經心外膜支慢性血管閉塞性病變行逆向經皮冠狀動脈病變成功介入治療預測模型.pdf

1、背景：
　　慢性血管閉塞性病變（Coronary chronic total occlusion，CTO）約占冠狀動脈造影（Coronary Angiography，CAG）中冠狀動脈病變的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[4-6]。
　　臨床上已建立了不少評估CTO介入成功的預測模型[7

2、-9]。J-CTO評分是（Multicenter CTO Registry in Japan）目前應用最為廣泛的評分系統(tǒng)[10]。該評分系統(tǒng)通過5項參數(shù)對30min內指引導絲通過 CTO病變的難易程度進行分級，并在CTO正向介入中顯示出很好的預測效能。然而，對于使用綜合策略[11]或僅為逆向介入策略病例[9]，其應用存在一定的局限性。導絲與微導管通過側支循環(huán)是逆向介入策略的關鍵步驟[12]，J-CTO評分缺少側支相關的變量可能是其對混合

3、策略或逆向策略預測效能下降的原因。
　　室間隔支和心外膜支是主要的兩種側支循環(huán)（Collateral Channels，CCs）。心外膜支通常較長且迂曲，而且穿孔時容易出現(xiàn)心包填塞等嚴重并發(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支，特別是回旋支的側支循環(huán)（Left Circumflex，LCX）CTO[14]。由于對心外膜支逆向PCI成功概率的不確定性、對并發(fā)癥的恐懼以及缺少相關研究數(shù)

4、據(jù)限制了該側支的應用。為此，我們擬評估經心外膜支行逆向PCI的安全性并建立成功預測模型。
　　目的：
　　1.評估經心外膜支行逆向PCI的安全性
　　2.建立經心外膜支行逆向PCI的成功預測模型
　　方法：
　　從2014年1月至2016年9月，入選廣東省人民醫(yī)院心內二區(qū)76例使用心外膜側支的逆向介入病例，包括7例嘗試兩條不同心外膜側支的病例。另外，入選同一術者于外院行介入治療病例20例?？偣灿?03例。根

5、據(jù)逆向介入的結果，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、側支循環(huán)特征以及臨床指標與手術成功率的關系。
　　本研究使用SPSS v20.0進行統(tǒng)計學分析。正態(tài)分布的計量資料以（X±s）表示，采用student’t檢驗非正態(tài)分布的計量資料以中位數(shù)表示,采用非參數(shù)Mann-Whitney檢驗。計數(shù)資料以頻數(shù)和百分比（n，%）表示,采用c2檢驗或Fisher確切概率法。有統(tǒng)計學差異的變量隨后進入l

6、ogostic多元回歸分析模型。通過該模型辨識影響成功介入的預測因子，并根據(jù)beta因子進行賦值。通過預測因子計算得分，將病例分為簡單、一般、困難、非常困難四組。通過受試者工作特征曲線分析法（Receiver-operating characteristics，ROC）隊辨別模型診斷效率。再用ROC曲線計算J-CTO評分、PROGRESS-CTO評分、逆向CTO評分的曲線下面積under the curve(AUC)，通過Delong-

7、Delong非參數(shù)檢驗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)計學意義。
　　結果：
　　本研究共納入103逆向PCI病例。逆向介入手術成功率為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例導致心包填塞后予以緊急床邊心包穿刺。未出現(xiàn)院內死亡病例。
　　3.多變量logostic回歸分析
　　Logostic回歸分析獲得以下四個預測因子：側支循環(huán)直徑>0.9mm、CCs迂曲、側支迂曲分叉病變與側支循環(huán)距離閉塞段遠端小于5mm。
　　4.預測模型建立
　　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）。閉塞病變所得的分數(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.不同模型的預測效應
　　J-CTO評分對于心外膜側支逆行PCI介入的預測效應較差（AUC0.67,95%CI0.53-0.81），本研究EPI-CTO模型具有良好的預測效能