综述：冠状动脉旁路移植术后长期机械通气风险预测模型的系统评价与荟萃分析

时间：2025年9月15日

来源：Frontiers in Cardiovascular Medicine

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本综述系统评价了CABG术后PMV风险预测模型，发现现有模型虽呈现中等至良好的预测性能（汇总AUC=0.696），但普遍存在高偏倚风险。研究明确了年龄、BMI、心脏手术史、心血管疾病、COPD、EF/LVEF、IABP及体外循环等关键预测因子，强调需规范PMV定义并加强多中心验证以提升临床适用性。

引言

冠状动脉疾病（CAD）是全球重大健康问题，2022年流行病学研究显示其全球患病人数达3.15亿。冠状动脉旁路移植术（CABG）是最常见的心脏外科手术，年手术率为每10万人36.7例。术中机械通气对稳定患者状态及促进恢复具有重要作用，但术后长期机械通气（PMV）可能导致肺损伤、肺炎、肌肉萎缩等功能障碍，发生率达48.11%。PMV的定义存在异质性（通常为术后通气超过12、24、48或72小时），这为预测模型开发带来挑战。

材料与方法

本研究遵循TRIPOD-SRMA指南，系统检索9个中英文数据库（包括CNKI、PubMed等），检索时间从建库至2024年11月4日。采用PICOTS框架确定研究目标及纳入标准，使用PROBAST工具评估偏倚风险及适用性。纳入标准包括：CABG术后患者、年龄≥18岁、观察性研究设计、开发或验证PMV风险预测模型。排除仅分析风险因素而未构建模型的研究。数据提取涵盖研究基本特征及模型细节（如变量选择方法、验证类型、性能指标等），并使用R软件（4.4.1版）对模型外部验证的AUC值进行荟萃分析。

结果

研究筛选与特征

初检共获得1,095篇文献，去除重复后筛选758篇，最终纳入15篇研究（1996–2024年发表），包含12个预测模型。研究来自中国（5篇）、美国（3篇）、巴西（3篇）等国；样本量110–439,092例，总样本454,703例。PMV定义以>24小时最常见，发生率3.0%–43.4%。

预测模型性能与预测因子

模型多采用逻辑回归构建，少数探索机器学习（如人工神经网络）。AUC范围0.561–0.875，荟萃分析显示STS模型外部验证的汇总AUC为0.696（95% CI: 0.553–0.839），异质性高（I²=90.4%）。常见预测因子可归为四类：

•
人口学特征：年龄、BMI（≥30 kg/m²为风险因子）；
•
病史：心脏手术史、心血管疾病、COPD；
•
检查指标：EF/LVEF（阈值未统一）；
•
支持治疗：IABP（风险及保护作用均有报道）、体外循环（增加PMV风险）。

质量评估

PROBAST评估显示多数研究存在高偏倚风险，主要问题包括：

•
样本量不足（仅2模型满足EPV≥20）；
•
连续变量不合理分类（如年龄、BMI分段）；
•
缺失数据处理不透明；
•
预测因子仅通过单变量分析筛选；
•
过度拟合控制不足且校准验证欠缺（仅8研究报告校准曲线）。适用性评估总体良好，但部分研究因数据源不当或排除标准不合理存在高风险。

讨论

现有模型虽显示中等至良好区分度，但方法学局限性制约其临床推广。PMV定义不统一（12–72小时）直接影响模型可比性及外推性。预测因子选择需平衡全面性与临床可及性，推荐整合电子病历系统自动化评估。机器学习模型（如神经网络）潜力初显但研究尚少。未来需开展前瞻性多中心研究，统一PMV定义，规范变量处理（如连续变量保留原始形式、明确缺失数据机制），并加强外部验证及校准评估。STS模型是当前唯一经多地验证的工具，但其性能异质性提示需本地化适配。