目的  探究拜阿司匹林联合氯比格雷治疗经皮冠状动脉介入术（PCI）术后患者1年再入院危险因素，并构建风险预测模型。

方法  回顾性分析2020年1月至2023年6月丽水市人民医院心内科初次行PCI的心肌梗死（MI）患者的临床资料。根据1年内是否因心肌再梗死或MI并发症再次入院分为再入院组（RG）和非再入院组（NRG）。采用单因素分析探究RG和NRG组间差异变量。采用（逐步）多因素Logistic回归探究PCI术后患者1年再入院的危险因素及“最优模型”，使用R software对“最优模型”进行可视化，转化为Nomogram风险预测模型。采用受试者工作特征曲线（ROC）评估Nomogram风险预测模型的预测能力；采用校准曲线（重取样，Bootstrap n=1 000）评估Nomogram风险预测模型的校准度；采用决策曲线评估Nomogram风险预测模型的净获益大小。

结果  研究共纳入患者100例，1年内再入院率为34.00%。年龄（≥63岁）、糖尿病、病变血管数（≥2支）、单核细胞计数-高密度脂蛋白比值（≥0.36）和预后营养指数（＜39.39）是PCI术后MI患者再入院的独立危险因素（P＜0.05）。ROC分析表明，再入院风险预测模型预测PCI后MI患者再入院效能较好，其ROC曲线下面积为0.903 [95%CI（0.836，0.970）]。校准曲线表明预测再入院概率和实际再入院概率大致符合；决策曲线表明再入院风险预测模型Nomogram净获益高于全部临床净获益。

结 论  本研究所构建的PCI术后MI患者再入院预测模型，能较为准确地识别再入院的高危人群，可有利于临床对PCI术后患者进行规范化管理，提高患者的长期预后。

经皮冠状动脉介入治疗（percutaneous coronary intervention，PCI）是心肌梗死（myocardial infarction，MI）的重要治疗策略，显著提高了MI患者的生存率[1]。拜阿司匹林和氯吡格雷双联抗血小板治疗（dual-antiplatelet therapy，DAPT）是PCI术后常用的治疗方案，其目的在于预防支架内血栓形成。然而，仍有部分患者因心肌再梗死或MI并发症再次入院治疗[2-3]，严重影响患者的生活质量，增加经济负担[4]。因此，识别PCI术后再入院的高危人群，尽可能降低此类患者的再入院率，对临床实践具有重要意义。本研究旨在探究拜阿司匹林联合氯比格雷治疗PCI术后患者1年再入院的危险因素，并构建风险预测模型，从而降低再入院率。

1 资料与方法

1.1 研究对象

以2020年1月至2023年6月丽水市人民医院心血管内科初次行PCI的MI患者为研究对象。纳入标准：①符合MI诊断标准[5]，且入院后为初次行PCI；②术后采用DAPT治疗方案；③年龄≥18周岁；④病史、影像学、实验室检查等临床资料完整，且可获取。排除标准：①高出血风险患者，不适合长期（≥12月）DAPT治疗；②合并恶性肿瘤、严重肝肾功能障碍及器质性疾病者。本研究经丽水市人民医院伦理委员会审查通过（批件号：伦审L（2023-036-04）），并豁免知情同意。

本研究主要观察结局为患者1年内是否因心肌再梗死或MI并发症再次入院，根据患者是否再次入院分为再入院组（readmission group，RG）和非再入院组（non-readmission group，NRG）。如因其他原因再次入院，不计入再次入院标准中。

DAPT方案为：①阿司匹林肠溶片（拜耳医药保健有限公司，规格：10 mg/片，批号： BJ70397）10 mg，po，qd；②硫酸氢氯吡格雷片（石药集团欧意药业有限公司，规格：75 mg/片，批号：Q04201136）75 mg，po，qd。

1.2 资料收集方法

通过住院电子病例系统回顾PCI后MI患者的基本信息、病程记录、护理记录单、医嘱、检验及检查结果及出院资料，获取本研究所需资料。根据既往文献报道及临床经验，收集的资料包括一般人口学资料（年龄、性别、文化程度、婚姻状况）、病程、疾病类型[ST段抬高型MI（ST-segment elevation MI，STEMI）和非ST段抬高型MI（non-ST-segment eleva-tion MI，NSTEMI）]、Killip分级、既往史（吸烟史和饮酒史）、基础疾病史（高血压病、糖尿病、脑卒中、外周血管疾病、肺炎、心律失常）、冠脉造影结果[病变血管数、罪犯血管、冠状动脉硬化程度（Gensini）评分]、心脏超声结果[获取左室射血分数（left ventricular ejection fraction，LVEF）]及检验结果（单核细胞计数、淋巴细胞计数、白蛋白、总胆固醇、甘油三酯、低密度脂蛋白、高密度脂蛋白和肌钙蛋白T）。此外，根据检验结果计算单核细胞计数-高密度脂蛋白比值（monocyte-high-density lipoprotein ratio，MHR）和预后营养指数（prognosis nutrition index，PNI），检验及检查结果均为患者首次住院结果。MHR和PNI计算公式如下：

PNI=白蛋白（g/L）+5×淋巴细胞计数（×10⁹/L）

1.3 统计学分析

使用SPSS26.0 和R software统计分析数据。符合正态分布的计量资料采用表示，组间比较使用独立样本t检验；非正态分布计量资料采用M（P₂₅，P₇₅）表示，组间比较使用Wilcoxon符号秩检验；计数资料采用n（%）表示，组间比较使用卡方检验或Fisher检验。以P＜0.05为差异有统计学意义。

本研究采用逐步Logistic回归构建“最优模型”，使用R software对于“最优模型”进行可视化，转化为Nomogram风险预测模型。采用受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线评估Nomogram风险预测模型的预测能力，采用校准曲线（重取样，Bootstrap n=1  000）评估Nomogram风险预测模型的校准度；采用决策曲线评估Nomogram风险预测模型的净获益大小。

2 结果

2.1 单因素分析

研究共纳入100例初次PCI后MI患者，其中，34例在1年内再次入院，再入院率为34.00%。两组患者年龄、合并糖尿病、病变血管数、射血分数、单核细胞计数、淋巴细胞计数、白蛋白、总胆固醇、甘油三酯、低密度脂蛋白、高密度脂蛋白、MHR和PNI差异有统计学意义（P ＜0.05），其余变量差异无统计学意义（P＞0.05）。具体见表1。

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  表格1 MI患者再入院的单因素分析

  Table 1.Univariate analysis of the readmission in MI patients

  注：IQR:中位数间距；STEMI：ST段抬高型心肌梗死；NSTEMI：非ST段抬高型心肌梗死；Gensini评分，冠状动脉硬化程度评分；MHR：单核细胞比高密度脂蛋白比值；PNI：预后营养指数。

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2.2 共线性评估与特征变量选择

年龄（≥63岁）、糖尿病、病变血管数（≥2 支）、MHR（≥0.36）和PNI（≥39.39）是PCI后MI患者再入院的独立危险因素（P＜0.05）。具体见表2。

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  表格2 特征变量选择的逐步Logistic回归

  Table 2.Stepwise Logistic regression for the selection of feature variables

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2.3 再入院风险预测模型构建与评估

基于特征变量选择确定的变量，本研究使用R software构建再入院风险预测模型Nomogram（图1A）。ROC分析表明，再入院风险预测模型Nomogram预测PCI后MI患者再入院效能较好，其ROC曲线下面积（area under curve，AUC）为0.903[95%CI（0.836，0.970）]（图1B）。校准曲线表明预测再入院概率和实际再入院概率大致符合（图1C）；决策曲线表明再入院风险预测模型Nomogram净获益高于全部临床净获益（图1D）。

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  图1 PCI后MI患者再入院风险预测模型构建与评估

  Figure 1.Construction and evaluation of the readmission risk prediction model for MI patients after PCI

  注：A.再入院风险预测模型Nomogram；B.ROC分析；C.校准曲线；D.决策曲线。

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3 讨论

PCI主要通过疏通冠状动脉阻塞，改善缺血性症状来治疗MI[6]。由于PCI并未涉及病理过程，且引发MI的危险因素持续存在，患者通常会因MI后复发的MI和MI并发症而再次入院[6]。本研究显示，PCI后MI患者再入院率为34.00%，与既往研究大致相符[7]。然而，部分研究指出，PCI后MI患者再入院率约为17%，低于本研究报道[6]。不同的研究结论可能是由于混杂因素所致，如样本量，故仍需大规模流行病学调查证实。

本研究结果显示年龄（≥63岁）、糖尿病和病变血管数（≥2支）是PCI后MI患者再入院的独立危险因素，与既往研究结果相似[6-9]。人体心血管系统随着年龄增长而逐渐老化，故患者预后相对不佳[10-11]。糖尿病可能增加了心血管病变风险，MI并发症发生率更高，从而增加了再住院风险[12]。此外，多支血管病变患者常伴有严重动脉粥样硬化、心功能受损、合并症较少等，故预后不良[13]。

MHR由单核细胞计数和高密度脂蛋白组成，是一种新型的炎症标志物，可反应机体炎症状态 [14]。徐正文等[15]研究表明，入院时MHR与MI患者冠心病严重程度呈正相关。张尊祺等[16]研究表明，MHR水平越高，PCI后STEMI患者血栓负荷状态越高。李晴等[17]研究证实，MHR水平越高，STEMI患者发生心力衰竭可能性越高。上述结果均提示MHR水平可能与MI患者预后差显著相关。本研究结果显示MHR（≥0.36）是PCI后MI患者再入院的独立危险因素。PNI由淋巴细胞和白蛋白组成，是一个评估患者免疫营养状况的指标[18]。刘琳等[19]研究显示，淋巴细胞减少与MI患者死亡风险增加相关；路曼等[20]研究表明，低白蛋白血症与高心血管事件风险相关。此外，马新[21]研究证实PNI水平越低，MI患者死亡率越高。本研究结果显示，当PNI＜39.39时，PCI后MI患者入院风险显著增高。目前MHR和PNI与PCI后MI患者再入院风险的关系研究较少，本研究揭示了MHR和PNI与PCI后MI患者再入院之间的关系。

近年来，随着人工智能技术的快速发展，机器学习在医学领域发挥重要作用。迪力夏提·吾布力等[22]基于脑卒中病史、年龄大、女性、此次入院未行 PCI、入院时Killip 分级Ⅲ级或Ⅳ级构建STEMI心脏破裂病人再入院风险预测模型，其AUC为0.771。然而，本研究针对于心脏破裂STEMI患者，其预测模型可能不适用于PCI后MI患者。张萌等[6]采用多因素Logistic回归构建PCI后急性MI患者再入院风险预测模型，模型变量包括年龄、糖尿病、总胆固醇、甘油三脂，模型AUC为0.843。王欲清等[23]基于吸烟史、高血压、婚姻状况、住院时间、既往PCI史和合并心力衰竭史构建急性MI患者再入院风险预测模型，其AUC为0.840。尽管张萌[6]和王欲清等[23]研究的预测模型预测能力较好，但PCI术后患者抗血小板治疗方案不一，其模型的适用性在拜阿司匹林联合氯比格雷治疗方案下尚不清楚。本研究基于年龄、糖尿病、病变血管数、MHR和PNI成功构建了拜阿司匹林联合氯比格雷治疗PCI术后患者1年再入院风险预测模型，其AUC为0.903，优于张萌[6]和王欲清等[23]研究。该预测模型不仅预测精准，可较好地识别再入院高风险人群，还可用于指导临床实践，如加强术后血糖控制、降低炎症水平和提高营养状态。此外，该模型所包含的变量临床获取简单，并不增加患者额外医疗费用，具有较强的实用性。

综上所述，本研究所构建的PCI后MI患者再入院预测模型，能较为准确地识别再入院高危人群，有利于临床对PCI术后患者进行规范化管理，提高患者长期预后。本研究仍存在以下不足：①单中心回顾性研究，且样本量相对较少，缺乏外部验证，预测模型的可靠性和稳定性需进一步探究，未来应进行前瞻性多中心大样本量研究证实本预测模型的可靠性；②未区分STEMI和NSTEMI，与STEMI相比，NSTEMI患者在出院后的再入院率和死亡率更高[17]，未来应将2者进行区分单独构建预测模型，实现MI患者精细化管理；③观察时间仅为1年，仍需延长观察时间，进一步探讨MI患者PCI后的远期预后情况。

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