引用本文： 衡鑫, 鄧俊, 張佩蕓, 羅欣悅, 王宋平. COPD合并心力衰竭患者短期死亡風險的列線圖模型. 中國循證醫學雜志, 2023, 23(3): 272-278. doi: 10.7507/1672-2531.202210016 復制
慢性阻塞性肺疾病（chronic obstructive pulmonary disease，COPD）是一種以持續性氣流受限為主要特征，常見的、可預防和治療的疾病[1]。自2010年開始，COPD的全球每年死亡病例已達300萬人左右，2019年全球估計病例數約2.123億，死亡病例約330萬例，而在未來幾十年COPD的患病率預計會持續上升，到2060年，每年可能有超過540萬人死于COPD[1-2]。既往已有研究證實，COPD患者比普通患者更容易患心力衰竭，且COPD合并心力衰竭的患者短期內死亡風險更高[3-7]。但目前尚未發現簡單有效的臨床工具能夠甄別COPD合并心力衰竭患者短期內死亡的高風險人群。本研究旨在研究COPD合并心力衰竭患者短期死亡的危險因素，并建立能夠個體化識別上述人群短期死亡風險的列線圖模型，為臨床決策提供參考依據。
1 資料與方法
1.1 研究對象
研究對象為2018年1月至2022年1月于西南醫科大學附屬醫院住院的符合COPD合并心力衰竭診斷的患者。納入標準：① COPD的診斷符合全球倡議的診斷標準[1]。② 心力衰竭的標準根據2021歐洲心臟病學會診斷原則：即癥狀和超聲心動圖收縮和/或舒張期功能障礙，根據診斷評估的所有可用結果對心力衰竭進行診斷[8]。排除標準：① 信息不全者；② 短期內可能發生致死性疾病的患者：合并終末期腫瘤患者、急性肺栓塞患者、阿斯綜合征患者。最初納入1 441例患者，排除信息不完全者16例，終末期腫瘤患者73例，急性肺栓塞患者18例，阿斯綜合征患者11例，最終納入1 323例COPD合并心力衰竭的患者。存活組1 223例患者，死亡組100例患者。本研究已通過西南醫科大學附屬醫院醫學倫理委員會審批（審批號：KY2022248）。
1.2 研究內容
采用Excel軟件記錄保存患者的一般臨床資料和實驗室指標，包括性別、年齡、吸煙史、吸煙時長（年）、飲酒史、住院時間（天）、COPD病程（月）、合并疾病（呼吸衰竭、腎衰竭、腦梗死、高血壓、糖尿病、肺部感染、肺氣腫、心律失常）、N末端B型利鈉肽原（N-terminal pro-B-type natriuretic peptide，NT-proBNP）水平、降鈣素原（procalcitonin，PCT）水平、血清白蛋白水平、D-二聚體水平。收集患者入院第二日清晨空腹血檢驗指標，所有實驗室指標均由我院檢驗科醫師檢測核對，同類指標采用相同儀器、同種試劑盒檢測。第一位研究人員嚴格按照納入與排除標準對信息進行錄入，由另外兩位研究人員對數據進行逐個查對以確保數據的準確性和完整性，當數據不一致時，電話回訪或重新查對患者信息。起點時間為患者入院當天，終點時間為患者出院后兩周內，結局事件為死亡，回訪的方式為電話回訪或病歷系統顯示院內死亡。
呼吸衰竭的診斷滿足入院后動脈血氣分析動脈血氧分壓（partial pressure of oxygen，PaO2）<60 mmHg，動脈血二氧化碳分壓（pressure of carbon dioxide，PaCO2）升高或正常。腎衰竭的診斷符合美國國家腎臟基金會改善腎臟疾病預后及生存質量頒布的相關診斷標準及分期標準，符合慢性腎臟病（chronic kidney disease，CKD）3期［GFR 30～59 mL/（min·173 m2）］、4期［GFR 15～29 mL/（min·173 m2）］、5期［GFR<15 mL/（min·173 m2）］。腦梗死的診斷為入院后頭顱CT提示腦梗死病灶，或既往診斷為腦梗死。高血壓的診斷滿足非同日安靜休息坐位時上臂肱動脈部位血壓測量三次收縮壓均≥140 mmHg和（或）舒張壓均≥90 mmHg，或既往診斷為高血壓。心律失常的診斷為所有非竇性正常心律。糖尿病的診斷滿足WHO糖尿病專家委員會1999年提出的分類診斷標準，或既往診斷為糖尿病。肺部感染的診斷包含所有社區獲得性肺炎及醫院內肺炎。肺氣腫的診斷符合患者有終末支氣管遠端氣腔異常擴張，而無明確的氣流受限。
1.3 統計分析
采用SPSS 26.0軟件進行數據分析。符合正態分布的計量資料以
表示，組間比較采用t檢驗；不符合正態分布的計量資料以中位數M（P25～P75）表示，組間比較采用Wilcoxon秩和檢驗。計數資料組間比較采用χ2檢驗。組間比較有意義的變量進行單因素和多因素Logistic回歸分析，基于回歸分析結果利用R軟件進行可視化得到列線圖，對列線圖進行的驗證包括一致性指數、校準曲線、受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線、決策曲線分析（decision curve analysis，DCA），靈敏度和特異度評價模型的診斷效能。P<0.05為差異有統計學意義。
2 結果
2.1 納入研究對象的特征
納入研究對象的特征見表1。兩組患者的年齡、吸煙時長、COPD病程、合并呼吸衰竭、NT-proBNP水平、PCT水平、血清白蛋白水平和D-二聚體水平具有統計學差異（P<0.05）。
表1
納入研究對象的特征
2.2 單因素和多因素Logistic回歸分析
單因素Logistic回歸分析結果顯示：年齡、吸煙時長、COPD病程、合并呼吸衰竭、NT-proBNP水平、PCT水平、血清白蛋白水平、D-二聚體和高血壓是COPD合并心力衰竭患者短期內死亡的影響因素（P<0.05）。多因素Logistic回歸分析結果顯示：年齡、吸煙時長、COPD病程、合并呼吸衰竭、NT-proBNP水平、PCT水平、D-二聚體水平是COPD合并心力衰竭患者短期內死亡的獨立危險因素，而血清白蛋白水平為獨立保護因素（表2）。
表2
COPD合并心力衰竭患者入院早期死亡的影響因素分析
2.3 計量資料的ROC曲線參數與亞組分析
將本研究納入的計量資料根據結局繪制ROC曲線，ROC曲線約登指數最大處為界點，將變量轉換為二分類變量，ROC曲線顯示有預測能力的變量包括：年齡、吸煙時長、COPD病程、NT-proBNP、PCT、血清白蛋白和D-二聚體。其中，PCT的預測短期死亡的價值最好（AUC=0.818，P<0.01）（表3）。根據截斷值對上述計量資料分組進行亞組分析，結果顯示年齡大于80歲的高齡患者發生短期死亡的風險是小于80歲的3.633倍（表4）。
表3
計量資料的ROC曲線參數
表4
計量資料的亞組分析
2.4 COPD合并心力衰竭短期死亡風險的列線圖
根據多因素Logistic回歸結果確立的8個變量構建了COPD合并心力衰竭患者的入院早期死亡的預測模型，考慮到分類變量會降低統計學效應，優先選擇連續性變量構建模型，其中由于NT-proBNP的連續性數值區間跨度過大，影響患者的得分計算，我們根據ROC曲線計算NT-proBNP的最佳截斷值，將NT-proBNP轉化為分類變量（≤4 182 vs. >4 182），對模型進行Hosmer-Lemeshow檢驗（P=0.32>0.05），證明模型有效。列線圖顯示PCT水平、COPD病程占有較高的得分權重，而NT-proBNP水平的預測得分最低。當總分大于60分時，提示患者有死亡的風險，當總分達到150分時，COPD合并心力衰竭患者早期死亡的概率高達90%（圖1）。
圖1
COPD合并心力衰竭短期死亡風險的列線圖
2.5 列線圖的驗證
我們利用R軟件通過Bootstraps法自主抽樣1 000次得到新的樣本數據集，進一步分析列線圖的一致性指數為0.874（0.838，0.910），表明本研究獲得的列線圖對結局事件具有良好的區分能力。采用校正曲線來評價列線圖模型的校準度，如圖2所示，結果顯示校正曲線貼近理想標準曲線，表明本研究的列線圖預測COPD合并心力衰竭患者早期死亡的準確度較高。通過R軟件pROC包計算AUC值來評價列線圖的預測價值，結果顯示本研究建立列線圖AUC為0.874（0.838，0.911），特異度82.5%，敏感度75.0%，表明列線圖的準確性良好（圖3）。
圖2
列線圖驗證的校正曲線
圖3
列線圖驗證的ROC曲線
3 討論
本研究通過確立COPD合并心力衰竭患者短期死亡的獨立危險因素構建了預測COPD合并心力衰竭患者短期死亡風險的模型，從而對該類患者進行風險分層。以往的研究表明，COPD患者更容易出現心血管事件，體內多種炎性因子同時升高可能加劇這一情況[9-11]。由于COPD和心力衰竭具有相似的臨床表現，常導致對其中某一種疾病的識別和治療不到位[12]，同時兩病共存也會加速病情惡化，增加該類患者的死亡風險[13-14]。對于已經診斷為COPD合并心力衰竭的患者，疾病的演進也存在明顯的差異。準確的風險分層能夠有效地指導臨床醫生在治療過程中的決策，比如對于高風險患者采用積極的治療手段，能夠延緩病情惡化，抓住有效的治療時機從而降低患者的短期死亡率。如果高風險的患者未被及時識別、積極有效地治療，短時間內死亡的風險可能就會增加。
在既往的一些研究中，分析發現高碳酸血癥、肺動脈高壓、肺炎、高血壓、心力衰竭、呼吸衰竭和胸部惡性腫瘤對COPD患者的加重和死亡有影響[15]。貧血、慢性腎臟疾病、瓣膜心臟病、左心室射血分數表型、急性生理與慢性健康評估系統（acute physiology and chronic health evaluation，APACHEⅡ）評分、冠心病、睡眠呼吸暫停、高血壓、肥胖、房性心律失常、不穩定型心絞痛、癌癥、飲酒、甲狀腺功能紊亂、抑郁狀態、社會經濟原因對心力衰竭的預后有影響[16-20]。COPD和心力衰竭常同時存在，并且可以相互影響，但目前對于上述兩種疾病共存情況下的預后研究較少，死亡相關的預后評估工具鮮有報道。基于此，結合臨床經驗，本研究選取了一些可能影響COPD和心力衰竭共病患者死亡率的指標分析后建立有預后作用的列線圖。我們的研究發現年齡、吸煙時長、COPD病程、是否合并呼吸衰竭、NT-proBNP水平、PCT水平、D-二聚體水平是COPD合并心力衰竭短期內死亡的獨立危險因素，血清白蛋白水平是獨立保護因素，且亞組分析發現年齡>80歲的短期內死亡風險是≤80歲的3.63倍，吸煙時長>25年的短期內死亡風險是≤25年的2.99倍，COPD病程>50月的短期內死亡風險是≤50月的1.59倍，NT-proBNP水平>4 182 pg/mL的死亡風險是≤4 182 pg/mL的3.27倍，降鈣素原>0.16 ng/mL的死亡風險是≤0.16 ng/mL的8.15倍，血清白蛋白>30 g/L的死亡風險是≤30 g/L的0.07倍，D-二聚體水平>5 μg/L的死亡風險是≤5 μg/L的12.91倍。這些危險因素，曾在COPD和心力衰竭作為單獨疾病的治療和預后中被廣泛提及，在Safiri等[2]研究中指出，從20～24歲COPD的患病率就開始增加，患病率與年齡正相關，而在中國，Wang等[21]研究指出40歲以上的患病率高于20～39歲，這可能與炎癥、細胞衰老、干細胞消耗和氧化應激有關[22]。而高齡也是心力衰竭死亡的獨立危險因素[18]。合并糖尿病可以影響COPD的預后[11]，而患糖尿病同樣是心力衰竭重要的死亡因素[23]，其機制可能與全身性炎癥及其介質有關[24]。NT-proBNP水平對心力衰竭的預后具有重要的價值，其血漿水平與心力衰竭死亡率呈正相關[25]，其水平也可評估COPD急性加重患者是否需要入住重癥監護室[26]。D-二聚體可增加心肌梗死的發生從而增加心力衰竭的發生率和死亡率[27]，其本身也可作為COPD患者的預后指標[28]。關于低蛋白血癥影響COPD和心力衰竭預后的機制尚不完全清楚，但在臨床實踐結合本研究數據分析發現，低蛋白血癥是COPD合并心力衰竭的重要預測因子，其水平越低患者的短期死亡風險越大。上述研究是COPD和心力衰竭作為單獨疾病治療的基礎，同時也為本研究中COPD合并心力衰竭共病研究中預測因子的選取提供依據。
本研究利用分析所得的獨立危險因素構建了可預測COPD合并心力衰竭人群短期內死亡風險的列線圖。列線圖模型是一種能夠通過整合多個危險因素來預測預后的統計學模型，具有更加直觀、個體化的特點，其優勢是可以將生物學信息和臨床信息相結合用于估計患者的預后，不同的危險因素對患者的死亡風險影響大小可以在列線圖中得以體現。其使用方法是在圖形中找到相關危險因素所對應的分數，分數總和所對應的值就是該患者的風險比值。
本研究的局限性：首先，這是一項回顧性研究，在死亡病例采集過程中可能出現回憶偏倚。其次，關于上述的各個危險因素對該類患者的影響是通過影響一種疾病使該類患者病情惡化，還是存在相互影響尚需要進一步研究證明。最后，本研究是單中心研究，缺乏外部驗證，但本研究結果可以為將來進一步研究COPD合并心力衰竭患者預后提供參考。
綜上所述，本研究建立了關于COPD合并心力衰竭患者預后列線圖。該列線圖模型具有良好的校準能力和臨床應用價值。其意義不僅僅在于對高風險患者的識別，也是對COPD合并心力衰竭的患者進行個體化的分層，用于指導患者的治療。
慢性阻塞性肺疾病（chronic obstructive pulmonary disease，COPD）是一種以持續性氣流受限為主要特征，常見的、可預防和治療的疾病[1]。自2010年開始，COPD的全球每年死亡病例已達300萬人左右，2019年全球估計病例數約2.123億，死亡病例約330萬例，而在未來幾十年COPD的患病率預計會持續上升，到2060年，每年可能有超過540萬人死于COPD[1-2]。既往已有研究證實，COPD患者比普通患者更容易患心力衰竭，且COPD合并心力衰竭的患者短期內死亡風險更高[3-7]。但目前尚未發現簡單有效的臨床工具能夠甄別COPD合并心力衰竭患者短期內死亡的高風險人群。本研究旨在研究COPD合并心力衰竭患者短期死亡的危險因素，并建立能夠個體化識別上述人群短期死亡風險的列線圖模型，為臨床決策提供參考依據。
1 資料與方法
1.1 研究對象
研究對象為2018年1月至2022年1月于西南醫科大學附屬醫院住院的符合COPD合并心力衰竭診斷的患者。納入標準：① COPD的診斷符合全球倡議的診斷標準[1]。② 心力衰竭的標準根據2021歐洲心臟病學會診斷原則：即癥狀和超聲心動圖收縮和/或舒張期功能障礙，根據診斷評估的所有可用結果對心力衰竭進行診斷[8]。排除標準：① 信息不全者；② 短期內可能發生致死性疾病的患者：合并終末期腫瘤患者、急性肺栓塞患者、阿斯綜合征患者。最初納入1 441例患者，排除信息不完全者16例，終末期腫瘤患者73例，急性肺栓塞患者18例，阿斯綜合征患者11例，最終納入1 323例COPD合并心力衰竭的患者。存活組1 223例患者，死亡組100例患者。本研究已通過西南醫科大學附屬醫院醫學倫理委員會審批（審批號：KY2022248）。
1.2 研究內容
采用Excel軟件記錄保存患者的一般臨床資料和實驗室指標，包括性別、年齡、吸煙史、吸煙時長（年）、飲酒史、住院時間（天）、COPD病程（月）、合并疾病（呼吸衰竭、腎衰竭、腦梗死、高血壓、糖尿病、肺部感染、肺氣腫、心律失常）、N末端B型利鈉肽原（N-terminal pro-B-type natriuretic peptide，NT-proBNP）水平、降鈣素原（procalcitonin，PCT）水平、血清白蛋白水平、D-二聚體水平。收集患者入院第二日清晨空腹血檢驗指標，所有實驗室指標均由我院檢驗科醫師檢測核對，同類指標采用相同儀器、同種試劑盒檢測。第一位研究人員嚴格按照納入與排除標準對信息進行錄入，由另外兩位研究人員對數據進行逐個查對以確保數據的準確性和完整性，當數據不一致時，電話回訪或重新查對患者信息。起點時間為患者入院當天，終點時間為患者出院后兩周內，結局事件為死亡，回訪的方式為電話回訪或病歷系統顯示院內死亡。
呼吸衰竭的診斷滿足入院后動脈血氣分析動脈血氧分壓（partial pressure of oxygen，PaO2）<60 mmHg，動脈血二氧化碳分壓（pressure of carbon dioxide，PaCO2）升高或正常。腎衰竭的診斷符合美國國家腎臟基金會改善腎臟疾病預后及生存質量頒布的相關診斷標準及分期標準，符合慢性腎臟病（chronic kidney disease，CKD）3期［GFR 30～59 mL/（min·173 m2）］、4期［GFR 15～29 mL/（min·173 m2）］、5期［GFR<15 mL/（min·173 m2）］。腦梗死的診斷為入院后頭顱CT提示腦梗死病灶，或既往診斷為腦梗死。高血壓的診斷滿足非同日安靜休息坐位時上臂肱動脈部位血壓測量三次收縮壓均≥140 mmHg和（或）舒張壓均≥90 mmHg，或既往診斷為高血壓。心律失常的診斷為所有非竇性正常心律。糖尿病的診斷滿足WHO糖尿病專家委員會1999年提出的分類診斷標準，或既往診斷為糖尿病。肺部感染的診斷包含所有社區獲得性肺炎及醫院內肺炎。肺氣腫的診斷符合患者有終末支氣管遠端氣腔異常擴張，而無明確的氣流受限。
1.3 統計分析
采用SPSS 26.0軟件進行數據分析。符合正態分布的計量資料以表示，組間比較采用t檢驗；不符合正態分布的計量資料以中位數M（P25～P75）表示，組間比較采用Wilcoxon秩和檢驗。計數資料組間比較采用χ2檢驗。組間比較有意義的變量進行單因素和多因素Logistic回歸分析，基于回歸分析結果利用R軟件進行可視化得到列線圖，對列線圖進行的驗證包括一致性指數、校準曲線、受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線、決策曲線分析（decision curve analysis，DCA），靈敏度和特異度評價模型的診斷效能。P<0.05為差異有統計學意義。
2 結果
2.1 納入研究對象的特征
納入研究對象的特征見表1。兩組患者的年齡、吸煙時長、COPD病程、合并呼吸衰竭、NT-proBNP水平、PCT水平、血清白蛋白水平和D-二聚體水平具有統計學差異（P<0.05）。
表1
納入研究對象的特征
2.2 單因素和多因素Logistic回歸分析
單因素Logistic回歸分析結果顯示：年齡、吸煙時長、COPD病程、合并呼吸衰竭、NT-proBNP水平、PCT水平、血清白蛋白水平、D-二聚體和高血壓是COPD合并心力衰竭患者短期內死亡的影響因素（P<0.05）。多因素Logistic回歸分析結果顯示：年齡、吸煙時長、COPD病程、合并呼吸衰竭、NT-proBNP水平、PCT水平、D-二聚體水平是COPD合并心力衰竭患者短期內死亡的獨立危險因素，而血清白蛋白水平為獨立保護因素（表2）。
表2
COPD合并心力衰竭患者入院早期死亡的影響因素分析
2.3 計量資料的ROC曲線參數與亞組分析
將本研究納入的計量資料根據結局繪制ROC曲線，ROC曲線約登指數最大處為界點，將變量轉換為二分類變量，ROC曲線顯示有預測能力的變量包括：年齡、吸煙時長、COPD病程、NT-proBNP、PCT、血清白蛋白和D-二聚體。其中，PCT的預測短期死亡的價值最好（AUC=0.818，P<0.01）（表3）。根據截斷值對上述計量資料分組進行亞組分析，結果顯示年齡大于80歲的高齡患者發生短期死亡的風險是小于80歲的3.633倍（表4）。
表3
計量資料的ROC曲線參數
表4
計量資料的亞組分析
2.4 COPD合并心力衰竭短期死亡風險的列線圖
根據多因素Logistic回歸結果確立的8個變量構建了COPD合并心力衰竭患者的入院早期死亡的預測模型，考慮到分類變量會降低統計學效應，優先選擇連續性變量構建模型，其中由于NT-proBNP的連續性數值區間跨度過大，影響患者的得分計算，我們根據ROC曲線計算NT-proBNP的最佳截斷值，將NT-proBNP轉化為分類變量（≤4 182 vs. >4 182），對模型進行Hosmer-Lemeshow檢驗（P=0.32>0.05），證明模型有效。列線圖顯示PCT水平、COPD病程占有較高的得分權重，而NT-proBNP水平的預測得分最低。當總分大于60分時，提示患者有死亡的風險，當總分達到150分時，COPD合并心力衰竭患者早期死亡的概率高達90%（圖1）。
圖1
COPD合并心力衰竭短期死亡風險的列線圖
2.5 列線圖的驗證
我們利用R軟件通過Bootstraps法自主抽樣1 000次得到新的樣本數據集，進一步分析列線圖的一致性指數為0.874（0.838，0.910），表明本研究獲得的列線圖對結局事件具有良好的區分能力。采用校正曲線來評價列線圖模型的校準度，如圖2所示，結果顯示校正曲線貼近理想標準曲線，表明本研究的列線圖預測COPD合并心力衰竭患者早期死亡的準確度較高。通過R軟件pROC包計算AUC值來評價列線圖的預測價值，結果顯示本研究建立列線圖AUC為0.874（0.838，0.911），特異度82.5%，敏感度75.0%，表明列線圖的準確性良好（圖3）。
圖2
列線圖驗證的校正曲線
圖3
列線圖驗證的ROC曲線
3 討論
本研究通過確立COPD合并心力衰竭患者短期死亡的獨立危險因素構建了預測COPD合并心力衰竭患者短期死亡風險的模型，從而對該類患者進行風險分層。以往的研究表明，COPD患者更容易出現心血管事件，體內多種炎性因子同時升高可能加劇這一情況[9-11]。由于COPD和心力衰竭具有相似的臨床表現，常導致對其中某一種疾病的識別和治療不到位[12]，同時兩病共存也會加速病情惡化，增加該類患者的死亡風險[13-14]。對于已經診斷為COPD合并心力衰竭的患者，疾病的演進也存在明顯的差異。準確的風險分層能夠有效地指導臨床醫生在治療過程中的決策，比如對于高風險患者采用積極的治療手段，能夠延緩病情惡化，抓住有效的治療時機從而降低患者的短期死亡率。如果高風險的患者未被及時識別、積極有效地治療，短時間內死亡的風險可能就會增加。
在既往的一些研究中，分析發現高碳酸血癥、肺動脈高壓、肺炎、高血壓、心力衰竭、呼吸衰竭和胸部惡性腫瘤對COPD患者的加重和死亡有影響[15]。貧血、慢性腎臟疾病、瓣膜心臟病、左心室射血分數表型、急性生理與慢性健康評估系統（acute physiology and chronic health evaluation，APACHEⅡ）評分、冠心病、睡眠呼吸暫停、高血壓、肥胖、房性心律失常、不穩定型心絞痛、癌癥、飲酒、甲狀腺功能紊亂、抑郁狀態、社會經濟原因對心力衰竭的預后有影響[16-20]。COPD和心力衰竭常同時存在，并且可以相互影響，但目前對于上述兩種疾病共存情況下的預后研究較少，死亡相關的預后評估工具鮮有報道。基于此，結合臨床經驗，本研究選取了一些可能影響COPD和心力衰竭共病患者死亡率的指標分析后建立有預后作用的列線圖。我們的研究發現年齡、吸煙時長、COPD病程、是否合并呼吸衰竭、NT-proBNP水平、PCT水平、D-二聚體水平是COPD合并心力衰竭短期內死亡的獨立危險因素，血清白蛋白水平是獨立保護因素，且亞組分析發現年齡>80歲的短期內死亡風險是≤80歲的3.63倍，吸煙時長>25年的短期內死亡風險是≤25年的2.99倍，COPD病程>50月的短期內死亡風險是≤50月的1.59倍，NT-proBNP水平>4 182 pg/mL的死亡風險是≤4 182 pg/mL的3.27倍，降鈣素原>0.16 ng/mL的死亡風險是≤0.16 ng/mL的8.15倍，血清白蛋白>30 g/L的死亡風險是≤30 g/L的0.07倍，D-二聚體水平>5 μg/L的死亡風險是≤5 μg/L的12.91倍。這些危險因素，曾在COPD和心力衰竭作為單獨疾病的治療和預后中被廣泛提及，在Safiri等[2]研究中指出，從20～24歲COPD的患病率就開始增加，患病率與年齡正相關，而在中國，Wang等[21]研究指出40歲以上的患病率高于20～39歲，這可能與炎癥、細胞衰老、干細胞消耗和氧化應激有關[22]。而高齡也是心力衰竭死亡的獨立危險因素[18]。合并糖尿病可以影響COPD的預后[11]，而患糖尿病同樣是心力衰竭重要的死亡因素[23]，其機制可能與全身性炎癥及其介質有關[24]。NT-proBNP水平對心力衰竭的預后具有重要的價值，其血漿水平與心力衰竭死亡率呈正相關[25]，其水平也可評估COPD急性加重患者是否需要入住重癥監護室[26]。D-二聚體可增加心肌梗死的發生從而增加心力衰竭的發生率和死亡率[27]，其本身也可作為COPD患者的預后指標[28]。關于低蛋白血癥影響COPD和心力衰竭預后的機制尚不完全清楚，但在臨床實踐結合本研究數據分析發現，低蛋白血癥是COPD合并心力衰竭的重要預測因子，其水平越低患者的短期死亡風險越大。上述研究是COPD和心力衰竭作為單獨疾病治療的基礎，同時也為本研究中COPD合并心力衰竭共病研究中預測因子的選取提供依據。
本研究利用分析所得的獨立危險因素構建了可預測COPD合并心力衰竭人群短期內死亡風險的列線圖。列線圖模型是一種能夠通過整合多個危險因素來預測預后的統計學模型，具有更加直觀、個體化的特點，其優勢是可以將生物學信息和臨床信息相結合用于估計患者的預后，不同的危險因素對患者的死亡風險影響大小可以在列線圖中得以體現。其使用方法是在圖形中找到相關危險因素所對應的分數，分數總和所對應的值就是該患者的風險比值。
本研究的局限性：首先，這是一項回顧性研究，在死亡病例采集過程中可能出現回憶偏倚。其次，關于上述的各個危險因素對該類患者的影響是通過影響一種疾病使該類患者病情惡化，還是存在相互影響尚需要進一步研究證明。最后，本研究是單中心研究，缺乏外部驗證，但本研究結果可以為將來進一步研究COPD合并心力衰竭患者預后提供參考。
綜上所述，本研究建立了關于COPD合并心力衰竭患者預后列線圖。該列線圖模型具有良好的校準能力和臨床應用價值。其意義不僅僅在于對高風險患者的識別，也是對COPD合并心力衰竭的患者進行個體化的分層，用于指導患者的治療。
