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中华临床医师杂志(电子版)

中华临床医师杂志(电子版) ›› 2024, Vol. 18 ›› Issue (02) : 144 -151. doi: 10.3877/cma.j.issn.1674-0785.2024.02.006

临床研究

纤维蛋白原水平、踝肱指数与外周血管支架治疗下肢动脉硬化闭塞症后再狭窄的关系
赵峰1, 邓默2,†()   
  1. 1. 071000　河北　保定，河北大学附属医院介入血管外科
    2. 071000　河北　保定，河北大学附属医院麻醉科
  • 收稿日期:2023-11-16 出版日期:2024-02-15
  • 通信作者: 邓默
  • 基金资助:
    河北省2023年度医学科学研究课题计划(20231475)

Relationship of fibrinogen levels and ankle-brachial index with in-stent restenosis after peripheral vascular stenting for lower extremity arterial occlusive disease

Feng Zhao1, Mo Deng2,†()   

  1. 1. Department of Interventional Vascular Surgery, Affiliated Hospital of Hebei University, Baoding 071000, China
    2. Department of Anesthesiology, Affiliated Hospital of Hebei University, Baoding 071000, China
  • Received:2023-11-16 Published:2024-02-15
  • Corresponding author: Mo Deng
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引用本文：

赵峰, 邓默. 纤维蛋白原水平、踝肱指数与外周血管支架治疗下肢动脉硬化闭塞症后再狭窄的关系[J/OL]. 中华临床医师杂志(电子版), 2024, 18(02): 144-151.

Feng Zhao, Mo Deng. Relationship of fibrinogen levels and ankle-brachial index with in-stent restenosis after peripheral vascular stenting for lower extremity arterial occlusive disease[J/OL]. Chinese Journal of Clinicians(Electronic Edition), 2024, 18(02): 144-151.

目的

探究影响外周血管支架治疗下下肢动脉硬化闭塞症（LEASO）后发生支架内再狭窄（ISR）的危险因素，分析纤维蛋白原（FIB）水平、踝肱指数（ABI）与ISR的关系。

方法

选取2021年1月~2022年10月于河北大学附属医院就诊的LEASO患者121例，根据术后ISR是否发生将患者分为ISR组（n=48）和非ISR组（n=73）2组。采用受试者工作特征（ROC）曲线评价模型区分度并确定FIB和ABI的最佳切点，采用Kaplan-Meier生存分析模型分析分别以ABI、FIB最佳切点评价组间ISR发生率，并采用log-rank检验评价组间差异。构建多因素Logistic回归模型，通过调整混杂因素分别分析ABI、FIB对ISR的独立预测价值，构建非条件多因素Logistic回归模型分析ISR危险因素。构建ISR预测模型，Hosmer-Lemeshow检验模型的准确性；利用相加模型和相乘模型分析ABI与FIB的交互作用类型。

结果

调整混杂因素前和调整混杂因素后不论ABI、FIB作为名义变量还是连续变量高水平的FIB和低水平ABI是ISR独立风险预测因素（P<0.05），ROC曲线确定FIB和ABI的最佳切点，分别统计高水平FIB患者和低水平ABI患者ISR发生率（38.89%，48.08%），较低水平FIB患者和高水平ABI患者（18.52%，17.31%）明显升高（P<0.05）。ABI、白蛋白为ISR风险预测保护因素（P<0.05）。C反应蛋白（CRP）、C反应蛋白/白蛋白比值（CAR）、FIB、中性粒细胞/淋巴细胞比值（NLR）、血小板/淋巴细胞比值（PLR）为危险因素（P<0.05）。构建的预测模型经Hosmer-Lemeshow检验和ROC曲线校验后显示准确度和区分度均较高，当P值切点为0.65时，预测一致率达到最高，认为当P值大于0.65时，该患者被判定ISR患者；而P值小于或等于0.65的患者，被判定为非ISR患者。模型的准确性检验结果显示一致率为81.82%，误判率为18.18%。FIB与ABI具有相加交互效应，当ABI<0.69与FIB≥3.41时提示ISR发生风险升高（OR=2.413，95%CI：1.345~2.890，P<0.05）。

结论

ABI、白蛋白是预测ISR风险的保护因素，CRP、CAR、FIB、NLR、PLR为危险因素。构建的预测模型显示当P值大于0.65时，该患者被判定ISR患者；而P值小于或等于0.65的患者，被判定为非ISR。FIB与ABI在预测ISR风险方面具有相加交互效应。

关键词: 纤维蛋白原, 踝肱指数, 下肢动脉硬化闭塞症, 外周血管支架治疗, 支架内再狭窄
Objective

To identify the risk factors for in-stent restenosis (ISR) after peripheral vascular stenting for lower extremity arterial occlusive disease (LEASO), and to analyze the relationship of fibrinogen (FIB) level and ankle-brachial index (ABI) with ISR.

Methods

A total of 121 LEASO patients who were treated at the Affiliated Hospital of Hebei University from January 2021 to October 2022 were selected and divided into either an ISR group (n=48) or a non-ISR group (n=73) according to the occurrence of ISR or not after the procedure. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was performed to determine the optimal cut-off points for FIB and ABI. Kaplan-Meier survival analysis was perform to analyze the ISR incidence rates between the two groups based on the optimal cut-off points for ABI and FIB, and the log-rank test was used to evaluate the differences between the groups. A multivariable logistic regression model was constructed to assess the independent predictive value of ABI and FIB for ISR by adjusting for confounding factors. The Hosmer-Lemeshow test was conducted to assess the accuracy of the ISR prediction model. The interaction types between ABI and FIB were analyzed using both additive and multiplicative models.

Results

Before and after adjusting for confounding factors, both high levels of FIB and low levels of ABI were independent risk predictors of ISR (P<0.05). ROC curve analysis identified the optimal cut-off points for FIB and ABI, and the incidence rates of ISR were significantly higher in patients with high FIB (38.89%) and low ABI (48.08%), compared to those with low FIB (18.52%) and high ABI (17.31%) (P<0.05). ABI and albumin were identified as protective factors for ISR (P<0.05), while C-reactive protein (CRP), CRP/albumin ratio (CAR), FIB, neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), and platelet-to-lymphocyte ratio (PLR) were identified as risk factors (P<0.05). The constructed prediction model showed high accuracy and discriminative ability according to the Hosmer-Lemeshow test and ROC curve validation. When the P value threshold was set at 0.65, the prediction consistency reached the highest, which means that when the P value is greater than 0.65, patients are classified as having ISR, while patients with a P value less than or equal to 0.65 are classified as having no ISR. The model showed a consistency rate of 81.82% and a misjudgment rate of 18.18%. FIB showed an additive interaction with ABI, suggesting an increased risk of ISR when ABI<0.69 and FIB≥3.41 (odds ratio=2.413, 95% confidence interval: 1.345-2.890, P<0.05).

Conclusion

ABI and albumin are protective factors for ISR, while CRP, CAR, NLR, PLR and FIB are risk factors. When the P value is greater than 0.65, patients are classified as having ISR, while patients with a P value less than or equal to 0.65 are classified as having no ISR. The model accuracy test results show a consistency rate of 81.82% and a misjudgment rate of 18.18%. There is an additive interaction between FIB and ABI in predicting ISR risk.

Key words: Fibrinogen, Ankle-brachial index, Lower extremity arterial occlusive disease, Peripheral vascular stenting, In-stent restenosis
表1 临床资料比较
临床指标 ISR组（n=48） 非ISR组（n=73） t/χ2值 P值
年龄（岁，） 59.55±8.74 59.32±9.12 0.138 0.891
男性[例（%）] 30（62.50） 41（56.16） 0.479 0.489
BMI（kg/m2） 24.01±3.27 24.45±3.67 0.673 0.502
高血压史[例（%）] 20（41.67） 31（42.47） 0.008 0.931
高血脂史[例（%）] 8（16.67） 13（17.81） 0.026 0.871
糖尿病史[例（%）] 10（20.83） 17（23.29） 0.101 0.751
吸烟史[例（%）] 14（29.17） 21（28.77） 0.002 0.962
狭窄程度（%） 55.43±3.02 55.79±2.59 0.700 0.485
Fontaine分期[例（%）] 1.472 0.689
Ⅰ期 19（39.58） 29（39.73）
Ⅱa期 15（31.25） 22（30.14）
Ⅱb期 11（22.92） 13（17.81）
Ⅲ期 3（6.25） 9（12.33）
TASC Ⅱ分型[例（%）] 0.000 0.998
C 25（52.08） 38（52.05）
D 23（47.92） 35（47.95）
ABI（） 0.64±0.11 0.74±0.07 6.115 <0.001
CRP（mg/L，） 35.06±9.26 12.41±4.38 18.075 <0.001
CAR（） 1.12±0.53 0.46±0.11 10.328 <0.001
白蛋白（g/L，） 34.14±5.72 41.22±6.84 5.934 <0.001
FIB（g/L，） 4.01±0.29 3.14±0.31 15.489 <0.001
三酯甘油（mmol/L，） 2.79±0.42 2.90±0.50 1.259 0.210
空腹血糖（mmol/L，） 8.79±1.07 8.95±1.12 0.782 0.436
高密度脂蛋白胆固醇（mmol/L，） 2.45±0.24 2.49±0.31 0.757 0.451
低密度脂蛋白胆固醇（mmol/L，） 4.19±0.39 4.08±0.58 1.153 0.251
置入支架数[例（%）] 2.663 0.264
1支 28（58.33） 43（58.90）
2支 14（29.17） 14（19.18）
≥3支 6（12.50） 16（21.92）
白细胞计数（109/L，） 9.23±3.12 8.10±3.01 1.991 0.049
血红蛋白（g/L，） 139.42±14.26 138.75±15.68 0.238 0.812
中性粒细胞计数（109/L，） 5.69±1.35 4.37±1.27 5.455 <0.001
淋巴细胞计数（109/L，） 1.68±1.69 1.54±1.27 0.519 0.604
单核细胞计数（109/L，） 0.88±0.31 0.90±0.34 0.328 0.744
PLR（） 156.27±16.72 141.09±15.67 5.076 <0.001
NLR（） 3.61±0.89 2.87±0.67 5.209 <0.001
表2 不同Logistic风险模型中FIB、ABI对ISR的预测价值
不同风险模型 名义变量FIBa 连续变量FIBb
OR 95%CI P值 OR 95%CI P值
未校正模型 1.697 1.229~1.871 <0.001 1.612 1.304~1.852 <0.001
模型Ⅰ 2.106 1.654~2.376 <0.001 1.983 1.558~2.207 <0.001
模型Ⅱ 2.367 1.581~2.707 <0.001 2.168 1.729~2.654 <0.001
模型Ⅲ 2.618 1.901~2.876 <0.001 2.317 1.697~2.712 <0.001
模型Ⅳ 2.832 2.116~3.253 <0.001 2.692 1.854~2.937 <0.001
不同风险模型 名义变量ABIc 连续变量ABId
OR 95% CI P值 OR 95% CI P值
未校正模型 0.247 0.129~0.471 <0.001 0.262 0.174~0.342 <0.001
模型Ⅰ 0.216 0.154~0.376 <0.001 0.238 0.188~0.357 <0.001
模型Ⅱ 0.187 0.081~0.307 <0.001 0.198 0.129~0.354 <0.001
模型Ⅲ 0.168 0.109~0.342 <0.001 0.167 0.117~0.367 <0.001
模型Ⅳ 0.142 0.116~0.259 <0.001 0.162 0.104~0.337 <0.001
表3 影响ISR发生的多因素Logistic回归分析
指标 模型Ⅰ 模型Ⅱ
OR 95%CI P值 OR 95%CI P值
CRP 1.347 1.018~1.694 0.032 1.212 1.016~1.611 0.047
CAR 1.689 1.274~1.931 0.011 1.657 1.207~1.856 0.018
白蛋白 0.447 0.271~0.937 0.007 0.482 0.286~0.915 0.010
白细胞计数 1.128 0.679~1.369 0.087 1.116 0.471~1.432 0.112
中性粒细胞计数 1.176 0.312~1.537 0.069 1.157 0.325~1.467 0.103
PLR 1.457 1.158~1.792 0.027 1.329 1.124~1.783 0.041
NLR 1.613 1.325~1.908 0.019 1.463 1.251~1.931 0.011
ABI 0.227 0.103~0.682 <0.001
FIB 2.679 1.671~2.937 0.001
表4 ISR预测模型Hosmer-Lemeshow拟合优度检验
变量 χ2值 自由度 P值
模型Ⅰ 3.142 8 0.627
模型Ⅱ 6.275 8 0.396
表5 ISR预测模型预测效能评价
变量 AUC IDI（95%CI） cNRI（95%CI）
模型Ⅰ 0.762（0.726~0.831）
模型Ⅱ 0.821（0.754~0.867） 0.047（0.011~0.089）* 0.432（0.267~0.758）*
表6 准确性评价
预测结果 实际结果 一致率（%） 误判率（%）
ISR 非ISR
ISR 39 13 81.82 18.18
非ISR 9 60
表7 FIB与ABI交互作用分析
因素1 因素2 ISR（发生/未发生） OR值（95%CI） OR值（95%CI）*
ABI FIB水平
≥0.69 <3.41a 14/23 1.000 1.000
≥0.69 <3.41 2/12 1.432（0.614~1.875） 1.764（1.217~1.983）
<0.69 ≥3.41b 25/3 2.127（1.246~2.705） 2.413（1.345~2.890）
<0.69 ≥3.41 7/35 1.654（1.163~2.348） 1.907（1.401~2.362）
交互作用 相加模型 RERI=1.249（95%CI：0.107~1.598），P<0.05
AP=0.514（95%CI：0.319~0.778），P<0.05
S=1.014（95%CI：1.002~2.176），P>0.05
相乘模型 OR=2.146（95%CI：0.384~3.217），P>0.05
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