Construction of a risk prediction model for malnutrition in maintenance hemodialysis patients
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摘要:目的
探讨维持性血液透析患者发生营养不良的影响因素，并建立列线图预测模型。
方法回顾性分析行维持性血液透析255例患者的资料，按照6∶4比例将患者分为建模组153例及验证组102例。对建模组患者资料行单因素及多因素Logistic回归分析; 根据维持性血液透析患者发生营养不良的影响因素建立列线图预测模型。绘制校准曲线及受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的有效性及区分度。
结果工作状况、有无合并糖尿病、营养知识知晓度、有无蛋白质能量摄入不足、透析频率、总尿素清除指数(Kt/v)、透析龄、年龄、体质量指数(BMI)、上臂中部周径(MAC)、超敏C反应蛋白、血肌酐(Scr)、降钙素原(PCT)、碳酸氢根(HCO3-)、甲状旁腺激素(PTH)为维持性血液透析患者发生营养不良的因素(P < 0.05)。多因素Logistic回归分析显示，蛋白质能量摄入不足、Kt/v、年龄、透析龄、超敏C反应蛋白为维持性血液透析患者发生营养不良的影响因素(P < 0.05)。校准曲线评估模型有效性结果显示，建模组的χ2=7.425, P=0.492; 验证组的χ2=6.398, P=0.603。ROC曲线评估模型区分度结果显示，建模组曲线下面积为0.877(95%CI: 0.818~0.936), 敏感度为84.34%, 特异度为80.00%; 验证组曲线下面积为0.825(95%CI: 0.747~0.903), 敏感度为89.09%, 特异度为61.70%。
结论蛋白质能量摄入不足、Kt/v、年龄、透析龄、超敏C反应蛋白为维持性血液透析患者发生营养不良的影响因素。建立的列线图预测模型区分度及有效性较好，可作为维持性血液透析患者早期筛选营养不良发生的工具。
Abstract:ObjectiveTo explore the influencing factors of malnutrition in maintenance hemodialysis patients, and establish the prediction model of the nomogram.
MethodsData of 255 patients undergoing maintenance hemodialysis were retrospectively analyzed, and the patients were divided into modeling group (153 cases) and verification group (102 cases) according to a vatio of 6∶4. Univariate and multivariate Logistic regression analysis was performed on data of patients in the modeling group; according to the influencing factors of malnutrition in maintenance hemodialysis patients, the prediction model of the nomogram was established. Calibration curve and receiver operating characteristic (ROC) curve were drawn to evaluate the validity and differentiation of the model.
ResultsWorking status, whether there was diabetes mellitus or not, nutritional knowledge awareness, whether there was insufficient protein energy intake or not, dialysis frequency, urea clearance index (Kt/v), dialysis age, age, body mass index (BMI), mid-upper arm circumference (MAC), hypersensitive c-reactive protein, serum creatinine (Scr), procalcitonin (PCT), HCO3- and parathyroid hormone (PTH) were the factors of malnutrition in maintenance hemodialysis patients (P < 0.05). Multivariate Logistic regression analysisshowed that insufficient protein energy intake, Kt/v, age, dialysis age and hypersensitive c-reactive protein were the influencing factors for malnutrition in maintenance hemodialysis patients (P < 0.05). Calibration curve evaluation results showed that χ2 of the modeling group was 7.425, and P value was 0.492; the χ2 of the verification group was 6.398, and P value was 0.603. The ROC curve evaluation model differentiation results showed that the area under the curve of the modeling group was 0.877 (95%CI, 0.818 to 0.936), the sensitivity was 84.34%, and the specificity was 80.00%; the area under the curve of the verification group was 0.825 (95%CI, 0.747 to 0.903), the sensitivity was 89.09%, and the specificity was 61.70%.
ConclusionInsufficient protein energy intake, Kt/v, age, dialysis age and hypersensitive C-reactive protein are the influencing factors of malnutrition in maintenance hemodialysis patients. The established nomograph prediction model has good differentiation and effectiveness, and can be used as a tool for early screening of malnutrition in maintenance hemodialysis patients.
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Keywords:
- risk factor /
- maintenance hemodialysis /
- malnutrition /
- nomogram
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慢性阻塞性肺疾病(COPD)是一种慢性肺部炎症性疾病，其特征之一是心血管疾病(CVD)风险增高[1], 心血管事件已成为COPD的重要死因之一[2]。明确评价COPD患者心力衰竭(HF)的客观指标将为COPD的肺和心血管并发症的治疗提供帮助和思路。胆碱酯酶(CHE)是反映肝脏合成蛋白质功能的重要指标，COPD急性加重期患者体内严重缺氧可引起肝损伤，因此CHE也可以反映COPD呼吸衰竭患者的病情[3]。临床工作发现，心血管系统疾病患者血清同型半胱氨酸(Hcy)水平增高[4]。研究[5]表明，急性加重期COPD患者的血清CHE浓度降低，Hcy可能参与COPD合并CVD的发病过程。本研究探讨CHE和Hcy在COPD合并HF患者血清中的变化以及其与心功能和预后的关系。
1. 资料与方法
1.1 一般资料
选取2015年1月—2020年6月在安徽省铜陵市第四人民医院住院的163例COPD伴HF患者作为研究对象，根据COPD病情严重程度将其分为COPD呼吸衰竭期伴HF组26例、COPD急性加重期伴HF组78例、COPD稳定期伴HF组59例。纳入标准: ①符合COPD全球倡议解读(GOLD)指南[6]的诊断标准者; ②患者使用吸入性支气管扩张剂后1 s内的用力呼气量与用力肺活量比值(FEV1/FVC) < 70%; ③患者支气管舒张试验使用400 μg吸入性沙丁胺醇后, FEV1 < 12%或增加的呼气量绝对值低于200 mL; ④符合《中国心力衰竭诊断和治疗指南2018》的诊断标准[7]。排除标准: ①高血压危象、活动性心肌炎、心肌缺血、心包炎患者; ②合并肝、肾疾病，重度感染，代谢疾病患者; ③精神疾病、恶性肿瘤疾病患者; ④患者接受影响血清CHE和Hcy水平的药物(如甲氨蝶呤等)。纳入的163例COPD伴HF患者中，男109例，女54例，平均年龄(77.23±8.81)岁，根据纽约心脏病协会(NYHA)分级将患者分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ级，其中Ⅱ级66例, Ⅲ级54例, Ⅳ级43例。另选取稳定期COPD患者50例为对照组，其中男37例，女13例，平均年龄(71.64±7.15)岁。对照组所有患者无COPD以外的其他疾病，且在实验前2个月内无急性加重症状。本研究经医院机构评审委员会批准，所有参与者均签署书面知情同意书。
1.2 实验方法
本研究所有患者均接受全面临床检查，包括体质量、心率、呼吸频率和心脏检查。心电图: 使用12导联心电图仪诊断相关心律失常情况。胸部CT: 通过胸部CT测量心胸比(CTR)以评估心脏肿大情况。超声心动图: 使用心脏超声评估心脏功能，包括左心室缩短率(FS)和射血分数(EF)。血浆Hcy和CHE水平: 所有患者在夜间禁食至少8 h后，通过静脉穿刺获得静脉血样本(2 mL)。将血液样本放入肝素化真空容器中，在室温下离心。将血清吸出并放入试管中，在-20 ℃下冷冻，直到进一步分析。
1.3 统计分析
本研究采用SPSS 22.0进行统计分析。对符合正态分布的计量资料以均数±标准差表示，计数资料采用率描述。多组计量资料比较采用F检验, 2个计量资料比较采用t检验，计数资料比较均采用卡方检验。利用Pearson相关系数进行线性相关分析，以评估变量间的关联强度。建立受试者工作特征(ROC)曲线，对Hcy和CHE的预测值进行测试。计算组间相关系数和95%可信区间评估可靠程度。P < 0.05表示差异有统计学意义。
2. 结果
2.1 4组患者一般资料比较
4组患者年龄、性别、吸烟史、吸烟时间、GOLD分级(Ⅲ~Ⅳ级)比较，差异无统计学意义(P>0.05)。4组患者体质量指数(BMI)、心率、呼吸频率、CTR、EF、FS、早期充盈峰值速度(E)与晚期充盈峰值速度(A)比值(E/A)比较，差异有统计学意义(P < 0.05), 见表 1。
表 1 4组患者一般资料比较(x±s)[n(%)]项目 COPD呼吸衰竭期伴HF组(n=26) COPD急性加重期伴HF组(n=78) COPD稳定期伴HF组(n=59) 对照组(n=50) 年龄/岁 79.67±9.21 77.34±8.91 74.16±7.95 71.64±7.15 性别 男 16(61.5) 50(64.1) 40(67.8) 37(74.0) 女 10(38.5) 28(35.9) 19(32.2) 13(26.0) 吸烟史 14(53.9) 40 (51.3) 31 (52.3) 24(48.0) GOLD分级(Ⅲ~Ⅳ级) 12(46.21) 38 (48.72) 22(37.33) 25(50.02) 吸烟时间/年 30.24±3.47 28.01±3.26 27.50±2.71 24.22±2.53 BMI/(kg/m2) 20.61±2.45*# 21.88±2.52* 22.28±2.71* 24.45±2.63 心率/(次/min) 122.04±17.11*# 113.21±15.01*# 107.03±12.11* 87.23±15.02 呼吸频率/(次/min) 31.12±6.03*#△ 28.07±5.02* 26.09±4.01* 18.13±7.04 CTR/% 71.85±5.67*# 69.91±5.48* 64.63±5.21* 50.00±0.00 EF/% 48.12±7.16*#△ 52.33±8.72* 55.55±9.66* 65.25±7.29 FS/% 22.41±6.97*#△ 25.19±7.85*# 28.85±8.31* 34.7±3.58 E/A 0.74±0.14*#△ 0.88±0.17*# 0.95±0.19* 1.24±0.23 CTR: 心胸比; E/A: 早期充盈峰值速度(E)与晚期充盈峰值速度(A)比值; EF: 射血分数; FS: 左心室缩短率; HF: 心力衰竭。与对照组比较, *P < 0.05; 与COPD稳定期伴HF组比较, #P < 0.05; 与COPD急性加重期伴HF组比较, △P < 0.05。 2.2 COPD+HF患者和对照组血清CHE、Hcy水平比较
COPD呼吸衰竭期伴HF组、COPD急性加重期伴HF组、COPD稳定期伴HF组及对照组患者血清CHE水平依次升高，且任意2组间血清CHE水平比较，差异均有统计学意义(P < 0.05); COPD呼吸衰竭期伴HF组、COPD急性加重期伴HF组、COPD稳定期伴HF组及对照组患者血清Hcy水平依次降低，且任意2组间血清Hcy水平比较，差异均有统计学意义(P < 0.05), 见表 2。
表 2 4组血清CHE、Hcy水平比较(x±s)指标 COPD呼吸衰竭期伴HF组 COPD急性加重期伴HF组 COPD稳定期伴HF组 对照组 CHE/(IU/L) 4 837.85±3 602.71*#△ 5 618.67±4 028.55*# 6 400.96±5 500.34* 7 630.48±4 200.25 Hcy/(μmol/L) 16.28±2.69*#△ 12.65±2.17*# 11.15±1.96* 9.03±1.61 与对照组比较, *P < 0.05; 与COPD稳定期伴HF组比较, #P < 0.05; 与COPD急性加重期伴HF组比较, △P < 0.05。 2.3 血清CHE、Hcy与患者心功能NYHA分级的关系
根据NYHA分级将COPD伴HF患者分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ级, NYHA Ⅳ级患者血清Hcy水平高于NYHA Ⅲ级和NYHA Ⅱ级患者; NYHA Ⅳ级患者血清CHE水平低于NYHA Ⅲ级和NYHA Ⅱ级患者，差异有统计学意义(P < 0.01), 见表 3。
表 3 血清CHE、Hcy与患者心功能NYHA分级的关系NYHA分级 Hcy/(μmol/L) CHE/(IU/L) Ⅱ级 9.99±1.32 7 850.11±3 320.38 Ⅲ级 12.05±0.90 5 270.41±1 870.99 Ⅳ级 13.72±1.33 4 420.12±1 320.75 2.4 血清CHE、Hcy作为COPD患者并发HF诊断指标的ROC曲线分析
对COPD并发HF的患者血清CHE、Hcy水平进行ROC曲线分析, Hcy在临界点8.1 mol/L以上的敏感性为100.00%, 特异性为95.00%, 阳性预测值为95.21%, 阴性预测值为100.00%, 准确性为99.53%。CHE在临界点7 200 IU/L以下的敏感性为89.00%, 特异性为85.15%, 阳性预测值为74.00%, 阴性预测值为87.00%, 准确性为82.50%，见表 4。
表 4 血清CHE、Hcy作为COPD患者并发HF诊断指标的ROC曲线分析% 评价指标 Hcy >8.1 μmol/L CHE < 7200 IU/L 敏感性 100.00 89.00 特异性 95.00 85.15 阳性预测值 95.21 74.00 阴性预测值 100.00 87.00 准确性 99.53 82.50 2.5 COPD合并HF患者血清CHE与Hcy水平及变量的相关性研究
采用Pearson相关系数进行线性相关分析，结果显示, Hcy水平与CTR呈正相关，与EF、FS和E/A均呈负相关(P < 0.01); 血清CHE水平与CTR呈负相关，与EF、FS和E/A均呈正相关(P < 0.05), 见表 5。
表 5 COPD合并HF患者血清CHE与Hcy水平及变量的相关性分析指标 Hcy CHE r P r P CTR 0.62 < 0.01 -0.32 0.04 EF -0.70 < 0.01 0.39 0.04 FS -0.74 < 0.01 0.42 0.04 E/A -0.03 0.91 0.43 0.02 CTR: 心胸比; EF: 射血分数; E/A: 早期充盈峰值速度(E)与晚期充盈峰值速度(A)比值; FS: 左心室缩短率; Hcy: 同型半胱氨酸; CHE: 血清胆碱酯酶。 3. 讨论
COPD是一种发病率和病死率较高的进行性慢性呼吸系统疾病，随着COPD患者年龄的增长、身体机能的下降和伴随其他基础疾病, HF的发生率和病死率逐渐增高[8]。COPD是一种炎症性疾病，其炎症状态不仅局限于肺，还会侵犯循环系统和非肺器官。流行病学研究[9]表明，COPD与冠心病、充血性HF和心律失常的发生率相关，属于这类疾病的独立危险因素。COPD患者存在通气功能障碍，受到低水平炎症因子的影响导致心肌损伤，进而诱发HF。通气功能障碍作为COPD患者的独立危险因素，可使患者罹患心血管疾病的风险增加2~3倍[10]。COPD与左心衰的症状相似，主要表现为呼吸困难和喘息，HF的情况有时隐匿并持续恶化。HF发生时，心室重构、心肌细胞损伤和冠状动脉储备减少可释放HF标志物，临床医生可以通过这些标志物来帮助早期诊断和预测不良结果，从而优化治疗策略。近年来，许多HF生物标志物已被确定，以帮助评估HF的严重程度和预测病程。
血清CHE水平降低多见于营养不良、炎症和肝损伤等多种临床情况。研究[11]显示, CHE水平与白蛋白水平、BMI和其他营养指标有中度相关性，与肝功能试验结果和C反应蛋白水平的相关性较弱或无相关性。COPD合并HF患者营养不良的发生机制是一个复杂的过程，晚期HF患者外周血灌注不足，进而神经激素活性增强，导致氧化应激和全身炎症活动，这些情况会导致胰岛素抵抗、蛋白质和脂质代谢受损、合成代谢缺乏和合成代谢不平衡[12]。因此，多效性营养指标如控制营养状态评分(CONUT)、营养预后指数(PNI)、老年营养风险指数(GNRI)比白蛋白水平或BMI更适合作为COPD合并HF且营养不良患者的重要筛查工具。在这种情况下，血清CHE水平是一个更好的多效性生物标记物，因为其反映了营养不良、全身炎症和肝细胞损伤等多种因素[13-14]。据报道[15], 促生长激素释放肽浓度升高是营养不良患者的一种代偿机制，也是HF患者影响较大的预后因素之一。综合这些研究发现，通过降低丁酰CHE水平可能会升高促生长激素释放肽水平，以此维持内环境平衡，也是促生长激素释放肽抵抗患者的代偿机制，并作为分解代谢-合成代谢失衡的标志。因此, CHE水平的预测能力不仅可以通过多效性特征来解释，还可以通过丁酰CHE-促生长激素释放肽轴来识别营养不良的高危患者。
本研究表明, COPD伴HF患者和对照组比较，患者血清Hcy水平显著升高，这也符合其他研究[16]的结论。在本研究中显著升高的血浆Hcy水平与HF的严重程度相关，与其他研究[17]结果一致。本研究还显示，患者血浆Hcy水平与CTR呈显著正相关，这与BLACHER J等[18]观点一致。世界卫生组织(WHO)调查也显示，血浆Hcy与心脏肿大之间存在显著正相关，血浆Hcy水平与左心室收缩功能呈显著负相关，左心室EF随Hcy水平升高而降低，既往研究[19]也印证了这些结果。Hcy和CHE在COPD患者并发HF诊断中均有较高的敏感性，且Hcy的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值和准确性均优于CHE, 分析其原因可能是COPD急性加重期患者体内严重缺氧可引起肝损伤，因此CHE也可以反映COPD呼吸衰竭患者的病情，但疾病伴HF也会引起右心衰竭，肝淤血后CHE指标水平升高，导致其特异性及敏感性不高。研究[20]发现，这2种生物标志物水平的改变与预后不良有关。
本研究存在一些局限性。①这是一项横断面研究，难以正确推断因果关系。因此，还需要进行前瞻性研究，探讨CHE和Hcy在COPD伴HF患者代谢途径中的作用，为COPD伴HF的诊断和治疗提供指导。②本研究中未使用健康组作为对照，但本研究探讨了COPD患者与COPD伴HF患者血清CHE和Hcy的差异，可作为未来大型队列研究的基础。
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表 1 建模组发生营养不良的单因素分析(x±s)[n(%)]
因素 分类 建模组 t/χ2 P 营养不良组(n=83) 无营养不良组(n=70) 性别 男 57(68.67) 41(58.57) 1.683 0.194 女 26(31.33) 29(41.43) 工作状况 有 45(54.22) 51(72.86) 5.645 0.018 无 38(45.78) 19(27.14) 婚姻状况 已婚 62(74.70) 53(75.71) 0.021 0.885 未婚/离异 21(25.30) 17(24.29) 有无家人照顾 有 73(87.95) 64(91.43) 0.490 0.492 无 10(12.05) 6(8.57) 家庭月收入 ≤5 000元人民币 40(48.19) 28(40.00) 1.032 0.310 > 5 000元人民币 43(51.81) 42(60.00) 教育水平 初中及以下 42(50.60) 38(54.29) 0.207 0.650 高中或以上 41(49.40) 32(45.71) 合并糖尿病 有 21(25.30) 5(7.14) 8.877 0.003 无 62(74.70) 65(92.86) 合并高血压 有 28(33.73) 22(31.43) 0.092 0.762 无 55(66.27) 48(68.57) 高通量透析 有 65(78.31) 55(78.57) 0.001 0.969 无 18(21.69) 15(21.43) 营养知识知晓度 高 44(53.01) 53(75.71) 8.434 0.004 低 39(46.99) 17(24.29) 蛋白质能量摄入不足 有 69(83.13) 30(42.86) 26.972 < 0.001 无 14(16.87) 40(57.14) 原发疾病 慢性肾小球炎 16(19.28) 12(17.14) 0.810 0.937 梗阻性肾病 19(22.89) 17(24.29) 糖尿病肾病 22(26.51) 16(22.85) 高血压肾病 17(20.48) 18(25.71) 其他 9(10.84) 7(10.00) 睡眠质量差 有 57(68.67) 39(55.71) 2.729 0.099 无 26(31.33) 31(44.29) 抑郁 有 48(57.83) 30(42.86) 3.407 0.065 无 35(42.17) 40(57.14) 社会支持 高 8(9.64) 13(18.57) 2.559 0.110 中低 75(90.36) 57(81.43) 职业 脑力劳动为主 53(63.86) 48(68.57) 0.376 0.540 体力劳动为主 30(36.14) 22(31.43) 透析频率 ≤ 2次/周 49(59.03) 28(40.00) 5.505 0.019 > 2次/周 34(40.97) 42(60.00) 总尿素清除指数 ≥1.2 26(31.33) 47(67.14) 19.527 < 0.001 < 1.2 57(68.67) 23(32.86) 年龄/岁 60.95± 12.84 52.94± 14.23 3.658 < 0.001 透析龄/月 21.20± 6.21 15.85± 4.60 5.959 < 0.001 体质量指数/(kg/m2) 21.58± 2.65 22.45± 2.72 1.965 0.047 残余尿量/mL 356.53±111.49 385.30±120.47 1.533 0.127 上臂中部周径/cm 26.25± 2.66 27.95± 2.88 3.792 < 0.001 超敏C反应蛋白/(mg/L) 22.15± 4.23 13.49± 3.66 13.409 < 0.001 血红蛋白/(g/L) 94.76± 13.57 96.72± 12.31 0.928 0.355 血肌酐/(mmol/L) 804.55±161.17 924.12±201.42 4.078 < 0.001 尿素氮/(mmol/L) 23.42± 4.76 22.46± 5.45 1.163 0.247 降钙素原/(μg/L) 0.22± 0.07 0.18± 0.05 3.997 < 0.001 碳酸氢根/(mmol/L) 21.55± 1.12 23.02± 1.21 7.796 < 0.001 甲状旁腺激素/(pg/mL) 421.95±110.09 318.84±107.52 5.833 < 0.001 
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表 2 变量赋值方式
变量 赋值方式 工作状况 有=0, 无=1 合并糖尿病 否=0, 是=1 营养知识知晓度 低=0, 高=1 蛋白质能量摄入不足 否=0, 是=1 透析频率 > 2次/周=0, ≤2次/周=1 Kt/v ≥1.2=0, < 1.2=1 年龄 连续变量 透析龄 连续变量 BMI 连续变量 MAC 连续变量 超敏C反应蛋白 连续变量 Scr 连续变量 PCT 连续变量 HCO3- 连续变量 PTH 连续变量 Kt/v: 总尿素清除指数; BMI: 体质量指数;
MAC: 上臂中部周径; Scr: 血肌酐; PCT: 降钙素原;
HCO3-: 碳酸氢根; PTH: 甲状旁腺激素。
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表 3 多因素Logistic回归分析影响维持性血液透析患者发生营养不良的危险因素
因素 B SE Wald P OR 95%CI 蛋白质能量摄入不足 2.167 1.045 4.298 0.038 8.732 1.126~67.739 总尿素清除指数 2.278 1.047 4.738 0.030 9.756 1.255~75.872 年龄 0.133 0.064 4.331 0.037 1.142 1.008~1.294 透析龄 0.430 0.164 6.898 0.009 1.537 1.115~2.117 超敏C反应蛋白 0.513 0.125 16.814 0.000 1.671 1.307~2.135 常量 -17.767 7.204 6.083 0.014 < 0.001 —
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