系统性血管阻力预测高流量动静脉瘘患者的高输出量心力衰竭

Systemic vascular resistance predicts high-output cardiac failure in patients with high-flow arteriovenous fistula

作者信息Dan-Ying Lee, Ting Chen, Wei-Chieh Huang, Ruey-Hsing Chou, Cheng-Hsueh Wu, Chih-Yu Yang, Chiu-Yang Lee, Chih-Ching Lin, Der-Cherng Tarng
PMID37885349
发布时间2024-02
DOI10.1002/ehf2.14563

实验完整度

回顾性队列研究,包含患者临床数据、超声心动图和多普勒血流测量,进行了统计分析和风险预测模型,但缺乏功能或机制验证。

主要模型

高流量动静脉瘘患者(Qa ≥ 1500 mL/min) 回顾性队列(109例)

重点核对

eSVR值<6的预测价值 CI/eSVR值≥0.55的诊断准确性 Qa值≥2000 mL/min的阈值 BMI、年龄、DM等基线特征

摘要

目的:高流量动静脉(AV)通路患者有发生高输出量心力衰竭(HOCF)及随后住院的风险。然而,诊断HOCF具有挑战性,且通常需要侵入性操作。系统性血管阻力(SVR)在诊断HOCF中的作用被低估,其预测价值有限。本研究旨在确定HOCF的非侵入性危险因素,以促进早期诊断和及时的手术干预。方法和结果:我们纳入了109例接受连续超声心动图检查的高流量AV通路患者。根据因HOCF住院情况将回顾性队列分为两组。两组在年龄和性别上进行了匹配。平均随访25.1个月后,19例患者(17.4%)因HOCF住院。两组基线特征相似。然而,HOCF组的血管通路血流量(Qa)更高(2168 ± 856 vs. 1828 ± 617 mL/min;P = 0.045)。超声心动图分析显示,HOCF组有更明显的左心室舒张功能障碍(E/e′:21.1 ± 7.3 vs. 16.2 ± 5.9;P = 0.002),更严重的肺动脉高压(右心室收缩压:41.4 ± 16.7 vs. 32.2 ± 12.8;P = 0.009),更高的多普勒衍生的心指数(CI)(4.3 ± 0.8 vs. 3.7 ± 1.1;P = 0.031),以及更低的多普勒衍生的估计SVR(eSVR)值(5.5 ± 0.3 vs. 6.9 ± 0.2;P = 0.002)。使用多变量Cox回归分析,低eSVR值(<6)是HOCF住院的独立预测因子,风险比为9.084(95%置信区间,2.33–35.39;P = 0.001)。接受者操作特征曲线分析表明,CI/eSVR值能更准确地预测HOCF住院[敏感性:94.7%,特异性:51.0%,曲线下面积(AUC):0.75,P < 0.001],优于Qa/心输出量比值(AUC:0.50,P = 0.955)、Qa值≥2000 mL/min(AUC:0.60,P = 0.181)和按身高(米)索引的Qa值(AUC:0.65,P = 0.040)。结论:在高流量AV通路患者中,通过无创多普勒超声心动图获得的低eSVR值与HOCF住院率升高相关。因此,对这些患者进行常规eSVR筛查可能加速HOCF的诊断。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
在具有高流量AV通路的患者中,非侵入性eSVR值是否能够预测HOCF住院风险?
核心机制
低全身血管阻力是高输出量心力衰竭的病理生理特征,eSVR降低与HOCF住院风险增加相关。
主要证据
回顾性队列研究,109例高流量AV患者,平均随访25.1个月,19例因HOCF住院,多变量Cox回归显示eSVR<6的HR为9.084,CI/eSVR≥0.55的AUC为0.75。
研究意义
常规eSVR筛查可能加速HOCF诊断,并有助于指导心衰药物选择和评估手术干预后的血流动力学状态。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

研究人群筛选与分组

选取高流量AV通路患者,并根据是否发生HOCF住院进行分组比较。

回顾性筛选342例行常规Qa评估的血液透析患者,根据Qa≥1500 mL/min等标准纳入109例,根据HOCF住院情况分为HOCF组和非HOCF组。

2

临床基线特征比较

比较HOCF组与非HOCF组的临床和AV通路特征。

收集患者的人口统计学特征、血管通路信息和临床参数,并比较两组差异。

3

超声心动图评估

评估两组患者的心脏结构和功能参数,包括左室舒张功能、肺动脉压、心输出量等。

进行常规经胸超声心动图检查,测量LVEF、E/e'、RVSP、TAPSE、CO、CI等指标,并计算eSVR(SBP/LVOT-VTI)。

4

预测因子分析

确定HOCF住院的独立预测因子,并评估不同指标(eSVR、CI/eSVR、Qa等)的诊断准确性。

使用Kaplan-Meier曲线、Cox回归分析和ROC曲线分析评估eSVR<6对HOCF住院的预测价值,以及CI/eSVR、Qa/CO等指标的准确性。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
Transonic HD03Transonic Inc.--
EPIQ CVxPhilips Healthcare--
Vivid E95GE Healthcare--
SPSS 20版SPSS Inc.--

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
患者纳入与分组
纳入标准:Qa≥1500 mL/min;排除严重瓣膜病、肝病等;分组依据是否因HOCF住院。
阅读提示:见Methods:Study population and design,图1
Qa测量
测量方法:超声稀释法,血液泵速率250-300 mL/min,10 mL生理盐水注入静脉管路。
阅读提示:见Methods:Arteriovenous access blood flow
超声心动图参数测量
设备及探头频率;测量LVEF(Simpson法)、E/e'(间隔侧)、RVSP(三尖瓣反流压差+右房压)、CO(LVOT面积×VTI)、eSVR(SBP/LVOT-VTI)。
阅读提示:见Methods:Transthoracic echocardiogram和Estimated systemic vascular resistance
预测因子分析
多变量Cox回归调整的变量:年龄、性别、DM、Qa、CI、RVSP、E/e'、二尖瓣E峰速度;eSVR<6定义的依据。
阅读提示:见Methods:Statistical analysis和Results:Predictors of high-output cardiac failure hospitalization
ROC分析
CI/eSVR最佳截断值0.55的确定;比较的指标Qa/CO、Qa≥2000、Qa/height^2.7。
阅读提示:见Results:Predictors of high-output cardiac failure hospitalization,图3