中华急诊医学杂志  2025, Vol. 34 Issue (1): 17-24   DOI: 10.3760/cma.j.issn.1671-0282.2025.01.004
心脏骤停复苏后早期发生急性肾损伤预测模型构建及验证
王晋祥 , 华罗刚 , 余慕明 , 王力军 , 靳衡 , 续国武     
天津医科大学总医院急诊医学科,天津 300052
摘要: 目的 构建预测心脏骤停(cardiac arrest, CA)复苏后患者早期发生急性肾损伤(acute kidney injury, AKI)的列线图模型,并验证其早期预测的有效性。方法 回顾性纳入2016年2月至2023年9月在天津医科大学总医院急诊抢救室收治的CA经心肺复苏(cardiopulmonary resuscitation, CPR)且年龄在18岁以上的患者,收集患者的一般资料、基础疾病、复苏相关指标及首次实验室检测结果等。按照7∶3的比例随机将患者分为训练组和验证组。AKI诊断参照改善全球肾脏预后组织诊断标准。采用单因素和多因素Logistic回归分析CA复苏后患者发生AKI的影响因素并构建列线图模型。通过受试者工作特征曲线的曲线下面积(area under the curve, AUC)评估预测效能,采用校准曲线、决策曲线及临床影响曲线对模型进行评价,同时采用Bootstrap法和交叉验证法进行内部验证。结果 共纳入527例CA患者,其中230例发生AKI,AKI发生率为43.6%。训练组与验证组临床基线资料差异无统计学意义(均P > 0.05),说明两组数据具有可比性。多因素Logistic分析发现年龄(OR=1.346,95%CI: 1.197~1.543,P < 0.001)、CA至CPR时间(OR=2.214,95%CI: 1.512~3.409,P=0.016)、肾上腺素用量(OR=1.921,95%CI: 1.383~2.783,P=0.004)、APACHE-Ⅱ评分(OR=1.531,95%CI: 1.316~1.820,P < 0.001)、基线肌酐(OR=1.137,95%CI: 1.090~1.196,P < 0.001)、乳酸(OR=2.558,95%CI: 1.680~4.167,P < 0.001)是发生AKI的独立危险因素,初始可除颤心律(OR=0.214,95%CI: 0.051~0.759,P=0.023)是发生AKI的保护性因素。基于以上变量构建列线图预测模型。训练组AUC为0.943(95%CI: 0.921~0.965),验证组AUC为0.917(95%CI: 0.874~0.960),该模型具有良好的区分度、校准度、临床有效性和应用价值。结论 基于年龄、CA至CPR时间、初始可除颤心律、肾上腺素用量、APACHE-Ⅱ评分、基线肌酐及乳酸构建的列线图对CA复苏后早期发生AKI具有良好的预测价值,可为早期识别AKI与精准干预提供新的策略。
关键词: 心脏骤停    心肺复苏    急性肾损伤    列线图    预测模型    
Construction and validation of a predictive model for early acute kidney injury in patients with cardiac arrest after cardiopulmonary resuscitation
Wang Jinxiang , Hua Luogang , Yu Muming , Wang Lijun , Jin Heng , Xu Guowu     
Department of Emergency Medicine, Tianjin Medical University General Hospital, Tianjin 300052, China
Abstract: Objective To construct a nomogram model for predicting the occurrence of acute kidney injury (AKI) in patients with cardiac arrest (CA) after cardiopulmonary resuscitation (CPR), and to verify its validity for early prediction. Methods The study retrospectively included patients aged 18 years and older who received CPR for CA and were admitted to the emergency room of Tianjin Medical University General Hospital from February 2016 to September 2023. The general information, underlying diseases, resuscitation related indicators, and first laboratory test results of patients were collected. The patients were randomly divided into training and validation groups at a ratio of 7:3. AKI diagnosis was based on the diagnostic criteria of the Kidney Disease Improving Global Outcomes. Univariate and multivariate logistic regression models were used to identify independent risk factors for AKI in patients with cardiac arrest, and a nomogram was constructed on the basis of the independent risk factors. The predictive performance was evaluated by the area under the curve (AUC) of the receiver operating characteristic. The calibration curve, decision curve and clinical impact curve were used to evaluate the model. Bootstrap and cross validation methods were used for internal validation. Results A total of 527 patients with cardiac arrest were included in the study, 230 patients developed AKI, with an AKI incidence of 43.6%. There was no statistically significant difference in clinical baseline data between the training and validation groups (all P > 0.05), indicating comparability between the two groups of data. Multivariate logistic analysis revealed that age (OR=1.346, 95%CI: 1.197-1.543, P < 0.001), CA to CPR time (OR=2.214, 95%CI: 1.512-3.409, P=0.016), adrenaline dosage (OR=1.921, 95%CI: 1.383-2.783, P=0.004), APACHE-Ⅱ score (OR=1.531, 95%CI: 1.316-1.820, P < 0.001), baseline creatinine (OR=1.137, 95%CI: 1.090-1.196, P < 0.001), and lactate (OR=2.558, 95%CI: 1.680-4.167, P < 0.001) were the independent risk factors for AKI in patients with cardiac arrest. Initial defibrillable rhythm (OR=0.214, 95%CI: 0.051-0.759, P=0.023) was a protective factor for AKI in patients with cardiac arrest. A nomogram prediction model was constructed based on the above variables. The AUC of the training group was 0.943 (95%CI: 0.921-0.965) and that of the validation group was 0.917 (95%CI: 0.874-0.960). This prediction model demonstrated good discrimination, calibration and clinical applicability. Conclusions A nomogram predictive model was constructed on the basis of age, CA to CPR time, initial defibrillable rhythm, adrenaline dosage, the APACHE-Ⅱ score, and baseline creatinine and lactate levels. This nomogram has good predictive value for the early occurrence of AKI in patients with cardiac arrest after cardiopulmonary resuscitation, which can provide new strategies for the early identification of AKI and precise intervention.
Key words: Cardiac arrest    Cardiopulmonary resuscitation    Acute kidney injury    Nomogram    Prediction model    

心脏骤停(cardiac arrest, CA)致残致死率高,是目前世界范围内重大公共卫生问题之一[1]。《中国心脏骤停与心肺复苏报告:2022年版》指出我国院外心脏骤停(out-of-hospital cardiac arrest, OHCA)和院内心脏骤停自主循环恢复(resuscitation of spontaneous circulation,ROSC)率分别为6.0%和41.1%,而存活出院/30 d存活率仅为1.2%[2]。CA患者经心肺复苏(cardiopulmonary resuscitation, CPR)后出现系统性缺血-再灌注损伤,从而引起多器官功能障碍,即CA后综合征,是导致ROSC后低存活率的重要原因[3]。其中急性肾损伤(acute kidney injury, AKI)是CA后综合征主要表现之一,其发病率约为12%~81%[4]。临床上通常采取血清肌酐和尿量来评估肾损伤,但两种指标的敏感度和特异度较低[5]。目前机器学习算法已广泛应用于临床疾病预测,关于AKI预测模型主要集中于脓毒症、心脏手术及急性冠脉综合征等领域,而CA复苏后有关AKI的预测模型并不多见。本研究基于列线图构建CA复苏后早期发生AKI的预测模型,以提高早期识别AKI能力并尽早有效干预,从而降低AKI发病率并改善CA患者预后。

1 资料与方法 1.1 研究对象

本研究回顾性收集2016年2月至2023年9月在天津医科大学总医院收治的CA复苏后住院患者的临床资料。AKI诊断参照改善全球肾脏预后组织诊断标准[6]:48 h内血清肌酐(serum creatinine, Scr)水平升高≥0.3 mg/dL;或肾功能损害发生在7 d以内,Scr上升≥基础值1.5倍。纳入标准:(1)年龄≥18岁;(2)CA经复苏后住院患者。排除标准:(1)既往有慢性肾功能不全、肾衰竭、透析等肾脏相关病史;(2)临床资料不完整。

本研究符合医学伦理学标准,并经天津医科大学总医院伦理委员会批准(审批号:IRB2021-KY-300)。本研究为病历资料回顾性分析且未涉及隐私知情同意等事项,免于患者知情同意。

1.2 数据收集

本研究收集(1)人口统计学信息:性别、年龄、体重指数;(2)基础疾病及个人家族史:吸烟史、饮酒史、CA家族史、冠心病、高血压、糖尿病;(3) CPR相关指标:CA至CPR时间、达到ROSC时间、初始可除颤心律、机械通气、肾上腺素用量;(4)复苏后首次实验室检测结果:白细胞、血红蛋白、血小板、血钠、血钾、血钙、基线肌酐(复苏后首次血清肌酐用作基线值[7])、尿素氮、尿酸、乳酸、白蛋白、球蛋白、谷丙转氨酶、谷草转氨酶、乳酸脱氢酶、总胆固醇、甘油三酯、C-反应蛋白、活化部分凝血活酶时间、脑钠肽、肌钙蛋白、D-二聚体、神经元特异性烯醇化酶;(5)评分:各项指标选取复苏后24 h内最差值(最高值或最低值)计算急性生理与慢性健康状况(acute physiology and chronic health evaluation, APACHE)-Ⅱ评分。上述检测结果均为患者入抢救室24 h内首次检测结果。

1.3 统计学方法

采用SPSS 26.0、R软件(version 4.2.0)和GraphPad Prism(version 9.0)软件进行数据分析与绘图。正态分布计量资料以均数±标准差(x±s)形式表示,两组间比较采用两独立样本t检验;非正态分布计量资料以中位数(四分位数)[MQ1, Q3)]表示,两组间比较采用Mann-Whitney U检验。计数资料以例数和(或)百分比表示,两组间比较采用χ2检验。本研究将纳入患者以7∶3比例随机分为训练组和验证组。先通过单因素分析筛选P < 0.05的变量纳入多因素Logistic回归模型(backward法)得出独立影响因素,并使用方差膨胀因子(variance infl ation factor, VIF)评估影响因素的相互作用,VIF > 5被认为具有多重共线性。通过受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic, ROC)分析,得出各影响因素诊断效能与最佳Cut-off值。基于各影响因素构建列线图预测模型,同时将验证组数据纳入列线图模型进行验证。分别通过ROC曲线下面积(area under the ROC curve, AUC)评价列线图的预测效能;通过1 000次Bootstrap法构建校准曲线,采用Hosmer-Lemeshow检验评价模型拟合程度;通过5折交叉验证法构建临床决策曲线(decision curve analysis, DCA)评价模型临床有效性;通过临床影响曲线评价预测模型临床应用价值。以P < 0.05为差异有统计学意义。

2 结果 2.1 临床基线资料

2016年2月1日至2023年9月30日共有563例CA后复苏成功患者。本研究根据纳排标准共纳入527例CA患者(图 1),其中AKI患者230例,占所有患者的43.6%。按7∶3随机分为训练组(n=368)及验证组(n=159)例。其中训练组AKI患者164例,验证组AKI患者66例。见图 1。训练组与验证组特征对比,各变量指标差异无统计学意义(均P > 0.05),说明两组数据同质性较好。见表 1

注:CA为心脏骤停,AKI为急性肾损伤 图 1 训练和验证预测模型的流程图 Fig 1 The flow diagram of training and validating the prediction model

表 1 训练组和验证组临床基线特征比较 Table 1 Comparison of clinical baseline characteristics between the training and validation group
指标 合计(n=527) 训练组(n=368) 验证组(n=159) 统计值 P
性别(例,%)       0.242 0.623
  男 236 (44.8) 167 (45.4) 69 (43.4)
  女 291 (55.2) 201 (54.6) 90 (56.6)
年龄(岁)a 66 (62, 69) 66 (62, 70) 65 (62, 68) 1.603 0.109
BMI(kg/m2a 24.6 (23.3, 25.5) 24.6 (23.4, 25.5) 24.6 (22.8, 25.5) 0.418 0.676
CA家族史(例,%) 92 (17.5) 61 (16.6) 31 (19.5) 0.484 0.487
饮酒史(例,%) 215 (40.8) 149 (40.5) 66 (41.5) 0.069 0.792
吸烟史(例,%) 254 (48.2) 183 (49.7) 71 (44.7) 1.096 0.295
高血压(例,%) 187 (35.5) 125 (34.0) 62 (39.0) 0.858 0.354
糖尿病(例,%) 238 (45.2) 168 (45.7) 70 (44.0) 0.221 0.638
冠心病(例,%) 219 (41.6) 154 (41.8) 65 (40.9) 0.026 0.873
CA至CPR时间(min)a 4.5 (3.5, 5.5) 4.5 (4.0, 5.5) 4.0 (3.5, 5.5) 0.143 0.886
初始可除颤心律(例,%) 104 (19.7) 71 (19.3) 33 (20.7) 0.085 0.771
肾上腺素用量(mg)a 3 (3, 5) 3 (2, 5) 4 (3, 5) 0.320 0.749
达到ROSC时间(min)a 19.5 (8.5, 27.0) 19.5 (8.0, 27.5) 20.0 (8.5, 27.0) 1.103 0.527
机械通气(例,%) 333 (63.2) 235 (63.9) 98 (61.6) 0.097 0.756
WBC(×109/L)a 8.3 (7.2, 9.7) 8.3 (7.2, 9.6) 8.3 (7.3, 9.8) 0.069 0.945
血红蛋白(g/L)a 114 (109, 119) 115 (109, 119) 114 (109, 119) 0.666 0.506
PLT(×109/L)a 225 (203, 255) 222 (203, 255) 226 (207, 252) 0.602 0.547
总胆固醇(mmol/L)a 4.3 (4.1, 4.7) 4.3 (4.1, 4.7) 4.4 (4.0, 4.7) 0.559 0.577
甘油三酯(mmol/L)a 1.6 (1.5, 1.9) 1.7 (1.5, 2.0) 1.6 (1.4, 1.9) 0.017 0.987
白蛋白(g/L)a 48 (43, 50) 47 (43, 50) 48 (43, 51) 0.734 0.463
球蛋白(g/L)a 33 (30, 36) 33 (30, 36) 32 (29, 36) 0.727 0.467
ALT(U/L)a 40 (33, 49) 38 (32, 50) 40 (33, 49) 0.146 0.884
AST(U/L)a 31 (28, 33) 31 (28, 33) 30 (28, 33) 1.283 0.200
LDH(U/L)a 199 (169, 217) 199 (169, 215) 199 (170, 218) 0.459 0.646
肌酐(µmol/L)a 95 (88, 104) 96 (87, 103) 95 (88, 104) 0.906 0.365
BUN(mmol/L)a 8.8 (7.9, 11.1) 8.8 (7.9, 11.2) 8.8 (7.9, 11.1) 1.195 0.232
尿酸(µmol/L)a 312 (288, 345) 312 (288, 345) 311 (277, 343) 1.111 0.267
血钾(mmol/L)a 4.8 (4.4, 5.2) 4.8 (4.4, 5.2) 4.7 (4.5, 5.2) 0.692 0.489
血钠(mmol/L)a 144 (139, 150) 144 (139, 150) 144 (140, 150) 1.204 0.229
血钙(mmol/L)a 2.33 (2.23, 2.37) 2.31 (2.23, 2.37) 2.33 (2.21, 2.37) 1.264 0.206
LAC(mmol/L)a 5.1 (4.4, 6.3) 5.1 (4.4, 6.2) 5.2 (4.6, 6.4) 0.867 0.386
BNP(ng/L)a 141 (131, 212) 141 (131, 212) 140 (129, 214) 0.474 0.636
TNT(ng/mL)a 0.26 (0.18, 0.44) 0.27 (0.18, 0.44) 0.25 (0.18, 0.43) 0.385 0.700
NSE(ng/mL)a 18.4 (16.6, 21.9) 18.4 (16.6, 22.7) 18.4 (16.5, 20.7) 0.011 0.991
APTT(s)a 36.1 (34.9, 37.5) 35.9 (34.9, 37.3) 36.2 (35.1, 37.7) 0.688 0.492
D-Dimer(ng/mL)a 804 (643, 1 158) 804 (662, 1 154) 803 (638, 1 158) 0.771 0.441
CRP(mg/L)a 7.3 (6.3, 10.3) 7.4 (6.4, 10.3) 7.3 (6.2, 10.2) 1.107 0.268
APACHEⅡ评分(分)a 20 (18, 24) 20 (18, 23) 21 (18, 24) 0.422 0.673
注:BMI为体重指数,CA为心脏骤停,CPR为心肺复苏,ROSC为自主循环恢复,WBC为白细胞计数,PLT为血小板计数,ALT为谷丙转氨酶,AST为天门冬氨酸氨基转移酶,LDH为乳酸脱氢酶,BUN为尿素氮,LAC为乳酸,BNP为B型脑钠肽,TNT为肌钙蛋白,NSE为神经元特异性烯醇化酶,APTT为活化部分凝血活酶时间,D-Dimer为D-二聚体,CRP为C-反应蛋白,APACHE Ⅱ评分为急性生理学和慢性健康状况评分Ⅱ;aMQ1, Q3
2.2 单因素和多因素Logistic回归分析

多因素Logistic回归分析显示,年龄(OR=1.346,95%CI: 1.197~1.543,P < 0.001)、CA至CPR时间(OR=2.214,95%CI: 1.512~3.409,P=0.016)、肾上腺素用量(OR=1.921,95%CI: 1.383~2.783,P=0.004)、APACHE-Ⅱ评分(OR=1.531,95%CI: 1.316~1.820,P < 0.001)、基线肌酐(OR=1.137,95%CI: 1.090~1.196,P < 0.001)、乳酸(OR=2.558,95%CI: 1.680~4.167,P < 0.001)是发生AKI的独立危险因素,初始可除颤心律(OR=0.214,95%CI: 0.051~0.759,P=0.023)是发生AKI的保护性因素(表 2)。此外,各自变量之间未表现出多重共线性(均VIF < 5)。

表 2 训练组单因素和多因素Logistic回归分析 Table 2 Univariate and multivariate logistic regression model in the training group
变量 单因素Logistic分析 多因素Logistic分析
β OR值(95%CI P β OR值(95%CI P
年龄 0.299 1.348(1.264~1.448) < 0.001 0.297 1.346(1.197~1.543) < 0.001
CA至CPR时间 0.767 2.153(1.787~2.633) < 0.001 0.795 2.214(1.512~3.409) 0.016
达到ROSC时间 0.101 1.106(1.085~1.135) 0.002 0.095 1.099(0.995~1.204) 0.063
初始可除颤心律 -1.869 0.154(0.072~0.300) < 0.001 -1.541 0.214(0.051~0.759) 0.023
机械通气 0.786 2.194(1.407~3.461) 0.015 0.720 2.054(0.938~4.499) 0.072
肾上腺素用量 0.759 2.135(1.789~2.581) < 0.001 0.653 1.921(1.383~2.783) 0.004
BUN 1.309 3.701(2.757~5.295) 0.006 1.200 3.321(0.962~11.463) 0.058
基线肌酐 0.118 1.125(1.097~1.157) < 0.001 0.129 1.137(1.090~1.196) < 0.001
LAC 0.878 2.406(1.962~3.004) < 0.001 0.939 2.558(1.680~4.167) < 0.001
D-Dimer 0.835 2.305(1.401~3.847) 0.007 0.600 1.822(0.827~4.014) 0.137
APACHEⅡ评分 0.461 1.586(1.448~1.753) < 0.001 0.426 1.531(1.316~1.820) < 0.001
注:CA为心脏骤停,CPR为心肺复苏,ROSC为自主循环恢复,BUN为尿素氮,LAC为乳酸,D-Dimer为D-二聚体,APACHEⅡ评分为急性生理学和慢性健康状况评分Ⅱ
2.3 各影响因素预测CA复苏后AKI的ROC曲线建立

通过对年龄、CA至CPR时间、初始可除颤心律、肾上腺素用量、APACHE -Ⅱ评分、基线肌酐及血乳酸预测CA复苏后AKI的发生建立ROC曲线,得出各指标诊断效能与最佳Cut-off值。其中APACHE Ⅱ评分AUC值为0.838(95%CI:0.798~0.878,P < 0.001),优于其他因素,其预测发生AKI最佳Cut-off值为21分,敏感度为0.627,特异度为0.876。见表 3图 2

表 3 训练组各影响因素预测CA复苏后发生AKI的ROC曲线分析 Table 3 ROC curve analysis of influence factors predicting AKI in patients with cardiac arrest in the training group
因素 AUC 95%CI 最佳Cut-off值 约登指数 敏感度 特异度
年龄 0.770 0.720~0.821 67 0.493 0.683 0.810
CA至CPR时间 0.739 0.689~0.788 4.5 0.390 0.776 0.614
初始可除颤心律 0.617 0.560~0.673 0.337 0.615 0.722
肾上腺素用量 0.765 0.714~0.816 3 0.463 0.758 0.705
基线肌酐 0.788 0.741~0.834 97 0.439 0.596 0.843
LAC 0.776 0.732~0.825 7.4 0.455 0.565 0890
APACHEⅡ评分 0.838 0.798~0.878 21 0.503 0.627 0.876
注:CA为心脏骤停,CPR为心肺复苏,LAC为乳酸,APACHEⅡ评分为急性生理学和慢性健康状况评分Ⅱ,-表示无相关数据

注:APACHEⅡ评分为急性生理学和慢性健康状况评分Ⅱ,LAC为乳酸,CA为心脏骤停,CPR为心肺复苏 图 2 预测CA患者发生AKI的单个指标的ROC曲线
2.4 列线图预测模型及网络版动态列线图的构建

基于上述多因素Logistic回归分析结果构建列线图,见图 3。根据每一项指标,垂直画一条线到评分轴上,从而得到分值,最后将分值相加得到总分,总分向下的垂直线对应CA患者复苏后发生AKI概率。另本预测模型通过R软件DynNom包动态列线图,在shinyapps.io主页面加载reconnect包,将预测模型映射到网页(https://cpr-aki.shinyapps.io/wangjinxiang/),在预测网页界面选定各影响因素数值后,点击“Data”即可预测CA患者发生AKI概率。见图 4。该网络版动态列线图预测模型已申请国家发明专利(专利号:ZL2024108806096)。

注:CA为心脏骤停,CPR为心肺复苏,APACHEⅡ评分为急性生理学和慢性健康状况评分Ⅱ,LAC为乳酸 图 3 注:APACHEⅡ评分为急性生理学和慢性健康状况评分Ⅱ,LAC为乳酸,CA为心脏骤停,CPR为心肺复苏 Fig 3 Nomogram prediction model of AKI in patients with cardiac arrest

图 4 CA患者发生AKI的网络版动态列线图预测模型 Fig 4 Network version dynamic nomogram prediction model of AKI in patients with cardiac arrest
2.5 列线图预测模型的评价和内部验证 2.5.1 区分度

ROC曲线分析显示,训练组AUC值为0.943(95%CI:0.921~0.965),敏感度为0.902,特异度为0.863,表明列线图具有表良好预测效能,且优于其他独立影响因素(均P < 0.001)。将验证集数据带入构建的列线图,其对CA复苏后发生AKI预测AUC值为0.917(95%CI: 0.874~0.960),敏感度为0.879,特异度为0.796。训练组AUC和验证组AUC行Delong非参数检验,差异无统计学意义(P=0.286),表明分组数据同质性较好。见图 5

图 5 训练组和验证组的ROC曲线比较 Fig 5 Comparison of the ROC curves of the training and validation groups
2.5.2 校准度

训练组实际曲线和校准曲线一致性表现良好,校准曲线经1 000次Bootstrap抽样验证,平均绝对误差(mean absolute error, MAE)为0.006,Hosmer-Lemeshow检验(χ2=4.499,P=0.809)结果差异无统计学意义,说明模型预测概率与实际概率结果基本一致,提示该模型的拟合度较好(图 6A);验证组实际曲线和校准曲线一致性表现良好,校准曲线经1 000次Bootstrap抽样验证,MAE为0.011,Hosmer-Lemeshow检验(χ2=9.345,P=0.314)结果差异无统计学意义,说明模型预测概率与实际概率结果基本一致,提示该模型的拟合度较好(图 6B)。

注:A为训练组中的校准曲线;B为验证组中的校准曲线 图 6 CA患者发生AKI的训练组与验证组中校准曲线比较 Fig 6 Comparison of calibration curves for the training and validation group for AKI in patients with cardiac arrest
2.5.3 临床有效性和应用价值

DCA曲线显示,训练组和验证组实际曲线与交叉验证曲线重合度高,均表现出良好的临床净获益,表明模型具有显著的临床有效性(图 7A7B);训练组和验证组临床影响曲线提示,发生AKI的高风险人数和实际发生人数趋向于接近风险阈值,表明模型具有显著的预测能力和良好的临床应用价值(图 7C7D)。

注:A为训练组中的决策曲线;B为验证组中的决策曲线;C为训练组中的临床影响曲线;D为验证组中的临床影响曲线 图 7 CA患者发生AKI的训练组与验证组中决策曲线和临床影响曲线比较 Fig 7 Comparison of decision curves and clinical impact curves for the training and validation group for AKI in patients with cardiac arrest
3 讨论

本研究共纳入527例CA复苏患者,其中AKI患者230例,AKI发生率为43.6%,与相关文献报道概率相一致[4]。本研究通过单因素和多因素Logistic回归分析发现年龄、CA至CPR时间、肾上腺素用量、APACHE-Ⅱ评分、基线肌酐、乳酸是发生AKI的独立危险因素,初始可除颤心律是发生AKI的保护性因素。基于以上变量构建列线图预测模型,其AUC值为0.943(95%CI: 0.921~0.965)明显高于单一变量,同时该模型具有良好的区分度、校准度、临床有效性和应用价值。欧洲一项580例CA患者参与的前瞻性研究发现:年龄、公众场所CA、CA至CPR时间、CPR至ROSC时间、复苏时肾上腺素用量是发生AKI的独立危险因素;ICU首日肌酐清除率、男性及可除颤心律是发生AKI的保护性因素[8]。这一发现与本研究结果基本一致。

本研究发现CA复苏后发生AKI的独立影响因素主要集中于3个阶段: (1) CA前:年龄;(2)CA至ROSC:CA至CPR时间、初始可除颤心律及复苏时肾上腺素用量;(3) ROSC后:复苏后24 h内APACHE-Ⅱ评分、基线肌酐及乳酸。因此,针对不同阶段制定有效的防治措施,可有效降低AKI的发生风险。有研究显示,CA至开始CPR时间越短,在急救人员目击下发生CA第一时间为可除颤心律概率更高[9]。北美地区报道OHCA初始可除颤心律占比达26.3%[10]。来自亚洲的研究报道OHCA初始可除颤心律比例为4.1%至19.8%[11]。吴金山等[12]研究报道缩短CPR时间并早期快速识别室颤,可显著减轻肾脏不可逆损伤。CA患者通常需要血管活性药物来维持循环功能[13]。Dupont等[14]研究报道肾上腺素用量提示CPR的复杂程度及预后,并影响AKI的发生风险。本研究结果显示肾上腺素最佳Cut-off值为3 mg,表明超过该使用剂量可能会增加AKI的发生风险。乳酸主要反映机体无氧代谢和器官灌注状态,常用来预测CPR患者的预后[15-16]。而肾脏对低灌注极为敏感[17],本研究显示乳酸值高于7.4 mmol/L可能显著增加AKI发生风险,这一结果与有关报道一致:高乳酸血症是AKI发生的独立危险因素[18]。同时本研究发现基线肌酐Cut-off值为97 µmol/L,表明对于基线肌酐高于97 µmol/L的患者而言,可能存在更高的AKI风险。另外本研究结果显示年龄大于67岁可能会增加AKI的发生风险,该结果与Zhang等[19]研究报道一致:年龄因素是AKI的独立危险因素。

本研究发现各独立影响因素中APACHE-Ⅱ评分AUC值最大为0.838(95%CI:0.798~0.878,P < 0.001),最佳Cut-off值为21分,其预测AKI风险能力优于其他指标。APACHE-Ⅱ评分常用于评估急危重症患者疾病严重程度[20]。本研究中APACHE-II评分选取复苏后24 h内最差值,表明复苏后ROSC阶段的严重状态对AKI发生风险影响较大。Chua等[21]研究发现复苏后休克状态及时间是CA后发生AKI的危险因素,且关联强度较高,提示除CA本身外,复苏后疾病状态对于CA后AKI发生的重要意义,休克可能造成持续性缺血,加重肾损伤。郭治国和马青变[22]发现CA后肾脏损伤的病理生理机制有缺血-再灌注和持续的循环衰竭休克状态,而后者对肾脏的影响可能更大。因此,及时有效地CPR,尤其在ROCS后改善复苏后休克状态和时间,可有效降低CA复苏后AKI的发生概率。综上,本研究基于7种独立影响因素构建列线图预测模型,同时采用网络版动态列线图可以更加方便快捷地预测CA复苏后早期发生AKI的概率,为早期识别AKI与精准干预提供新的策略。

本研究存在一定的局限性。首先,此研究是单中心数据资料,样本量较少,缺少外部验证,后续需大样本、多中心的数据资料进行外部验证;其次,本研究为一项回顾性研究,可能存在选择偏倚,研究纳入的肌酐值并非评估AKI的敏感指标,今后需开展前瞻性研究,并选用早期肾损伤的敏感标志物检测,如中性粒细胞明胶酶相关载脂蛋白、肾损伤分子-1等,进一步优化并完善预测模型。

利益冲突  所有作者声明无利益冲突

作者贡献声明  王晋祥:研究设计、数据收集及论文撰写;华罗刚:研究实施、数据收集整理;王力军、余慕明、靳衡:研究设计及论文修改;续国武:论文修改、统计学分析

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