摘要
背景:急性A型主动脉夹层（Acute type a aortic dissection,ATAAD）是一种致命的心血管急症，发病呈现年轻化倾向和上升趋势，具有发病急骤、个体差异较大、不可预测性强及致死率高的临床特点，50％的患者在诊断最初的24小时内死亡。目前，外科手术被认为是ATAAD患者最有效的治疗手段，但ATAAD患者术后院内的死亡率仍高达 11％-25％。 目的:本研究拟通过分析ATAAD患者术后院内死亡的危险因素，构建并验证术后院内死亡的临床预测模型并绘制可视化列线图，实现ATAAD患者的风险分层，从而帮助临床医生早期识别ATAAD术后高危患者并做出适当的医疗决策。 方法:本研究回顾性纳入2019年1月1日至2023年3月1日山东大学第二医院心脏大血管外科确诊为ATAAD并于48小时内接受手术治疗的患者757例。根据纳入与排除标准进行筛选，最终纳入688例患者，其中男性503例，女性185例。以院内死亡为终点事件，将成功完成手术后的患者分为死亡组（104例）和存活组（584例）。对比两组患者的围术期资料，绘制单一危险因素的受试者工作特征（Receiver operating characteristic curve,ROC）曲线并对曲线下面积（Area under curve，AUC）可视化排序，绘制变量之间的相关性热图。随机抽取70％的病例作为训练集用作风险预测模型的建立，其他病例作为验证集用于模型的内部验证。变量的筛选依据机器学习中的随机森林（Random forest）算法，将单因素分析中P＜0.05的变量纳入随机森林算法分析，根据随机森林的变量重要性排序，筛选出重要性排名前五的变量。采用多元1ogistic回归方法构建列线图。通过计算AUC确定预测模型的区分能力，并对训练集所创建的预测模型进行霍斯默-莱梅肖拟合优度（Hosmer-Lemeshow，H-L）检验，绘制Calibration校准曲线和临床决策（Decision curve analysis，DCA）曲线。同时在验证集中进行模型的内部验证，进行ROC曲线绘制、AUC计算及H-L检验并绘制Calibration校准曲线以及DCA曲线，进一步评估和校正模型。 结果:1.研究最终纳入688例患者，死亡组104人，存活组584人，术后院内死亡率为15.1％。单因素分析结果显示:两组患者在年龄、性别、BMI、术前PH值、钙离子（Ca2+）、乳酸（Lac）、红细胞（RBC）、血红蛋白（Hb）、红细胞比容（Hct）、血小板（PLT），血肌酐（Cr）、血尿素（Ur）、血清天门冬氨酸氨基转移酶（AST）、血尿酸（UA）、凝血酶原时间（PT）、D-二聚体（D-D）、纤维蛋白原（FDP）、肌钙蛋白（cTnI）、肌酸激酶同工酶（CK-MB）、肌红蛋白（MB）、BNP、手术持续时间、体外循环滤液量、术中红细胞输注量、术中血浆输注量、术后机械通气时间（MVT）、术后肺部感染、术后胸腔积液和术后连续肾脏替代疗法（CRRT）方面的差异具有统计学意义（P＜0.05）。 2.使用随机森林模型确定上述特征变量对预测ATAAD患者术后院内死亡的贡献。得出院内死亡结局的前五大预测因子是年龄、术前血Cr、术中红细胞输注量、术后CRRT和术后MVT。 3.将筛选出的变量纳入多元logistic回归分析显示:Cr升高[OR=1.004,95％CI:1.0001-1.0103,P=0.0468]、年龄增大[OR=1.04,95％CI:1.0142-1.0681,P=0.00275]、术中红细胞输注量增加[OR=1.151,95％CI:1.0707-1.2402,,P＜0.001]、术后 MVT 延长[OR=1.009,95％CI:1.0025-1.0148,P=0.00565]以及术后行 CRRT 治疗[OR=5.721,95％CI:2.4644-13.3871,P＜0.001]是ATAAD术后院内死亡的独立危险因素。 4.综合随机森林算法、多元Logistic回归分析和临床实际意义筛选变量，最终构建ATAAD患者术后院内死亡风险预测模型并绘制列线图。训练集中，预测模型的AUC为0.759（95％CI:0.735-0.851），表示该模型有良好的区分效能。H-L拟合优度检验结果:x2=4.549;P=0.804,P＞0.05表示列线图拟合良好，Calibration校准曲线显示，该模型预测概率与实际概率保持高度一致。DCA曲线指出，在临床决策的阈值概率超过5％时，模型能够带来显著的临床效益，并在较广泛的范围内展示出良好的临床适用性。通过验证集数据的内部验证发现，该模型的AUC值为0.856（95％CI:0.791-0.922），证明其具备优秀的区分效能。校准曲线再次证实了预测概率与实际概率的一致性，而DCA曲线也显示了模型在广泛的临床情境下的适用性。 结论:1.对于ATAAD接受手术治疗的患者，在年龄、性别、BMI、术前PH值、Ca2+、Lac,RBC、HB、HCT、PLT,Cr、Ur,AST,UA,PT,DD,FDP、BNP、cTnI、CK-MB、MB、手术持续时间、CPB滤液量、术中红细胞输注量、术中血浆输注量、术后MVT，术后肺部感染，术后胸腔积液和术后CRRT方面与患者术后院内死亡具有相关性。但单一因素对于ATAAD患者术后院内死亡风险预测区分度不高，需进一步构建多因素风险预测模型，以提高其风险预测能力。 2.本研究综合随机森林算法、多元Logistic回归分析和临床实际意义筛选出重要性排名前五的变量:年龄、术前血Cr、术中红细胞输注量、术后CRRT和术后MVT，最终构建ATAAD患者术后院内死亡风险预测模型并绘制列线图。经验证，上述ATAAD患者术后院内死亡风险预测模型具有较好的准确性、可靠性和临床适用性。
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