摘要
亮点
- 连续指数量化了医院层面纳入急性心肌梗死患者的代表性
- 诊断惰性量化了出院后低密度脂蛋白胆固醇监测的差距
- 治疗惰性捕捉了脂质降低治疗优化的错失机会
- 非心内科出院识别了易受伤害的低密度脂蛋白胆固醇护理路径
- 低密度脂蛋白胆固醇>155 mg/dL识别了需要更密切脂质随访的患者
摘要
背景：急性心肌梗死(AMI)后低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)管理中仍存在可行动的质量差距。我们旨在量化在真实世界AMI人群中经验证和量化连续纳入的出院后LDL-C管理中的诊断和治疗惰性。
方法：我们对主要诊断为AMI并出院存活的患者进行了质量改进审计。使用连续指数(例如，包括具有可用6个月随访信息的患者与总AMI出院患者的比率)量化了连续性。诊断惰性定义为出院后无LDL-C测量证据。治疗惰性定义为在至少有一次出院后LDL-C测量的患者中，LDL-C≥55 mg/dL且未接受最佳脂质降低治疗(LLT)。开发了多变量模型以识别随访时LDL-C目标达成的风险调整概率。
结果：在3490名AMI患者中，3130名在出院后至少有一次随访评估。在六个月时，2603名患者有关于生存状态、随访评估和出院后LDL-C评估状态的可用信息(连续指数：74.6%[95% CI: 73.1-76.0%])。诊断惰性发生率为19.3%(95% CI: 17.8-20.9%)，治疗惰性发生率为38.1%(95% CI: 35.7-40.6%)。在多变量模型中，解释方差较低(R²=14.4%; 95% CI: 12.0-18.2%)。
结论：在包括约75% AMI住院存活患者的当代队列中，五分之一的患者在随访期间未进行LDL-C检测，五分之二的患者尽管未达到指南推荐目标，但未接受充分的脂质降低治疗。这些发现突显了针对AMI后LDL-C管理的结构化质量改进举措的重大机会。
图解摘要
急性心肌梗死后LDL-C管理的质量差距：来自"Quality Matters ATBV审计"的结果。在一项多中心医院层面的质量改进倡议中，观察到急性心肌梗死后低密度脂蛋白胆固醇评估和脂质降低治疗强化方面存在显著差异，尽管有强有力的指南建议，但仍频繁出现诊断和治疗惰性。
缩写：Hb，血红蛋白；Tot Col，总胆固醇；LDL-C，低密度脂蛋白胆固醇；LLT，脂质降低治疗
关键词
急性心肌梗死、二级预防、血脂异常、质量指标
1 引言
有效的低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)管理是当代心血管护理中急性心肌梗死(AMI)后二级预防的基石[1-5]。大量证据表明，通过有效的脂质降低治疗(LLT)降低LDL-C水平可显著减少主要心血管事件的风险，且每降低1 mmol/L的LDL-C，获益成比例[6-8]。当前欧洲和美国指南推荐将LDL-C < 55 mg/dL作为极高风险患者(如AMI患者)的治疗目标，并强调当他汀类药物单独使用不足以达到目标水平时，需包括依折麦布、前蛋白转化酶枯草溶菌素/kexin 9型(PCSK9)抑制剂和bempedoic acid在内的联合治疗[1-5]。
尽管有明确的证据和建议，多项二级预防队列的登记研究和观察性研究表明，指南指导的护理与当前临床实践之间存在显著差距[9-11]。这些差异包括出院后LDL-C测量率低、联合治疗使用不足，以及尽管LDL-C值升高但未加强治疗，这些现象统称为诊断和治疗惰性[12-16]。这种惰性削弱了LDL-C降低的临床获益，反映了次优管理，并导致AMI后患者残留心血管风险[9-11]。
在当代AMI后环境中基准和改进护理质量的努力导致了标准化质量指标的开发，这些指标得到心脏病学协会的认可，包括及时测量LDL-C和加强LLT作为核心组成部分[12-16]。然而，尚无当代真实世界审计系统地将这些指标应用于未经选择的、连续验证的AMI人群，也未量化这一高风险环境中诊断和治疗惰性的程度。
在此背景下，"Quality Matters"倡议被设计为一项多中心、医院层面的审计，旨在：(i)使用经验证的行政数据验证和量化三级护理医院中AMI患者的连续纳入；(ii)测量LDL-C管理中诊断(诊断惰性)和治疗(治疗惰性)的质量指标；以及(iii)识别与随访时LDL-C目标达成相关的基线因素。
2 材料和方法
2.1 研究设计和设置
"Quality Matters"是一项多中心、医院层面的质量改进倡议，旨在评估真实世界中AMI后LDL-C管理指南建议的依从性，并识别当前实践中的诊断和治疗过程实施差距。该项目在动脉粥样硬化、血栓形成和血管生物学(ATBV)工作组的框架内设计、推广和赞助，主要目标是促进当代临床实践中的透明度、绩效测量和问责制。研究涉及意大利的七家三级医院：帕维亚圣马特奥IRCCS基金会医院；卡塞塔国家参考医院圣安娜和圣塞巴斯蒂亚诺；米兰大都会Niguarda医院；都灵Mauriziano Umberto I医院；诺瓦拉Carità医院；费拉拉圣安娜大学医院；以及都灵Molinette医院。该倡议采用了务实、包容和可验证的前瞻性AMI患者病例纳入模式，并由一个独立指导委员会协调。在其中进行本次审计的临床治理计划已获得意大利帕维亚圣马特奥IRCCS基金会医院当地伦理委员会的批准。鉴于审计的务实性和可行性设计，各中心被指示优先考虑作为标准护理一部分收集的常规可用临床数据，包括LDL-C值，这些数据在分析层面进行了匿名化处理。所有参与中心的出院后随访评估均由心内科主导。由于通过行政数据连续识别患者是在出院后进行的，因此不需要签署知情同意书。本观察性研究按照EQUATOR Network推荐的STROBE指南进行报告(补充表1)。
2.2 患者人群
通过使用诊断相关组(DRG)代码的医院出院记录，确定了所有主要诊断为AMI并出院存活的连续患者。使用一种已验证的方法(先前在超过100,000名患者中应用)[12,17]，建立了审计期间每个中心的总AMI人群。使用专用指标"连续指数"验证和量化了AMI患者的连续纳入，该指标先前被引入以量化患者纳入的完整性和代表性[12]。在本次以LDL-C为重点的审计中，连续指数定义为包括主要诊断为AMI并出院存活且具有确定生存状态和出院后LDL-C评估状态的六个月随访数据的患者数与总AMI出院患者数的比率。该指标量化了审计捕获的源AMI人群比例，从而为诊断和治疗惰性的估计提供了背景，并支持对报告的质量差距进行透明解释。每个参与中心都需要在至少两个连续的半年期内纳入患者。临床数据从机构电子健康记录中提取，包括人口统计学、病史、入院实验室值以及出院和随访时的LLT处方。通过随访访问和区域或国家行政来源确定生存状态。LDL-C值从常规实验室测量中收集，将六个月内可用的最后值用于主要分析。对于有多次测量的患者，仅使用最终LDL-C值。最后一次随访评估定义为出院后6个月内可用的最后一次出院后评估，反映常规临床实践而非在固定时间点的方案强制访问。
2.3 定义和质量指标
诊断惰性和治疗惰性被提出作为本次以LDL-C为重点的审计的新型研究定义的出院后质量指标，基于当前欧洲心脏病学会(ESC)指南建议[4]。它们旨在通过捕获出院后前6个月内的LDL-C重新评估、目标验证和治疗优化的可行动出院后措施，识别质量改进机会。因此，这些指标是对主要关注急性住院阶段的ESC和急性心血管护理协会(ACVC)AMI质量指标的补充[13,18]。"诊断惰性"被定义为在具有可用随访信息(包括已知生存状态和出院后LDL-C评估状态确定)的患者中，出院后六个月内没有任何LDL-C测量。"治疗惰性"仅在至少有一次出院后LDL-C测量的患者中进行评估，并被定义为在最后一次可用随访访问时LDL-C ≥ 55 mg/dL且未接受最佳LLT。在无报告口服治疗不耐受的患者中，AMI后的最佳LLT根据年龄(基于意大利国家卫生服务的报销指征)进行分层，定义为：(i) >80岁患者使用高强度他汀类药物加依折麦布，以及(ii) ≤80岁患者使用高强度他汀类药物加依折麦布加PCSK9抑制剂。治疗医师根据可用临床记录自行判断报告的口服LLT不耐受，即使缺乏客观标准(如肌酸激酶或肝功能测试升高)。
所有定义都被操作化以支持可重复性，并允许在不同中心和时间段进行基准测试[12,17]。
2.4 研究结果
主要共同结果是AMI出院后6个月的诊断惰性和治疗惰性发生率。次要结果包括从心内科和非心内科病房出院的患者中诊断和治疗惰性的分层发生率。每个质量指标的分母预先指定："诊断惰性"在具有可用6个月随访信息的主要分析人群中进行评估，而"治疗惰性"和LDL-C目标达成在至少有一次出院后LDL-C测量的患者中进行评估，因为需要重新评估LDL-C以评估治疗充分性。
2.5 统计分析
定量变量使用描述性统计进行总结，包括均值、标准差、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最小值和最大值。分类变量报告为绝对频率和百分比。组间比较使用学生t检验或Wilcoxon-Mann-Whitney检验进行定量变量(基于Shapiro-Wilk的正态性检验)，以及卡方检验或Fisher精确检验进行分类变量，视情况而定。将随访可用但出院后未测量LDL-C的患者比例视为"诊断惰性"。使用Kaplan-Meier方法估计出院后达到治疗充分性的累积比例，定义为LDL-C < 55 mg/dL或接受最佳LLT。满足任一标准的患者被视为在首次记录的评估时达到终点；否则，他们在最后一次可用评估时被审查并归类为具有治疗惰性。使用对数秩检验评估组间差异。使用多层次线性回归模型(将医院包括为随机效应)，对出院后的最后一次LDL-C进行建模。多变量模型主要用于估计调整后的关联并推导LDL-C目标达成的风险调整概率，包括以下预先指定的协变量：出院时4级LLT作为主要预测因子(无治疗或无高强度他汀类药物；仅高强度他汀类药物；高强度他汀类药物加依折麦布；高强度他汀类药物加依折麦布加PCSK9抑制剂)，基线LDL-C，年龄，性别，体重指数(BMI)，基线估计肾小球滤过率，冠状动脉疾病(冠状动脉造影显示至少一条狭窄≥50%)，糖尿病，LLT不耐受，出院病房(心内科或非心内科病房)，以及医院作为协变量。对缺失数据未进行插补。为了评估Martin-Hopkins方法与Friedewald估计相比是否与直接测量的LDL-C值显示出更强的相关性，使用Pearson相关系数进行了相关性分析。使用R软件包cocor中实现的Steiger's z检验(1980)、Williams'检验(1959)和Meng-Rosenthal-Rubin's z检验(1992)对相关性的强度进行了统计比较[19]。所有分析均使用R统计软件(R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria)进行。
3 结果
3.1 研究人群
在2022年7月1日至2024年6月30日期间，七家参与的三级护理医院共出院3490名主要诊断为AMI并存活的患者(补充表2和3)。总体而言，3130名在出院后有随访评估，其中2692名(86.0%)从心内科病房出院，389名(12.4%)从非心内科病房出院；49名(1.6%)出院病房不可用。出院后六个月内，527名患者有关于生存状态、随访评估和/或出院后LDL-C评估状态的不完整或缺失信息，被排除。
共有2603名患者有关于生存状态、随访评估和出院后LDL-C评估状态的可用信息，构成主要分析人群(补充图1)。因此，连续指数为74.6%(95% CI: 73.1-76.0%)。该人群的基线特征，包括从心内科和非心内科病房出院患者的比较，如表1所示。在总队列中，平均年龄为67.9岁，74.1%为男性，平均BMI为26.7 kg/m²。23.0%的患者报告有糖尿病，92.6%有冠状动脉疾病。指数住院期间测量的平均LDL-C为100.8 mg/dL。从心内科病房出院的患者与从非心内科病房出院的患者显著不同，后者年龄更大，男性比例较低，合并症分布模式不同。此外，他们的住院LDL-C水平较低，并经历了更长的住院时间(表1)。从出院到最后一次可用评估的中位时间为101天(IQR, 49-179)。当随访时间在180天时被截断(与预定义的6个月分析窗口一致)时，中位随访时间为105天(IQR, 53-180)。中心特定的中位随访时间在截断前从66.5天到181天不等，在180天截断后从67天到180天不等。
3.2 出院、入院和随访时的脂质降低治疗模式
入院、出院和最后一次随访时的LLT模式如表2所示。总体而言，96.9%的患者有资格接受AMI后指南推荐的LDL-C降低治疗。在出院时，88.4%的患者处方了高强度他汀类药物，71.2%处方了依折麦布，10.5%处方了PCSK9抑制剂，0.5%处方了bempedoic acid，而3.2%的患者报告对他汀类药物不耐受。在最后一次随访评估时，85.5%的患者使用高强度他汀类药物，78.2%使用依折麦布，12.8%使用PCSK9抑制剂，4.5%使用bempedoic acid。基线、出院和最后一次随访时的详细LLT组合(包括口服联合治疗和基于PCSK9抑制剂的方案)见补充表4。在从心内科与非心内科病房出院的患者之间观察到治疗模式的显著差异，后者较少接受指南推荐的LDL-C降低治疗。
3.3 诊断惰性
在构成主要分析人群的2603名患者中，502名患者出院后无记录的LDL-C测量，诊断惰性为19.3%(95% CI: 17.8-20.9%)(图1)。在四个连续的半年期内，诊断惰性率总体随时间下降——从2022年下半年的29%(95% CI: 24.7-33.7%)，到2023年上半年的16.7%(95% CI: 14.5-19%)，2023年下半年的18.6%(95% CI: 16.1-21.4%)，以及2024年上半年的16.7%(95% CI: 12-22.3%)。
在250名未从心内科病房出院的患者中，诊断惰性(52%，95% CI: 45.6-58.3%)明显比2310名从心内科病房出院的患者(14.3%，95% CI: 12.9-15.8%；p < 0.001)更常见。
3.4 治疗惰性
在至少有一次出院后LDL-C测量的患者中，6个月随访期间的治疗惰性为38.1%(95% CI: 35.7-40.6%)(图1和2)。观察到治疗惰性随时间减少，2022年下半年为51.9%(95% CI: 45.6-59%)，2023年上半年为39.9%(95% CI: 36.3-43.8%)，2023年下半年为37%(95% CI: 33-41.5%)，2024年初为12.2%(95% CI: 7.7-19.2%)。
治疗惰性在从非心内科病房出院的患者(30.4%，95% CI: 21.4-43.1%)与从心内科病房出院的患者(38.5%，95% CI: 36-41.1%；p = 0.207)之间没有差异。
3.5 LDL-C目标达成和预测因素
随访时最后一次LDL-C的平均值为52.3 mg/dL。总共1282名患者(49.3%)达到了指南推荐的LDL-C < 55 mg/dL目标，819名患者(31.5%)未达到此目标，502名患者(19.2%)此信息不可用。在评估与6个月LDL-C的调整后关联的多变量线性模型中，解释方差较低(R²=14.4%；95% CI: 12.0-18.2%)，与出院后LDL-C水平的多因素性质一致。按LDL-C十分位数分层的基线LLT组合对达到LDL-C目标的调整后概率如图3所示。在基线LDL-C > 155 mg/dL的患者中，87.8%的病例需要包括PCSK9抑制剂的联合治疗才能达到<55 mg/dL目标；11.6%的患者使用高强度他汀类药物加依折麦布达到LDL-C目标。使用LDL-C < 55 mg/dL作为结果的回归模型产生了类似发现，具有良好的区分能力(曲线下面积：0.72，95% CI: 0.69-0.75)和校准(Hosmer-Lemeshow检验：0.679)。通过使用替代模型观察到一致的结果。
3.6 LDL-C相关性分析
相关性分析显示，通过Martin-Hopkins方法计算的LDL-C与直接LDL-C测量的相关性(ρ=0.945)强于Friedewald估计(ρ=0.90)，差异具有统计学意义(p < 0.001)。
4 讨论
在这项包括意大利七家三级护理医院74% AMI患者的大型多中心审计中，我们观察到大约五分之一的患者在出院后六个月内未进行LDL-C检测，而在接受检测的患者中，五分之二的患者尽管未能达到指南推荐的LDL-C目标，但接受了次优的LLT(图解摘要)。在探索性分析中，基线LDL-C > 155 mg/dL的患者仅使用口服联合治疗达到LDL-C < 55 mg/dL的可能性较低，这表明该亚组可能需要及时考虑额外的LDL-C降低策略，包括在适当情况下基于PCSK9抑制剂的治疗。我们还确认了Martin-Hopkins方法与Friedewald估计相比与直接LDL-C测量具有更强的相关性。
我们的倡议建立并扩展了欧洲心脏病学会(ESC)和急性心血管护理协会(ACVC)的先前框架，这些框架促进了AMI患者护理提供的结构化评估[12-17]。虽然现有研究提供了质量指标实现的总体人群水平估计，但据我们所知，本次质量改进审计是第一个使用简单、务实和可扩展方法调查实施差距的研究。通过将诊断和治疗惰性引入为可操作的出院后指标，"Quality Matters"倡议为真实世界质量基准测试和基于审计的改进提供了务实框架。本审计中的出院后随访由心内科主导，反映了常规临床实践。通过提供关于实施差距的医院层面反馈，该审计可能支持本地量身定制的质量改进策略。
正式量化入组质量对于透明的审计和反馈模型至关重要[12-17,20]。在我们的研究中，我们试图通过使用行政出院数据验证和测量纳入连续性来增强代表性透明度。这使我们达到了约75%的连续指数，反映了AMI患者的重大但不完整的纳入，并有助于解释我们发现的外部有效性。我们使用的连续指数基于ACS中的先前描述的临床治理框架，并适应于关注出院后前6个月。通过要求足够的随访信息以确定出院后是否重新评估了LDL-C，该指标使我们能够在审计的AMI人群代表性的背景下解释诊断和治疗惰性。报告连续纳入的定量措施可能代表一种新的重要流行病学质量指标。在此背景下，我们观察到的连续指数表明重大但不完整的代表性。这支持了在真实世界实践中报告的惰性率的可推广性和透明解释。相比之下，纳入连续性低或未报告的研究所产生的估计可能因大量符合条件的患者信息缺失而产生偏差。
连续指数还捕捉了公平性的一个重要维度。通过包括从心内科和非心内科病房出院的所有AMI患者，我们的研究采用了医院范围的视角，使我们能够捕获更广泛和更具代表性的护理谱系。心内科和非心内科病房出院患者之间的比较旨在作为护理路径脆弱性的探索性分析，而不是病房绩效的因果比较。事实上，这些组在临床上是不同的：从非心内科病房出院的患者年龄更大，合并症负担更高，2型AMI更常见，且更常接受保守管理。这些差异在临床上是相关的，因为它们确定了一组AMI患者，这些患者可能较少纳入结构化随访路径，因此更容易受到出院后LDL-C管理中的差距影响。从医院范围的质量改进角度来看，包括这些患者对于避免将审计指标限制在低风险或更容易追踪的心内科人群至关重要。因此，从非心内科病房出院的患者中观察到的较高的诊断惰性率应被解释为潜在护理路径脆弱性的信号，需要专门的质量改进策略和未来研究专门设计来调查这一异质性人群[21,22]。
我们的发现有几个可操作的临床、组织和政策影响。第一，出院后常规LDL-C重新评估至关重要：在我们的队列中，五分之一的患者在随访期间没有LDL-C值，实际上排除了治疗优化的可能性。LDL-C重新评估是治疗优化的先决条件；因此，诊断惰性代表了识别和纠正治疗惰性的上游障碍。我们观察到的惰性率随时间下降可能表明参与结构化质量改进项目有可能影响实践。重要的是，这发生在没有规定性干预的情况下，表明仅审计、意识和基准测试就可能促进行为改变，这对于可扩展实施来说是一个重要且有希望的信号。这与基于治理的倡议的先前发现一致，其中医院层面的绩效反馈改善了过程和结果指标[12-17,20]。诊断和治疗惰性指标旨在捕获AMI后出院LDL-C管理中的可操作差距。虽然最近的ESC-ACVC ACS质量指标包括住院期间LDL-C评估和高剂量他汀类药物在出院时的处方[18]，但它们没有捕获出院后LDL-C重新评估或当患者仍高于目标时LLT强化。因此，诊断惰性旨在识别LDL-C护理路径中的上游差距，即出院后未能重新评估LDL-C，而治疗惰性旨在识别下游差距，即尽管记录的LDL-C高于目标，但未能优化LLT。这些指标将LDL-C评估从单一住院测量扩展到纵向出院后监测和治疗调整，从而补充LDL-C护理路径内的ESC-ACVC指标。
第二，出院代表一个关键的治疗窗口：出院时接受非强化LLT的患者不太可能达到LDL-C目标，除非在出院后有效加强治疗，然而，这种干预在日常实践中仍然很少见。在我们的研究中，依折麦布、PCSK9抑制剂和bempedoic acid的处方率从出院到随访访问略有增加，但增加的使用不足以使近一半的研究人群达到推荐的LDL-C目标。
第三，我们的发现与AMI后早期和强化LDL-C降低的原则一致，尽管基线LDL-C分层和治疗组合的分析应解释为探索性。在我们的队列中，依折麦布的使用率很高，反映了高容量AMI中心的当代实践以及与当前指南建议的一致性。这一发现与最近的真实世界数据一致[22]，显示AMI后他汀类药物-依折麦布联合治疗在出院时显著增加，尽管我们在审计中观察到的比率更高，可能反映了三级护理设置和对LDL-C管理的特定关注。然而，基线LDL-C > 155 mg/dL的患者仅使用口服联合治疗达到LDL-C < 55 mg/dL的可能性较低，这表明该阈值可能有助于识别需要更密切脂质随访和及时治疗强化的亚组，包括在临床适当且符合当地报销标准的情况下基于PCSK9抑制剂的治疗。鉴于PCSK9抑制剂的成本和可及性的变化，识别最可能需要额外LLT的患者可能支持这些药物更有针对性的使用。
第四，在机构和卫生系统层面，这些发现支持将LDL-C重新评估和LLT优化纳入结构化的AMI后路径，包括出院工作流程、专用随访系统和基准测试程序。针对非心内科服务的教育计划可能进一步改善对在心内科外出院的脆弱患者的护理连续性。
我们的结果应考虑几个局限性。首先，尽管数据使用标准化方法在所有参与中心收集，但数据提取的回顾性可能与信息偏倚或不完整的文档相关，特别是对于随访LLT方案。第二，潜在的偏倚来源包括不完整的随访和出院后护理路径的变异性；这些通过连续病例验证、预先指定的分母和分层建模得到缓解。第三，出院后的LDL-C测量来自常规护理，没有中央实验室标准化，这可能在不同地点引入脂质值的变异性。第四，尽管连续指数是本研究的优势，但观察到的74.6%的值应被视为次优。未纳入分析的患者可能在影响诊断和治疗惰性患病率的方式上有所不同。因此，不能排除残余选择偏倚。此外，我们的发现仅限于七家三级医院，可能无法完全反映非三级或社区环境中的实践。第五，心内科和非心内科病房出院患者之间的比较应解释为探索性。这些组在临床特征、AMI类型、保守管理的可能性以及出院后护理路径方面存在显著差异；因此，不能对出院病房对诊断或治疗惰性的影响做出因果推断。此外，非心内科组的相对较小规模可能限制了统计功效。需要专门的研究来更好地表征这一异质性和临床脆弱人群中的LDL-C管理。第六，他汀类药物不耐受的相对较低率应在我们限制性定义的背景下解释，该定义仅捕获出院信中记录的不耐受。此外，在急性AMI环境中，不耐受可能在出院前不会在临床上显现，并可能在慢性随访期间后期出现。第七，该研究未包括临床结果，排除了对惰性与不良事件之间关系的直接评估。
5 结论
在这项涉及连续验证的AMI出院后患者的多中心质量改进倡议中，我们确定了指南推荐的LDL-C管理实施中的显著且可量化的差距。我们的发现支持常规使用结构化和可重复的质量指标进行LDL-C监测和治疗，并突显了基于审计的举措在减少临床惰性和改善AMI后护理方面的价值。
资金
无声明。
数据可用性
本临床审计的数据将根据合理请求由通讯作者提供。
利益冲突声明
作者声明与本工作无相关利益冲突。
致谢
无。
【全文结束】