背景急性心力衰竭(acute heart failure, AHF)是指心衰(heart failure,HF)症状和体征快速发作或改变,必须立即予以救治的紧急状态[1]。大多数情况下,急性心衰可能是心衰的最早临床表现。急性心衰可由任何先天性或获得性的心脏疾病导致的心功能异常所致。急性心衰通常都有一定的诱因,例如严重贫血、心律失常、血容量超负荷、少尿和低氧血症等。在这个“急性”期,心功能的恶化可能持续数天甚至数周,但其它情况下(比如急性心肌梗死的急性期)可能在数小时或数分钟内发作。急性心衰综合征(acute heart failure syndrome, AHFS)是指心衰症状和体征逐渐或快速地恶化以致需要紧急处理的一组综合征[2],不管其病因(如心肌缺血)或其导致疾病(如严重低血压)如何,通常认为其主要由心室充盈压升高(伴或不伴低心排)导致严重肺和／或体循环淤血所致[2],其中冠心病、高血压、瓣膜病、伴／不伴房颤或非心源性疾病,包括肾衰、糖尿病、贫血以及药物因素(如非甾体类抗炎药、格列酮类等)通常合并或直接参与了这一综合征的病理生理过程[3,4]。多数急性心衰综合征患者为慢性心衰急性发作,急性心衰经初始治疗稳定后通常被认为是慢性心衰而非急性心衰[5]。然而,到目前为止仍然没有很好的方法来在较短时间内,如数分钟或数小时内预测急性心衰的发作。一个很好的预测模型可能改变急性心衰乃至慢性心衰的治疗模式,使之有别于传统的治疗方法。急性心衰在过去数十年已经逐渐成为一项重要的公共健康问题。急性心衰的重要病因之一,急性冠脉综合征(acute coronary syndrome, ACS)是胸痛中心(chest pain centers, CPCs)较为常见的疾病,美国仅2009年就有120万ACS患者入院就诊[6],ACS的致死、致残率极高[7],急性心衰是其最重要的并发症[8,9]。另外,同年美国急诊科因急性心衰就诊者接近70万人[10],根据美国心脏协会(American Heart Association, AHA)的一项调查结果,预计心衰的发病率将从2010年的2.8%升至2030的3.2%,这就意味着未来的20年中,急性心衰患者在目前发病率的基础上将会增加大约300万人[11],美国国家医疗费用的直接投入将增加215%(从247亿美元升至777亿美元),间接投入也将增加80%(从97亿美元升至174亿美元)[12]。在高危患者中预测并分检出急性心衰的发作对于急性心衰的预防具有重要的作用,能够使患者获得良好预后,也可减少了医疗资源的大量浪费[13]。目前国际上此类预测方法不多,本课题着眼于在急性心衰单元(acute heart f ai lure unit, AHFU)中找到一种评分办法预测急性心衰发作。改良的早期预警评分(modified early warning score, MEWS),是一种主要在急诊科、床旁使用的,简便易用的一种病情变化的评分系统[14]。MEWS可以在较为忙乱的医疗部门(例如急诊科、重症医学科)使用,有助于提高可能出现病情恶化患者的分检、识别能力。MEWS通过常规的记录常规体格检查的结果就能很好地判断急诊科的“高危”患者,同样,我们也需要一种新的评分系统通过简单的指标就能预测AHFU中的“高危”患者。通常情况下,急、慢性心衰的治疗策略是不同的。急性心衰通常合并肝、肾功能不全,活动耐量下降,BNP/NT-proBNP水平升高,部分患者还有肌钙蛋白(cardiac tropin, cTn)水平升高。急性心衰通常根据临床表现判断,多数合并情绪波动、贫血、疲劳或医源性因素,急性心衰发作时其生命体征和部分监测的指标会发生变化,例如,心率、呼吸频率、血氧饱和度、小时尿量、情绪异常(包括躁动,兴奋,激动,过度刺激,谵妄,抑郁,冷漠,反应迟钝,嗜睡,昏睡,昏迷等)。急性心衰的急救处理包括立即予以医疗干预,降低其对心脏本身的损伤、打击。此时急性心衰和慢性心衰的治疗可能通过一个合适的节点很好地连接起来,不仅能提高患者的生存质量,还能够改善有发生AHF风险患者的预后。方法1.研究设计和纳入排除标准本研究是在山东大学齐鲁医院急性胸痛中心、急性心衰单元进行一项回顾性研究,纳入患者均是胸痛中心和心衰单元的危重症监护室的有发生急性心衰高危因素的所有患者,这些患者均有较高的死亡、发生急性心衰的危险。我们通过记录表的形式,记录下入选人群的性别、年龄、冠心病、高血压、糖尿病病史、是否接受了直接PCI (primary percutaneous coronary intervention)手术,并详细记录其在发作急性心衰前每小时的生命体征(护理记录),包括体温、心率、氧饱和度、呼吸频率、血压、尿量、情绪状态等。所有的住院期间和随访的数据都是通过医院相关的病历存档和我科“冠心病随访办公室”获得,本研究严格遵守1975年通过的赫尔辛基宣言为患者保密,并且由山东大学齐鲁医院伦理审查委员会审查通过。本研究的目的是通过回顾性病例研究建立AHF评分模型,其中,“急性心力衰竭”定义为：任何新发作的心衰或慢性心衰的失代偿发作,患者的纳入标准为：1)年龄不小于18岁,性别不限的住院患者；2)出入院诊断符合ICD-10心衰诊断；3)病历中的“急性心衰”定义为a+b+c：a.主诉：“呼吸困难”或“端坐呼吸”；b.体检：听诊双肺底可闻及干、湿性哆音,氧饱和度降低；c.急救：包括吸氧、无创或有创通气、利尿剂、吗啡、洋地黄。排除标准包括：1)因转科、死亡等造成病历资料记录不全者；2)非心脏相关性疾病、休克(除心原性休克)、植物生存状态者；3)患者病历中无相关主诉(除非有气管插管),无特殊体检异常或未记录急救措施者,不认为“急性心衰”发作。本研究是通过回顾医院存档的电子病历,并非针对某位患者的回顾分析,因此,鉴于心衰患者有反复住院的特点,部分患者可能入选本研究不止一次。2.研究终点本研究的主要终点为全因死亡(包括住院期间以及出院后)。全因死亡是住院期间生存率以及出院后随访的主要终点,以此为依据进行生存分析。本研究的次要终点：急性心衰的发作。在病程记录、护理病程记录中每当患者有一次急性心衰发作为终点,截取、记录此点之前记录的患者各项生命指标,最终进行数据分析和评分模型的建立(所有的资料收集者均被告知如下：“急性心衰发作”在病程记录和护理文书中应有如此描述,如半卧位-摇高床头、提高吸氧流量、无创通气、气管插管连接呼吸机通气,使用利尿剂、吗啡、地高辛等)。3.统计学方法3.1统计学处理全部采用SPSS 17.0软件。计量资料以均数±标准差表示,计数资料以频数表示。两组间计量资料均数的比较采用t检验,两组间分类变量资料率的比较采用x2检验；以p<0.05为差异具有统计学意义。3.2基线资料收集以及logistics回归分析患者基线资料以及监护指标,包括性别、年龄、冠心病、高血压、糖尿病病史、接受直接PCI手术,体温、心率、指脉氧饱和度、呼吸频率、尿量、情绪状态等指标进行二元logistics回归分析,筛选出的具有统计学意义的变量纳入评分模型。情绪状态中,以“1”表示烦躁不安,兴奋,激动或过度应激,以及谵妄,“0”表示正常或药物镇静状态,“-1”表示抑郁,冷漠,反应迟钝,嗜睡,“-2”表示昏睡,昏迷,将其转化为分类变量。3.3纳入评分模型各变量截点值(cutoff value)的确定纳入评分模型的氧饱和度、小时尿量、心率、情绪状态的截点值由受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve, ROC曲线)计算约登指数(Youden’s index)确定,取其两个最大值所对应的两个数值为该指标的截点值。为了便于临床应用,呼吸频率、心率、小时尿量的截点值修正为其最为接近的整数。基于以上,建立起以氧饱和度(S)、小时尿量(U)、心率(P)、情绪变化(E)、呼吸频率(R)这五个指标建立的Super-Score评分模型。3.4预测效能的比较依据新建立的评分模型,将其回代入研究病例中,回顾并重新以该评分进行打分；同时亦采用修正的早期预警评分(modified early warning score, MEWS)进行评分。比较其ROC曲线下面积(area under ROC curve,即 c-statisties,c统计量),对比其预测AHF发作的效能。3.5 AHF危险分层的确定为了对发生AHF的可能性进行危险分层,回代入的各“有效”Super评分的分数进行四分位数分析,初步确定AHF发作的危险分层,即：0-1分：低危；2-3分：中危；4-5分：高危；6-10分：极高危；3.6随访数据分析所有患者进行危险分层后与住院期间全因死亡率进行生存分析；同时,选择其中接受PCI手术患者的进行危险分层后与其出院6-24个月的全因死亡率进行生存分析,观察3.5中的危险分层是否适用于预测AHF患者的预后。生存分析利用K-M曲线(Kaplan-Meier curve),并进行log-rank检验。结果1.基线资料分析自2011年11月至2014年6月共纳入山东大学齐鲁医院胸痛中心、急性心衰单元危重症监护室的433名患者,其中83例患者住院期间死亡。总共记录420次在院期间“急性心力衰竭”发作。研究人群包括男性264名(61.0%),女性169名(39.0%),平均年龄64.1±15.7岁(18～89岁)。所有患者均有急性心衰的危险因素,如纽约心功能分级(NYHA) Ⅲ级以上,高龄、急性冠脉综合征、急性ST段抬高心肌梗死、接受PPCI手术,心肌炎、心肺复苏术(cardiopulmonary resuscitation, CPR)后、恶性心律失常、或同时伴有肾功能不全。其中,278名ACS患者中120人接受了PPCI手术,21人进行心肺复苏术。有冠心病、高血压、糖尿病患者分别为287人(66.3%)、101人(23.3%)、40人(9.2%)。总共有163名患者在院发生了420次急性心衰(平均每人发作0.97次)。住院期间全因死亡率为19.2%。2.纳入变量进行Logistics回归分析性别、年龄、冠心病、高血压、糖尿病病史、PPCI手术、体温、心率、血氧饱和度、呼吸频率、尿量、情绪状态等变量纳入二元logistics回归分析,筛选出具有统计学意义的指标,主要包括：年龄OR 1.027,95% CI:1.010～1.044,p<0.05),情绪(OR:1.519,95% CI:1.065～2.168, p<0.05), SpO2 (OR:0.883, 95% CI:0.809-0.963, p<0.05),小时尿量(OR:0.985,95% CI:0.981～0.989, p<0.05),以及呼吸频率(OR:1.075,95% CI:1.031～1.121,p<0.05)。除年龄外,以上具有统计学意义的指标进入评分模型,根据ROC曲线,计算约登指数(Youden’s index,即灵敏度+特异度-1),取其最大值对应的指标数值,确定关键变量的截点,并根据易用性的原则作出微调,得出以血氧饱和度SpO2-S;小时尿量urine-U;心率pulse-P;情绪变化emotion-E;呼吸频率respiratory rate-R五个指标建立的Super-score评分模型。3.预测效能的预测及危险分层的确定Super-score评分平均可以提前3.90±1.94 h(1～17 h)预测急性心衰的发作。以"SUPER"评分、"SUPER+年龄”、"MEWS"三者回代入我们所回顾性分析的患者病历资料中,三者的ROC曲线下面积分别为0.811,0.820,0.662,,前二者在预测急性心衰发作中的敏感性和特异性均高于MEWS评分,二者间无统计学差异。根据患者Super-score评分进行危险分层后分组,低、中、高、极高危四组发生AHF的几率分别为17.3%、61.3%、84.4%、94.0%。应用K-M曲线对各组进行生存分析,通过log-rank进行统计学检验。四组患者的在院期间全因死亡率、院外随访6～24个月的全因死亡率差异具有统计学意义。因此,该危险分层亦可用来进行AHF的危险分层,从而有效、动态鉴别低、中、高、极高危的患者。结论1.有发生AHF危险的患者进行Super-score评分监测,每小时评价一次,可以大约提前2～6小时预测AHF发作。2.根据Super-score早期预警评分指导下急性心衰的早期预防可能避免或延缓急性心衰的发作,从而提高患者生存质量和预后。3.Super-score评分高者,患者死亡率越高,故其有助于AHF的危险分层。