心源性猝死（SCD）是一个主要的公共卫生负担，约占全球死亡率的15%~20%。院外心搏骤停（OHCAs）是SCD最常见的情况。尽管复苏科学和护理服务取得进步，OHCA后的生存率仍很低，中位生存率≈10%。因此，减轻全球SCD负担需有效的上游预防，包括准确预测SCD和识别可改变的风险。OHCA大多数发生在普通人群中，他们没有确定风险的既定策略。近日，发表在Circulation的一项研究中，作者评估了电子健康记录（EHR）数据的使用情况，以确定普通人群中的OHCA风险，并确定导致OHCA风险的显著因素。
研究背景
目前，SCD的预测和预防面临挑战。首先，大多数SCD发生在普通人群中，其个体风险较低（每年≈0.05%~0.1%）。在这种情况下，传统的流行病学观察方法通常作用不足。其次，SCD的当代预防策略，例如使用植入式心律转复除颤器，仅限于绝对风险高的患者，这些患者只占全球SCD负担的一小部分。第三，考虑到SCD经常发生在院外，评判具有挑战性，通常使用流行病学定义，且需推断死亡时间和机制。
在这项研究中，作者将基于人群的紧急医疗服务（EMS）OHCA登记处与约150万患者的纵向电子健康记录联系起来。使用病例对照研究设计，测试了用于预测OHCA的机器学习模型，并进一步定义影响OHCA风险预测的最显著因素。
研究方法
研究分析队列纳入在华盛顿大学接受医疗保健的2366名OHCA患者和23 660名年龄和性别匹配的对照组。合并症，心电图测量，生命体征和药物处方从电子病历中获取。主要结局为OHCA。次要结局包括休克和非休克性OHCA。模型特征包括受试者工作特征曲线下面积和阳性预测值评估，并根据整个卫生系统中OHCA的观察率进行校正。
研究结果
在人口统计学特征、生命体征、心电图测量、合并症和药物分布方面，OHCA患者和对照组有显著差异。在外部验证中，机器学习模型（受试者工作特征曲线下面积0.80~0.85）的判别优于具有常规心血管风险因素的基线模型（受试者工作特征曲线下面积0.66）。在99%的特异性阈值下，校正整个卫生系统的基线OHCA发病率，机器学习模型的阳性预测值为2.5%~3.1%，而基线模型的阳性预测值为0.8%。在所有机器学习模型中，更长的校正QT间期、药物滥用失调、液体和电解质失调、酒精滥用和更高的心率被确定为OHCA风险的显著预测因素。已确定的心血管风险因素对休克性OHCA仍具有预测重要性，但人口统计学特征（少数民族、单身婚姻状况）和非心血管合并症（药物滥用失调）也有助于风险预测。对于非休克性OHCA，确定了一系列显著的预测因素，包括合并症、习惯、生命体征、人口统计学特征和心电图测量。
图1. 内部和外部验证受试者院外心搏骤停工作特征（ROC）曲线下面积
图2. 机器学习模型预测院外心搏骤停的协变量重要性共识
讨论和结论
在一个大型美国卫生系统中，与EMS、OHCA相关的纵向电子健康记录数据显示，普通人群中OHCA的预测因素有很多。社会人口因素（自我认定的黑种人、单身婚姻状况、保险状况）、生命体征（心率较高、血氧饱和度较低、血压较高）、心电图测量（更长的校正QT间期）、心血管风险因素或疾病替代物（糖尿病、抗心绞痛药物使用）和非心血管合并症（液体和电解质紊乱、物质和酒精滥用、精神病）对OHCA预测作用最大。使用电子健康记录数据机器学习模型优于传统OHCA临床预测模型。
这项研究有三个重要发现。首先，OHCA风险复杂，是一系列社会人口、心血管和非心血管因素的基础。既往对OHCA发病机制的研究主要集中在白种人群中，表明75%~80%的患者的OHCA是由冠心病引起，而女性的冠心病患病率较低（45%~50%）。最近一项对OHCA死者的尸检研究发现，32%的人患有冠心病。这项研究发现，少数OHCA患者（28%）存在明确的冠状动脉疾病，非心血管合并症对OHCA风险预测有重要贡献，包括液体和电解质紊乱，以及酒精和药物滥用。黑人、较长的QT间期、较高的平均心率和单身婚姻状况既往已被确定为普通人群中SCD的危险因素，并且在本研究中也被确定为OHCA风险的重要因素。综上所述，这些发现突出了OHCA流行病学的演变，并支持未来努力了解心血管因素以外的因素是OHCA风险的基础。
其次，将OHCA分为休克性或非休克性，虽然在急性复苏中可行，但这减少和低估了OHCA表型的复杂性。由于致死性室性心律失常引起的休克性OHCA历来与心血管危险因素有关，而非休克性OHCA则与非心血管因素有关。这项研究发现，一些心血管风险因素和合并症在休克性和非休克性OHCA中同样普遍。同样，非心血管风险因素，包括药物滥用，对OHCA风险预测有很大作用，这表明减轻OHCA负担同样需关注心血管风险以外的更广泛的风险因素。
第三，机器学习方法包含范围广泛的可能预测因子，对一般人群的OHCA具有良好的判别能力（AUC为0.80~0.85）。在这项研究中，当我们根据整个卫生系统中观察到的OHCA率调整模型性能指标时，OHCA的PPV在中位随访2年期间为2.5%~3.1%，或每年≈1.3%~1.6%。简而言之，本研究中得出的机器学习模型使OHCA风险增加≈13~16倍。这种OHCA模型可以为分阶段筛查方法提供基础，其中确定为高风险的个体将成为进一步有针对性评估的候选人，这些评估与导致OHCA风险的患者层面因素有关。
总之，在这项基于人群的病例对照研究中，结合现有电子病历数据的机器学习模型显示，在普通人群中，OHCA具有合理的判别和风险富集作用。与OHCA风险相关的显著因素在心血管和非心血管范围内有很多。公共卫生和针对OHCA风险预测和预防的针对性策略将纳入这种复杂性。
参考文献：Jessica Perry, Jennifer A. Brody, Christine Fong,etal.Predicting Out-of-Hospital Cardiac Arrest in the General Population Using Electronic Health Records.Circulation. 2024;149:00–00. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.124.069105
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（来源：《国际循环》编辑部）
