文章信息
- 穆洪, 刘杰昕, 石裕锋, 唐鹤飞, 刘立旻, 徐玢
- MU Hong, LIU Jiexin, SHI Yufeng, TANG Hefei, LIU Limin, XU Bin
- 4种风险评估方法预测晕厥短期不良事件的对比研究
- Comparative study of four risk stratification tools for syncope
- 中国医科大学学报, 2023, 52(11): 961-964
- Journal of China Medical University, 2023, 52(11): 961-964
-
文章历史
- 收稿日期:2023-03-14
- 网络出版时间:2023-11-02 15:17:39
2. 首都医科大学附属北京天坛医院神经心脏病学中心, 北京 100070;
3. 首都医科大学第五临床医学院肿瘤内科, 北京 100070;
4. 首都医科大学附属北京天坛医院神经内科, 北京 100070;
5. 中国医学科学院阜外医院心内科, 北京 100037
2. Department of Neurocardiology, Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University, Beijing 100070, China;
3. Department of Oncology, The Fifth Clinical Medical College, Capital Medical University, Beijing 100070, China;
4. Department of Neurology, Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University, Beijing 100070, China;
5. Department of Cardiology, Fuwai Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences, Beijing 100037, China
晕厥是一类短暂的意识丧失,在内科急诊患者中很常见,约占所有急诊患者的3%[1-2]。虽然大多数晕厥的病因是良性的,但室性心律失常、急性心肌梗死、急性肺栓塞等情况可能危及生命,造成晕厥患者的严重不良预后[3-4]。
晕厥患者大部分在医院门急诊部接受评估和观察,不同国家、地区、医疗机构对晕厥患者的风险分层存在一定差异,迄今尚无全球认可的危险分层方法,且国内对相关方法临床应用的对比研究[5-8]较少。因此,本研究分别使用ROSE、ROSE-65、Boston、CSRS方法对192例晕厥患者进行评估并比较,以期加强临床医生对晕厥风险的预测,从而改善患者的预后[9-13]。
1 材料与方法 1.1 临床资料选择2019年1月至2021年10月期间就诊于北京天坛医院并诊断为晕厥的患者200例。本研究为回顾性研究,匿名采集患者临床资料,包括生命体征、性别、年龄、既往史、家族史、十二导联心电图、血常规、便潜血、心肌肌钙蛋白、B型利钠肽(B-type natriuretic peptide,BNP)和随访情况等。本研究获得医院伦理委员会批准。晕厥的诊断根据2018年晕厥诊断与治疗中国专家共识[3]和2018年欧洲心脏病学会晕厥诊断与管理指南[6]诊断标准。
纳入标准:年龄 > 16岁;短暂性意识丧失并自限性恢复;患者或家属知情同意。
排除标准:癫痫发作史;创伤导致意识丧失;持续意识丧失状态(> 1 h);与酒精/药物相关晕倒、低血糖、神经功能局部缺失。
随访方式主要通过门急诊复查、电话、短信等方式。随访内容主要包括患者的一般情况、短期不良事件等。200例患者中,8例失访,对其余192例患者开展临床分析。
1.2 方法分别应用ROSE、ROSE-65、Boston、CSRS方法对患者进行评估计分。ROSE方法包括6项指标,每项计1分,患者评分≥1分判定为高危[9]。ROSE-65方法也包括6项指标,每项计1分,患者评分≥1分判定为高危[10]。Boston方法的指标为8大类,细化为25项,每项计1分,患者评分≥1分判定为高危[11]。CSRS方法包括临床评价、临床检查、初步诊断3类信息,细化为9项指标,每项指标有其对应的分数,计算每位患者的评分,≥1分判定为高危[12]。
1.3 统计学分析采用SPSS 20.0统计软件进行数据分析。计量资料采用x ±s或M(P25~P75)表示,计数资料用百分数(%)表示。用受试者操作特征(receiver operating characteristic curve,ROC)曲线及ROC曲线下面积(area under curve,AUC)评价不同评估方法的筛查价值。一致性检验分析采用Kappa系数检验,率的差异性比较采用McNemar检验。P < 0.05为差异有统计学意义。
2 结果 2.1 患者基本资料分析本研究共纳入晕厥患者192例。平均年龄(57.97± 17.65)岁;男20例,女72例;中位BNP浓度50.00(19.95~ 185.30)pg/mL,血红蛋白浓度(139.41±22.52)g/L,末梢血氧饱和度(95.91±2.59)%,收缩压(125.45± 19.38)mmHg,血细胞比容(40.35±6.13)%。ROSE、ROSE-65、Boston、CSRS方法评判存在短期风险患者分别为81例(42.19%)、80例(41.67%)、87例(45.31%)、80例(41.67%)。
随访1个月结果显示,发生短期不良事件共79例,包括死亡6例,脑血管事件26例,急性心肌梗死22例,危险性心律失常21例,明显出血3例,肺栓塞1例。> 60岁的103例老年人中,有48例存在短期不良事件。
2.2 4种方法评分与分析(表 1、图 1)| Tool | Sensitivity(%) | Specificity(%) | Positive predictive value(%) | Negative predictive value(%) | Positive likelihood ratio | Negative likelihood ratio | ROC curve | ||
| AUC | SE | P | |||||||
| ROSE | 79.75 | 84.07 | 77.78 | 85.59 | 5.006 | 0.241 | 0.819 | 0.033 | < 0.05 |
| ROSE-65 | 72.15 | 79.65 | 71.25 | 80.36 | 3.545 | 0.350 | 0.759 | 0.037 | < 0.05 |
| Boston | 89.87 | 85.84 | 81.61 | 92.38 | 6.347 | 0.118 | 0.879 | 0.027 | < 0.05 |
| CSRS | 72.15 | 79.65 | 71.25 | 80.36 | 3.545 | 0.350 | 0.759 | 0.037 | < 0.05 |
|
| 图 1 4种风险评估方法的ROC曲线 Fig.1 ROC curves of four risk stratification tools |
采用ROSE、ROSE-65、Boston、CSRS方法分别对晕厥患者进行短期内可能出现风险的评估,并绘制ROC曲线,计算AUC。因ROSE-65与CSRS评估方法的计算结果相同,故2条曲线重合在一起。
2.3 不同评估方法风险分层的一致性分析对ROSE、ROSE-65、Boston、CSRS方法的风险评估结果分别与随访时间内发生不良事件的结果进行一致性分析,Kappa值分别为0.636、0.517、0.746、0.517;选择上述一致性分析中Kappa值较高的ROSE、Boston方法的风险评估结果进一步行一致性分析,结果显示,Kappa值为0.683,Kappa检验P < 0.001,提示2种方法风险评估存在一致性,而McNemar检验P > 0.05,提示2种方法风险评估率无统计学差异。
3 讨论晕厥主要表现为一过性、短暂的意识丧失,可自行恢复[3]。晕厥的病因复杂多样,临床快速风险评估存在一定的难度。为了改善晕厥患者的预后,国外开展了多项临床研究[14-15],提出了不同种类风险评估方法,但迄今未有一种方法被普遍接受并推广应用于晕厥风险筛查。
本研究中,ROSE、ROSE-65、Boston、CSRS方法均涵盖心源性因素指标,体现了不同方法对心源性晕厥预后风险的重视,结果均显示较高的特异度和阴性预测值,AUC均介于0.7~0.9之间,表明4种方法对非高风险晕厥患者均具有鉴别、筛查意义,这与各评估方法的原创研究[9-13]和本研究团队前期研究[16-17]基本一致。对比分析提示,以年龄 > 65岁替换了BNP检测的ROSE-65方法的灵敏度、特异度略逊于ROSE、Boston方法,但ROSE-65方法以更容易获得的年龄信息替代较昂贵的生化检测,且在时间紧迫或有限的医疗条件下仍可为晕厥患者评估提供帮助[7, 18]。CSRS方法的灵敏度、特异度略逊于ROSE、Boston方法,但其评估涉及的不同指标对应不同分数后求和,计算得分与30 d内不良事件发生风险相对应,是首次引入数学模型的方法,为未来更精准化风险评估提供了新方向[12]。
此外,ROSE、Boston方法风险评估结果与短期发生不良事件的一致性分析Kappa值均 > 0.6,提示一致性更为可靠;进一步对ROSE、Boston方法风险评估的一致性分析,Kappa值亦 > 0.6,说明二者也具有较强的一致性,而McNemar检验显示2种方法对短期不良事件的风险评估率无统计学差异。ROSE方法涉及胸痛、较低的血氧饱和度、异常心电图、较少的血红蛋白、便潜血阳性和较高的BNP,而Boston方法涵盖8大类25项指标,涉及心脏病史、猝死家族史、发病时生命体征、常见心脏病急症的症状和体征、中枢神经系统事件等条目,对患者的评估是目前众多方法中最全面的,但牢记如此多的内容对临床工作繁忙的医生是一项挑战,随着便携电子设备的普及,可将细则植入掌上电脑以方便应用。因此,对比理解不同晕厥评估方法的特点和差异,可帮助临床医生结合实际条件选择合适的方法预测患者短期内不良事件的发生。
本研究中,纳入患者的短期不良事件比例为41.1%,高于欧美同类研究[7]结果,而与哥伦比亚、泰国等研究[19-20]结果相近。分析其原因考虑与入选患者自身特点有关:(1)ROSE、ROSE-65、Boston、CSRS方法原创研究来自具有便捷医疗和全科保健体系的国家,其患者对预防疾病更重视,本研究纳入人群不仅包括当地居民,还涵盖其他省市诊疗难度大的患者,就医时机体情况更复杂;(2)本研究纳入的老年患者占53.65%,其短期不良事件发生率为46.60%,考虑处在机体机能下降阶段的老年人晕厥后继发性损伤影响更大;(3)可能受到新型冠状病毒肺炎疫情一定程度的影响,尤其2020年1月至2021年10月就诊患者的临床症状更为复杂、严重。
总之,晕厥患者的临床特点具有复杂性且多元化,接诊医生灵活运用较成熟的风险评估方法,以提高对患者预后判断的准确性,做出更科学的临床决策,对改善患者的转归、提高远期生活质量大有裨益。
本研究具有一定的局限性,未来将继续扩大中青年人群,引入其他不同层次医疗机构的合作;CSRS方法的外部验证仍在不同国家扩大进行,相关工作未来可在更大人群中进一步开展;未来可在保证随访率的同时,延长患者的随访时间,加深对患者预后风险的理解。
| [1] |
ZIMMERMANN T, DU FAY DE LAVALLAZ J, NESTELBERGER T, et al. Incidence, characteristics, determinants and prognostic impact of recurrent syncope[J]. Europace, 2020, 22(12): 1885-1895. DOI:10.1093/europace/euaa227 |
| [2] |
BENDITTDG, 高洁. 晕厥的诊断与治疗策略[J]. 实用心电学杂志, 2019, 28(4): 238-247. DOI:10.13308/j.issn.2095-9354.2019.04.002 |
| [3] |
中华心血管病杂志编辑委员会, 中国生物医学工程学会心律分会, 中国老年学和老年医学学会心血管病专业委员会, 等. 晕厥诊断与治疗中国专家共识(2018)[J]. 中华心血管病杂志, 2019, 47(2): 96-107. DOI:10.3760/cma.j.issn.0253-3758.2019.02.006 |
| [4] |
MORRIS J. Emergency department management of syncope[J]. Emerg Med Pract, 2021, 23(6): 1-24. |
| [5] |
SUTTON R, RICCI F, FEDOROWSKI A. Risk stratification of syncope: current syncope guidelines and beyond[J]. Auton Neurosci, 2022, 238: 102929. DOI:10.1016/j.autneu.2021.102929 |
| [6] |
BRIGNOLE M, MOYA A, DE LANGE FJ, et al. 2018 ESC Guidelines for the diagnosis and management of syncope[J]. Eur Heart J, 2018, 39(21): 1883-1948. DOI:10.1093/eurheartj/ehy037 |
| [7] |
SOLBIATI M, BOZZANO V, BARBIC F, et al. Outcomes in syncope research: a systematic review and critical appraisal[J]. Intern Emerg Med, 2018, 13(4): 593-601. DOI:10.1007/s11739-018-1788-z |
| [8] |
SOLBIATI M. Syncope risk stratification in the Emergency Department: comparision of different prediction models and possible role of attribute matching[D]. Milan: University of Milan, 2018.
|
| [9] |
REED MJ, NEWBY DE, COULL AJ, et al. The ROSE (risk stratification of syncope in the emergency department) study[J]. J Am Coll Cardiol, 2010, 55(8): 713-721. DOI:10.1016/j.jacc.2009.09.049 |
| [10] |
BADER R, SARTINI S, HARRIS T. Risk stratification of syncope in the emergency department, clinical decision rules or clinical judgement?[J]. Emerg Med, 2016, 6(2): 313. DOI:10.4172/2165-7548.1000313 |
| [11] |
MECHANIC OJ, PASCHELES CY, LOPEZ GJ, et al. Utilizing the Boston syncope observation management pathway to reduce hospital admission and decrease adverse outcomes[J]. West J Emerg Med, 2019, 20(2): 250-255. DOI:10.5811/westjem.2018.11.39657 |
| [12] |
CHAN J, BALLARD E, BRAIN D, et al. External validation of the Canadian Syncope Risk Score for patients presenting with undifferentiated syncope to the emergency department[J]. Emerg Med Australas, 2021, 33(3): 418-424. DOI:10.1111/1742-6723.13641 |
| [13] |
THIRUGANASAMBANDAMOORTHY V, SIVILOTTI MLA, LE SAGE N, et al. Multicenter emergency department validation of the Canadian syncope risk score[J]. JAMA Intern Med, 2020, 180(5): 737-744. DOI:10.1001/jamainternmed.2020.0288 |
| [14] |
REED MJ. Approach to syncope in the emergency department[J]. Emerg Med J, 2019, 36(2): 108-116. DOI:10.1136/emermed-2018207767 |
| [15] |
RIVASI G, UNGAR A, MOYA A, et al. Syncope: new solutions for an old problem[J]. Kardiol Pol, 2021, 79(10): 1068-1078. DOI:10.33963/kp.a2021.0138 |
| [16] |
穆洪, 刘杰昕, 魏欣, 等. ROSE规则在急诊晕厥患者的应用与临床分析[J]. 中国急救复苏与灾害医学杂志, 2019, 14(10): 957-960. DOI:10.3969/j.issn.1673-6966.2019.10.013 |
| [17] |
穆洪, 杨洋, 刘杰昕, 等. 急诊晕厥患者危险分层评估方法的临床应用与比较[J]. 武警医学, 2019, 30(11): 964-966, 971. DOI:10.14010/j.cnki.wjyx.2019.11.012 |
| [18] |
ALPERT JS. Syncope in the elderly[J]. Am J Med, 2019, 132(10): 1115-1116. DOI:10.1016/j.amjmed.2019.05.001 |
| [19] |
SRUAMSIRI K, CHENTHANAKIJ B, TANTIWUT A, et al. Usefulness of syncope guidelines in risk stratification of syncope in emergency department[J]. J Med Assoc Thai, 2014, 97(2): 173-178. |
| [20] |
MORA PABÓN G, ALVARADO J, ROJANO M, et al. Frequency of adverse events in the short and medium term in patients with syncope classified as high and low risk according to the OESIL score[J]. Rev Colomb Cardiol, 2017, 24(3): 241-249. DOI:10.1016/j.rccar.2016.09.015 |
2023, Vol. 52



