Artigo de método
Este protocolo visa avaliar a correlação entre marcadores eletrofisiológicos cardíacos e parâmetros lipídicos sanguíneos em pacientes com doença arterial coronariana complicada por arritmia, com foco no valor preditivo do risco de insuficiência cardíaca. O estudo integra múltiplos indicadores para aprimorar a detecção precoce e a avaliação clínica de riscos.
Este estudo avaliou a relação entre os indicadores eletrofisiológicos cardíacos e os parâmetros lipídicos sanguíneos em pacientes com doença arterial coronariana complicada por arritmia e avaliou seu impacto combinado no desenvolvimento da insuficiência cardíaca. Uma coorte de 240 pacientes internados no Centro Cardíaco do Primeiro Hospital Afiliado da Universidade de Xiamen entre abril de 2023 e abril de 2025 foi avaliada; 80 atenderam aos critérios de inclusão e foram incluídos na análise. Os participantes foram categorizados de acordo com a ocorrência de insuficiência cardíaca. Características clínicas, incluindo perfis lipídicos (triglicerídeos, colesterol lipoproteico de baixa densidade, colesterol lipoproteico de alta densidade e colesterol total), foram analisadas juntamente com parâmetros ecocardiográficos, incluindo fração de ejeção ventricular esquerda (LVEF) e espessura da íntima média carótida (CIMT). As análises estatísticas incluíram testes de correlação, regressão logística multivariável e análise da curva de características operacionais do receptor (ROC).
Função cardíaca comprometida, aumento do CIMT e concentrações anormais de lipídios estiveram significativamente associados ao risco de insuficiência cardíaca. O intervalo QTc mostrou correlações positivas com LDL-C (r = 0,342, P < 0,01) e triglicerídeos (r = 0,366, P < 0,01), enquanto HDL-C mostrou correlações inversas com parâmetros eletrocardiográficos. Na análise de regressão logística multivariável, intervalo QTc prolongado (OR = 1,08, IC 95%: 1,02–1,15), duração QRS ampliada (OR = 1,05, IC 95%: 1,01–1,11), LDL-C elevado (OR = 1,74, IC 95%: 1,12–2,63), aumento dos triglicerídeos (OR = 1,62, IC 95%: 1,05–2,48), redução do HDL-C (OR = 0,68, IC 95%: 0,50–0,91) e diminuição do LVEF (OR = 0,89, IC 95%: 0,83–0,94) foram preditores independentes de insuficiência cardíaca. A análise ROC confirmou o valor preditivo de múltiplos fatores de risco, com AUCs variando de 0,68 a 0,75. O HDL-C teve a maior precisão preditiva individualmente (AUC = 0,75), enquanto intervalo QTc e LVEF também demonstraram forte discriminação (AUC = 0,73).
No mundo todo, a mortalidade por doenças não transmissíveis é predominantemente impulsionada por doenças cardiovasculares (DCV), que estão associadas a cerca de 18 milhões de mortes por ano. Embora hipertensão, diabetes mellitus, tabagismo e obesidade sejam considerados os fatores de risco clássicos no desenvolvimento da doença, uma grande porcentagem dos incidentes cardiovasculares ocorre na ausência desses fatores de risco napessoa 2. A observação ressalta a necessidade de identificar determinantes biológicos e funcionais adicionais e de abordar a progressão contínua da doença e seus desfechos clínicos ruins. Entre elas, a arritmia cardíaca (DCV) é uma manifestação clínica altamente arriscada que frequentemente é acompanhada de parada cardíaca súbita e morte cardíacasúbita 3.
A eletrocardiografia (ECG) é um exame diagnóstico não invasivo que fornece informações vitais sobre a atividade elétrica e as anomalias de condução do coração. Arritmias ventriculares, redução da condução miocárdica e elevada mortalidade cardiovascular têm sido consistentemente associadas ao prolongamento dos parâmetros eletrofisiológicos, incluindo intervalo QT corrigido (QTc), duração do QRS e intervalo PR, que são medições diretas da forma de onda de repolarizaçãoventricular 4. Arritmias como fibrilação auricular, contração precoce dos ventrículos e taquiarritmias ventriculares perturbam a contração coordenada do miocárdio e estão associadas ao aumento da morbidade, insuficiência cardíaca emortalidade 5.
A dislipidemia é uma comorbidade da DAC, e ambas causam placas ateroscleróticas e levam a isquemia do miocárdio, inflamação e remodelação cardíacadeficiente. Tanto evidências experimentais quanto clínicas mostram que anormalidades lipídicas podem influenciar diretamente a eletrofisiologia cardíaca ao modificar os canais iônicos, a fluidez da membrana e a integridade das junções de lacuna, levando a maior vulnerabilidade a eventosarritmogênicos 7. Níveis de lipídios não característicos demonstraram afetar medidas baseadas em ECG sobre intervalo QT, variabilidade da frequência cardíaca e duração do QRS, que são preditores comprovados de risco de arritmia e eventos cardiovascularesinadequados 8. Simultaneamente, marcadores cardíacos estruturais e funcionais, como fração de ejeção ventricular esquerda (LVEF) e espessura da íntima média carótida (CIMT), são preditores bem estabelecidos de insuficiência cardíaca e fatores de risco para a condição cardiovascularglobal 9. Apesar desses desenvolvimentos, ainda existe uma lacuna na pesquisa.
A maioria dos estudos sobre o tema considera separadamente parâmetros eletrofisiológicos, lipídicos ou ecocardiográficos, o que os torna incapazes de modelar adequadamente as interações complexas entre fatores metabólicos, elétricos e estruturais na evolução dadoença 9,10,11. Além disso, a capacidade preditiva conjunta de medidas rotineiras de ECG e biomarcadores lipídicos disponíveis para identificar pacientes com CAC com arritmias e risco aumentado de insuficiência cardíaca não foi adequadamente padronizada dentro de um quadro metodológico reprodutível. Como essa lacuna existe, o protocolo atual estabelece uma abordagem unificada que une indicadores eletrofisiológicos cardíacos (intervalo QTc, duração do QRS, intervalo PR e variabilidade da frequência cardíaca ecocardiográfica), com medições de lipídios séricos (triglicerídeos, LDL-C, HDL-C e colesterol total) e medidas ecocardiográficas (LVEF e CIMT)12,13,14,15. Essa abordagem revisará a estratificação de risco em pacientes com CAO complicada por arritmia, utilizando avaliações clínicas não invasivas, custo-efetivas e facilmente disponíveis. Essa estratégia é particularmente aplicável em ambientes clínicos e de pesquisa, onde a detecção precoce de indivíduos com risco elevado de insuficiência cardíaca pode orientar medidas preventivas e de tratamento.
Embora estudos anteriores tenham examinado parâmetros eletrocardiográficos, metabolismo lipídico ou marcadores cardíacos estruturais individualmente em pacientes com doença arterial coronariana, poucas investigações integraram esses domínios dentro de um quadro preditivo unificado. A maioria das evidências disponíveis avalia anormalidades no ECG ou biomarcadores lipídicos de forma independente, limitando a compreensão da complexa interação entre desregulação metabólica, remodelação elétrica e insuficiência cardíaca estrutural. Além disso, o valor preditivo combinado dos biomarcadores eletrocardiográficos e lipídicos rotineiramente disponíveis para identificar pacientes com alto risco de desenvolvimento de insuficiência cardíaca não foi avaliado sistematicamente em estudos clínicos prospectivos. Abordar essa lacuna pode facilitar o desenvolvimento de um modelo prático e econômico de estratificação de risco para identificar pacientes com risco elevado de insuficiência cardíaca.
Com base nas considerações acima, hipotetizamos que anormalidades nos parâmetros eletrofisiológicos cardíacos, especialmente intervalo QTc prolongado, duração do QRS e intervalo PR, estão significativamente associadas a perfis lipídicos adversos em pacientes com doença arterial coronariana complicada por arritmia. Além disso, hipotetizamos que combinar indicadores eletrofisiológicos, parâmetros lipídicos e marcadores cardíacos estruturais (LVEF e CIMT) proporcionaria uma precisão preditiva superior para o desenvolvimento de insuficiência cardíaca em comparação com a avaliação desses parâmetros individualmente.
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Todos os procedimentos foram realizados de acordo com as diretrizes institucionais aprovadas pelo Comitê de Ética do Primeiro Hospital Afiliado da Universidade de Xiamen (Província de Fujian, China). Consentimento informado por escrito foi obtido de todos os participantes antes da inscrição. A confidencialidade dos participantes foi garantida, e os participantes puderam se retirar do estudo a qualquer momento sem consequências.
Desenho do estudo e matrícula de pacientes
Definição da coorte de estudo
Um estudo observacional prospectivo foi realizado no Centro Cardíaco do Primeiro Hospital Afiliado da Universidade de Xiamen entre abril de 2023 e abril de 2025. Pacientes admitidos consecutivos durante o período do estudo foram avaliados quanto à elegibilidade. Os diagnósticos foram confirmados por meio de diretrizes clínicas internacionais estabelecidas e protocolos diagnósticos hospitalares.
Critérios de inclusão e exclusão
Pacientes adultos (≥18 anos) com arritmia documentada e atividade ectópica frequente, definidos como >10.000 contrações ventriculares prematuras (PVCs) em um registro de ECG Holter de 24 horas (Figura 1), foram incluídos. Foram excluídos pacientes com doença cardíaca estrutural (por exemplo, cardiomiopatia ou doença valvular significativa), fração de ejeção do ventrículo esquerdo (LVEF) < 35%, insuficiência renal ou hepática grave, malignidade ou outras comorbidades limitantes de vida, dados clínicos ou laboratoriais incompletos ou retirada do consentimento informado.
Pacientes classificados
Dados demográficos de base, histórico médico, uso de medicamentos e achados do exame físico foram registrados no momento da inscrição. Pacientes que desenvolveram IC foram designados para o grupo de IC, e aqueles sem IC foram designados para o grupo sem IC.
Coleta de sangue e análise bioquímica
Amostras de sangue
Um total de 2 mL de sangue venoso em jejum foi coletado de cada participante usando agulhas descartáveis estéreis e tubos de vácuo entre 07:00 e 09:00 da manhã. Todas as amostras foram rotuladas com números de identificação anonimizados imediatamente após a coleta.
Amostras de processo
As amostras de sangue foram centrifugadas a 1.500 × g por 10 minutos a 4 °C para separar o soro. Análises bioquímicas foram realizadas dentro de 4 horas após a separação do soro. Se a análise imediata não fosse viável, as amostras de soro eram alicotadas e armazenadas a −20 °C até o teste. As amostras de soro foram armazenadas a −20 °C por até 4 semanas antes da análise.
Parâmetros bioquímicos
Colesterol total (TC), triglicerídeos (TG), LDL-colesterol (LDL-C) e HDL-colesterol (HDL-C) foram medidos usando ensaios enzimáticos colorimétricos padronizados em um analisador bioquímico automatizado, conforme as instruções do fabricante. A proteína C reativa de alta sensibilidade (hs-CRP) foi medida usando um método de aglutinação imunoturbidimétrica com látex. Creatinina sérica e peptídeo natriurético do tipo B (BNP) foram quantificados usando técnicas validadas de imunoensaio. Colesterol total (TC), triglicerídeos (TG), LDL-colesterol (LDL-C) e HDL-colesterol (HDL-C) também foram medidos por meio de ensaios enzimáticos colorimétricos em um analisador bioquímico automatizado, de acordo com o protocolo do fabricante.
Avaliação eletrocardiográfica
Um ECG em repouso com 12 derivações foi registrado usando uma máquina padrão de ECG (velocidade do papel 25 mm/s, calibração 10 mm/mV) após pelo menos 10 minutos de repouso do paciente na posição supina.
ECG padrão de 12 derivações
Um ECG em repouso com 12 derivações foi registrado com o paciente em posição supina após pelo menos 10 minutos de repouso. Os sinais do ECG foram registrados com velocidade de papel de 25 mm/s e calibração de voltagem de 10 mm/mV. O QT, QTc, intervalo PR, duração do QRS e frequência cardíaca foram medidos usando software automatizado com verificação manual por dois cardiologistas independentes.
Monitoramento Holter 24 horas
Eletrodos descartáveis foram fixados conforme a colocação padrão do eletrodo, e dados contínuos de ECG foram registrados por 24 horas usando um sistema portátil de monitoramento Holter. As gravações foram analisadas usando software dedicado de análise Holter para extrair intervalo QT corrigido (QTc), intervalo QT, intervalo PR, duração QRS e frequência cardíaca média. A carga de arritmia foi quantificada e a frequência do PVC foi classificada.
Critérios diagnósticos
Doença das artérias coronarianas (CAD)
A CAD foi diagnosticada com base em pelo menos um dos seguintes pontos: sintomas típicos de angina com ECG mostrando depressão do segmento ST de ≥0,1 mV com duração de <1 s, teste de esforço positivo ou angiografia coronariana demonstrando ≥50% de estenose luminal.
Hipertrofia ventricular esquerda (LVH)
A LVH foi diagnosticada por ecocardiografia usando índice de massa ventricular esquerdo >130 g/m2 em homens e >100 g/m2 em mulheres.
Insuficiência cardíaca congestiva (ICC)
A ICC foi diagnosticada com base em sintomas clínicos (dispneia, fadiga, redução da tolerância ao exercício) e achados físicos (estalos pulmonares, edema periférico, distensão venosa jugular). O diagnóstico foi confirmado por evidências ecocardiográficas de anormalidades estruturais ou funcionais cardíacas.
Acidente cerebrovascular (ACV)
A AVC foi diagnosticada por meio de tomografia computadorizada ou ressonância magnética, demonstrando infarto isquêmico agudo ou hemorragia intracraniana.
Aterosclerose vascular periférica (EVP)
A PVA foi confirmada usando evidências arteriográficas de lesões ateroscleróticas ou medida por ultrassom com aumento da espessura da carotídea íntima média.
Análise estatística
Variáveis contínuas foram avaliadas quanto à normalidade usando o teste de Shapiro–Wilk. Variáveis que seguiram uma distribuição normal foram reportadas como média ± desvio padrão (SD) e comparadas entre grupos usando o teste t de amostras independentes. Em contraste, variáveis que não se ajustavam à distribuição normal foram apresentadas como mediana com intervalo interquartil e analisadas usando o teste U de Mann–Whitney. Os dados categóricos foram resumidos como frequências e porcentagens e comparados usando o teste qui-quadrado (χ2) ou o teste exato de Fisher, quando apropriado. Associações entre parâmetros eletrofisiológicos (intervalo QT, QT corrigido [QTc], intervalo PR, duração do QRS) e marcadores lipídicos (colesterol total, triglicerídeos, colesterol lipoproteico de baixa densidade [LDL-C], colesterol lipoproteico de alta densidade [HDL-C]) foram examinadas usando o coeficiente de correlação de rank de Spearman, dado o potencial distribuição não normal das variáveis bioquímicas.
Para determinar preditores independentes de insuficiência cardíaca, foram inicialmente realizadas análises de regressão logística univariada. Variáveis que demonstraram P < 0,10 na análise univariada, juntamente com fatores clinicamente relevantes (idade, sexo, parâmetros lipídicos, índices eletrofisiológicos e fração de ejeção do ventriculo esquerdo [LVEF]), foram posteriormente incluídas em um modelo de regressão logística multivariável usando um método de razão de verosimilhança progressiva passo a passo. O modelo final ajustou para possíveis fatores de confusão, incluindo idade, sexo, função renal e função cardíaca basal, para minimizar a confusão residual. A multicolinearidade foi avaliada usando fatores de inflação de variância (VIF), com valores maiores que 5 indicando colinearidade significativa. Foram relatados razões de probabilidade ajustadas (ORs) com intervalos de confiança (ICs) de 95%
Para minimizar o viés de confusão, covariáveis clinicamente relevantes, incluindo idade, sexo, pressão arterial basal, função renal, uso de medicamentos (estatinas, antiarrítmicos e betabloqueadores) e função cardíaca basal (LVEF) foram incluídas no modelo de regressão multivariável quando disponíveis. Essas variáveis foram selecionadas com base na relevância clínica e na literatura anterior que as relacionava ao risco cardiovascular e à progressão da arritmia.
A calibração do modelo foi avaliada usando o teste de ajuste de Hosmer–Lemeshow, enquanto o desempenho discriminativo foi avaliado por meio da análise da curva da característica operacional do receptor (ROC). A precisão preditiva foi quantificada calculando a área sob a curva ROC (AUC) junto com os correspondentes intervalos de confiança de 95%. O desempenho do modelo foi adicionalmente avaliado usando estatísticas pseudo-R2, incluindo Cox & Snell R2 e NagelkerkeR 2, para estimar a proporção de variância explicada pelo modelo de regressão logística multivariável.
Os valores de corte ótimos foram determinados usando o índice de Youden. Quanto ao tamanho da amostra, este estudo exploratório prospetivo incluiu todos os pacientes elegíveis durante o período de recrutamento pré-definido. A análise de potência post hoc indicou que o tamanho da amostra forneceu >80% de potência estatística para detectar tamanhos de efeito moderados (OR ≥ 1,7 ou r ≥ 0,30) em um nível de α bilateral de 0,05.
Para identificar preditores independentes de insuficiência cardíaca, foi realizada uma análise de regressão logística multivariável utilizando parâmetros eletrofisiológicos, variáveis lipídicas, fatores demográficos e indicadores ecocardiográficos como candidatos a preditores. Como este estudo prospectivo exploratório incluiu todos os participantes elegíveis durante o período de recrutamento pré-definido, não foi realizado um cálculo formal a priori do tamanho da amostra. No entanto, a análise de potência post hoc indicou que o tamanho final da amostra (n = 80) forneceu aproximadamente 80% de poder estatístico para detectar tamanhos de efeito moderados (r ≥ 0,30 ou OR ≥ 1,7) em um nível de α bilateral de 0,05. Testes estatísticos bilaterais foram aplicados em todo o processo, com um valor P < 0,05 definido como estatisticamente significativo.
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Variáveis de referência
Um total de 240 pacientes foram avaliados quanto à elegibilidade entre abril de 2023 e abril de 2025. Após aplicar os critérios pré-definidos de inclusão e exclusão, 80 pacientes foram incluídos na análise final. Entre esses participantes, 60 pacientes apresentaram espessura da íntima carótida média (CIMT) ≤ 0,9 mm e 20 pacientes tinham CIMT > 0,9 mm.
Como mostrado na Tabela 1 e ...
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O presente estudo avaliou a contribuição combinada de parâmetros eletrofisiológicos cardíacos, anormalidades lipídicas e marcadores cardiovasculares estruturais para a doença cardiovascular (DCV) e o risco de insuficiência cardíaca em pacientes com doença arterial coronária (EC) complicada por arritmia. Os achados demonstram que intervalo QTc prolongado, alargamento do complexo QRS, intervalo PR estendido, dislipidemia (colesterol total elevado, triglicerídeos e LDL-C com redução do HDL-...
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Todos os autores não têm conflitos de interesse a declarar.
| Nome | Empresa | Número de catálogo | Comentários |
|---|---|---|---|
| Máquina de eletrocardiografo (ECG) de 12 derivações | Philips Healthcare | ECG-12P-2025 | Usado para ECG padrão em repouso para registrar a atividade elétrica cardíaca (QT, QRS, intervalos PR). |
| Sistema de Monitoramento Holter 24 horas | GE Healthcare | HOLTER-24-01 | Dispositivo portátil de monitoramento contínuo de ECG para análise de carga de arritmia e QTc. |
| Analisador Automatizado de Hematologia | Sysmex | XN-1000 | Realiza contagens de leucócitos e calcula a razão neutrófilo-linfócitos. |
| Analisador Bioquímico | Roche Diagnostics | COBAS-8000 | Analisador automatizado para medição de perfil lipídico (TC, TG, LDL-C, HDL-C) e hs-CRP. |
| Kit de Imunoensaio BNP | Laboratórios Abbott | BNP-ARQUITETO | Usado para quantificação de peptídeo natriurético do tipo B para diagnóstico de insuficiência cardíaca. |
| Máquina de Ultrassom Carótida | Mindray | US-CIMT-900 | Sistema de ultrassom de alta resolução em modo B para medição da espessura da carótida íntima média. |
| Centrífuga | Eppendorf | CEN-5810R | Usado para separar soro de amostras de sangue total em 1.500 e um tempo; G por 10 minutos a 4 °C. |
| Sistema de Ecocardiografia | Siemens Healthineers | ECHO-SIM-2025 | Usado para avaliar a fração de ejeção do ventrículo esquerdo e diagnosticar anomalias estruturais. |
| Congelador de Armazenamento de Soro (-20 & deg; C) | Thermo Fisher Scientific | TSX-20F | Para armazenamento temporário das alíquotas séricas antes da análise. |
| Software SPSS (Versão 23.0) | IBM | SPSS-23 | Software estatístico usado para análise de correlação, regressão e curvas ROC. |
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