炎症复合指标对冠状动脉病变严重程度的预测价值研究

摘要

目的 比较系统性免疫炎症指数(systemic immune-inflammation index, SII)、系统性炎症反应指数(systemic inflammation response index, SIRI)及综合炎症反应指数(aggregate index of systemic inflammation, AIRI)3种复合炎症指标与冠状动脉病变严重程度(Gensini评分)之间的关系，并评估其预测能力。方法 纳入2023年4月至2024年9月期间接受冠状动脉造影的845例住院患者，收集其临床及化验资料，计算SII、SIRI和AIRI,并评估Gensini评分。采用多因素线性回归模型分析3项指标与Gensini评分的关系，绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线评估其对重度冠脉病变(Gensini评分>40)的预测能力，使用限制性立方样条(restricted cubic spline, RCS)检验非线性关系，并进行亚组交互作用分析。结果 SII、SIRI、AIRI在Gensini评分分组中均显著升高(P<0.001),且与Gensini评分显著正相关。完全调整协变量后，SIRI仍是Gensini评分的独立预测因子(β=3.79,P=0.007),其预测效应优于SII与AIRI。ROC分析显示SIRI的曲线下面积为0.648,优于AIRI(0.626)与SII(0.598),有统计学意义。进一步分析显示，将SIRI纳入传统危险因素模型后，预测性能获得小幅但具有统计学意义的改善(净重新分类指数=0.178,P=0.018;综合判别改善指数=0.009,P=0.022)。RCS曲线揭示SIRI与Gensini评分之间存在边缘显著的非线性正相关(P=0.030)。在糖尿病亚组中，SIRI的预测效应显著增强，且与非糖尿病人群存在交互作用(P for interaction=0.045)。结论 3种复合炎症指标均与冠状动脉病变严重程度相关，其中SIRI在3者中表现相对较优。将SIRI纳入含传统危险因素的模型后，预测性能获得小幅且具统计学意义的提升。作为一种经济简便的炎症指标，SIRI在临床CAD风险评估中具有重要应用前景，特别适用于冠状动脉造影尚未完成或资源受限场景下的早期筛查与分层管理。

关键词

冠状动脉粥样硬化 / 系统性炎症反应指数 / Gensini评分 / 系统性免疫炎症指数 / 综合炎症反应指数 / 血常规 / 炎症标志物