王飞郝学超朱涛
医院麻醉科，成都
国际麻醉学与复苏杂志,,41(04):-.
DOI：10./cma.j.cn--
REVIEWARTICLES
据估计，全世界每年约有2亿人接受非心脏手术，且在非心脏手术术后30d内，全世界每年有超过万患者发生心脏不良事件。手术和麻醉可引起交感神经系统激活、炎症、高凝状态、血流动力学紊乱、出血和体温异常等，这些都可能引发心血管不良事件。心血管不良事件（包括非致死性心肌梗死、心搏骤停、恶性心律失常）是严重的术后并发症，发生率0.5%~30.0%，是患者死亡的主要原因之一。近年来，由于技术的进步，与复杂疾病相关的围手术期心血管不良事件和死亡风险已明显下降。然而，老龄化社会的发展伴随手术患者人群构成的变化，患者自身因素对围手术期心血管不良事件风险的影响日渐凸显。
据中华医学会麻醉学分会统计数据，年我国住院患者手术量余万，其中老年患者手术超过万例。对于老年患者而言，因其生理储备功能有不同程度的下降，并存疾病增多，围手术期应激失衡，风险高，故老年患者是围手术期心血管不良事件的高危人群。Kheterpal等进行的研究表明，年龄≥68岁是围手术期心血管不良事件的独立危险因素。一项关于丹麦人群的大型研究也表明，患者年龄越大，术后发生心血管不良事件的风险也越高。
老年患者围手术期心血管不良事件是当前的一个重大卫生问题，风险评估及分层有助于麻醉、手术医师预测、识别不良事件、做好充分的术前准备及围手术期干预。利用风险评估工具来准确地评估围手术期风险，结合麻醉、手术医师的临床经验，指导临床决策，降低心血管不良事件发生率。目前，可应用于评估老年患者非心脏手术心血管不良事件风险的评估工具有改良心脏风险指数（RevisedCardiacRiskIndex,RCRI）、美国外科质量提升计划?心肌梗塞或心脏骤停评估模型（NationalSurgicalQualityImprovementProgram?theMyocardialInfarctionorCardiacArrestCalculator,NSQIP?MICA）、NSQIP手术风险预测模型（theAmericanCollegeofSurgeonsSurgicalRiskCalculator,ACS?SRC）、老年患者敏感的围手术期心脏风险预测模型（theGeriatric?SensitiveCardiacRiskIndex,GSCRI）。本文就心脏风险评估工具的优势、不足及其临床应用和研究进展进行综述，以期为临床实践和进一步研究提供参考。
1RCRI
1.1 RCRI的发展及应用现状
RCRI是由Lee等于年基于一项纳入例接受择期非心脏手术的50岁以上患者的临床研究结果总结出来的，目前在国外被广泛使用。Goldman评分是由Goldman等于年提出的，是第1个围手术期心脏风险指数，但其较为繁琐，需要更多的临床数据。之后Detsky等又对其进行了修改简化。RCRI是在其基础上发展而来，克服了风险因素多、权重计算复杂等问题。
RCRI包含6个危险因素：高危手术、缺血性心脏病、充血性心力衰竭、脑血管病变、糖尿病及肾功能不全（Ⅰ~Ⅳ级相对应的主要心血管不良事件发生率分别为0.5%、1.3%、4.0%、9.0%）（表1）。RCRI是一种简单的量化评估工具，经过验证可用于评估重大心血管不良事件的围手术期风险。无或仅有1个危险因素的患者发生心血管不良事件的风险较低，而具有2个或更多危险因素的患者发生心血管不良事件的风险较高。
Ford等系统地评价了RCRI预测不同人群和环境下非心脏手术后心血管不良事件的发生情况和病死率的能力，结果显示，RCRI对非心脏手术后心血管不良事件有较好的预测作用，对血管手术后心血管不良事件预测作用不佳［曲线下面积（areaundercurve,AUC）0.75比0.64］。不支持使用RCRI预测非心脏手术后的全因死亡率，RCRI专门用于预测心血管相关不良事件。关于中国老年冠状动脉粥样硬化性心脏病患者RCRI修正的临床效用研究表明，RCRI在预测已有冠状动脉粥样硬化性心脏病接受非心脏手术的中国老年患者发生心血管不良事件的能力较差。Andersson等在关于丹麦人群的研究中发现，RCRI在所有年龄段没有风险因素的阴性预测值98％，支持RCRI用于识别非心脏手术围手术期发生重大心血管不良事件的低风险人群。
1.2 RCRI的优势与不足
RCRI采用加权平均的方法进行评估，是可量化指标，仅需要6个简单的临床资料，其评估过程简单，评估结果客观。每位麻醉医师都可以进行评估并且其评估结果存在可比性，更方便应用于临床。
但RCRI也有一些不足之处，其实施时未考虑年龄、性别、种族、手术类型等差异，而正是由于这些因素的不同影响了其预测风险的能力。且RCRI不能评估急诊手术的风险，近几年的队列研究结果显示，其会低估风险的发生率。因此，未来的研究如果能将年龄和手术类型等其他因素加入，可能会改善RCRI预测评估风险的能力。
2NSQIP?MICA
2.1 NSQIP?MICA模型的发展及应用现状
NSQIP?MICA是由Gupta等基于多中心、回顾性大数据研究所构建。利用NSQIP数据库确定与术中或者术后MICA相关的危险因素，年数据库中发现超过00例接受手术的患者，有0.65%的患者发生围手术期MICA。多变量Logistic回归分析发现，有5个因素是MICA的预测指标：ASA分级、功能状态的依赖程度、年龄、异常的Cr（15mg/L）、手术类型。研究者利用这5个危险因素开发了MICA模型，该模型随后在年数据库中得到验证。随后，研究者又从该模型中开发出易于使用的MICA风险计算器，用以预测围手术期心肌梗死和心搏骤停事件。
MICA风险计算器对于大动脉或者其他非心血管手术风险的识别能力优于血管研究团队的新英格兰心脏风险指数（0.75比0.71）。Peterson等对于择期髋关节和膝关节手术后心肌梗死和心搏骤停计算器识别心血管不良事件的有效性研究结果显示，NSQIP?MICA风险计算器对行择期髋关节和膝关节手术患者发生心血管不良事件有较好的预测能力，与改良的RCRI相当。
2.2 MICA模型的优势与不足
与既往已有的模型相比，MICA模型是基于大数据、人工智能（超过000例患者）构建和验证的。当前，人工智能应用于医疗（如腔镜手术、机器人手术等）使手术、麻醉技术有了前所未有的提升，应用既往的风险评估工具可能不太准确。而MICA模型预测的准确度相对较高（C统计量为0.），优于RCRI（C统计量为0.）。既往的风险评估工具只能将患者围手术期发生心血管不良事件的情况分为高风险、中等风险、低风险，而MICA风险计算器采用加权评分，可以提供一个更精准的风险评估。
但MICA模型也有一些局限性，如会低估实际风险的发生率，因为研究中心肌梗死的定义仅基于ECG的改变，ST段抬高或新发的左束支传导阻滞，没有系统地监测心肌标志物的水平。且使用时要求前瞻性和需要准确地收集、记录多个变量资源，这对于某些用户使用起来可能不太容易，现在临床上无法广泛使用。
3ACS?SRC
3.1 ACS?SRC的发展及应用现状
ACS?SRC是Bilimoria等使用来自家ACSNSQIP医院标准的临床数据开发的一种基于网络通用的外科风险评估工具。利用21个患者危险因素预测术后30d8种不良预后风险（死亡率、一般和严重并发症、肺部感染、心脏不良事件、切口感染、尿路感染、静脉血栓和肾衰竭），指导麻醉、手术医师共同决策，让患者及家属充分了解麻醉手术风险。危险因素包括：年龄、性别、活动能力、紧急事件、激素使用史、腹水、48h内是否有败血症、机械通气、肿瘤转移、糖尿病、需药物治疗的高血压、基础心脏疾病、心力衰竭、呼吸困难、吸烟、慢性阻塞性肺疾病病史、透析患者、急性肾衰、BMI、手术类型等。
Bilimoria等将通用的外科风险计算器与既往针对特定手术类型（如结直肠手术）的风险计算器评估能力进行对比，发现二者预测能力相当。与RCRI和NSQIP?MICA相比，ACS?SRC手术风险计算器具有为其他不良围手术期结果提供风险评估的优势，如肺炎、深静脉血栓形成、肾功能衰竭和感染。Veeravagu等研究发现，ACS?SRC会低估脊柱手术患者术后不良事件的发生率：低风险组（3.4%比12.6%）、中等风险组（5.9%比34.5%）、高风险组（12.5%比38.8%）。
3.2 ACS?SRC的优势与不足
优势在于，与既往已存在的风险评估工具相比，ACS?SRC是基于高质量、精确的临床数据、统计学上可接受的建模方法构建的，可以评估大多数手术的风险；更重要的是外科医师可以根据他们对患者病情的了解合理地修改估计的风险。
不足的是，虽然ACS?SRC比其他的风险计算器更为全面，但其更为繁琐，在应用时需要输入21个危险因素及特定的术语程序代码，这可能使其广泛使用受限。其次，外科医师调整评分是为了增加建模过程之外的风险估计而进行的修改，没有定量的证据证明这些调整后评估的风险会更准确；且计算器尚未得到外部验证。未来的研究需
