Корреляция между электрофизиологическими показателями сердца и липидными параметрами при ишемической болезни сердца с аритмией и сердечной недостаточностью

Краткое содержание

Этот протокол направлен на оценку корреляции между электрофизиологическими маркерами сердца и параметрами липидов крови у пациентов с ишемической болезнью сердца, осложнённой аритмией, с акцентом на их прогностическую ценность риска сердечной недостаточности. Исследование интегрирует несколько индикаторов для улучшения раннего выявления и клинической оценки рисков.

Аннотация

В данном исследовании оценивалась связь между электрофизиологическими показателями сердца и параметрами липидов крови у пациентов с ишемической болезнью сердца, осложнённой аритмией, и оценивалось их совокупное влияние на развитие сердечной недостаточности. Когорта из 240 пациентов, поступивших в кардиологический центр Первой аффилированной больницы Сямэньского университета с апреля 2023 по апрель 2025 года, прошла скрининг; 80 соответствовали критериям включения и были включены в анализ. Участников классифицировали по наличию сердечной недостаточности. Клинические характеристики, включая липидные профили (триглицериды, холестерин липопротеинов низкой плотности, холестерин липопротеинов высокой плотности и общий холестерин), были проанализированы вместе с эхокардиографическими параметрами, включая фракцию выброса левого желудочка (LVEF) и толщину интима-медиа сонной артерии (CIMT). Статистический анализ включал корреляционное тестирование, многопеременную логистическую регрессию и анализ кривой операционной характеристики приёмника (ROC).

Нарушение сердечной функции, повышение CIMT и аномальные концентрации липидов были существенно связаны с риском сердечной недостаточности. Интервал QTc показал положительную корреляцию с ЛПНП-C (r = 0,342, P < 0,01) и триглицеридами (r = 0,366, P < 0,01), тогда как HDL-C показал обратную корреляцию с электрокардиографическими параметрами. В многомерном логистическом регрессионном анализе удлинённый интервал QTc (OR = 1,08, 95% CI: 1,02–1,15), расширенная продолжительность QRS (OR = 1,05, 95% CI: 1,01–1,11), повышенный LDL-C (OR = 1,74, 95% CI: 1,12–2,63), повышение триглицеридов (OR = 1,62, 95% CI: 1,05–2,48), снижение ЛПВП-C (OR = 0,68, 95% CI: 0,50–0,91) и снижение LVEF (OR = 0,89, 95% CI: 0,83–0,94) были независимыми предикторами сердечной недостаточности. Анализ ROC подтвердил прогностическую ценность множества факторов риска, при этом AUC варьировались от 0,68 до 0,75. HDL-C показал самую высокую точность прогнозирования по отдельности (AUC = 0,75), а интервал QTc и LVEF также демонстрировали сильную дискриминацию (AUC = 0,73).

Введение

Во всём мире смертность от неинфекционных заболеваний преимущественно обусловлена сердечно-сосудистыми заболеваниями (СЗЗ), которые связаны примерно с 18 миллионами смертей в^{год 1.} Хотя гипертония, сахарный диабет, курение и ожирение считаются классическими факторами риска развития заболевания, значительная часть сердечно-сосудистых инцидентов происходит при отсутствии указанных факторов риска у^{человека 2}. Это наблюдение подчёркивает необходимость выявления дополнительных биологических и функциональных детерминантов, а также решения продолжающегося прогрессирования заболевания и его плохих клинических результатов. Среди них сердечная аритмия, осложнённая ишемическая болезнь (ХПР) — это высокорискованное клиническое проявление, часто сопровождающееся внезапной остановкой сердца и внезапной сердечной^{смертью 3}.

Электрокардиография (ЭКГ) — это неинвазивный диагностический тест, который предоставляет важную информацию о электрической активности и аномалиях проводимости сердца. Желудочковые аритмии, снижение проводимости миокарда и повышенная сердечно-сосудистая смертность постоянно связывают с удлинением электрофизиологических параметров, включая скорректированный интервал QT (QTc), продолжительность QRS и интервал PR, которые являются прямыми измерениями формы реполяризации^{желудочков 4}. Аритмии, такие как фибрилляция предсердий, преждевременное сокращение желудочков и желудочковая тахиаритмия, нарушают координированное сокращение миокарда и связаны с повышенной заболеваемостью, частотой сердечной недостаточности и^{смертностью 5}.

Дислипидемия — это сопутствующее заболевание ХПЗ, и обе вызывают атеросклеротический бляшек, а также приводят к ишемии миокарда, воспалению и плохой ремоделированию^{сердца 6}. Как экспериментальные, так и клинические данные показывают, что липидные аномалии могут напрямую влиять на электрофизиологию сердца, изменяя ионные каналы, текучесть мембраны и целостность разрывных соединений, что приводит к большей уязвимости к аритмогенным^{событиям 7}. Показано, что нехарактерные уровни липидов влияют на измерения интервала QT, вариабельности сердечного ритма и продолжительности QRS на основе ЭКГ, которые являются проверенными предикторами риска аритмии и неблагоприятных сердечно-сосудистых^{событий 8}. Одновременно структурные и функциональные кардиальные маркеры, такие как фракция выброса левого желудочка (LVEF) и толщина интима-медиа сонной артерии (CIMT), являются хорошо установленными предикторами сердечной недостаточности и факторами риска глобального сердечно-сосудистого^{состояния 9}. Несмотря на эти изменения, остаётся пробел в исследованиях.

Большинство исследований по этой теме рассматривают электрофизиологические, липидные или эхокардиографические параметры отдельно, что делает их неспособными адекватно моделировать сложные взаимодействия между метаболическими, электрическими и структурными факторами в эволюции заболеваний ^9,10,11. Кроме того, совместная прогностическая способность рутинно доступных ЭКГ и липидных биомаркеров для выявления пациентов с ИБЗ с аритмиями и повышенным риском сердечной недостаточности не была адекватно стандартизирована в воспроизводимой методологической системе. Поскольку этот разрыв существует, текущий протокол определяет единый подход, объединяющий электрофизиологические показатели сердца (интервал QTc, продолжительность QRS, интервал PR и вариабельность эхокардиографической частоты сердечных сокращений), с измерениями липидов в сыворотке (триглицериды, LDL-C, HDL-C и общий холестерин) и эхокардиографическими измерениями (LVEF и CIMT)12,13,14,15. Этот подход позволит пересмотреть стратификацию рисков у пациентов с ХПЗ, осложнённой аритмией, с помощью неинвазивных, экономичных и легко доступных клинических оценок. Эта стратегия особенно применима в клинических и исследовательских условиях, где раннее выявление людей с повышенным риском сердечной недостаточности может помочь принимать профилактические и лечебные меры.

Хотя предыдущие исследования изучали электрокардиографические параметры, липидный метаболизм или структурные маркеры сердца отдельно у пациентов с ишемической болезнью сердца, немногие исследования интегрировали эти домены в единую прогностическую систему. Большинство доступных данных независимо оценивают аномалии ЭКГ или липидные биомаркеры, что ограничивает понимание сложного взаимодействия между метаболической дисрегуляцией, электрической ремоделированием и структурным нарушением сердца. Кроме того, совокупная прогностическая ценность рутинно доступных электрокардиографических и липидных биомаркеров для выявления пациентов с высоким риском развития сердечной недостаточности не была систематически оценена в проспективных клинических исследованиях. Устранение этого разрыва может способствовать разработке практической, экономичной модели стратификации рисков для выявления пациентов с повышенным риском сердечной недостаточности.

Исходя из вышеуказанных соображений, мы выдвинули гипотезу, что нарушения электрофизиологических параметров сердца, особенно длительный интервал QTc, продолжительность QRS и интервал PR, существенно связаны с неблагоприятными липидными профилями у пациентов с ишемической болезнью сердца, осложнённой аритмией. Кроме того, мы выдвинули гипотезу, что сочетание электрофизиологических индикаторов, липидных параметров и структурных маркеров сердца (LVEF и CIMT) обеспечит более высокую предсказательную точность развития сердечной недостаточности по сравнению с индивидуальной оценкой этих параметров.

Протокол

Все процедуры проводились в соответствии с институциональными рекомендациями, утверждёнными Этическим комитетом Первой аффилированной больницы Сямэньского университета (провинция Фуцзянь, Китай). Письменное информированное согласие было получено от всех участников до регистрации. Конфиденциальность участников была обеспечена, и участникам разрешалось отказаться от участия в исследовании на любом этапе без последствий.

Дизайн исследования и количество пациентов
Определение исследовательской когорты
Проспективное наблюдательное исследование проводилось в кардиологическом центре Первой аффилированной больницы Сямэньского университета с апреля 2023 по апрель 2025 года. Пациенты, поступившие подряд в течение исследования, были рассмотрены на предмет соответствия требованиям. Диагнозы подтверждались с использованием установленных международных клинических рекомендаций и больничных диагностических протоколов.

Критерии включения и исключения
Были включены взрослые пациенты (≥18 лет) с задокументированной аритмией и частой внематочной активностью, определяемой как >10 000 преждевременных сокращений желудочков (ПВК) в рамках 24-часовой записи ЭКГ Холтера (см. рисунок 1). Пациенты с структурными заболеваниями сердца (например, кардиомиопатией или значимыми клапанными заболеваниями), фракцияй выброса левого желудочка (LVEF) < 35%, тяжелой почечной или печеночной недостаточностью, злокачественными опухольми или другими сопутствующими заболеваниями, ограничивающими жизнь, неполными клиническими или лабораторными данными, либо отзывом информированного согласия, были исключены.

Классифицированные пациенты
При зачислении были зафиксированы исходные демографические данные, медицинская история, применение медикаментов и результаты физического обследования. Пациенты с СН были отнесены к группе с СН, а без СН — в не-ВЧ-группу.

Анализ крови и биохимический анализ
Образцы крови
В общей сложности с 07:00 до 09:00 утра у каждого участника было собрано 2 мл венозной крови натощак с помощью стерильных одноразовых игл и вакутейнерных трубок. Все образцы сразу после сбора были маркированы анонимизированными идентификационными номерами исследования.

Образцы процесса
Образцы крови были центрифугированы при 1 500 × г в течение 10 минут при 4 °C для разделения сыворотки. Биохимические анализы проводились в течение 4 часов после отделения сыворотки. Если немедленный анализ был невозможен, образцы сыворотки алицитировали и хранились при −20 °C до проведения тестирования. Образцы сыворотки хранились при −20 °C до 4 недель перед анализом.

Биохимические параметры
Общий холестерин (TC), триглицериды (TG), LDL-холестерин (LDL-C) и HDL-холестерин (HDL-C) измерялись с помощью стандартизированных ферментативных колориметрических тестов на автоматизированном биохимическом анализаторе согласно инструкциям производителя. Высокочувствительный C-реактивный белок (hs-CRP) измерялся с помощью иммунтурбидиметрического метода агглютинации латекса. Креатинин в сыворотке и натриуретический пептид типа B (BNP) были количественно измерены с помощью проверенных методов иммуноанализа. Общий холестерин (TC), триглицериды (TG), LDL-холестерин (LDL-C) и HDL-холестерин (HDL-C) также измерялись с помощью ферментативных колориметрических тестов на автоматическом биохимическом анализаторе согласно протоколу производителя.

Электрокардиографическая оценка
Покойная 12-выводная ЭКГ записывалась на стандартном ЭКГ-аппарате (скорость бумаги 25 мм/с, калибровка 10 мм/мВ) после не менее 10 минут покоя пациента в положении лежа на спине.

Стандартная 12-проводная ЭКГ
После не менее 10 минут покоя пациента с 12-проводной ЭКГ записывалась в состоянии покоя. Сигналы ЭКГ записывались на бумажной скорости 25 мм/с и калибровке напряжения 10 мм/мВ. QT, QTc, интервал PR, продолжительность QRS и частота сердечных сокращений измерялись с помощью автоматизированного программного обеспечения с ручной проверкой двумя независимыми кардиологами.

24-часовой холтеровский мониторинг
Одноразовые электроды были подключены согласно стандартному расположению провода, а непрерывные данные ЭКГ записывались в течение 24 часов с помощью портативной системы мониторинга Холтера. Записи анализировались с помощью специального программного обеспечения для анализа Холтера для извлечения скорректированного интервала QT (QTc), интервала QT, интервала PR, длительности QRS и среднего частоты сердечных сокращений. Нагрузка на аритмии была количественно измерена, а частота ПВХ классифицирована.

Диагностические критерии
Ишемическая болезнь сердца (ХПЗ)
ИБЗ была диагностирована как минимум на основании одного из следующих: типичные симптомы стенокардии с ЭКГ, показывающей ≥0,1 мВ депрессию сегмента ST длительностью <1 с, положительный стресс-тест на физические упражнения или коронарная ангиография, демонстрирующая ≥50% люминальный стеноз.

Гипертрофия левого желудочка (LVH)
LVH был диагностирован с помощью эхокардиографии с использованием индекса массы левого желудочка >130 г/^м² у мужчин и >100 г/^м² у женщин.

Застойная сердечная недостаточность (ЗСН)
ХСН диагностировали на основе клинических симптомов (одышка, усталость, снижение переносимости физических нагрузок) и физических признаков (потрескивания лёгких, периферический отёк, вздутие яремных вен). Диагноз был подтверждён эхокардиографическими доказательствами структурных или функциональных сердечных аномалий.

Цереброваскулярная авария (CVA)
CVA был диагностирован с помощью КТ или МРТ, что показало острый ишемический инфаркт или внутричерепное кровоизлияние.

Периферический сосудистый атеросклероз (ПВА)
ПВА была подтверждена с помощью артериографических доказательств атеросклеротических поражений или увеличения толщины интима-медиа сонной артерии.

Статистический анализ
Непрерывные переменные оценивались на нормальность с помощью теста Шапиро–Уилка. Переменные, следующие нормальному распределению, были представлены как средние ± стандартного отклонения (SD) и сравнивались между группами с помощью t-теста независимых выборок. В отличие от этого, переменные, не соответствующие нормальному распределению, были представлены как медиана с межквартильным диапазоном и анализировались с помощью теста Манна–Уитни U. Категориальные данные суммировались в виде частот и процентов и сравнивались с помощью теста хи-квадрата (χ²) или точного теста Фишера, где это было уместно. Были изучены связи между электрофизиологическими параметрами (интервал QT, скорректированный QT [QTc], интервал PR, продолжительность QRS) и липидными маркерами (общий холестерин, триглицериды, холестерин липопротеинов низкой плотности [LDL-C], холестерин липопротеинов высокой плотности [HDL-C]) с использованием коэффициента корреляции ранга Спирмана, учитывая потенциальное ненормальное распределение биохимических переменных.

Для определения независимых предикторов сердечной недостаточности изначально проводились одномерные логистические регрессионные анализы. Переменные, демонстрирующие P < 0,10 в одномерном анализе, а также клинически значимые факторы (возраст, пол, липидные параметры, электрофизиологические индексы и фракция выброса левого желудочка [LVEF]), впоследствии были включены в многомерную логистическую регрессионную модель с использованием метода пошагового отношения правдоподобия. Финальная модель корректировала с учётом возможных факторов, включая возраст, пол, функцию почек и исходную функцию сердца, чтобы минимизировать остаточное смешивание. Мультиколлинеарность оценивалась с использованием коэффициентов инфляции дисперсии (VIF), при этом значения более 5 указывали на значимую коллинеарность. Были зафиксированы скорректированные коэффициенты шансов (ОР) с 95% доверительными интервалами (ДИ)

Для минимизации смешивающих смещений в модель многопеременной регрессии были включены клинически значимые ковариаты, включая возраст, пол, исходное артериальное давление, функцию почек, применение медикаментов (статины, антиаритмические препараты и бета-блокаторы) и исходную функцию сердца (LVEF), где это было возможно. Эти переменные были выбраны на основе клинической значимости и предыдущей литературы, связывающей их с риском сердечно-сосудистых заболеваний и прогрессированием аритмии.

Калибровка модели оценивалась с помощью теста Hosmer–Lemeshow на прилагождение, а дискриминативная производительность — с помощью анализа операционных характеристик приёмника (ROC). Предсказательная точность количественно оценивалась путём вычисления площади под кривой ROC (AUC) вместе с соответствующими 95% доверительными интервалами. Производительность модели дополнительно оценивалась с использованием псевдо-R² статистики, включая Cox & Snell R² и Nagelkerke R², для оценки доли дисперсии, объясняемой многомерной логистической регрессионной моделью.

Оптимальные значения порога определялись с помощью индекса Юдена. Что касается размера выборки, это исследовательское проспективное исследование охватило всех подходящих пациентов в заранее определённый период набора. Пост-хок анализ мощности показал, что размер выборки обеспечивает >80% статистическую мощность для обнаружения умеренных размеров эффектов (OR ≥ 1,7 или r ≥ 0,30) при двухстороннем уровне α 0,05.

Для выявления независимых предикторов сердечной недостаточности был проведён многомерный логистический регрессионный анализ с использованием электрофизиологических параметров, липидных переменных, демографических факторов и эхокардиографических индикаторов в качестве кандидатов-предикторов. Поскольку это исследовательское проспективное исследование включало всех подходящих участников в заранее определённый период набора, формальный априорный расчет размера выборки не проводился. Однако пост-хок анализ мощности показал, что итоговый размер выборки (n = 80) обеспечивает примерно 80% статистической мощности для обнаружения умеренных размеров эффектов (r ≥ 0,30 или OR ≥ 1,7) при двухстороннем уровне α 0,05. На протяжении всего этапа применялись двусторонние статистические тесты, при этом P-значение < 0,05 было определено как статистически значимое.

Результаты

Базовые переменные
Всего с апреля 2023 по апрель 2025 года прошли скрининг на соответствие 240 пациентов. После применения заранее определённых критериев включения и исключения в итоговый анализ были включены 80 пациентов. Среди этих участников у 60 пациентов была толщина сонной артерии (CIMT) ≤ 0,9 мм, а у 20 пациентов — CIMT > 0,9 мм.

Как показано в таблице 1 и рисунке 2, пациенты с CIMT > 0,...

Обсуждение

В настоящем исследовании оценивался совокупный вклад электрофизиологических параметров сердца, липидных аномалий и структурных маркеров сердечно-сосудистых заболеваний (ССС) и сердечно-сосудистой недостаточности у пациентов с ишемической болезнью сердца (ХПР), осложнённой аритмией. Результаты показывают, что длительный интервал QTc, расширенный комплекс QRS, расширенный интервал PR, дислипидемия (повышенный общий холестерин, триглицериды и ЛПНП-C с уменьшением ЛПВП), увеличение толщины и...

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье

Имя	Компания	Каталожный номер	Комментарии
12-проводной электрокардиографический аппарат (ЭКГ)	Philips Healthcare	ЭКГ-12P-2025	Используется для стандартного ЭКГ в покое для записи электрической активности сердца (интервалы QT, QRS, PR).
24-часовая система монитора Холтера	GE Healthcare	HOLTER-24-01	Портативное устройство для непрерывного мониторинга ЭКГ для анализа аритмии и QTc.
Автоматизированный гематологический анализатор	Sysmex	XN-1000	Проводит подсчёт лейкоцитов и рассчитывает соотношение нейтрофилов к лимфоцитам.
Биохимический анализатор	Roche Diagnostics	COBAS-8000	Автоматический анализатор для измерения липидного профиля (TC, TG, LDL-C, HDL-C) и HS-CRP.
Набор для иммуноанализа BNP	Лаборатории Эбботта	BNP-ARCHITECT	Используется для количественной оценки натриуретических пептидов типа B-типа для диагностики сердечной недостаточности.
Аппарат ультразвукового узи сонной артерии	Mindray	US-CIMT-900	Система высокого разрешения B-режима ультразвуковой системы для измерения толщины интима-среды сонной артерии.
Центрифуга	Эппендорф	CEN-5810R	Используется для отделения сыворотки от цельнокровных образцов при 1500 раз; g в течение 10 минут при 4°C.
Эхокардиографическая система	Siemens Healthineers	ECHO-SIM-2025	Используется для оценки фракции выброса левого желудочка и диагностики структурных аномалий.
Морозильник для хранения сыворотки (-20 &°; C)	Термо Фишер Сайентифик	TSX-20F	Для временного хранения сывороточных аликвотов перед анализом.
Программное обеспечение SPSS (версия 23.0)	IBM	SPSS-23	Статистическое программное обеспечение, используемое для корреляции, регрессии и анализа кривых ROC.