IVIM评估对比剂肾损伤病理生理变化并构建临床对比剂肾损伤术前预测模型

来源 :南方医科大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:mqkxxmvo
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本文主要从以下几部分进行探讨:  第一部分  目的:  对比剂肾损伤是肾功能衰竭的主要原因之一,而目前无创性肾功能监测工具甚少,本研究利用体素内不相干运动(IVIM)DWI监测对比剂致急性肾损伤中肾脏扩散和灌注的动态过程。  材料与方法:  24只大鼠在注射非离子型对比剂(优维显(@)370)(370 mg/ml,1600mg/kg)注射前24 h和注射后12h、24h、48h、72h、96h分别用3.0 T磁共振扫描仪(MRI),测量大鼠皮层(CO)、外髓质(OM)和内髓质(IM)内真实扩散系数(D值)及灌注相关参数(D*和f值)的变化。对应MR检查的6个时间点分别取3只大鼠,处死后获取右肾标本行组织学评估。  结果:  在肾皮质中D值从24小时到48小时逐渐下降(P<0.001),并从72小时开始缓缓升高(P<0.001)。而在外髓及内髓质中D值持续下降至72小时(P<0.001),并从96小时开始缓慢回升(P<0.001)。D*值在肾皮层和髓质中于24 h时下降至最低值(p=0.037),48h开始回升(p=0.007),在肾皮质和髓质中f值在肾损伤早期(12h)开始下降(P=0.035),并于后期(72h)回升。HE染色病理图显示肾小球细胞及近曲小管上皮细胞不同程度的病理改变,包括细胞浑浊,萎缩,甚至坏死及间质血管扩张。  结论:  本研究表明利用IVIM DWI监测肾功能变化具有可行性,并可作为观察CI-AKI进展的有效生物标志物。  第二部分  目的:  构建基于接受冠状动脉造影或经皮冠状动脉介入治疗患者术前临床指标的列线图,用于预测术后发生对比剂引起急性肾损伤(contrast-induced acutekidney injury,CI-AKI)的风险。  材料与方法:  本研究经南方医科大学顺德医院伦理委员会批准执行,入选患者免签知情同意书。严格按照纳入排除标准后共纳入患者245例,记录患者术前临床资料,包括年龄、性别、是否存在糖尿病(DM)及发病年限、是否存在高血压病及年限、乳酸脱氢酶(lactate dehydrogenase,LDH)、超敏C反应蛋白(High-sensitivity C-reactive protein,Hs-CRP)、目前是否饮酒以及年限、目前是否吸烟以及年限;既往是否存在慢性肾脏病(CKD)等共27项临床指标。使用版本为3.2.3的R软件(R Foundation for Statistical Computing)进行统计学分析。使用LASSO逻辑回归方法筛选与CI-AKI最相关的临床特征,并以此构建列线图预测模型。预测准确性及校准度通过C-index和Hosmer-Lemeshow x2统计量评估。CI-AKI组和非CI-AKI组之间的比较使用独立样本t检验,卡方检验或Mann-Whitney U检验。所有统计结果均为双尾,P<0.05认为具有显著统计学差异。通过对所选特征系数加权后的线性拟合,可以计算每个患者的CI-AKI风险分数。根据CI-AKI风险评分的临界值,将患者分为高危组和低危组。风险评分≤临界值的患者分为高危组,风险评分>临界值的患者分为低危组。  结果:  本研究共纳入245例患者,其中34例(13.9%)发生CI-AKI。CI-AKI组和非CI-AKI组间基线特征比较,性别(x2=4.215,P=0.040、超敏C反应蛋白(t=-2.139,P=0.034)及慢性肾病分期(t=-3.689,P<0.001)比较差异具有统计学意义。34例(13.87%)发生CI-AKI,其中第1天发生18例,第2天新增4例,第3天新增12例。LASSO回归模型显示性别、DM、乳酸脱氢酶水平(LDH)、超敏C反应蛋白(Hs-CRP)、饮酒年限、CKD、CKD分期、脑卒中史、AMI和收缩压(systolic blood pressure,SBP)为CI-AKI风险评分和预测模型的危险因素。  通过对所选特征系数加权后的线性拟合,可以计算每个患者的CI-AKI风险分数。根据CI-AKI风险评分的临界值-1.953,分为CI-AKI高危组和低危组,风险评分≤-1.953为高危组,风险评分>-1.953的患者为低危组;其中高危组114例,低危组131例,术前根据临界值分组可简易判断患者是否为CI-AKI高危患者。列线图精度良好(C-index=0.718,范围0.01~0.80),预测CI-AKI发生的准确率为71.8%[95%CI(0.637,0.800); P=7.23×10-5],且校准度良好(x2=5.829,P=0.120)。  结论:  本研究构建的列线图可作为简单而准确的工具,用于接受冠脉造影或经皮冠状动脉介入治疗的患者术前进行CI-AKI风险预测,有助于临床及时采取适当的预防措施。
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