超高龄持续性心房颤动患者心率变异性与基础临床特征的关系分析

王小艳, 许健, 钱进, 姜苏蓉, 王森

王小艳, 许健, 钱进, 姜苏蓉, 王森. 超高龄持续性心房颤动患者心率变异性与基础临床特征的关系分析[J]. 实用临床医药杂志, 2024, 28(9): 67-72. DOI: 10.7619/jcmp.20234217
引用本文: 王小艳, 许健, 钱进, 姜苏蓉, 王森. 超高龄持续性心房颤动患者心率变异性与基础临床特征的关系分析[J]. 实用临床医药杂志, 2024, 28(9): 67-72. DOI: 10.7619/jcmp.20234217
WANG Xiaoyan, XU Jian, QIAN Jin, JIANG Surong, WANG Sen. Relationship between heart rate variability and baseline clinical characteristics in super-aged patients with persistent atrial fibrillation[J]. Journal of Clinical Medicine in Practice, 2024, 28(9): 67-72. DOI: 10.7619/jcmp.20234217
Citation: WANG Xiaoyan, XU Jian, QIAN Jin, JIANG Surong, WANG Sen. Relationship between heart rate variability and baseline clinical characteristics in super-aged patients with persistent atrial fibrillation[J]. Journal of Clinical Medicine in Practice, 2024, 28(9): 67-72. DOI: 10.7619/jcmp.20234217

超高龄持续性心房颤动患者心率变异性与基础临床特征的关系分析

基金项目: 

江苏省干部保健科研项目 BJ21019

详细信息
    通讯作者:

    王森, E-mail: ws20041087@163.com

  • 中图分类号: R541.7;R540.4;R319

Relationship between heart rate variability and baseline clinical characteristics in super-aged patients with persistent atrial fibrillation

  • 摘要:
    目的 

    探讨超高龄(≥ 80岁)持续性心房颤动(简称房颤)患者的心率变异性(HRV)与基础临床特征的关系。

    方法 

    选取108例超高龄持续性房颤患者纳入房颤组, 另选取127例超高龄窦性心律老人纳入对照组, 监测24 h动态心电图, 比较2组心率、HRV时域指标[正常RR间期标准差(SDNN)、全程每5 min RR间期平均值的标准差(SDANN)、相邻NN间期差值的均方根(RMSSD)、全程记录中5 min NN间期标准差平均值(SDNN index)、心率变异指数(HRV index)和相邻NN间期差值>50 ms的心搏数占NN间期总搏数的百分比(PNN50)]。收集房颤患者的基础临床特征, 采用多元线性回归分析探讨HRV时域指标与心率、基础临床特征的相关性。

    结果 

    房颤组的SDNN、RMSSD、HRV index、PNN50、SDNN index均高于对照组, 差异有统计学意义(P < 0.01)。多元线性回归分析结果显示, SDNN升高与高血压(P=0.001)、服用β受体阻滞剂(P=0.003)、心率慢(P < 0.001)显著相关, RMSSD升高与高血压(P=0.040)、服用β受体阻滞剂(P=0.002)、心率慢(P < 0.001)显著相关, HRV index升高与心力衰竭(P=0.003)、心率慢(P < 0.001)显著相关, PNN50升高与心率慢(P=0.004)显著相关; SDNN index升高与服用β受体阻滞剂(P=0.002)、心率慢(P < 0.001)显著相关, SDANN升高与高血压(P=0.006)、心率慢(P < 0.001)、服用达比加群(P=0.021)显著相关。

    结论 

    超高龄持续性房颤患者的HRV与基础临床特征存在相关性, 该现象可能源于自主神经系统的活动状态。

    Abstract:
    Objective 

    To investigate the relationship between heart rate variability (HRV) and baseline clinical characteristics in super-aged (≥ 80 years old) patients with persistent atrial fibrillation (AF).

    Methods 

    A total of 108 super-aged patients with persistent AF were included in AF group, and 127 super-aged patients with sinus rhythm were included in control group. 24-hour ambulatory electrocardiogram monitoring was conducted to compare heart rate and HRV time-domain indicators[standard deviation of normal RR intervals (SDNN), standard deviation of the average of normal to normal intervals (SDANN) every 5 minutes throughout the recording, mean of the sum of the squares of differences between adjacent N-N intervals (RMSSD), average value of standard deviation of 5-minute NN intervals throughout the recording (SDNN index), heart rate variability (HRV) index, and percentage of NN intervals with differences greater than 50 ms accounting for the total number of NN intervals (PNN50)]. Clinical characteristics of AF patients were collected, and multiple linear regression analysis was used to explore the correlation between HRV time-domain indicators and heart rate and baseline clinical characteristics.

    Results 

    SDNN, RMSSD, HRV index, PNN50, and SDNN index were higher in the AF group than in the control group (P < 0.01). Multiple linear regression analysis showed that increased SDNN was significantly associated with hypertension (P=0.001), use of β-blockers (P=0.003), and slow heart rate (P < 0.001). Increased RMSSD wassignificantly associated with hypertension (P=0.040), use of β-blockers (P=0.002), and slow heart rate (P < 0.001). Increased HRV index was significantly associated with heart failure (P=0.003) and slow heart rate (P < 0.001). Increased PNN50 was significantly associated with slow heart rate (P=0.004). Increased SDNN index was significantly associated with the use of β-blockers (P=0.002) and slow heart rate (P < 0.001). Increased SDANN was significantly associated with hypertension (P=0.006), slow heart rate (P < 0.001), and use of dabigatran (P=0.021).

    Conclusion 

    There is a correlation between HRV and baseline clinical characteristics in super-aged patients with persistent AF, which may be due to the activity status of the autonomic nervous system.

  • 糖尿病视网膜病变(DR)是糖尿病患者严重的眼部并发症之一[1], 大致分为非增殖性DR(NPDR)和增殖性DR(PDR)2个阶段。DR在早期阶段通常是隐匿和无症状的,在没有筛查和干预的情况下可迅速发展,导致不可逆的视力损害。由于DR慢性、进展性的特点,个体在出现视觉损害时,常因对视力进一步损害的恐惧和治疗带来的经济负担引发焦虑、抑郁等负性情绪[2]。伴有抑郁症的DR患者会面临更高的死亡风险,如果长期处于焦虑、抑郁状态,可能会使糖尿病患者治疗依从性和自我管理能力降低,导致血糖控制不佳及DR风险增高[3]。既往研究多关注DR手术患者心理因素及干预方法,对心理状态的评估则较少。积极评估和适时干预对于患者的疾病有效管理、生活质量改善和疾病结局优化具有重要意义[4]。本文分析DR的流行病学特征、DR与焦虑和抑郁的相关性及方法的相关研究,现综述如下。

    中国是全球糖尿病患病人数最多的国家,预计到2045年将达到1.74亿[5]。一项综合了1980—2008年全球35项DR患病相关研究的荟萃分析[6]显示,糖尿病人群中DR患病率高达34.60%, 影响中心视力的糖尿病黄斑水肿患病率为6.81%。纳入亚洲、非洲等地区59项基于人群研究的Meta分析[7]显示,全球糖尿病人群中DR患病率为22.27%。中国糖尿病人群中DR的患病率为22.40%, 50~59岁年龄段高发(22.1%),华北(27.7%)、东北(23.7%)地区患病率较高,农村(34.0%)患病率高于城市(18.7%)[8]

    焦虑是一种内心紧张不安,担心或者预感到将要发生某种不利情况,同时又感到难以应对的不愉快情绪体验。KHOO K等[9]研究发现,DR的严重程度和相关视力障碍始终与焦虑、抑郁等不良社会心理结局显著相关。但REES G等[10]研究未观察到DR与焦虑存在关联, MORJARIA R等[11]发现DR患者的焦虑评分低于非DR患者。研究结论不一致可能是由于样本量较小、研究地点局限、观察性研究设计为主。因此,焦虑与DR的相关性证据不足,未来需要开展更多的研究探讨两者间的关系。

    抑郁症状与DR之间的关联可能是双向的; DR导致的视力受损或丧失可诱发抑郁症,反之亦然,抑郁症可通过各种生物学和行为途径损害糖尿病控制状况,进而导致糖尿病并发症的发生[10, 12]

    DR是糖尿病患者发生抑郁的独立危险因素。DR和相关的视力丧失具有多种衰弱影响,包括家庭功能、关系和角色的破坏,社会孤立和依赖性增加,工作前景恶化导致财务压力,这些均会增加新发抑郁症的风险[13]。REES G等[10]研究发现,约15.4%的DR患者有抑郁症状,重度NPDR和PDR是糖尿病患者抑郁发生的独立危险因素。中国抑郁症的终身患病率为6.8%[14], 而DR患者中抑郁发生率为25%[15], DR合并抑郁的情绪改变远高于健康人群。

    抑郁也是DR发生、发展的危险因素。一项为期5年的前瞻性队列研究[16]发现,抑郁的严重程度与DR发生风险及发生时间相关。据估计,抑郁症状严重程度每增加5分(PHQ-9评分每增加5分), DR发生率会增加约15%。一方面,抑郁相关的病理生理机制[10, 12](胰岛素和葡萄糖抵抗的改变、免疫炎症、下丘脑-垂体-肾上腺轴的失调和循环细胞因子的增加)在DR发病机制中发挥促进作用。另一方面,患有抑郁的糖尿病患者依从性差、自我管理能力降低,导致血糖控制不佳、代谢不良结局的发生以及较高的糖尿病并发症风险[17]。另有研究[18]显示,重度抑郁症患者的视网膜血管密度低于健康对照组,中央凹下脉络膜厚度较薄、视野较差,提示脉络膜血管密度降低可能与重度抑郁症有关并通过抑郁症炎症假说影响DR进展。

    虽然DR与抑郁双向相关,但抑郁与DR相关的潜在机制和时间关系尚未明确,已有相关研究抑郁量表不同、抑郁诊断标准不一,且未报告具体的DR分期、糖尿病分型、抑郁严重程度,因此可考虑标准化抑郁量表及亚组分析,以便对高危患者进行干预。

    GAD-7和PHQ-9具有良好的信效度,分别用于评估焦虑和抑郁,两者合用便于判断患者存在抑郁的情况下是否伴有焦虑[19-20]。美国糖尿病协会提出应重视心理行为因素对糖尿病及相关视力障碍的影响,建议使用PHQ-9对糖尿病患者进行常规抑郁筛查[21]

    HADS包括14个条目,涉及焦虑(HADS-A)和抑郁(HADS-D) 2个分量表,应用于综合医院和一般医疗环境中,评估患者焦虑和抑郁症状的程度,其结果不能用于临床诊断[19-20]。如果筛查量表得分显示有显著的焦虑或抑郁迹象,建议精神专科医生进一步评估,从而明确诊断,根据患者病情制订合适的治疗方案。

    焦虑自评量表(SAS)和抑郁自评量表(SDS)是焦虑、抑郁常用的自评量表[19-20],能直观地反映患者焦虑、抑郁的主观感受及严重程度。Beck焦虑量表(BAI)和Beck抑郁量表(BDI)是最早被广泛使用的评定工具,已被证明在监测糖尿病患者心理痛苦和幸福情况方面具有较高的灵敏度和特异度。

    汉密尔顿焦虑量表(HAMA)和汉密尔顿抑郁量表(HAMD)需要经过专业训练的医生方可使用,被广泛应用于临床患者焦虑、抑郁的诊断和严重程度划分,指导治疗方案的选择和干预效果的评价[19-20]

    专门针对DR患者量身定制的PROMs有助于检测其心理健康状况,并为后续的转诊途径提供持续护理的信息[22]

    虽然结构化的诊断性访谈被认为是识别抑郁症的金标准,但心理量表简单高效,可以观察患者心理状态、判断病情严重程度,便于早期识别高风险患者并转诊至专科机构行进一步诊疗[19]。尽管抑郁的自我评价是主观的和次优的,但已被证明是专家评分的有价值的替代指标[23]

    性别和年龄与DR焦虑、抑郁关系密切。多项研究[24-26]表明,女性DR患者更容易产生焦虑、抑郁等情绪。女性患病率的增加可能与其激素水平、认知方式、情感体验等有关。国外关于焦虑、抑郁观点的性别差异的临床研究[27]指出,女性一生中患抑郁症和大多数焦虑症的概率是男性的2倍,此研究为了解男性和女性情感障碍的发病和维持机制提供了参考依据。年龄对焦虑存在保护机制,在DR人群中,年长患者与抑郁的相关性低于年轻患者[28]。孙娟等[26]认为,女性DR患者中,年轻人群是否更容易伴随负性情绪的证据不足。因此,可综合分析性别和年龄对DR患者焦虑、抑郁的影响,以便识别高危人群。

    ZHOU X H等[29]认为家庭收入低是抑郁的主要危险因素。LOW J R等[30]发现社会经济水平与亚洲人DR患病率、进展和相关视力丧失独立相关。据估计, 2021年全球与糖尿病相关的医疗支出为9 660亿美元,预计到2045年将达到10 540亿美元[5]。在美国,每年DR的成本估计超过5亿美元[31]。DR患者中低收入群体对昂贵治疗费用和经济状况的担忧,使其容易出现焦虑、抑郁等负性情绪[25, 32]。此外, DR合并抑郁还会使医疗保健费用增加,这将导致心理社会压力增加。

    HERNÁNDEZ-MORENO L等[33]研究显示, DR患者感知到的社会支持水平是心理健康的重要因素,并与焦虑、抑郁水平独立相关。没有获得家庭及社会支持的视力障碍患者表现出抑郁症状的倾向最高,仅获得积极支持的视力障碍患者报告的抑郁症状水平最低[34]。高水平的社会支持可以通过增强患者面对压力的心理弹性,减轻压力感知,从而对心理健康起保护作用。因此,对于DR患者,社会及医疗机构应向其科普疾病知识,提供专业指导,鼓励家庭成员和亲戚朋友给予患者理解、关怀和鼓励,以提高其主客观支持水平,促进身心健康恢复。

    研究[35]发现,视力的变化是心理健康变化的重要相关因素。DR患者因驾驶、交通、工作、社交生活和独立性受到限制而感到沮丧并担心视力进一步丧失,且抑郁程度与视力相对较好眼的治疗史和视力下降程度显著相关[36],即使是轻度DR患者,在视力丧失方面也存在不确定性和脆弱性[37]。自我报告的视力障碍可能是焦虑、抑郁的关键预测指标,心理健康与眼科患者自我报告的视力障碍之间存在显著的双向和纵向关联[38]。因此, DR患者应重视定期眼底筛查并按时随访评估,以避免疾病进展导致的视力突然丧失及预后不良。

    研究[39]显示,有激光治疗史的DR患者报告了激光治疗过程中存在恐惧、烧灼感及术中、术后的疼痛或不适,而这些经历使患者容易产生焦虑、抑郁情绪。无论局灶性光凝还是广泛视网膜光凝治疗,其目的均在于封闭新生血管、改善微循环、控制病变发展,但并不能显著提高视力,甚至激光治疗后,部分患者会出现视力下降[38]。然而,大多数患者寄希望于激光治疗提高视力,造成术后强烈的落差感。玻璃体切割术是目前临床治疗PDR的主要方法之一,但治疗时间长、手术费用高、术后需要特定体位,患者普遍存在不同程度的焦虑、抑郁心理。盛群芳等[40]通过术前充分沟通、健康教育、强化心理应激干预,改善了PDR患者手术前后焦虑、抑郁评分。因此,激光治疗及玻璃体切割术前与患者充分沟通是降低其焦虑、抑郁水平的有效方法。

    研究[41]发现,许多降血糖药物[包括双胍类、噻唑烷二酮类药物、胰高血糖素样肽1(GLP-1)受体激动剂]可以穿过血脑屏障,通过抑制下丘脑-垂体-肾上腺轴活性,降低血清皮质醇水平,改善氧化应激和炎症反应,发挥抗焦虑、抑郁作用。二甲双胍除了具有抗炎、抗凋亡和抗氧化特性外,还显示出对抑郁症相关通路(神经营养因子和轴突再生)的神经活性作用[41]。维格列汀可以有效降低血清葡萄糖水平,提高血清胰岛素水平,并减轻动物模型焦虑、抑郁行为[42]。尽管降血糖药物显示出抗焦虑和抑郁的作用,但降血糖药物可否作为抗抑郁药物的潜在替代品以及对中枢神经系统产生作用的潜在机制还需开展临床试验进行研究。

    鉴于重度NPDR和PDR是糖尿病患者焦虑、抑郁发生的独立危险因素,因此预防DR发展或减缓其进展至关重要。早期筛查和定期眼底检查是有效管理糖尿病的基石,目的是在DR导致视力丧失之前发现DR, 以便给予有效治疗并避免产生焦虑、抑郁等负性情绪。在DR的筛查和分级诊断方面,人工智能(AI)展现出了巨大潜力,国内采用的AI眼底筛查系统对DR的诊断准确度高达95.5%[43]。此外,优化血糖水平、糖化血红蛋白(HbA1c)、血压、血脂的控制状况,可实现糖尿病患者的有效管理[43-45]。研究[44]表明,血糖控制不良可使DR发生的风险增加4倍, HbA1c降低1%, 糖尿病微血管并发症会减少25%。《糖尿病相关眼病防治多学科中国专家共识(2021年版)》[43]强调,健康教育是DR防治最为经济有效的干预方法之一。眼科、内分泌科和营养科组建的多学科团队对DR患者协同管理及健康教育能够提高其健康素养、自我管理能力、治疗依从性和生活质量,从而延缓DR进展,降低焦虑、抑郁发生率[46]

    尽管有明确的焦虑、抑郁诊断指南和良好的筛查工具,但DR患者在门诊就诊期间并未常规进行抑郁筛查,导致缺乏及时的发现和管理。美国糖尿病协会提出应重视心理行为因素对糖尿病及相关视力障碍的影响,建议对糖尿病患者进行常规抑郁筛查[21]。《我国糖尿病视网膜病变临床诊疗指南(2022年)》[44]呼吁临床高度关注DR患者焦虑、抑郁等心理状态。PHQ-9、PROMs等测量工具有助于检测DR患者心理健康状况,并为后续转诊途径提供持续护理的信息。

    心理干预已被证明是治疗焦虑和抑郁的有效方法,目前临床常用的心理干预方法包括支持疗法、正念认知疗法(MCT)、认知行为疗法(CBT)、问题解决疗法(PST)、接受与承诺疗法(ACT)等[47]。心理干预通过鼓励患者表达内心体验,纠正患者不良认知,给予患者家庭及社会支持,改变患者的行为模式,以达到消除不良情绪和行为的效果。周丹[48]发现,对糖尿病伴心理痛苦的患者实施正念认知疗法,可以降低其心理痛苦水平。HERNÁNDEZ-MORENO L等[33]研究显示,支持水平较高的DR患者抑郁发生率较低。术前实施健康教育与心理干预,可以降低DR患者手术前后焦虑、抑郁评分[49-51]。总之, DR患者借助婚姻支持、家庭支持、社会支持和综合心理干预可以提升自我调节能力,减轻心理痛苦水平,降低焦虑、抑郁评分,提高生活质量。

    美国成人2型糖尿病代表性调查数据[52]发现,抗抑郁药的使用与糖尿病视网膜病变的概率降低相关,抑郁症的良好控制可提高患者的药物依从性和健康行为,从而改善血糖控制和DR预后。对于严重的DR伴抑郁症患者或通过心理治疗未显著改善抑郁状态的患者,应及时转诊至精神专科并在医生指导下服用抗抑郁药物,及早控制病情,提高患者的依从性。

    早期筛查、定期眼底检查及血糖、血压、血脂的良好控制对于预防糖尿病患者DR发生或减缓其进展至关重要,也可以避免因视力障碍而产生的焦虑、抑郁等负性情绪。DR与抑郁双向相关, DR患者焦虑、抑郁水平受社会人口学及疾病相关因素影响,眼科、内分泌科、营养科和心理科组成的多学科团队对DR患者及其心理进行评估、治疗和随访的协同管理有助于提高患者治疗效果,改善疾病预后,缓解负性情绪。但DR与抑郁之间的时间关系、相关的潜在机制,焦虑、抑郁对不同糖尿病分型的DR是否存在相同的影响,降血糖药物可否作为抗抑郁药物的潜在替代品以及对中枢神经系统产生作用的潜在机制,眼科非侵入性的光学相干断层扫描血管造影(OCTA)检查可否作为诊断抑郁症的客观指标,还需进一步开展临床与试验研究加以阐明。

  • 表  1   2组心率和HRV时域指标比较(x±s)[M(P25, P75)]

    组别 n 心率/min-1 SDNN/ms RMSSD/ms HRV index PNN50/% SDNN index/ms SDANN/ms
    房颤组 108 75.3±18.4** 189.0(145.2, 237.3)** 233.8(177.3, 280.3)** 22.8(16.8, 29.8)** 76.6(68.9, 81.0)** 164.9(124.6, 205.4)** 77.4(58.0, 113.7)
    对照组 127 67.7±9.5 98.0(76.4, 126.9) 39.9(29.5, 63.7) 13.2(10.1, 16.3) 5.6(3.0, 17.6) 30.8(23.1, 41.0) 87.4(67.4, 109.1)
    HRV: 心率变异性; SDNN: 正常RR间期标准差; RMSSD: 相邻NN间期差值的均方根; HRV index: 心率变异指数; PNN50: 相邻NN间期差值>50 ms的心搏数占NN间期总搏数的百分比; SDNN index: 全程记录中5 min NN间期标准差平均值; SDANN: 全程每5 min RR间期平均值的标准差。与对照组比较, * * P < 0.01。
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    表  2   SDNN与基础临床特征的多元线性回归分析

    自变量 非标准化系数 SE t P
    年龄 0.385 0.945 0.407 0.685
    性别 3.711 9.079 0.409 0.684
    高血压 33.391 9.285 3.596 0.001
    糖尿病 -0.545 8.695 -0.063 0.950
    冠心病 -12.571 8.109 -1.550 0.125
    心力衰竭 -12.525 8.459 -1.481 0.142
    甲状腺功能异常 0.507 18.358 0.028 0.978
    缺血性脑卒中 -2.497 14.080 -0.177 0.860
    β受体阻滞剂 24.385 7.962 3.063 0.003
    非二氢吡啶类钙离子拮抗剂 -0.637 16.343 -0.039 0.969
    地高辛 9.246 9.391 0.985 0.327
    华法林 1.132 11.580 0.098 0.922
    达比加群 27.925 10.879 2.567 0.012
    利伐沙班 0.997 11.032 0.090 0.928
    心率 -2.027 0.217 -9.337 < 0.001
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    表  3   RMSSD与基础临床特征的多元线性回归分析

    自变量 非标准化系数 SE t P
    年龄 0.683 1.460 0.468 0.641
    性别 6.620 14.032 0.472 0.638
    高血压 29.868 14.351 2.081 0.040
    糖尿病 -4.764 13.439 -0.354 0.724
    冠心病 -7.124 12.534 -0.568 0.571
    心力衰竭 -12.055 13.075 -0.922 0.359
    甲状腺功能异常 -5.215 28.375 -0.184 0.855
    缺血性脑卒中 2.090 21.762 0.096 0.924
    β受体阻滞剂 39.973 12.306 3.248 0.002
    非二氢吡啶类钙离子拮抗剂 2.712 25.260 0.107 0.915
    地高辛 7.913 14.515 0.545 0.587
    华法林 3.047 17.899 0.170 0.865
    达比加群 8.227 16.815 0.489 0.626
    利伐沙班 10.107 17.052 0.593 0.555
    心率 -1.631 0.336 -4.862 < 0.001
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    表  4   HRV index与基础临床特征的多元线性回归分析

    自变量 非标准化系数 SE t P
    年龄 0.026 0.178 0.148 0.883
    性别 0.482 1.714 0.281 0.779
    高血压 -0.660 1.753 -0.376 0.707
    糖尿病 -1.241 1.641 -0.756 0.452
    冠心病 0.561 1.531 0.367 0.715
    心力衰竭 -4.838 1.597 -3.030 0.003
    甲状腺功能异常 3.019 3.465 0.871 0.386
    缺血性脑卒中 5.125 2.658 1.928 0.057
    β受体阻滞剂 1.415 1.503 0.942 0.349
    非二氢吡啶类钙离子拮抗剂 5.145 3.085 1.668 0.099
    地高辛 1.937 1.773 1.093 0.277
    华法林 2.033 2.186 0.930 0.355
    达比加群 -1.485 2.054 -0.723 0.471
    利伐沙班 0.649 2.083 0.312 0.756
    心率 -0.307 0.041 -7.503 < 0.001
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    表  5   PNN50与基础临床特征的多元线性回归分析

    自变量 非标准化系数 SE t P
    年龄 0.161 0.293 0.551 0.583
    性别 3.034 2.813 1.079 0.284
    高血压 -2.247 2.877 -0.781 0.437
    糖尿病 -0.576 2.694 -0.214 0.831
    冠心病 1.868 2.512 0.743 0.459
    心力衰竭 -1.237 2.621 -0.472 0.638
    甲状腺功能异常 3.933 5.687 0.692 0.491
    缺血性脑卒中 2.215 4.362 0.508 0.613
    β受体阻滞剂 3.440 2.467 1.395 0.166
    非二氢吡啶类钙离子拮抗剂 3.792 5.063 0.749 0.456
    地高辛 0.506 2.909 0.174 0.862
    华法林 4.304 3.588 1.200 0.233
    达比加群 -2.462 3.370 -0.730 0.467
    利伐沙班 4.895 3.418 1.432 0.155
    心率 -0.198 0.067 -2.938 0.004
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    表  6   SDNN index与基础临床特征的多元线性回归分析

    自变量 非标准化系数 SE t P
    年龄 0.311 1.038 0.299 0.765
    性别 3.736 9.975 0.374 0.709
    高血压 18.350 10.201 1.799 0.075
    糖尿病 -3.667 9.553 -0.384 0.702
    冠心病 -3.499 8.910 -0.393 0.695
    心力衰竭 -7.105 9.294 -0.764 0.447
    甲状腺功能异常 -1.577 20.170 0.078 0.938
    缺血性脑卒中 0.705 15.469 0.046 0.964
    β受体阻滞剂 27.533 8.748 3.147 0.002
    非二氢吡啶类钙离子拮抗剂 9.256 17.956 0.515 0.607
    地高辛 4.734 10.318 0.459 0.647
    华法林 8.135 12.723 0.639 0.524
    达比加群 9.167 11.953 0.767 0.445
    利伐沙班 14.680 12.121 1.211 0.229
    心率 -1.324 0.239 -5.552 < 0.001
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    表  7   SDANN与基础临床特征的多元线性回归分析

    自变量 非标准化系数 SE t P
    年龄 0.433 0.913 0.474 0.637
    性别 2.442 8.771 0.278 0.781
    高血压 25.155 8.970 2.804 0.006
    糖尿病 -0.455 8.400 -0.054 0.957
    冠心病 -10.919 7.834 -1.394 0.167
    心力衰竭 -15.479 8.172 -1.894 0.061
    甲状腺功能异常 1.386 17.735 0.078 0.938
    缺血性脑卒中 1.263 13.602 0.093 0.926
    β受体阻滞剂 2.430 7.692 0.316 0.753
    非二氢吡啶类钙离子拮抗剂 -2.403 15.788 -0.152 0.879
    地高辛 5.745 9.072 0.633 0.528
    华法林 -3.418 11.188 -0.305 0.761
    达比加群 24.656 10.510 2.346 0.021
    利伐沙班 -17.219 10.658 -1.616 0.110
    心率 -1.427 0.210 -6.804 < 0.001
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表(7)
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-12-24
  • 修回日期:  2024-02-07
  • 网络出版日期:  2024-05-14
  • 刊出日期:  2024-05-14

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