如何预测心脏骤停？首次区分可治疗和不可治疗的心脏骤停的临床前沿进展 | 科技前沿

文章来源：西达赛奈医学中心官网

日前，美国西达赛奈医学中心Cedars-Sinai（西海岸最大的非营利性医院）Smidt 心脏研究所的临床医生和科学家开发了一种临床算法，首次区分了可治疗的心脏骤停和不可治疗的疾病形式。根据本研究中确定的关键风险因素，2022年3月30日发表在同行评审的《美国心脏病学会杂志：临床电生理学》上的研究结果有可能加强预防心脏骤停——心脏功能意外丧失。

“所有的心脏骤停都不一样，”心脏骤停预防中心主任、该研究的主要作者、医学博士 Sumeet Chugh 解释说。“到目前为止，之前的研究还没有区分潜在可治疗的心脏骤停与几乎在所有情况下导致死亡的不可治疗的形式。”

院外心脏骤停每年至少夺去30万美国人的生命。对于受影响的人，90% 的人在心脏骤停后 10 分钟内死亡。 （根据网络数据，中国大陆每年心源性猝死者有54.4万，而院外抢救成功率仅为1%。）

对于这种很大程度上致命的情况，预防将产生深远的影响。然而，最大的挑战在于区分哪些人将从植入式心脏复律除颤器中受益最多，哪些人不会从电震动中受益。“除颤器对于那些对电击无反应的心脏骤停类型的人来说是昂贵且不必要的，”Chugh 说。“然而，对于患有可治疗或‘可休克’形式的疾病的患者，除颤器可以挽救生命。”

Chugh 也是教授和心脏电生理学研究的 Pauline 和 Harold Price 主席，他说这项新研究提供了一种临床风险评估算法，可以更好地识别可治疗的心脏骤停风险最高的患者，从而更好地了解那些将从除颤器中受益的患者。风险评估算法由 13 个临床、心电图和超声心动图变量组成，这些变量可能会使患者处于可治疗的心脏骤停的更高风险中。

危险因素包括糖尿病、心肌梗塞、心房颤动、中风、心力衰竭、慢性阻塞性肺病、癫痫发作、晕厥——由血压下降引起的暂时性意识丧失——以及心电图发现的四个独立指标测试，包括心率。“这种首创的算法有可能改善我们目前预测心脏骤停的方式，”Smidt 心脏研究所执行主任、Mark S. Siegel 家庭基金会杰出教授 Eduardo Marbán 医学博士说. “如果在临床试验中得到验证，我们将能够更好地识别高危患者，从而挽救生命。”

该研究利用了 Chugh 创立的两项正在进行的多年研究的数据。俄勒冈州突发意外死亡研究是对俄勒冈州波特兰大都市区 100 万居民心脏骤停的综合评估。文图拉多民族社区猝死预测 (PRESTO) 研究位于加利福尼亚州文图拉，约有 850,000 名居民。

这两项研究都是与地区居民、急救人员、体检医师和在两个社区内提供护理的医院系统建立独特的社区伙伴关系。这些项目都由 Chugh 领导，现在在俄勒冈州进行了近 20 年，最近在文图拉进行—为研究人员提供了独特的、基于社区的信息，以帮助确定如何最好地预测心脏骤停。下一步，Chugh 计划在单独的前瞻性研究和随机临床试验中测试他们的风险评估算法，该算法由美国国家心肺血液研究所（R01HL126938 和 R01HL145675）资助。 

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