射血分數聯合T 波頂點到終點時間早期預警慢性心力衰竭惡性心律失常的價值分析

劉明 張志勇

（宿遷市第一人民醫院心血管內科 江蘇 宿遷 223800）

慢性心力衰竭是各種心臟疾病發展惡化后的最終階段，其患病率高、住院率高、死亡率高、醫療負擔高[1-3]，心力衰竭時由于心臟發生電重構而產生各種心律失常，尤以惡性心律失常為著，發生率達到30%[4]。目前惡性心律失常的預警指標包括射血分數（ejection fraction，EF）、心室晚電位、心臟磁共振成像、心率變異性、心率震蕩、QT 離散度、T 波電交替等[5]。它們在預警惡性心律失常時都有一定價值，但分別存在局限性，本文擬觀察EF 與TpTe 兩指標在慢性心力衰竭人群中對惡性心律失常的預警價值，并聯合運用以期早期發現高危人群。

1.資料與方法

1.1 一般資料

選取2017 年6 月—2018 年6 月宿遷市第一人民醫院心內科67 例慢性心力衰竭住院患者，其中包括冠狀動脈粥樣硬化性心臟病54 例，擴張型心肌病8 例，高血壓性心臟病5 例。

1.2 方法

患者知情同意后，24 小時內即行十二導聯心電圖和彩色多普勒心動超聲，分別收集基線資料，測量TpTe 間期[6]和其他心電指標，收集患者LVEF 及其他心超指標。從納入后即開始隨訪，包括電話隨訪和動態心電圖隨訪，分別在3 個月、6 個月、9 個月時進行，如在隨訪過程中出現了終點事件，則對該病人停止隨訪，該病人即進入發生惡性心律失常組，平均隨訪6±3 個月后，按照有無發生終點事件分為惡性心律失常病例組24 例和未發生對照組43 例。統計分析兩組之間數據，得出結論。

1.3 終點事件的確定

對象入選后，按照時間順序進行隨訪，出現以下情況之一即停止隨訪進入病例組，主要終點事件：①頻發室早（＞30 次/h）；②非持續性室速（3 個室早及以上小于30s）；③持續性室速（3個室早及以上大于30s）；④尖端扭轉型室速；⑤室顫；⑥藥物及ICD 的復律；⑦心源性猝死；⑧心臟驟停及電復律。次級終點事件：患者因心律失常再入院。

1.4 電話隨訪與動態心電圖檢查隨訪

按時間先后順序對患者進行電話采訪及動態心電圖檢查隨訪，在第3 個月、6 個月、9 個月時進行。電話隨訪內容：近期有無不適癥狀、癥狀的性質、持續時間和程度、病因與誘因、緩解或加重的因素、有無伴發癥狀、診療的過程等等，如若出現死亡，則詢問死亡原因、死亡時間，繼而判斷是否為心臟性猝死。

電話隨訪時通知患者行動態心電圖檢查隨訪，隨訪內容主要是觀察患者有無上述的終點事件發生，24 小時狀態下更能有效篩查患者的惡性心律失常發生狀況。

1.5 統計學方法

所有數據均應用SPSS21.0 統計軟件進行分析，計量資料應用PP 圖檢驗其正態性。符合正態性數據結果以（±s）表示，組間比較采用t檢驗，計數資料采用χ2檢驗，P＜0.05 表示差異有統計學意義。

2.結果

2.1 兩組患者心超資料之間的比較

篩選納入后的首份心動超聲心動圖可見，兩組患者的左室舒張末內徑分別為（70.23±11.69）mm、（61.17±9.15）mm，統計分析發現兩組存在統計學差異（P＜0.05），可見病例組患者心臟擴張程度更大，心室重構明顯；而兩組間左室收縮末內徑無明顯差異，分別為（58.70±13.08）mm、（55.29±10.10）mm；射血分數方面，兩組分別為（30.95±9.75）%、（35.69±8.88）%，差異有統計學意義（P＜0.05），病例組患者心功能更差；短軸縮率對照組稍高，但無統計學差異。見表1。

表1 兩組心超資料之間的比較（±s）

表1 兩組心超資料之間的比較（±s）

注：*表示P ＜0.05 vs.對照組。

對照組 病例組左室舒張末內徑（mm） 61.17±9.15 70.23±11.69*左室收縮末內徑（mm） 55.29±10.10 58.70±13.08射血分數（%） 35.69±8.88 30.95±9.75*短軸縮率（%） 18.94±8.59 16.46±5.86

2.2 兩組患者心電資料的比較

兩組患者的心電資料對比，可以看出QRS 寬度兩組分別為（113.14±10.18）ms、（109.87±11.31）ms， 無 統 計 學 差異；而反應心室復極總時程的QT 間期和QTc 間期，病例組為（399.54±69.26）ms、（450.57±41.50）ms，對照組為（391.88±67.42）ms、（449.39±51.04）ms，均無統計學差異；而TpTe 病例組為（100.83±24.56）ms，較對照組的（85.65±20.18）ms 延長，差異有統計學意義（P＜0.05）；而JTp 兩組間未見統計學差異。見表2。

表2 兩組心電資料的比較（±s，ms）

表2 兩組心電資料的比較（±s，ms）

注：QRS 波寬度：Q 波起點到S 波終點的時程；QT 間期：Q 波起點到T 波終點的時程；QTc：QT/（RR^0.5）；TpTe：T 波頂點到T 波終點的時程；JTp 為J波起點到T 波終點的時程；數據均為±s；*表示P ＜0.05 vs.對照組。

對照組 病例組QRS 波寬度 109.87±11.31 113.14±10.18 QT 間期 391.88±67.42 399.54±69.26 QTc 449.39±51.04 450.57±41.50 TpTe 85.65±20.18 100.83±24.56*JTp 204.49±50.72 208.77±55.35

2.3 EF 與TpTe 聯合后CHF 惡性心律失常發生預測價值

根據表1 及2 兩組之間的數據分析結果，按照兩組之間的均值分別以EF=30%、TpTe=85ms 為標準分組，觀察EF、Tpte 兩指標聯合后病人分布情況，由表3 可以看出，在EF ＜30%、TpTe ＞85ms 組中，惡性心律失常的人數為6 例，其發生率為66.67%，較EF ＞30%、TpTe ＜85ms 組的26.67%的2 倍多，且較之于其他三組病人，經χ2檢驗，EF ＜30%、TpTe ＞85ms 組均高，P=0.001，有統計學差異。見表3。

表3 兩指標聯合分組后病人分布（n）

3.討論

有報道顯示，LVEF 與心血管死亡之間呈負相關關系[7,8]，當LVEF≤0.4時，1年的心血管死亡率就逐漸增加，而LVEF≤0.3時，死亡率急劇上升，可見LVEF ≤0.3 為高危病人的數值切點，這與本病例組中LVEF 均值相近。而在MADIT-Ⅱ研究[9]中，也以LVEF ≤0.3 為納入標準，在對急性心肌梗死后至少1 個月的病人行ICD 治療后，發現其死亡率下降，側面說明了LVEF ≤0.3的病人是心血管死亡的高危人群。

自從1998 年Yan 等[10]提出TpTe 開始，就一直存在TpTe正常值的爭議，但到底大于多少能稱之為延長，才能更好反映患者的跨室壁復極離散度尚無統一定論，大多研究結果認為正常人在80 ～100ms。雷小紅等[11]人測量了100 例正常人的TpTe，發現V2 導聯最長，為（82.61±15.09）ms，V6 導聯最短，為（71.90±11.02）ms。Christian Haarmark 等人[12]觀察了101 例ST 段抬高型心肌梗死患者發現，隨訪22±7 個月之后，按照有無全因死亡分組，死亡組TpTe 均值為122ms，生存組TpTe 均值為102ms，提出TpTe 的切點為100ms。Irina Savelieva 等人[13]觀察了70 例正常人、37 例肥厚型心肌病、48 例心肌梗死存活者的TpTe，結果發現，三組均值分別為（88±6）ms、（96±10）ms、（90±10）ms，與正常人相比，肥厚型心肌病患者明顯延長，心肌梗死存活者無統計學差異。Norikazu Watanabe 等人[14]觀察了37 例可誘發室速患者、25 例不可誘發室速患者及65例正常人的TpTe，結果顯示，三組V4導聯TpTe均值分別為（106.1±24.2）ms、（86.3±20.1）ms、（95.8±21.3）ms，可誘導室速組TpTe明顯較其他兩組延長，且有統計學差異。Ragesh Panikkath 等人[15]觀察了冠心病中猝死患者與非猝死患者TpTe 之間的差異，共有353 例猝死及342 例對照組，結果發現V5 導聯TpTe 分別為89.4ms 和76.1ms，猝死組延長且有統計學差異。綜上所述，TpTe 在正常人中的分布及在各種疾病中按有無心臟事件不同組別的分布，眾多研究結果仍有差異，亦無定論。本研究發現，在病例組患者為（100.83±24.56）ms，對照組為（85.65±20.18）ms，所以我們認為TpTe 的切點為85ms，大于其時為延長，為惡性心律失常高危人群。

根據統計分析，分別以EF=30%、TpTe=85ms 為切點，聯合應用后運用χ2檢驗統計分析了各組的預測價值，可見在EF ＜30%、TpTe ＞85ms 組中，病人終點事件發生率為66.67%，是EF＞30%、TpTe ＜85ms 組26.67%的2 倍多。且較之于其他三組，EF ＜30%、TpTe ＞85ms 組均高，且有統計學差異?？梢妰芍笜寺摵蠎煤罂梢杂行ьA測出高風險的病人，達到近67%，能有效識別惡性心律失常高危人群。本文針對CHF 人群，首次利用EF、TpTe 兩指標聯合篩選惡性心律失常高危人群。

由于發生惡性心律失常人群的病變類型多，合并流行病因素多，預測技術雖多，但目前缺乏一個真正的金標準，所有的現有危險分層技術及指標應用于臨床時，往往提供的策略是簡單的二分法，如EF ＞35%或＜35%，這樣作為區分高危和低危的界限，從而決定是否采用ICD 植入治療，這樣一來就把潛在的信息忽略掉了，EF 是34%和14%的患者會分到同一個組中，但他們的風險卻又很大不同，相似的是36%和55%的分在同一個組內，但他們的風險明顯不同。加之不同患者有不同的臨床狀況、心臟電生理情況、EF值本身定義的局限、連續性變量的特點等等，使單一無創指標應用于惡性心律失常的預測時意義局限。

目前臨床試驗中得出的危險分層技術均是合適的，如SCDHeFT 研究包括了紐約心臟協會分級，MADIT-Ⅱ研究和MUSTT 研究采用了肌酐、年齡、射血分數等。但它們都是在特定某一人群中得出，眾所周知，CHF 病人原發病多，包括缺血性心臟病、擴張型心肌病、肥厚型心肌病等等，每種類型心臟病發病機理、病理生理不同，勢必導致預測指標在一種疾病中有較好的預測效果，而在另一種疾病中效果不盡如人意。所以下一步在探究預測技術時，就要進一步細分人群，爭取在某一人群發現特異的預測指標，理想狀態當時就是將來能作為本組人群的金標準。當然探索預測指標金標準的路必然充滿荊棘、更需經年累月，在此期間，聯合運用目前指標更好篩選高危人群將成為有效方法。