Nomogram for Predicting Cardiovascular Mortality in Incident Peritoneal Dialysis Patients: An Observational Study
背景和目的：
尽管透析患者的预后有了很大改善，但其死亡风险仍然是普通人群的 6.1 到 16 倍，心血管疾病（CVD）是导致死亡的主要原因，约占透析患者死亡的 40%。但是心血管死亡风险在不同的透析患者之间差异很大，识别透析患者个体心血管死亡风险和风险分层是临床实践中的一个重要问题，有助于医护人员优化个性化决策。Framingham 风险评分已经广泛用于估计无症状成人心血管事件风险，但其低估了 CKD3 期患者的风险，另外一项对 20 至 80 岁的 201 名 HD 患者的研究报告指出，根据 Framingham 风险评分进行分类的高风险无法预测心血管死亡率。
目前尚无被广泛接受的用于评估透析患者心血管风险的预测工具， 研究数据也有限。一些研究发现共病指数，营养不良-炎症状态或血管钙化，以及具有临床和实验室数据的模型或分数可以预测透析患者的心血管疾病。然而之前开发的风险评分在临床上并不容易实施，不便于常规使用。针对 HD 患者开发的模型或分数可能不适用于 PD 患者，因为 PD 患者的血流动力学改变较少、残肾功能保护较好，但白蛋白损失较多。本研究旨在开发一个预测 PD 患者心血管死亡风险准确而简单的工具。
方法：
研究人群：单中心观察性研究，纳入 2006.1.1-2011.12.31 中山大学附一所有 PD 患者，除外肾移植病史或慢性 HD>3 个月。
预测参数：使用标准化形式获取临床及实验室数据，包括人口统计学变量、体格检查、共病情况、实验室检查数据等。
预后：心血管死亡。
统计分析：最后的数据集被随机分成一个训练数据集（原始队列的 2/3，n = 918）和验证数据集（原始队列的 1/3，n = 460）。结果使用多种统计学方法进行分析，包括均数±标准差、卡方检验、ROC 曲线、K-M 方法，Cox 回归模型等。
结果：
研究参与者特征：共 1,378 例 PD 患者进入研究分析，中位随访时间 39.7 月，随访期间 334 例患者死亡，其中 170 人（50.9%）死因为 CVD。训练数据集与验证数据集两组人口统计学特征、共病情况、实验室数据、药物使用及预后相似。
CVD 死亡预测模型：使用 LASSO Cox 回归模型建立最终预测模型，从训练数据集的候选变量中选择 7 个变量：年龄、心血管疾病、糖尿病、白蛋白、血红蛋白、Hs-CRP 和 24 小时尿量。线性预测因子用于发展诺模图，预测 PD 患者心血管死亡率。
诺模图用于训练数据集：诺模图预测 CVD 死亡表现良好，根据其定义了两个风险类别，Kaplan-Meier 曲线显示高危组患者的 CVD 死亡累积发生率明显高于对照组，校准曲线显示根据诺模图预测的 3 年 CVD 死亡风险与和实际观察到的情况相匹配。
诺模图用于验证数据集：与训练数据集一样预测性良好。
结论：
这项研究开发了一个全新的诺模图，准确性高，可帮助医师估计开始 PD 治疗的患者 1～3 年 CVD 死亡风险。医生和患者可以对生活方式和医疗干预做出更明智的决定。这个诺模图需要外部验证，需要进一步的研究来确定是否可单独应用，以降低 PD 患者心血管死亡率。
推荐理由：
这项研究开发和验证了一个全新预测工具—诺模图，使用七个容易获得的基线作为变量，其中包括传统的心血管危险因素和透析相关的具体因素。可以准确预测 PD 患者 1～3 年的心血管死亡，并且具有良好的区分度，值得临床推广使用。