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ace是什么手术非心脏外科手术围手术期心血管不良事件风险评估工具的研究进展

作者:李青,刘自州,董蔚

通信作者:董蔚

文章来源:李青,刘自州,董蔚. 非心脏外科手术围手术期心血管不良事件风险评估工具的研究进展[J]. 中华麻醉学杂志, 2025,45(5):636-640. DOI:10.3760/cma.j.cn131073-20241112-00523.




摘要

      随着外科技术的飞跃式发展,全球范围内每年进行超过3亿次例非心脏外科手术 [1]。围手术期主要心血管不良事件(PMACE)是指术中及术后30 d内出现的心肌梗死、心脏停搏、心源性猝死和心力衰竭等事件,是围手术期患者死亡风险增加的重要因素之一。有统计显示,在美国非心脏手术围手术期患者死亡率、心肌梗死和缺血性卒中的综合发生率为3.0% [2],高达20%的患者在非心脏手术后发生心肌损伤 [3]。PMACE会延长患者住院时间,增加医疗费用,加重政府医疗保健系统的经济负担 [4]。基于此,开展PMACE风险评估研究,能够精准量化每个患者的心脏风险、对患者进行风险分层高效管理,从而为提高非心脏手术的可执行性和安全性提供重要保证。本文就目前临床现有的非心脏外科手术PMACE分享评估工具进行介绍,概述现有模型的优势及缺点,并探讨今后研究的新方向,以期为今后我国非心脏外科手术PMACE的风险评估相关研究提供新的视角和思路。



版权归中华医学会所有。

      

随着外科技术的飞跃式发展,全球范围内每年进行超过3亿次例非心脏外科手术 [ 1 ]。围手术期主要心血管不良事件(PMACE)是指术中及术后30 d内出现的心肌梗死、心脏停搏、心源性猝死和心力衰竭等事件,是围手术期患者死亡风险增加的重要因素之一。有统计显示,在美国非心脏手术围手术期患者死亡率、心肌梗死和缺血性卒中的综合发生率为3.0% [ 2 ],高达20%的患者在非心脏手术后发生心肌损伤 [ 3 ]。PMACE会延长患者住院时间,增加医疗费用,加重政府医疗保健系统的经济负担 [ 4 ]。基于此,开展PMACE风险评估研究,能够精准量化每个患者的心脏风险、对患者进行风险分层高效管理,从而为提高非心脏手术的可执行性和安全性提供重要保证。本文就目前临床现有的非心脏外科手术PMACE分享评估工具进行介绍,概述现有模型的优势及缺点,并探讨今后研究的新方向,以期为今后我国非心脏外科手术PMACE的风险评估相关研究提供新的视角和思路





一、现有的PMACE风险评估工具


1.修订的心脏风险指数(RCRI,1999年)


RCRI是基于4 315例非心脏手术患者的数据开发的,首次发布于1999年,是目前被广泛认可并应用于临床的术前心脏风险评估工具 [ 5 ]。RCRI由6个部分组成(见 表1 ),采用二分类变量的评分系统,每个变量赋1分,使其在临床中具有较高的易用性。RCRI评估的是术后30 d内死亡、心肌梗死或心脏停搏的复合风险 [ 5 ]。目前,包括欧洲心脏病学会及我国多个指南均推荐使用RCRI评估患者围手术期心脏风险 [ 6 , 7 , 8 ]



现有的围手术期心脏风险评估工具


注:ASA-PS分级为美国麻醉医师学会全身状况分级,COPD为慢性阻塞性肺疾病,BMI为体质量指数,CPT为当前操作术语


然而,RCRI未将年龄这一重要因素纳入其中,导致其预测接受血管外科手术老年患者(>75岁)预后价值显著降低 [ 9 ]。此外,RCRI的推导队列仅包含非紧急手术患者,而验证队列却包含急诊手术患者,导致PMACE发生率显著增加。因此,RCRI更适用于评估非老年患者的非紧急手术PMACE风险,而不适用于急诊手术 [ 10 ]


2013年发布的新千年修订的心脏风险指数重新审视了RCRI中的6个风险因素,与1999年发布的RCRI相比,基于5个危险因素(高风险手术、缺血性心脏病病史、充血性心力衰竭、脑血管疾病病史和术前估算肾小球滤过率<30 ml/min)的简化模型受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.79(传统RCRI的AUC为0.76),表明简化模型对择期非心脏手术后主要心脏并发症的预测效果更好 [ 11 ]


2.美国外科医师学会(ACS)国家手术质量改进计划(NSQIP)手术风险计算器(2013年)


ACS基于NSQIP的患者数据,开发了一种交互式风险计算器,即ACS NSQIP手术风险计算器 [ 12 ]。该计算器使用来自393家ACS NSQIP医院的1 414 006例患者数据,估算了术后30 d内严重并发症及任何并发症的绝对风险。外科医生可轻松输入患者的21项术前风险因素(见 表1 ),并生成个性化的手术风险报告。其在预测患者术后死亡率和并发症发生率方面效果显著,C统计量分别为0.944和0.816。尽管该计算器较为复杂,但提供了更高的预测精度 [ 12 ]。同时,其为医患共同决策及知情同意过程提供了重要支持,帮助临床医生提高诊疗效率。


然而,ACS NSQIP手术风险计算器的复杂性在实际临床工作中也带来一定的挑战。其包含20多个术前变量,虽然确保了全面的风险评估,但检测和填写所有变量既耗时又不便,从而限制了其在急诊手术中的应用 [ 13 ]。此外,与传统的RCRI相比,该计算器依赖网络支持,不适合网络资源有限的医疗场所或紧急情况下的临床决策。


3.预测患者术后30 d死亡率的风险评估工具(2014年)


Andersson等 [ 14 ]于2014年开发了一个新的风险评估工具以评估心力衰竭患者在非心脏外科手术后30 d的死亡风险。该研究基于丹麦行政登记册的16 827例患者的数据,其中1 787例患者(10.6%)在术后30 d内死亡。新的风险评估工具通过8个变量预测心力衰竭患者在术后30 d内的全因死亡率(见 表1 )。该风险评估工具能有效区分术后低死亡风险和高死亡风险患者,且所有变量均易于获取,无需特定的实验室检查或临床评估,有助于识别需要进一步心脏评估的患者。在此之前,还没有专门针对心力衰竭患者围手术期死亡风险的评分系统 [ 14 ]


然而,该评估工具尚缺乏外部验证,因此在复杂的临床环境下校准其模型可能存在一定的挑战 [ 14 ]


4.老年患者敏感的围手术期心脏风险指数(2017年)


2017年,Alrezk等 [ 15 ]开发了一种专门针对老年患者的围手术期心脏风险预测工具—老年患者敏感的围手术期心脏风险指数(GSCRI)。该风险评估工具是基于219 914例老年患者数据建立的,其主要关注的终点事件为术中或术后30 d内发生的心肌梗死或心脏停搏。GSCRI包含7个变量(见 表1 ),其为老年患者的手术风险评估确立了新标准。Alrezk团队计划进一步开发1个在线计算器,简化GSCRI在临床中的应用,医生可通过回答7个在线问题轻松评估非心脏手术老年患者的围术期发生心脏相关不良事件的风险


在验证队列中,GSCRI的AUC较RCRI高出15%,表明该工具显著改善了对非心脏手术老年患者围术期发生心脏相关不良事件风险的预测能力。这也再次证明了开发和整合老年患者特异性风险模型的重要性。与传统的风险评估工具(如RCRI)相比,GSCRI针对65岁及以上的老年患者设计,能够更精准地反映这一人群的心脏风险,成为其一大亮点和创新。GSCRI的发布标志着临床研究在老年患者心脏风险预测方面向前迈出了重要一步 [ 15 ]。然而GSCRI仍然没有针对围手术期心力衰竭发生风险做出有效地预测,这也是其他风险评分工具共同存在的局限性。


5.美国贝鲁特大学-HAS2心血管风险指数(AUB-HAS2,2019年)


2019年,美国贝鲁特大学前瞻性地推导出一种简单而有效的心血管风险指数—AUB-HAS2心血管风险指数,旨在对接受非心脏手术患者的心血管风险进行分层和预测,同时识别低风险患者 [ 16 ]。研究的主要结局为术后30 d内发生的死亡、心肌梗死或中风。AUB-HAS2心血管风险指数基于6个关键因素,将患者分为低风险(0或1分)、中风险(2或3分)和高风险(>3分)三类(见 表1 )。这种风险分层有助于将医疗资源合理分配给高风险患者,同时对低风险患者进行快速分诊 [ 17 ]。AUB-HAS2心血管风险指数在多个手术亚群中进行了广泛测试,其表现优于传统的RCRI,AUC为0.82 [ 16 ]


然而,该风险评估工具的一个基本要素是存在心绞痛或呼吸困难的症状。尽管这些症状在评估一般围手术期患者的心血管风险中极为重要,但由于这些症状通常依赖于患者主观感受,且在部分衰弱的老年患者中由于活动能力受限可能会掩盖这些症状,而这些因素均会影响评估工具的客观性。





二、现有的非心脏手术PMACE风险评估工具存在的局限性


1.外科技术的进步和老龄化社会的到来对风险评估工具提出了更新的需求


随着外科技术的进步,特别是腹腔镜微创技术的成熟,RCRI中使用的手术分类已不再适用。例如,RCRI将所有腹腔及胸腔手术归为高风险手术,这意味着如今技术成熟的腹腔镜阑尾切除术和胆囊切除术的风险被等同于开腹胰腺切除术和肝切除术的风险,显然这种分层在现在已不再有效 [ 18 ]


经典的RCRI未将年龄这一重要临床因素纳入考量,而其他大多数风险评估工具则覆盖了更广泛的年龄范围。事实上,高龄很可能是非心脏手术患者PMACE发生的关键影响因素。Kheterpal等 [ 19 ]于2002年至2006年进行了一项前瞻性观察研究,结果显示年龄≥68岁是PMACE的独立危险因素。这一研究结果进一步支持了年龄作为PMACE的独立危险因素的重要性。2017年开发的专为老年患者设计的GSCRI,展现了为老年患者量身定制非心脏外科手术术后心脏风险评估工具的概念 [ 13 ]


现有评估工具基于二十多年前的外科技术和数据,无法准确地反映当前的诊疗技术的变化。最近一次全国人口普查数据显示,中国65岁及以上老年人口总量达1.90亿,占总人口的13.5% [ 20 ]。每年,全球4%的人口接受手术,其中30%的患者接受非心脏大手术 [ 6 ]。老龄化社会的到来要求围手术期心脏风险评估工具做出更新和变革。


2.现有评估工具未涉及其他有潜在价值的临床因素


非心脏手术中的血管事件前瞻性队列试点(VISION)研究表明,RCRI低估了PMACE的风险,其原因在于RCRI使用自20世纪60年代以来的肌酸激酶同工酶MB亚型(CK-MB)作为心肌梗死的标志物 [ 21 ]。20世纪80年代末,心肌肌钙蛋白(cTn)逐渐被重视,随着临床研究和检测方法的改进,cTn在急性心肌梗死的敏感性和特异性上显著提升,逐步取代CK-MB等心肌酶谱,成为主要心脏标志物。VISION研究则采用了更敏感、更特异的cTn作为心肌损伤和心肌梗死的标志物,降低了漏诊率 [ 21 ]


此外,现有的风险评估工具并未将脑钠尿肽(BNP)或N端-B型钠尿肽前体(NT-proBNP)纳入其预测因素,而这类指标已被广泛用于临床心力衰竭的诊断。一项荟萃研究显示,将BNP测量加入术前风险评估工具中,能够显著提高对非心脏手术后30 d内或≥180 d内死亡率或心肌梗死的预测 [ 22 ]。2022年欧洲心脏病学会指南也建议对有明确或可疑心功能不全患者进行术前BNP或NT-proBNP检测 [ 23 ]


鉴于部分临床指标和生物标志物展现出良好的预测效能,未来的新型风险评估工具应考虑将其纳入评分体系,从而进一步提升预测的准确性和临床应用价值。


3.风险评估工具未针对心力衰竭这一重要的结局事件


现有的PMACE风险评估工具主要关注心肌梗死或心脏停搏。在后续研究中,Oh等 [ 24 ]基于机器学习于2023年开发了一个针对非心脏手术后心房颤动的评估工具,对既往风险评分工具关注的终点事件起到了一定的补充和完善。但现有的工具仍未考虑心力衰竭这一终点事件。目前心力衰竭的研究主要集中在预测已知慢性心力衰竭患者术后心肌梗死或心脏骤停的绝对风险。而有研究表明,围手术期新发心力衰竭的发生率为2.5%,与未发生心力衰竭的围手术期患者相比,新发心力衰竭患者术后1年内全因死亡率和急性心力衰竭再入院率显著升高 [ 25 ]


对于术后新发心力衰竭的患者需要引起关注,因为此时心血管内科医生通常在症状发生后才参与诊疗,可能导致病情延误 [ 26 ]。因此,开发针对围手术期心力衰竭的风险评估工具,以帮助减少高风险患者的并发症和降低死亡率,已成为临床亟待解决的问题。




三、人工智能及机器学习在PMACE风险评估中的应用


      随着21世纪人工智能技术的快速发展,其在医疗健康领域的应用日益广泛,特别是在临床诊疗的各个环节中,人工智能展现出巨大的潜力,为重大疾病的决策提供支持 [ 27 , 28 , 29 , 30 ]。目前,基于人工智能机器学习算法,使用多模态临床数据进行心血管病诊断和预测的研究不断增加 [ 31 , 32 ]。Oh等 [ 24 ]的研究中展示了机器学习在非心脏手术后心房颤动风险预测中的有效性。随着PMACE风险评估工具的广泛应用及机器学习算法和人工智能技术的不断进步,未来机器学习必将成为PMACE风险评估工具建立的重要开发工具,将发挥在处理大样本和多维数据方面的独特优势。如何利用新型技术对非心脏手术患者进行PMACE风险评估,成为未来值得开拓的新方向。




四、总结与展望


接受非心脏手术患者需要接受个体化的PMACE风险评估与管理,以尽量减少其发生。自20世纪90年代以来,国外学者已开发出多个非心脏手术PMACE风险评估工具。风险评估工具随着医学技术的进步而不断发展,整合了多因素的评估工具是重要的评估工具,具备显著的临床价值,但各模型均有优缺点。数据来源方面,目前的评估工具基于二十多年前的医学技术和数据,未纳入新的生物标志物,无法准确地反映前沿诊疗技术的变化。此外,现有评估工具主要基于欧美患者的临床数据,未针对亚洲患者制订特定的评分工具。现有评估工具也未有效适用于老龄化社会,对老年患者的个体化评估能力较弱,导致其预测的准确性和敏感性下降。另外一个重要的方面,现有工具未关注围手术期心力衰竭这一重要事件。技术上,既往的评估工具依赖传统的多因素logistic回归分析,纳入的数据模态有限。这些因素导致现有的评估工具在特异性和准确性上存在不足,难以精准评估围手术期心血管风险。


基于当前非心脏手术PMACE风险评估的必要性及现有工具的局限性,迫切需要建立更为精确和客观的评估工具。未来可从以下几个方面进行改进:(1)在模型建立过程中充分考虑心血管病诊疗技术的进步,纳入更多新指标和技术;(2)针对老龄化社会的到来和围手术期心力衰竭的高发病率,开发专为老年患者设计的围手术期心力衰竭风险评估工具,以提高对该群体的照护质量;(3)采用机器学习和多模态数据融合等人工智能相关方法,充分利用多模态临床数据,以提高模型的准确性和可解释性。这些努力不仅为未来的非心脏手术的安全奠定了坚实的基础,也为优化围手术期管理提供了新思路。








来源:麻醉科空间


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编辑:Michel.米萱

校对:MiSuper.米超

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