ACEF 評分對冠心病患者冠狀動脈病變嚴重程度的預測價值

袁 鵬 張 琳 蔡煥煥 魯志兵

武漢大學中南醫院心血管內科 湖北 武漢 430071

近年來冠心病的發病率日漸增長，根據《中國心血管健康與疾病報告2019》公布的數據顯示，中國60 歲以上人群患病率達到27.8‰，為我國帶來了巨大的醫療負擔［1］。早期識別嚴重冠脈病變和高危冠心病患者，及早進行臨床干預對于改善患者預后至關重要。年齡、肌酐和射血分數（age，creatinine，and ejection fraction，ACEF）評 分 首 次 由Ranucci等［2］提出，與冠狀動脈旁路移植術患者術后30 d 的死亡率相關。既往研究提示ACEF 評分增高與經皮冠狀動脈介入術（percutaneous coronary intervention，PCI）后發生不良心血管事件（major adverse cardiovascular events，MACE）風險增加相關［3-5］。但是，目前國內有關ACEF 評分用于冠心病患者冠脈狹窄程度的研究十分有限。因此，本研究旨在探討ACEF 評分和冠狀動脈狹窄程度關系。

1 對象與方法

1.1 研究對象回顧性收集2019 年1—12 月就診于武漢大學中南醫院心內科并首次進行冠狀動脈造影確診為冠心病的患者748 例，患者年齡27～88歲。排除標準：（1）既往已確診為冠心??；（2）臨床資料缺失?；€資料通過HIS 電子病歷系統收集，包括患者的年齡、性別、入院首次血壓、高血壓病史、糖尿病病史、高脂血癥病史、吸煙飲酒史、遺傳史等。所有患者入院時即采集外周靜脈血，送檢血常規、肝腎功能電解質等生化指標，次日晨起至少空腹8 h 抽取靜脈血檢測血脂、血糖等生化指標。

1.2 定義ACEF 評分=年齡（歲）/LVEF（%）+1［如果血肌酐＞176.8 μmol/L（2 mg/dL）］。院內MACE 定義為再次血運重建，惡性心律失常、心源性休克、死亡［6］。惡性心律失常包括Ⅲ度房室傳導阻滯、室性心動過速、心室顫動，并將心臟驟停歸類為一種特殊類型惡性心律失常［7］。高冠脈評分定義為Gensini 評分≥90。

1.3 冠狀動脈造影及Gensini 評分Gensini 評分首次由Gensini［8］提出，將冠狀動脈分成不同的節段并乘以相關病變系數，被廣泛應用于冠狀動脈狹窄程度的評估。冠狀動脈造影的結果由2 名有經驗的心內科介入醫師判讀，以任何一支冠狀動脈狹窄程度≥50%作為冠狀動脈粥樣硬化性心臟病的診斷標準［9］。病變血管數量以冠狀動脈狹窄累及的主要冠狀動脈支數分為單支病變、雙支病變、多支病變，3 條冠狀動脈包括左前降支（left anterior descending，LAD）、左回旋支（left circumflex branch，LCX）、右冠狀動脈（right coronary artery，RCA）中任何一段直徑狹窄程度≥50%即為一支病變，若3 支主干無狹窄，則其主要分支直徑狹窄≥50%視作等同病變，累及左冠狀動脈主干（left main coronary artery，LM）時 視 作 同 時 累 及LAD 和LCX［10］。Gensini 評分則通過表1 進行計算，各節段積分之和即為Gensini 評分。

表1 Gensini 評分計算

1.4 統計學方法應用SPSS 23.0 統計學軟件進行統計分析。計量資料采用均數±標準差（±s）表示，計數資料用百分比（%）表示。計量資料用K-S檢驗是否符合正態分布，符合正態分布的計量資料兩組間比較可用t檢驗，不符合正態分布的計量資料兩組間比較采用秩和檢驗。計數資料采用卡方檢驗。相關性分析時，若相關資料滿足正態分布可用Pearson 相關分析，若相關資料不滿足正態分布則用Spearman 相關分析。多因素分析采用Logistic 回歸分析，診斷效率的判斷用受試者工作特征（ROC）曲線分析，P＜0.05 定義為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 ACEF 評分高分組與低分組基線資料的比較傳統危險因素方面，高分組在年齡、急性ST 段抬高型心肌梗死比例、高血壓史比例、糖尿病史比例、卒中史比例明顯高于低分組（P＜0.05）。生化指標方面，高分組在紅細胞分布寬度、空腹血糖、術前肌酐、低密度脂蛋白（low-density lipoprotein，LDL-C）均高于低分組（P＜0.05），而高分組在血紅蛋白、紅細胞壓積、總膽固醇、甘油三酯、左室射血分數（left ventricular ejection fractions，LVEF）低 于 低 分 組（P＜0.01）。見表2。

表2 ACEF 評分高分組與低分組基線資料比較

2.2 ACEF 評分高分組與低分組冠脈病變程度的比較冠脈造影結果，高分組多支病變比例（46.1%vs29.9%，P＜0.01）以及Gensini 評分顯著高于低分組（58.0vs43.8，P＜0.01）。見表3。

表3 ACEF 評分高分組與低分組冠脈病變程度的比較

2.3 ACEF 評分高分組與低分組院內不良心血管事件的比較ACEF 高分組MACE 發生比例高于低分組（22.4%vs14.4%，P＜0.01）。見表4。

表4 ACEF 評分高分組與低分組MACE 發生率的比較

2.4 Gensini 評分預測因素的線性回歸分析線性回歸分析結果（表5）顯示收縮壓、HDL-C 與冠脈Gensini 評分呈負相關（P＜0.01），年齡、心率、白細胞、中性粒細胞、空腹血糖、術前肌酐、術前尿酸、LDL -C、ACEF 與 冠 脈Gensini 評 分 呈 正 相 關（P＜0.05）。且心率、白細胞、中性粒細胞、空腹血糖、HDL - C、ACEF 與Gensini 評 分 獨 立 相 關（P＜0.05）。進一步將Gensini 評分分為高分組（≥90）和低分組（＜90），使用Logistic 回歸分析高Gensini 評分的危險因素。結果顯示高ACEF 評分是高Gensini 評分的獨立危險因素（OR=3.188［95%CI：1.910～5.321］，P＜0.01），而高HDL-C是高 Gensini 評分的保護因素（OR=0.100［95%CI：0.018～0.546］，P＜0.01）（表6）。

表5 Gensini 評分預測因素的線性回歸分析

表6 高冠脈Gensini 積分的危險因素

2.5 利用ROC 曲線探索ACEF 評分診斷高冠脈評分及MACE 的效率對于ACEF 評分診斷高冠脈評分的效率，曲線下面積為0.717（95%CI：0.633～0.801，P＜0.01），當ACEF 為1.056，其診斷效率最高，敏感度為75.6%，特異度為58.6%（圖1）。再次利用ROC 曲線探索ACEF 評分預測MACE 的效率，曲 線 下 面 積 為0.605（95%CI：0.553～0.658，P＜0.01），當ACEF 為1.156，其診斷效率最高，敏感度為46.0%，特異度為72.8%（圖1）。

圖1 ACEF 評分診斷高冠脈評分及預測MACE 的ROC 曲線

3 討論

本文對748 例首次診斷為冠心病的患者研究發現，高ACEF 評分的冠心病患者多合并更多的心血管危險因素及更嚴重的冠脈病變。ACEF 評分對冠心病患者的院內不良心血管事件具有一定預測效能。

ACEF 評分的計算公式為：ACEF=年齡（歲）/LVEF（%）+1［如 果 血 肌 酐＞176.8 μmol/L（2 mg/dL）］。其中3 個變量均為客觀指標，這3 個變量反映了患者臨床情況的3 個核心方面：年齡、心功能和腎功能，這3 個核心方面也包含了主要的預后信息［11］。既往研究提示ACEF 評分與冠心病患者 的 預 后 密 切 相 關［12-14］。St?hli 等［15］的 研 究 顯 示，ACEF 評分可獨立預測血運重建患者的30 d 內全因死亡率。此外，該指標對于復雜冠脈病變介入術后（如嚴重鈣化病變［16］和慢性完全性閉塞病變［17］）的MACE 發生亦有一定的預測意義。一項納入12 000 名急性心肌梗死并接受PCI 治療的患者的隨訪研究發現，ACEF 評分對該患者隊列PCI 術后1年的全因死亡率具有良好的預測作用［18］。本文通過對冠心病患者的研究發現，ACEF 評分可預測院內不良心血管事件，此外，我們發現該指標與Gensini 評分呈正相關，從而更好地揭示了ACEF 評分高的患者預后差的原因。另外，從ACEF 的計算公式可以發現，ACEF 評分高的患者往往伴隨著更大的年齡，更低的左室射血分數，更差的腎功能，而這三者也是影響冠心病嚴重程度和預后的重要因素［19-24］。

當然，本研究也存在一定的局限性，本研究為單中心的回顧性研究，盡管應用多因素回歸分析校正一些混雜因素，仍難免存在偏倚。ACEF 評分與冠心病患者冠脈病變嚴重程度的關系及其臨床應用價值仍有待前瞻性、大樣本甚至多中心的臨床研究進一步加以證實。

綜上所述，ACEF 評分與冠心病患者冠脈病變嚴重程度有關，可一定程度上預測院內不良心血管事件的發生，且該臨床指標計算簡便、臨床易于獲取，因此具有較強的臨床應用價值，有助于早期預估病情，指導臨床決策。