慢性心力衰竭病人营养不良风险预测模型的构建及应用

卢进杰

近年来，我国慢性心力衰竭病人发病率不断上升，该病死亡率较高，而营养不良是导致病人预后不良的一个重要因素[1-2]。慢性心力衰竭病人营养不良是由机体消耗增加、全身代谢改变、肠道水肿以及厌食等引起，不过在临床实践当中病人自身营养状况常被忽视，从而加剧液体潴留、炎症反应等，引起病情进一步恶化，导致病人预后不良[3]。因此，临床上应及时做好慢性心力衰竭病人营养状况评估及监测，对改善病人预后具有重要临床价值。人体测量指标如白蛋白、体质指数等是评估机体营养状态的简易指标，虽然操作简便，但是单一指标无法完全准确反映营养状况[4]。目前，临床上对慢性心力衰竭营养状态筛查的研究相对较少，特异性较高的客观筛查工具缺乏。基于此，本研究分析了慢性心力衰竭病人营养不良的相关影响因素，并构建风险预测模型，旨在为慢性心力衰竭病人营养不良早期识别提供参考依据。

1 资料与方法

1.1 一般资料 抽取医院2020年3月—2021年6月收治的128例慢性心力衰竭病人作为研究对象。入选标准：①年龄>18岁；②均符合《中国心力衰竭诊断和治疗指南2018》中的诊断标准[5]；③心功能分级为Ⅱ～Ⅳ级；④原发疾病清楚，包括扩张型心肌病、冠心病或者高血压；⑤认知功能、语言功能等正常，均可有效沟通；⑥病例资料齐全。排除标准：①存在肺结核、肺栓塞或者慢性阻塞性肺气肿等肺部疾病；②存在血液系统疾病或者恶性肿瘤；③存在先天性心脏病或者急性心肌梗死等心血管疾病；④既往精神疾病或者长期服用镇静药和(或)抗抑郁药。本研究经医院伦理委员会研究同意，并与病人及家属签署知情同意书。另选取同时期医院收治的85例慢性心力衰竭病人对营养不良风险预测模型进行验证。

1.2 方法

1.2.1 分组方法 入院后在治疗前根据微型营养评价简表(MNA-SF)对病人营养状况进行评价，MNA-SF是由Rubenstein等[6]对微型营养评定法简化得出，包括小腿围或体质指数、自身活动、饮食变化、应激状态、体重降低、神经疾病情况6个条目，得分0～14分，其中12～14分为营养完全正常；8～11分为营养基本正常，但有潜在营养风险；0～7分为营养不良。根据MNA-SF评分结果分为营养正常组(n=67)和营养不良组(n=61)。

1.2.2 资料收集 通过医院电子病历系统收集病人的基线资料，包括性别、年龄、有无吸烟、婚姻状况、合并糖尿病、学历、收缩压、舒张压、心功能分级、贫血、有无水肿以及血清C反应蛋白、总蛋白水平等。血清C反应蛋白、总蛋白水平由检验科采集病人治疗前静脉血检测，检测结果通过查询电子病历收集。采用双盲录入法行数据录入，以减少人为性错误，并进行二次核对，以确保数据的准确性。

2 结果

2.1 一般资料 128例慢性心力衰竭病人中，男72例，女56例；年龄≥60岁89例，<60岁39例；学历初中及以下58例，高中及以上70例；心功能分级Ⅱ级40例，Ⅲ级66例，Ⅳ级22例；高血压73例，糖尿病41例，吸烟43例，水肿63例。另选取同时期医院收治的85例慢性心力衰竭病人对营养不良风险预测模型进行验证，其中男45例，女40例；年龄≥60岁54例，<60岁31例；营养正常29例，营养不良56例。营养不良发生率为65.88%。

2.2 慢性心力衰竭病人营养不良的单因素分析 单因素分析显示，年龄、水肿、吸烟、C反应蛋白、贫血以及总蛋白对慢性心力衰竭病人营养不良有明显影响(P<0.05)。见表1。

表1 慢性心力衰竭病人营养不良单因素分析

2.3 多因素Logistic回归分析及风险模型构建 将单因素分析中差异有统计学意义的指标作为自变量，并进行赋值(年龄：<60岁=0，≥60岁=1；吸烟：否=0，是=1，水肿：否=0，是=1；C反应蛋白：<10 mg/L=0，≥10 mg/L=1；贫血：否=0，是=1；总蛋白：<60 g/L=0，≥60 g/L=1)，将营养不良作为因变量进行多因素Logistic回归分析，结果显示，年龄、吸烟、水肿以及C反应蛋白是影响慢性心力衰竭病人营养不良的独立危险因素(P<0.05)，见表2。根据多因素Logistics回归分析结果，将病人的年龄(X1)、吸烟(X2)、水肿(X3)以及C反应蛋白(X4)作为协变量，得出风险模型：P=1/[1+e-(4.776+0.561×X1+1.884×X2+1.756×X3+1.173×X4)]。

表2 多因素Logistics回归分析

2.4 营养不良风险预测模型验证 ROC曲线结果分析，该模型曲线下面积为0.873，敏感度为75.86%，特异度为97.09%，95%CI为[0.786,0.952]，最佳临界值为0.514。将85例病人纳入该风险预测模型进行验证，其中该模型判断营养不良的敏感度为72.41%(21/29)，特异度为96.43%(54/56)，准确度为88.24%(75/85)。见表3、图1。

表3 营养不良风险预测模型的诊断效能 单位：例

图1 风险预测模型ROC曲线

3 讨论

研究证实，心力衰竭病人入院时营养状态与其预后有着密切关系，可作为评估病人预后的重要指标[7]。李文静等[8]通过对293例心力衰竭病人进行中位随访时间509 d的随访发现，无营养不良风险病人死亡率16.6%，明显低于有营养不良风险病人的45.0%。李伟等[9]的研究指出，对老年慢性心力衰竭病人予以肠内营养支持干预，可明显改善病人的心功能及炎症反应程度，并降低了并发症发生率。目前，虽然国内外有多种营养状况评估工具，如控制性营养评分、营养风险筛查、老年人营养风险指数以及营养指数等，但多是应用于慢性疾病病人，针对慢性心力衰竭的营养状况评估工具较少，并无金标准[10-11]。因此，制定慢性心力衰竭病人营养不良风险预测模型，对病人及早开展营养评估，并实施针对性干预是改善其预后的关键环节。

本研究中通过单因素和多因素Logistic回归分析法对相关指标进行筛选，结果显示共发现4个营养不良的高危因素，分别为年龄、吸烟、水肿以及C反应蛋白。随着年龄增长，机体贮备功能等身体功能不断降低，尤其是高龄病人，极易出现衰弱，而营养不良与衰弱存在密切关系，相互影响及相互作用。老年慢性心力衰竭病人心功能降低，同时受到胃肠道水肿、静脉瘀血以及肝大等症状影响，对其饮食摄入及营养获取造成明显影响，因而更易出现营养不良[12]。研究指出，香烟当中的尼古丁会造成饱腹感，减轻饥饿感，使食物摄入量减少；同时，由于心力衰竭病人能量代谢水平往往较高，而吸烟则会进一步提升病人静息代谢率，使能量消耗增加，进而增加病人营养不良风险[13]。

心力衰竭病人多存在液体潴留，造成胃肠道水肿，进而影响营养物质吸收以及进食；另外，水肿是慢性心力衰竭病人容量负荷评估的重要观察指标，容量负荷会引起消化功能障碍以及肝功能异常等多器官功能改变，从而造成影响不良[14]。心力衰竭病人往往存在不同程度的炎症反应，肿瘤坏死因子-α、白细胞介素6(IL-6)等炎症因子水平明显升高[15]。C反应蛋白为常用炎症标志物，本研究中，慢性心力衰竭病人营养状况与C反应蛋白存在密切关系。炎症反应不仅导致病人能量消耗增加，还会造成病人氧化损伤，炎症反应与氧化损伤相互影响、相互作用，进而加重营养不良或者介导营养不良的形成。

本研究中将病人的年龄(X1)、吸烟(X2)、水肿(X3)以及C反应蛋白(X4)作为协变量，得出风险模型：P=1/[1+e-(4.776+0.561×X1+1.884×X2+1.756×X3+1.173×X4)]。通过ROC曲线对风险预测模型进行预测发现，该模型的曲线下面积为0.873，敏感度为75.86%，特异度为97.09%，95%CI为[0.786,0.952]，最佳临界值为0.514，即当病人营养不良风险模型评分≥0.514分时，表明病人可能发生营养不良。同时，经过85例慢性心力衰竭病人验证发现，该模型判断营养不良的敏感度为72.41%，特异度为96.43%，准确度为88.24%，表明该模型的预测效能较好。本研究中纳入了4个因素，多因素综合建立的营养不良风险预测模型，校正了病人性别、血压等混杂因素对心力衰竭病人的影响，并减少了不同协变量之间混杂因素，而且对协变量进行了具体量化，从而使得建立的预测模型其ROC曲线工作效能较高[16]。

综上所述，本研究所构建的预测模型对慢性心力衰竭病人营养不良具有一定预测价值，具有较高的敏感度及特异度，可以帮助医护人员识别慢性心力衰竭病人营养不良高风险病人，从而为及早制定干预措施提供临床参考依据。