腦鈉肽水平在預測心房顫動引起腦卒中的作用

鐘燕友，劉聰，劉遠錦，許星海

（贛州市南康區中醫院內一科，江西 贛州 341400）

資料顯示，早在2006年，ACC（美國心臟學會）就開始對心房顫動患者進行危險度的劃分[1]。之后，研究人員紛紛對危險分層預測指標進行推陳出新。腦鈉肽（brain natriuretic prptide，BNP）是近年來提出的一種心血管生物標志物[2]。相關研究指出，BNP不但是患者心臟損傷度的重要參數，同時能夠預測高血壓患者引起左心室肥厚、冠心病患者嚴重程度等方面[3-4]。然而，現階段，醫學領域BNP與心房顫動患者腦卒中的相關性報道仍然較少，本文以200例單純心房顫動患者為研究對象，觀察并分析腦鈉肽水平在預測心房顫動引起腦卒中的作用，現報道如下。

1 資料與方法

1.1 臨床資料 本研究自2016年6月～2017年6月，納入200例單純心房顫動患者，其中男115例，女85例，患者年齡35～75歲，平均（50.0±10.8）歲。入組標準：研究納入患者均符合以下指標：①有詳細病史；②入院時，經過心電圖或24小時動態心電圖證實為房顫的患者（房顫診斷至少有1次心電圖證實）；③依據患者病史、癥狀體征、影響學檢查確診為永久性房顫患者。排除標準：若患者出現以下指標之一，研究予以剔除：①心電圖未記錄到房顫者；②合并有風濕性心臟病、高血壓病、冠心病、嚴重肝腎功能不全、心力衰竭、心肌病、糖尿病等；③服用過抗凝藥物的房顫患者；④年齡≥80歲的患者；⑤近期有活動性出血、敗血癥、腫瘤等危險度高的患者。

1.2 方法

1.2.1 分組 本研究對全部患者均定期進行腦鈉肽水平和查頭顱發生腦卒中，依據1年的隨訪記錄納入研究對象是否發生腦卒中將患者進行分組。其中發生腦卒中的患者分為A組；另一組未發生腦卒中的患者分為B組。

1.2.2 檢測 所有患者于晨起、空腹抽取靜脈血1 ml，研究采用BIOSOTE Triage熒光免疫分析儀進行BNP水平的定量檢測。本次研究所用的BNP檢測試劑盒購買自上海彩佑生物有限公司。

1.3 觀察和評定指標 ①記錄并對比兩組患者的BNP水平；②記錄患者的性別、年齡、高血壓、糖尿病等一般情況，依據分組結果對BNP水平與腦卒中危險關系進行相關性研究。

1.4 統計學方法 數據處理應用SPSS 19.0軟件，采用Logistic回歸分析腦鈉肽水平對心房顫動對發生腦卒中風險是否具有預測價值。顯著性檢驗方法為χ2和t檢驗，P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組患者隨訪結果比較 全部患者均完成隨訪，其中A組（發生腦卒中者）85例，男50例，女35例，平均年齡（60.5±10.8）歲。B組患者（未發生腦卒中）者115例。男65例，女50例，平均年齡（58.5±10.5）歲。

2.2 兩組患者一般情況比較 本研究對兩組患者的一般情況進行記錄，并采用統計學方法進行對比，結果發現，兩組患者的性別、體質量指數、吸煙史、飲酒史方面比較差異無統計學意義。同時，本研究發現A組患者的年齡高于B組（P＜0.05），糖尿病、高血壓患病率明顯高于B組，A組患者的BNP水平明顯高于B組（P＜0.01），見表1。

2.3 兩組Logistic回歸分析 為了進一步明確BNP水平是否對單純心房顫動患者出現腦卒中具有預測價值，研究利用Logistic回歸分析法建立回歸分析模型，其中我們以患者腦卒中危險分層作為因變量，假設發生腦卒中為1、未發生腦卒中為0，并以患者年齡、糖尿病、高血壓、BNP水平作為自變量進行有序、多類Logistic回歸分析，其中以年齡、BNP水平作為連續性變量，以糖尿病、高血壓為二分類變量。結果發現，高血壓、BNP是有意義的變量，見表2。

表1 兩組患者一般情況比較Table 1 Comparison of general situation between the two groups

表2 有序、多類Logistic回歸分析結果Table 2 Ordinal and multiple Logistic regression analysis results

本研究采用建立的回歸方程對納入200例單純心房顫動患者的腦卒中危險分層進行預測，結果發現，對于未發生腦卒中患者的預測準確率為100.0%（115/115），對于發生腦卒中患者的預測準確率為90.6%（77/85）。

3 討論

醫學研究現已經證實，當機體出現心房顫動、心肌缺血、室性心動過速等現象時，BNP水平會明顯上升[5-7]。這些發現使得BNP這一參數踏上醫學研究的“舞臺”，近年來，BNP水平與心力衰竭、心肌梗死、高血壓等疾病的研究層出不窮。然而，臨床有關BNP與心房顫動患者腦卒中危險分層的相關報道仍然較少。

心房顫動是心血管內科十分常見，但又十分棘手的高危疾病。眾多報道指出，心房顫動是引發腦卒中的危險因素[8-10]。有資料指出，心房顫動患者腦卒中改的發病率是無心房顫動患者的約4.5倍[12]。也就是說，腦卒中是心房顫動患者面臨的最危險的并發癥之一。

筆者查閱大量文獻資料發現，BNP與心房顫動的相關性研究十分多見。如國研究人員發現，采用TEE（食管超聲心動圖）檢測無臨床癥狀的心房顫動患者，當進行直流電復律，樂意采用BNP測定診斷[13]。國內研究人員發現，心房顫動患者的BNP水平明顯高于正常竇律患者[14]。我們依據隨訪結果將患者進行分組，由于心力衰竭、心肌梗死等疾病會對人體BNP水平造成影響[15]，因此研究為了控制混雜因素而將合并前述疾病的患者予以剔除。通過統計學方法來判斷性別、年齡、吸煙史、BNP等因素對于心房顫動引發腦卒中的影響，通過研究設計和混雜因素控制手段，提升研究結論的準確性和可靠性。通過測定兩組患者的BNP水平，從結果（表1）可以看出，A組患者的BNP水平明顯高于B組（P＜0.01）。這一結論與前人的研究相印證[16]。

在此基礎上，研究開始進行深入探索，我們通過有序多類Logistic回歸分析發現，在年齡、高血壓、糖尿病、BNP水平中，有意義的變量為高血壓、BNP水平。于是，我們采用其為自變量，以心房顫動患者腦卒中危險分層為因變量建立模型，通過求解得到的回歸方程，對于未發生腦卒中患者的預測準確率為100.0%，對于發生腦卒中患者的預測準確率為90.6%。可見，測定BNP水平有助于更好的評估心房顫動引起的腦卒中危險分層，一方面能夠為臨床診斷工作提供有價值的參考依據，另一方面能夠為存在腦卒中風險的患者進行早期的預測，便于早期預防。

綜上所述，腦鈉肽水平對心房顫動患者是否引起腦卒中具有重要的預測價值，能夠為臨床診治工作提供有價值的參考信息。

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