JACC：TAVR预后不良风险模型，到底有没有应用价值？
2016-10-19 MedSci MedSci原创
目前，研究人员已经开发了一系列模型来识别经导管主动脉瓣置换术（TAVR）后高风险患者，以帮助指导治疗选择，提供患者对长期结果的期望，并支持决策的制定。来自美国的研究人员开展了一项研究，这项研究审查了以前开发的TAVR预后不良风险模型在外部数据集的性能，并探讨了老年领域对模型性能的增量贡献。TAVR后的不良结果被定义为死亡，生活质量（QOL）较差，或QOL下降，研究人员使用堪萨斯城心肌病问卷进行调查
目前，研究人员已经开发了一系列模型来识别经导管主动脉瓣置换术（TAVR）后高风险患者，以帮助指导治疗选择，提供患者对长期结果的期望，并支持决策的制定。
来自美国的研究人员开展了一项研究，这项研究审查了以前开发的TAVR预后不良风险模型在外部数据集的性能，并探讨了老年领域对模型性能的增量贡献。
TAVR后的不良结果被定义为死亡，生活质量（QOL）较差，或QOL下降，研究人员使用堪萨斯城心肌病问卷进行调查评估。研究人员测试了4个TAVR不良预后风险模型：6个月和1年的完全和临床（减少）模型。研究人员在CoreValve试验数据集中检查了每个模型的鉴别能力和校准能力，然后使用增量辨别指标测试了虚弱和残疾标记对模型辨别的增量贡献。
在CoreValve US Pivotal Extreme和High Risk试验中，共有2830例患者接受TAVR，31.2％的患者在TAVR后6个月时预后较差（死亡，17.6％；非常差的QOL，11.6％；QOL下降，2.0％），50.8％的患者在1年时预后较差（死亡，30.2％；QOL较差，19.6％；QOL下降，1.0％）。模型表现出了类似的鉴别能力[如Placement of Aortic Transcatheter Valves试验队列（c指数，0.637到0.665）]和良好的校准能力。将虚弱作为一种综合征使c指数从0.000增加至0.004（增加的辨别指数，对于除1年临床模型之外的所有患者，p<0.01），其中最重要的因素是残疾和无意减肥。
虽然TAVR不良预后风险模型的鉴别能力通常是中等的，但是在具有不同风险特征的患者中以及用不同TAVR装置治疗的患者中，校准能力是很好的。这些研究结果表明了这些模型在接受TAVR高风险患者个性化结果预测中的价值。
原始出处：
Suzanne V. Arnold,Jonathan Afilalo,John A. Spertus,et al.Prediction of Poor Outcome After Transcatheter Aortic Valve Replacement,JACC,2016.10.19
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