在临床实践中多使用几种基于网络的心衰风险评分。然而，尚无研究对这些风险评分的准确性进行直接比较。近日，EJHF在线发表的研究对此进行了比较。
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研究方法
研究共纳入例不同病因的心衰患者，在首次就诊时测量患者的NT-proBNP。如果可能，利用HarrellsC统计评分比较患者1-5年的全因死亡率差异。利用校准图、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验进行校准评估，并通过NagelkerkesR2来评估整体性能。通过Spearman–rank测试来评估评分之间的相关性。
研究结果
在研究中，患者多为男性，年龄为65.9±13.4岁，左室射血分数（LVEF）降低（37.7±14.7%），NYHA分级多为II级（71.8%）。缺血性心脏病是最常见的病因（40.7%），其次是扩张型心肌病（19.5%）。心衰的治疗根据国际指南进行优化。
研究显示，存活组患者的平均随访时间为4.2±1.1年（中位数为5年）。研究中共记录了例死亡。在1年、2年、3年、4年和5年时的死亡率分别为9.5%、16.4%、21.9%、30.6%和35.8%。
得分之间的相关性较差（rho：0.66-0.79）。判别分析显示，1年死亡率结果优于长期随访结果（SHFM=0.，MAGGIC-HF=0.，PREDICT-HF=0.，BCN-Bio-HF=0.）。
基于Harrell’sC指数，BCN-Bio-HF评分对全因死亡风险可进行较好地识别。此外，在风险评估的每个时间点，BCN-Bio-HF评分均显示出最高的整体性能，如表1。表2显示了观察到的总体存活率及每个模型预测的存活率。图1显示了每个风险预测工具和观察到的1年死亡率的Lowess曲线校准图。
表1不同风险预测工具预测全因死亡率的性能
表2观察及预测的整体生存
图11年时观察到的死亡率与预测死亡率的校准图
研究表明，BCN-Bio-HF评分高估了死亡风险，SHFM和PREDICT-HF评分则低估了死亡风险。MAGGIC-HF评分的校准最佳，但其适度高估了患者的死亡风险。
敏感性分析显示：
①在LVEF较低的患者中，BCN-Bio-HF风险评分工具的性能最佳；
②随着SHFM和PREDICT-HF评分工具的改进，不同风险评分预测工具（缺失变量应用队列中位数替代）的性能倾向于显示出类似的一般结果；
③在无数据缺失的例患者的亚组分析中显示的评分工具的性能稍好；
④本研究应用的BCN-Bio-HF评分模型包括NT-proBNP，其他风险评估工具不包括NT-proBNP。两者相比，前者在每个时间点的C统计量均增加，且在1-4年时均达到了统计学差异；
⑤包括ST2和hs-TnT的BCN-Bio-HF评分工具（例患者）的识别性能稍微改善，风险高估也减少；
⑥在更近代的队列中，更新校准β系数后的BCN-Bio-HF评分工具的结果更佳，尤其是在校准方面。
结论
试验中检验的所有风险评分均未明显优于其他评分。BCN-Bio-HF评分的辨别能力和整体性能最佳，但通常会高估风险。AGGIC-HF评分的校准性能最佳，SHFM评分和PREDICT-HF评分倾向于低估风险。目前，随着心衰管理策略发展，基于网络的风险评分应进行定期更新和校正，以提高其准确性。
医脉通编译自：PauCodina,JosepLupón,AndreaBorrellas,etal.Head-to-head
