Methodenartikel

Correlatie tussen cardiale elektrofysiologische indicatoren en lipidenparameters bij coronaire hartziekte met aritmie en hartfalen

DOI:

10.3791/70072

⸱

17 april 2026

 , 
1Department of Cardiology, The First Affiliated Hospital of Xiamen University, School of Medicine, Xiamen University, 2Department of Health Management, Women and Children's Hospital, School of Medicine, Xiamen University

In dit artikel

Samenvatting

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dit protocol heeft als doel de correlatie te evalueren tussen cardiale elektrofysiologische markers en bloedlipidenparameters bij patiënten met coronaire hartziekte, gecompliceerd door hartritmestoornissen, met de nadruk op hun voorspellende waarde voor het risico op hartfalen. De studie integreert meerdere indicatoren om vroege detectie en klinische risicobeoordeling te verbeteren.

Samenvatting

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Deze studie onderzocht de relatie tussen cardiale elektrofysiologische indicatoren en bloedlipidenparameters bij patiënten met coronaire hartziekte, gecompliceerd door hartritmestoornissen, en evalueerde hun gecombineerde invloed op de ontwikkeling van hartfalen. Een cohort van 240 patiënten die tussen april 2023 en april 2025 werden opgenomen in het Cardiac Center van het Eerste Geaffilieerde Ziekenhuis van de Universiteit van Xiamen, werd gescreend; 80 voldeden aan de inclusiecriteria en werden in de analyse opgenomen. Deelnemers werden gecategoriseerd op basis van het voorkomen van hartfalen. Klinische kenmerken, waaronder lipidenprofielen (triglyceriden, laagdichtheidslipoproteïnecholesterol, hoogdichtheidslipoproteïnecholesterol en totaalcholesterol), werden geanalyseerd naast echocardiografische parameters, waaronder linker ventrikel ejectiefractie (LVEF) en carotis intima-media dikte (CIMT). Statistische analyses omvatten correlatietesten, multivariabele logistische regressie en analyse van de receiver operating characteristic (ROC) curve.

Verminderde hartfunctie, verhoogde CIMT en abnormale lipidenconcentraties waren significant geassocieerd met het risico op hartfalen. Het QTc-interval toonde positieve correlaties met LDL-C (r = 0,342, P < 0,01) en triglyceriden (r = 0,366, P < 0,01), terwijl HDL-C inverse correlaties vertoonde met elektrocardiografische parameters. In multivariabele logistische regressieanalyse waren verlengde QTc-interval (OR = 1,08, 95% BI: 1,02–1,15), verbrede QRS-duur (OR = 1,05, 95% BI: 1,01–1,11), verhoogde LDL-C (OR = 1,74, 95% BI: 1,12–2,63), verhoogde triglyceriden (OR = 1,62, 95% BI: 1,05–2,48), verminderde HDL-C (OR = 0,68, 95% BI: 0,50–0,91) en verlaagde LVEF (OR = 0,89, 95% BI: 0,83–0,94) onafhankelijke voorspellers van hartfalen. ROC-analyse bevestigde de voorspellende waarde van meerdere risicofactoren, met AUC's variërend van 0,68 tot 0,75. HDL-C had individueel de hoogste voorspellende nauwkeurigheid (AUC = 0,75), terwijl het QTc-interval en LVEF ook sterke discriminatie vertoonden (AUC = 0,73).

Inleiding

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Wereldwijd wordt de sterfte door niet-overdraagbare ziekten voornamelijk veroorzaakt door hart- en vaatziekten (CVD's), die geassocieerd zijn met ongeveer 18 miljoen sterfgevallen per jaar1. Hoewel hypertensie, diabetes mellitus, roken en obesitas worden beschouwd als de klassieke risicofactoren bij het ontstaan van de ziekte, vindt een groot percentage van de cardiovasculaire incidenten plaats zonder de genoemde risicofactoren bij persoon2. De observatie benadrukt de noodzaak om aanvullende biologische en functionele determinanten te identificeren en om de voortdurende progressie van de ziekte en de slechte klinische uitkomsten aan te pakken. Daaronder is hartritmestoornissen (gecompliceerde coronaire hartziekte) (CAD) een zeer risicovolle klinische manifestatie die vaak gepaard gaat met plotselinge hartstilstand en plotselingehartdood.

Elektrocardiografie (ECG) is een niet-invasieve diagnostische test die essentiële informatie geeft over de elektrische activiteit en geleidingsafwijkingen van het hart. Ventriculaire aritmieën, verminderde myocardgeleiding en verhoogde cardiovasculaire sterfte zijn consequent in verband gebracht met verlenging van elektrofysiologische parameters, waaronder het gecorrigeerde QT (QTc) interval, QRS-duur en PR-interval, die directe metingen zijn van de ventrikelrepolarisatiegolfvorm4. Aritmieën zoals boezemfibrilleren, voortijdige contractie van de ventrikels en ventriculaire tachyaritmieën verstoren de gecoördineerde contractie van het myocarde en zijn geassocieerd met verhoogde morbiditeit, hartfalen en sterfte5.

Dyslipidemie is een comorbiditeit van CAD, en beide veroorzaken atherosclerotische plaque en leiden tot myocardischemie, ontsteking en slechte cardiale remodellering6. Zowel experimenteel als klinisch bewijs tonen aan dat lipideafwijkingen direct invloed kunnen hebben op de elektrofysiologie van het hart door ionenkanalen, membraanvloeibaarheid en de integriteit van gap junctions te wijzigen, wat leidt tot een grotere kwetsbaarheid voor aritmogene gebeurtenissen7. Onkarakteristieke lipidenniveaus zijn aangetoond die ECG-gebaseerde metingen van QT-interval, hartslagvariabiliteit en QRS-duur beïnvloeden, die allemaal bewezen voorspellers zijn van het risico op aritmie en slechte cardiovasculaire gebeurtenissen8. Tegelijkertijd zijn structurele en functionele hartmarkers, zoals de linkerventrikel-ejectiefractie (LVEF) en de carotis intima-media dikte (CIMT), goed gevestigde voorspellers van hartfalen en risicofactoren van wereldwijde cardiovasculaire aandoening9. Ondanks deze ontwikkelingen blijft er een onderzoekskloof bestaan.

De meeste studies over dit onderwerp beschouwen elektrofysiologische, lipidische of echocardiografische parameters apart, waardoor ze niet in staat zijn de ingewikkelde interacties tussen metabole, elektrische en structurele factoren in de evolutie van ziektenvoldoende te modelleren. Daarnaast is het gewrichtsvoorspellende vermogen van routinematig beschikbare ECG- en lipidebiomarkermetingen voor het identificeren van CAD-patiënten met hartritmestoornissen met een verhoogd risico op hartfalen niet voldoende gestandaardiseerd binnen een reproduceerbaar methodologisch kader. Aangezien deze kloof bestaat, schetst het huidige protocol een uniforme aanpak die hart-elektrofysiologische indicatoren (QTc-interval, QRS-duur, PR-interval en echocardiografische hartslagvariabiliteit) combineert met serumlipidemetingen (triglyceriden, LDL-C, HDL-C en totaal cholesterol) en echocardiografische metingen (LVEF en CIMT)12,13,14,15. Deze aanpak zal de risicostratificatie herzien bij patiënten met CAD, gecompliceerd door aritmieën, met behulp van niet-invasieve, kosteneffectieve en gemakkelijk beschikbare klinische beoordelingen. Deze strategie is vooral toepasbaar in klinische en onderzoeksomgevingen, waar vroege opsporing van personen met een verhoogd risico op hartfalen preventieve en behandelende maatregelen kan informeren.

Hoewel eerdere studies elektrocardiografische parameters, lipidmetabolisme of structurele hartmarkers individueel hebben onderzocht bij patiënten met coronaire hartziekte, zijn er weinig onderzoeken die deze domeinen binnen een uniform voorspellend kader hebben geïntegreerd. Het meeste beschikbare bewijs beoordeelt ECG-afwijkingen of lipidenbiomarkers onafhankelijk, wat het begrip van de complexe interactie tussen metabole disregulatie, elektrische remodellering en structurele hartstoornissen beperkt. Daarnaast is de gecombineerde voorspellende waarde van routinematig beschikbare elektrocardiografische en lipide-biomarkers voor het identificeren van patiënten met een hoog risico op hartfalen niet systematisch geëvalueerd in prospectieve klinische studies. Het aanpakken van deze kloof kan de ontwikkeling van een praktisch, kosteneffectief risicostratificatiemodel faciliteren om patiënten met een verhoogd risico op hartfalen te identificeren.

Op basis van bovenstaande overwegingen hebben we de hypothese gesteld dat afwijkingen in de cardio-elektrofysiologische parameters, met name het verlengde QTc-interval, QRS-duur en PR-interval, significant geassocieerd zijn met nadelige lipidenprofielen bij patiënten met coronaire hartziekte gecompliceerd door aritmieën. Bovendien stelden we de hypothese dat het combineren van elektrofysiologische indicatoren, lipidenparameters en structurele hartmarkers (LVEF en CIMT) een betere voorspellende nauwkeurigheid voor de ontwikkeling van hartfalen zou opleveren dan het individueel evalueren van deze parameters.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Alle procedures werden uitgevoerd in overeenstemming met de institutionele richtlijnen goedgekeurd door de Ethische Commissie van het Eerste Geaffilieerde Ziekenhuis van de Universiteit van Xiamen (provincie Fujian), China. Schriftelijke geïnformeerde toestemming werd van alle deelnemers verkregen voorafgaand aan inschrijving. Vertrouwelijkheid van deelnemers werd gewaarborgd en deelnemers mochten zich op elk moment zonder gevolgen uit de studie terugtrekken.

Studieontwerp en patiëntenregistratie
Definitie van de studiecohort
Een prospectieve observationele studie werd uitgevoerd in het Cardiac Centre van het First Affiliated Hospital van de Xiamen Universiteit tussen april 2023 en april 2025. Opeenvolgende patiënten die tijdens de studieperiode werden opgenomen, werden beoordeeld op geschiktheid. Diagnoses werden bevestigd met behulp van gevestigde internationale klinische richtlijnen en ziekenhuisprotocollen.

Inclusie- en uitsluitingscriteria
Volwassen patiënten (≥18 jaar) met gedocumenteerde hartritmestoornissen en frequente buitenbaarmoederlijke activiteit, gedefinieerd als >10.000 voortijdige ventrikelcontracties (PVC's) binnen een 24-uur Holter ECG-opname (Figuur 1), werden opgenomen. Patiënten met structurele hartziekte (bijv. cardiomyopathie of significante klepaandoening), linker ventrikel ejectiefractie (LVEF) < 35%, ernstig nier- of leverfalen, maligniteit of andere levensbeperkende comorbiditeiten, onvolledige klinische of laboratoriumgegevens, of het intrekken van geïnformeerde toestemming werden uitgesloten.

Geheime patiënten
Basisdemografische gegevens, medische voorgeschiedenis, medicatiegebruik en bevindingen van het lichamelijk onderzoek werden bij inschrijving geregistreerd. Patiënten die HF ontwikkelden, werden toegewezen aan de HF-groep, en degenen zonder HF aan de niet-HF-groep.

Bloedafname en biochemische analyse
Bloedmonsters
In totaal werd er 2 ml nuchtere veneuze bloed van elke deelnemer afgenomen met steriele eenmalige naalden en vacutainerbuizen tussen 07:00 en 09:00 uur. Alle monsters werden direct na het verzamelen gelabeld met geanonimiseerde studieidentificatienummers.

Procesmonsters
Bloedmonsters werden gecentrifugeerd op 1.500 × g gedurende 10 minuten bij 4 °C om het serum te scheiden. Biochemische analyses werden uitgevoerd binnen 4 uur na serumscheiding. Als onmiddellijke analyse niet haalbaar was, werden serummonsters gealiquoteerd en opgeslagen bij −20 °C tot testen. Serummonsters werden tot 4 weken bewaard bij −20 °C voorafgaand aan de analyse.

Biochemische parameters
Totaal cholesterol (TC), triglyceriden (TG), LDL-cholesterol (LDL-C) en HDL-cholesterol (HDL-C) werden gemeten met gestandaardiseerde enzymatische colorimetrische assays op een geautomatiseerde biochemische analyzer, volgens de instructies van de fabrikant. Het C-reactieve eiwit met hoge gevoeligheid (hs-CRP) werd gemeten met een immunoturbidimetrische latex-agglutinatie-methode. Serumcreatinine en B-type natriuretisch peptide (BNP) werden gekwantificeerd met gevalideerde immunoassaytechnieken. Totaal cholesterol (TC), triglyceriden (TG), LDL-cholesterol (LDL-C) en HDL-cholesterol (HDL-C) werden ook gemeten met enzymatische colorimetrische assays op een geautomatiseerde biochemische analyzer volgens het protocol van de fabrikant.

Elektrocardiografische beoordeling
Een rustend 12-kanaals ECG werd opgenomen met een standaard ECG-apparaat (papiersnelheid 25 mm/s, kalibratie 10 mm/mV) na minstens 10 minuten slaap in rugliggende positie.

Standaard 12-afleidings ECG
Een rustend 12-afleidings ECG werd opgenomen met de patiënt in rugligging na minstens 10 minuten rust. ECG-signalen werden geregistreerd met een papiersnelheid van 25 mm/s en een spanningskalibratie van 10 mm/mV. De QT, QTc, PR-interval, QRS-duur en hartslag werden gemeten met geautomatiseerde software met handmatige verificatie door twee onafhankelijke cardiologen.

24 uur Holtermonitoring
Wegwerpelektroden werden bevestigd volgens de standaard loodplaatsing, en continue ECG-gegevens werden gedurende 24 uur geregistreerd met een draagbaar Holter-monitoringsysteem. Opnames werden geanalyseerd met speciale Holter-analysesoftware om gecorrigeerd QT-interval (QTc), QT-interval, PR-interval, QRS-duur en gemiddelde hartslag te extraheren. De last van aritmie werd gekwantificeerd en de frequentie van PVC werd geclassificeerd.

Diagnostische criteria
Coronaire hartziekte (CAD)
CAD werd vastgesteld op basis van ten minste één van de volgende: typische angina-symptomen met ECG die ≥0,1 mV ST-segment depressie van <1 seconden liet zien, een positieve inspanningstest of coronaire angiografie die ≥50% luminale stenose aantoonde.

Linkerventrikelhypertrofie (LVH)
LVH werd vastgesteld met echocardiografie met een linker ventrikel massa-index >130 g/m2 bij mannen en >100 g/m2 bij vrouwen.

Congestief hartfalen (CHF)
CHF werd vastgesteld op basis van klinische symptomen (dyspneu, vermoeidheid, verminderde inspanningstolerantie) en fysieke bevindingen (pulmonale kraken, perifeer oedeem, jugulaire veneuze opzet). De diagnose werd bevestigd door echocardiografisch bewijs van structurele of functionele hartafwijkingen.

Cerebrovasculair ongeluk (CVA)
CVA werd vastgesteld met behulp van CT of MRI, waarbij acute ischemische infarct of intracraniële bloeding werd aangetoond.

Perifere vasculaire atherosclerose (PVA)
PVA werd bevestigd met arteriografisch bewijs van atherosclerotische laesies of met echografie gemeten verhoogde carotid intima-media-dikte.

Statistische analyse
Continue variabelen werden geëvalueerd op normaliteit met behulp van de Shapiro–Wilk-test. Variabelen die een normale verdeling volgen, werden gerapporteerd als gemiddelde ± standaarddeviatie (SD) en vergeleken tussen groepen met behulp van de onafhankelijke t-test. Daarentegen werden variabelen die niet voldeden aan de normale verdeling gepresenteerd als mediaan met interkwartielbereik en geanalyseerd met behulp van de Mann–Whitney U-test. Categorische gegevens werden samengevat als frequenties en percentages en vergeleken met behulp van de chi-kwadraat (χ2) test of de exacte test van Fisher waar passend. Associaties tussen elektrofysiologische parameters (QT-interval, gecorrigeerde QT [QTc], PR-interval, QRS-duur) en lipidenmarkers (totaalcholesterol, triglyceriden, laagdichtheids lipoproteïnecholesterol [LDL-C], hoogdichtheids lipoproteïnecholesterol [HDL-C]) werden onderzocht met behulp van de rangcorrelatiecoëfficiënt van Spearman, gegeven de mogelijke niet-normale verdeling van biochemische variabelen.

Om onafhankelijke voorspellers van hartfalen te bepalen, werden aanvankelijk univariate logistische regressieanalyses uitgevoerd. Variabelen die P < 0,10 aantonen in univariate analyse, samen met klinisch relevante factoren (leeftijd, geslacht, lipideparameters, elektrofysiologische indices en linkerventrikel-ejectiefractie [LVEF]), werden vervolgens opgenomen in een multivariabel logistisch regressiemodel met behulp van een forward stepwise likelihood ratio-methode. Het laatste model paste potentiële verstorende factoren aan, waaronder leeftijd, geslacht, nierfunctie en de basisfunctie van het hart, om restverstoringen te minimaliseren. Multicollineariteit werd geëvalueerd met behulp van variantie-inflatiefactoren (VIF), waarbij waarden groter dan 5 significante collineariteit aangaven. Aangepaste odds ratio's (OR's) met 95% betrouwbaarheidsintervallen (BI) werden gerapporteerd

Om confounding bias te minimaliseren, werden klinisch relevante covariaten, waaronder leeftijd, geslacht, basisbloeddruk, nierfunctie, medicatiegebruik (statines, antiaritmatica en bètablokkers) en de basislijn hartfunctie (LVEF), waar beschikbaar, opgenomen in het multivariabele regressiemodel. Deze variabelen zijn geselecteerd op basis van klinische relevantie en eerdere literatuur die ze koppelt aan cardiovaculair risico en aritmieprogressie.

Modelkalibratie werd beoordeeld met behulp van de Hosmer–Lemeshow goodness-of-fit test, terwijl discriminatieve prestaties werden beoordeeld via een analyse van de receiver operating characteristic (ROC). De voorspellende nauwkeurigheid werd gekwantificeerd door het oppervlak onder de ROC-curve (AUC) te berekenen, samen met de bijbehorende 95% betrouwbaarheidsintervallen. De modelprestaties werden bovendien geëvalueerd met behulp van pseudo-R2-statistieken , waaronder Cox & Snell R2 en Nagelkerke R2, om het aandeel variantie te schatten dat wordt verklaard door het multivariabele logistische regressiemodel.

Optimale afkapwaarden werden bepaald met behulp van de Youden-index. Wat betreft de steekproefgrootte, deze verkennende prospectieve studie nam alle in aanmerking komende patiënten in tijdens de vooraf gedefinieerde wervingsperiode. Post-hoc poweranalyse gaf aan dat de steekproefgrootte >80% statistische kracht bood om matige effectgroottes (OR ≥ 1,7 of r ≥ 0,30) te detecteren bij een tweezijdig α niveau van 0,05.

Om onafhankelijke voorspellers van hartfalen te identificeren, werd multivariabele logistische regressieanalyse uitgevoerd met behulp van elektrofysiologische parameters, lipidevariabelen, demografische factoren en echocardiografische indicatoren als kandidaat-voorspellers. Omdat deze verkennende prospectieve studie alle in aanmerking komende deelnemers omvatte tijdens de vooraf gedefinieerde wervingsperiode, werd er geen formele a priori steekproefgrootteberekening uitgevoerd. Echter, post-hoc vermogensanalyse gaf aan dat de uiteindelijke steekproefgrootte (n = 80) ongeveer 80% statistische kracht bood om matige effectgroottes (r ≥ 0,30 of OR ≥ 1,7) te detecteren bij een tweezijdig α niveau van 0,05. Tweezijdige statistische tests werden overal toegepast, waarbij een P-waarde < 0,05 als statistisch significant werd gedefinieerd.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Resultaten

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Basisvariabelen
In totaal werden tussen april 2023 en april 2025 240 patiënten gescreend op geschiktheid. Na toepassing van de vooraf gedefinieerde inclusie- en exclusiecriteria werden 80 patiënten opgenomen in de eindanalyse. Van deze deelnemers hadden 60 patiënten een carotis intima–media-dikte (CIMT) ≤ 0,9 mm en 20 patiënten hadden CIMT > 0,9 mm.

Zoals weergegeven in Tabel 1 en Figuur 2, war...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Discussie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

De huidige studie evalueerde de gecombineerde bijdrage van kardiale elektrofysiologische parameters, lipideafwijkingen en structurele cardiovasculaire markers aan het risico op hart- en vaatziekten (CVD) en hartfalen bij patiënten met coronaire hartziekte (CAD), gecompliceerd door hartritmestoornissen. De bevindingen tonen aan dat een verlengd QTc-interval, een verbreed QRS-complex, verlengd PR-interval, dyslipidemie (verhoogd totaalcholesterol, triglyceriden en LDL-C met verminderde HDL...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Openbaarmakingen

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Alle auteurs hoeven geen belangenconflicten aan te geven.

Dankbetuigingen

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Geen enkele

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Materialen

Lijst van materialen gebruikt in dit artikel
NaamBedrijfCatalogusnummerOpmerkingen
12-lead Electrocardiograph (ECG) MachinePhilips HealthcareECG-12P-2025Wordt gebruikt voor standaard rust-ECG om de elektrische activiteit van het hart te registreren (QT, QRS, PR intervallen).
24-h Holter Monitor SysteemGE HealthcareHOLTER-24-01Draagbaar continu ECG-bewakingsapparaat voor aritmiebelasting en QTc-analyse.
Geautomatiseerde Hematologie AnalyzerSysmexXN-1000Voert leukocytentellingen uit en berekent de neutrofiel-tot-lymfocytenverhouding.
Biochemische AnalyzerRoche DiagnosticsCOBAS-8000Geautomatiseerde analyzer voor lipidenprofiel (TC, TG, LDL-C, HDL-C) en hs-CRP meting.
BNP Immunoassay KitAbbott LaboratoriesBNP-ARCHITECTWordt gebruikt voor kwantificering van B-type natriuretisch peptide voor diagnose van hartfalen.
Carotid Ultrasound MachineMindrayUS-CIMT-900Hoge resolutie B-modus ultrageluidssysteem voor meting van de dikte van de intima-media van de halsslagader.
CentrifugeEppendorfCEN-5810RWordt gebruikt om serum te scheiden van gehele bloedmonsters bij 1.500 × g gedurende 10 min bij 4 °C.
Echocardiografie SysteemSiemens HealthineersECHO-SIM-2025Wordt gebruikt om de linkerventrikelejectiefractie te beoordelen en structurele afwijkingen te diagnosticeren.
Serum Opslagvriezer (-20 °C)Thermo Fisher ScientificTSX-20FVoor tijdelijke opslag van serum aliquots vóór analyse.
SPSS Software (Versie 23.0)IBMSPSS-23Statistische software gebruikt voor correlatie-, regressie- en ROC-curve analyses.

Referenties

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Aberra, T. The association between triglycerides and incident cardiovascular disease: what is “optimal”. J Clin Lipidol. 14 (4), 438-447 (2020).
  2. Adali, M. K., Davutoglu, Y., Yilmaz, S. The relationship between premature ventricular complexes and index of cardiac-electrophysiological balance. Rev Assoc Med Bras. 69 (1), 142-146 (2023).
  3. Aromolaran, A. S., Boutjdir, M. Cardiac ion channel regulation in obesity and the metabolic syndrome: relevance to long QT syndrome and atrial fibrillation. Front Physiol. 8, 431(2017).
  4. Balakumar, P., Babbar, L. Preconditioning the hyperlipidemic myocardium: fact or fantasy. Cell Signal. 24 (3), 589-595 (2012).
  5. Choi, S. The potential role of biomarkers associated with ASCVD risk: risk-enhancing biomarkers. J Lipid Atheroscler. 8 (2), 173-190 (2019).
  6. Corrado, D., et al. Diagnosis of arrhythmogenic cardiomyopathy: the Padua criteria. Int J Cardiol. 319, 106-114 (2020).
  7. Cumberland, M. J., et al. Basic research approaches to evaluate cardiac arrhythmia in heart failure and beyond. Front Physiol. 13, 806366(2022).
  8. Deng, C., et al. Association of QTc interval with risk of cardiovascular diseases and related vascular traits: a prospective and longitudinal analysis. Glob Heart. 15 (1), 13(2020).
  9. Dobrev, D., Heijman, J., Hiram, R., Li, N., Nattel, S. Inflammatory signalling in atrial cardiomyocytes: a novel unifying principle in atrial fibrillation pathophysiology. Nat Rev Cardiol. 20 (3), 203-219 (2023).
  10. Erken Pamukcu, H., et al. Diabetic microvascular complications associated with myocardial repolarization heterogeneity evaluated by Tp-e interval and Tp-e/QTc ratio. J Diabetes Complications. 34 (12), 107726(2020).
  11. Gupta, S., Priyadarshi, A., Beg, M., Rabbani, M. Decoding the lipid-angiogram link: can serum lipid profile help predict your clogged arteries. Cureus. 16, e73454(2024).
  12. Hajouli, S., Ludhwani, D. Heart failure and ejection fraction. , StatPearls Publishing. (2024).
  13. Hovland, A., et al. Increased risk of heart failure and atrial fibrillation in heterozygous familial hypercholesterolemia. Atherosclerosis. 266, 69-73 (2017).
  14. Kalantarian, S., et al. Long-term electrocardiographic and echocardiographic progression of arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy and their correlation with ventricular tachyarrhythmias. Circ Heart Fail. 14 (9), e008121(2021).
  15. Lee, T. L., et al. Association between triglyceride glucose index and corrected QT prolongation in Chinese male steelworkers. Int J Environ Res Public Health. 18 (8), 4020(2021).
  16. Lin, M., Sun, Y. Obstacles to the clinical application of the QRS-T angle. J Electrocardiol. 58, 27-28 (2019).
  17. Ling, Y., et al. Varying definitions of carotid intima-media thickness and future cardiovascular disease: a systematic review and meta-analysis. J Am Heart Assoc. 12 (23), e031217(2023).
  18. Lipponen, J. A., Kurl, S., Laukkanen, J. A. Global electrical heterogeneity as a predictor of cardiovascular mortality in men and women. Europace. 20 (11), 1841-1848 (2018).
  19. Lu, H. R., Yan, G. X., Gallacher, D. J. A new biomarker – index of cardiac electrophysiological balance (iCEB) – plays an important role in drug-induced cardiac arrhythmias: beyond QT prolongation and torsades de pointes. J Pharmacol Toxicol Methods. 68 (2), 250-259 (2013).
  20. Mircea, A. A., Rusu, M., Liehn, E. A., Bucur, O. Promising therapies for atrial fibrillation and ventricular tachycardia. Int J Mol Sci. 23 (20), 12612(2022).
  21. Mohamed, S. F., et al. Carotid intima media thickness (CIMT) in adults in the AWI-Gen Nairobi site study: profiles and predictors. Hipertens Riesgo Vasc. 40 (1), 1-8 (2023).
  22. Reddy, P. Extreme atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) risk recognition. Curr Diab Rep. 19 (8), 66(2019).
  23. Rawshani, A., et al. Cardiac arrhythmias and conduction abnormalities in patients with type 2 diabetes. Sci Rep. 13 (1), 1192(2023).
  24. Krittayaphong, R., Songsangjinda, T., Jirataiporn, K., Yindeengam, A. Outcomes and left ventricular ejection fraction in cardiac magnetic resonance: challenging the “higher is better”. J Am Heart Assoc. 14 (8), e039889(2025).
  25. Saadatagah, S., et al. Coronary heart disease risk associated with primary isolated hypertriglyceridemia: a population-based study. J Am Heart Assoc. 10 (11), e019343(2021).
  26. Yücetaş, S. C., Kaya, H., Kafadar, S., Kafadar, H., Tibilli, H., et al. Evaluation of index of cardiac-electrophysiological balance in patients with subarachnoid hemorrhage. BMC Cardiovasc Disord. 22 (1), 524(2022).
  27. Shah, S., et al. Supranormal left ventricular ejection fraction, stroke volume, and cardiovascular risk. JACC Heart Fail. 10 (8), 583-594 (2022).
  28. Sudhukaran, S. Alteration of lipid metabolism in chronic kidney disease, the role of novel antihyperlipidemic agents, and future directions. Rev Cardiovasc Med. 19 (3), 85-96 (2018).
  29. Surendran, A., Zhang, H., Stamenkovic, A., Ravandi, A. Lipidomics and cardiovascular disease. Biochim Biophys Acta Mol Basis Dis. 1871 (5), 167806(2025).
  30. Tsarapatsani, K. H., et al. Predicting atrial fibrillation within 7 years follow-up using machine learning models. Eur Heart J. 45, Suppl 1. (2024).
  31. Ucar, F. M., Ozturk, C., Yılmaztepe, M. A. Evaluation of Tp-e interval, Tp-e/QT ratio and Tp-e/QTc ratio in patients with acute myocarditis. BMC Cardiovasc Disord. 19 (1), 282(2019).
  32. Wang, A., et al. Cumulative exposure to high-sensitivity C-reactive protein predicts the risk of cardiovascular disease. J Am Heart Assoc. 6 (10), e005610(2017).
  33. Wazir, M., et al. Lipid disorders and cardiovascular risk, a comprehensive analysis of current perspectives. Cureus. 15 (12), e51395(2023).
  34. Welten, S. J. G. C., et al. Prolongation of the heart rate-corrected QT interval is associated with cardiovascular diseases, systematic review and meta-analysis. Arch Cardiovasc Dis. 116 (2), 69-78 (2023).
  35. Xia, W., Yu, H., Wang, G. Coronary artery disease with elevated levels of HDL cholesterol is associated with distinct lipid signatures. Metabolites. 13 (6), 695(2023).
  36. Xiao, S., Zhang, Q., Yang, H. Y., Tong, J. Y., Yang, R. Q. Association between triglyceride glucose-body mass index and all-cause and cardiovascular mortality in diabetes patients, a retrospective study from NHANES database. Sci Rep. 14 (1), 63886(2024).
  37. Xu, X. Correlation analysis of cardiac electrophysiological characteristics and cardiovascular disease progression in arrhythmia patients. Am J Transl Res. 17 (1), 178-187 (2025).
  38. Yao, Y. S., Li, T. D., Zeng, Z. H. Mechanisms underlying direct actions of hyperlipidemia on myocardium, an updated review. Lipids Health Dis. 19 (1), 23(2020).
  39. Zhang, S., Liu, W., Xu, B., Wang, S., Du, Z., et al. Association of triglyceride glucose index and triglyceride glucose-body mass index with sudden cardiac arrest in the general population. Cardiovasc Diabetol. 23 (1), 275(2024).
  40. Zimmerman, D. S., Tan, H. L. Epidemiology and risk factors of sudden cardiac arrest. Curr Opin Crit Care. 27 (6), 613-616 (2021).

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Herprints en machtigingen

Toestemming aanvragen om de tekst of afbeeldingen van dit JoVE-artikel te hergebruiken

Toestemming aanvragen

Trefwoorden

Cardiale elektrofysiologiearitmierisicoQTc intervalQRS duurlinker ventrikel ejectiefractiecarotis intima medialogistische regressie

Gerelateerde artikelen