NEJM:心源性猝死能否预知?

2016
08/26

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杏树林
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近几年来,由于心源性猝死(sudden cardiac death,SCD)事件在学生、运动员、公司职员等群体中频频发生,“猝死”已经成为了民间的一大热门话题。

近几年来,由于心源性猝死(sudden cardiac death,SCD)事件在学生、运动员、公司职员等群体中频频发生,“猝死”已经成为了民间的一大热门话题。根据很多具有SCD抢救经验的医院,以及部分发达国家的SCD研究数据库的资料显示,SCD在发作之前并非不可预知。


“猝死的发生能否预知”成为人们关注的焦点

近几年来,由于心源性猝死(sudden cardiac death,SCD)事件在学生、运动员、公司职员等群体中频频发生,“猝死”已经成为了民间的一大热门话题。

在为那些被心源性猝死夺去生命的人感到惋惜之余,公众人物也在不断呼吁整个社会对这种致死性的突发疾病给予更多关注,以尽量避免悲剧的发生。如此一来,“猝死的发生能否预知”便成为了不少人所关注的焦点。 

事实上,很多针对SCD的研究已经表明,SCD事件并非不可预测,大多数患者在经历SCD之前4周已经有明显的报警症状,正是对这些症状的掉以轻心,导致了SCD的发生。既往有研究表明猝死与环境和基因有关,然而SCD更与潜在的身体疾病相关,只是很多此类疾病在引发致命后果之前难以被发现。

包含12个独立风险因素的预测模型可以很好地预测出SCD危险

在近期发表的一项研究中,美国科研人员Deo博士及其同事试图开发一种成人SCD预测模型。他们评估了两项大型纵向研究——动脉粥样硬化的风险(Atherosclerosis Risk in Communities,ARIC)研究中13667例受试者以及心血管健康研究(Cardiovascular Health Study,CHS)的4207例患者的人口、临床、实验室、心电图、超声心动图等一系列指标,这些患者在纳入研究前均没有心血管疾病。

研究人员的主要目的是使用ARIC队列建立SCD预测模型,并在CHS队列中进行验证。使用ARIC队列中首次发现的SCD独立危险因素设计出SCD 10年风险模型。 

总共345例SCD事件纳入分析。在超过10年的随访期间,包含有ARIC研究中的12个独立风险因素(年龄、男性、非裔美国人种族、经常吸烟、收缩压、抗高血压药物的使用、糖尿病、血清钾、血清白蛋白、高密度脂蛋白、估计肾小球滤过率、QT间期)的模型可以很好地预测出SCD危险(ARIC队列C统计值为 0.820,CHS队列为0.745)。

Deo博士设计的SCD风险评估模型优于既往风险方程

2013年,AHA和ACC为了评估美国民众患心血管疾病风险设计了一种风险评估方程。Deo博士及其同事是第一次设计SCD相关性风险评估模型并对其进行验证。结果表明,该研究的SCD风险预测模型优于已有的2013 ACC/AHA CVD队列风险方程。

这项研究首次发展和验证了SCD预测模型。系统评估了人口学、临床、实验室、超声心动图、心电图和生物标志物后,我们就能大幅提升普通人群的10年SCD风险预测。能够鉴定出高风险患者后,医生就能针对性的对这类人群进行干预,降低这类人群的SCD发生风险。 

Deo博士最后指出,他们的研究结果为进一步评估普通人群SCD发作风险提供了强力的保障,以帮助人们关注自身健康,加强急救意识。

文献索引:Deo R, et al. Development and Validation of a Sudden Cardiac Death Prediction Model for the General Population. Circulation. 2016 Aug 19. pii: CIRCULATIONAHA.116.023042. [Epub ahead of print]

本文由杏树林编译整理。如需转载,请联系wanxiaoxiao@xingshulin.com授权。

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关键词:
心源性猝死,NEJM,预知,SCD,Deo,队列,风险,模型

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