆向介入病例，包括7例嘗試兩條不同心外膜側(cè)支的病例。另外，入選同一術(shù)者于外院行介入治療病例20例?？偣灿?jì)103例。根

5、據(jù)逆向介入的結(jié)果，將病例分為成功組（n=79例）、失敗組（n=24例）。收集并分析CTO病變特征、側(cè)支循環(huán)特征以及臨床指標(biāo)與手術(shù)成功率的關(guān)系。
　　本研究使用SPSS v20.0進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。正態(tài)分布的計(jì)量資料以（X±s）表示，采用student’t檢驗(yàn)非正態(tài)分布的計(jì)量資料以中位數(shù)表示,采用非參數(shù)Mann-Whitney檢驗(yàn)。計(jì)數(shù)資料以頻數(shù)和百分比（n，%）表示,采用c2檢驗(yàn)或Fisher確切概率法。有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異的變量隨后進(jìn)入l

6、ogostic多元回歸分析模型。通過(guò)該模型辨識(shí)影響成功介入的預(yù)測(cè)因子，并根據(jù)beta因子進(jìn)行賦值。通過(guò)預(yù)測(cè)因子計(jì)算得分，將病例分為簡(jiǎn)單、一般、困難、非常困難四組。通過(guò)受試者工作特征曲線分析法（Receiver-operating characteristics，ROC）隊(duì)辨別模型診斷效率。再用ROC曲線計(jì)算J-CTO評(píng)分、PROGRESS-CTO評(píng)分、逆向CTO評(píng)分的曲線下面積under the curve(AUC)，通過(guò)Delong-

7、Delong非參數(shù)檢驗(yàn)比較各種曲線下面積的差異。AUC≥0.7為診斷效能良好，P＜0.05為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
　　結(jié)果：
　　本研究共納入103逆向PCI病例。逆向介入手術(shù)成功率為76.3%。逆向成功組與失敗組年齡分別為62.5±11.6歲和60.5±9.9歲。
　　1.介入靶血管與心外膜側(cè)支
　　右冠脈（Right coronary artery，RCA）CTO病變所占比例最高（57%）。從回旋支（left ci

8、rcumflex，LCX）經(jīng)心房支（atrioventricular circumflex，AVCx）到左室后支（posterolateral ventricular branch，PLV）是最常用的心外膜支（71%）。其次是前降支（left anterior descending artery，LAD）CTO病變，約占35%。RCA-右室支（right ventricular branch，RV）-LAD是最常用的心外膜支（49%）。

9、LCX CTO病變較少，主要使用橋側(cè)支為主。
　　2.介入并發(fā)癥
　　冠脈穿孔以及CCs穿孔病例數(shù)分別為6例與10例。4例導(dǎo)致心包填塞后予以緊急床邊心包穿刺。未出現(xiàn)院內(nèi)死亡病例。
　　3.多變量logostic回歸分析
　　Logostic回歸分析獲得以下四個(gè)預(yù)測(cè)因子：側(cè)支循環(huán)直徑>0.9mm、CCs迂曲、側(cè)支迂曲分叉病變與側(cè)支循環(huán)距離閉塞段遠(yuǎn)端小于5mm。
　　4.預(yù)測(cè)模型建立
　　根據(jù)的β-系數(shù)，

10、為所得變量分別分配1分（β系數(shù)／2）。閉塞病變所得的分?jǐn)?shù)總和為病變的最終得分，將其分為容易（0分）、一般（1分）、困難（2分）、非常困難（3分或以上）4組。并建立EPI-CTO評(píng)分模型。該模型中各組的成功率分別為100%,86%,27%和15%。
　　5.不同模型的預(yù)測(cè)效應(yīng)
　　J-CTO評(píng)分對(duì)于心外膜側(cè)支逆行PCI介入的預(yù)測(cè)效應(yīng)較差（AUC0.67,95%CI0.53-0.81），本研究EPI-CTO模型具有良好的預(yù)測(cè)效能