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LDL-C合適水平人群non-HDL-C對冠心病診斷預測價值

2018-04-24 06:07:46劉小儒廉哲勛楊珂李夢婉
中國醫學創新 2018年10期
關鍵詞:血脂冠心病水平

劉小儒 廉哲勛 楊珂 李夢婉

冠狀動脈粥樣硬化性心臟病是危害健康的重要疾病,大量循證醫學數據證明,以低密度脂蛋白膽固 醇(low-density lipoprotein cholesterol,LDL-C) 升高為主的高膽固醇血癥是致動脈粥樣硬化(AS)的關鍵危險因素。國內外血脂異常防治指南均強調將LDL-C作為動脈粥樣硬化性心血管疾病(ASCVD)風險預測指標及調脂治療的首要靶點[1-2]。非高密度脂蛋白膽固醇(non-high-density lipoprotein cholesterol,non-HDL-C)是指除HDL-C以外所有膽固醇的總和,近年來在血脂異常防治領域中的臨床應用價值日益受到關注,國際指南認為non-HDL-C是更理想的風險指標[3],且應作為調脂治療的首要干預靶點[4]。我國指南推薦LDL-C<3.4 mmol/L為ASCVD一級預防的合適水平[2],但這部分人群發生心血管事件概率仍然很高,這提示僅關注LDL-C水平,有可能低估心血管疾病發病風險。本文旨在探討LDL-C合適水平人群中,non-HDL-C對冠心病的診斷預測價值,為這部分人群臨床診治提供新的思路,現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選擇2016年7月-2017年7月期間因擬診冠心病在本院住院并行CAG檢查的278例患者為研究對象。納入標準:患者入院后查空腹血生化檢驗 LDL-C 均 <3.4 mmol/L(130 mg/mL);既往均未服用過影響血脂代謝藥物或停用該類藥物時間>3個月。排除標準:(1)原發或繼發性心肌病、心瓣膜病及嚴重心功能不全;(2)嚴重肝腎功能不全、惡性腫瘤、自身免疫性疾病、感染性疾病及甲狀腺功能異常;(3)既往曾行冠狀動脈搭橋手術或經皮冠狀動脈介入手術者;(4)腦卒中、TIA、周圍血管病患者;(5)近3個月內服用過影響血脂代謝的藥物。經冠狀動脈造影證實,將至少一支主要血管內徑狹窄≥50%的210例患者納入冠心病組,男166例,女44例,平均年齡(61.39±9.70)歲;血管管腔無明顯狹窄的68例納入對照組,男32例,女36例,平均年齡(59.32±8.11)歲。該研究已經得到倫理學委員會批準,并獲得患者的知情同意。

1.2 方法 對所有患者常規測量身高、體重、血壓、體質指數(BMI)并采集病史。入院后于次日清晨、空腹10 h以上行靜脈血生化檢查,對各項指標進行檢測,包括總膽固醇(TC)、LDL-C、HDL-C、甘油三酯(TG)、apoA1、apoB、apoB/apoA1、Lp(a)、non-HDL-C由TC-HDL-C計算得出[5]。

1.3 觀察指標 觀察兩組的一般資料、病史情況以及各血脂水平,分析冠心病的危險因素。

1.4 統計學處理 所有數據分析釆用SPSS 19.0軟件完成,計量資料用(±s)表示,組間比較采用t檢驗;計數資料以率(%)表示,比較采用 字2檢驗。二分類采用Logistic回歸分析冠心病的危險因素,作non-HDL-C等血脂指標對冠心病ROC曲線,臨界值取敏感度與特異度之和最大時,采用Pearson相關系數表示變量間相關性,以P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組間基線資料比較 冠心病組在男性構成比、高血壓、吸煙、空腹血糖方面均明顯高于正常對照組,比較差異均有統計學意義(P<0.05);而兩組間年齡、糖尿病、BMI、尿酸水平比較,差異均無統計學意義(P>0.05)。兩組血脂參數比較中,冠心病組non-HDL-C、Lp(a)、apoB/apoA1水平均明顯高于對照組,而HDL-C、apoA1水平均低于對照組,比較差異均有統計學意義(P<0.05)。兩組間TC、TG、LDL-C、apoB水平比較,差異均無統計學意義(P>0.05),見表1。

2.2 血脂參數間相關性分析結果 為直觀表現non-HDL-C與其他血脂參數之間的關系,分別對non-HDL-C與TC、TG、LDL-C、apoB、apoB/apoA1、Lp(a)做散點圖及趨勢擬合線,并計算Pearson相關系數。相關性結果顯示,non-HDL-C與TC、TG、LDL-C、apoB、apoB/apoA1均存在線性相關性,其中與TC的線性相關性最為顯著(r=0.819,P=0.000),與 TG、LDL-C、apoB、apoB/apoA1的相關系數分別為0.352、0.587、0.409、0.328,差異均有統計學意義(P=0.000)。但non-HDL-C與Lp(a)不具有相關性(r=0.035,P=0.816)。

表1 兩組間基線資料比較(x-±s)

表1(續)

2.3 冠心病危險因素Logistic回歸分析結果 多因素回歸分析中,每次僅1個血脂變量進入模型,在調整性別與高血壓兩項危險因素后,non-HDL-C、Lp(a)均為冠心病發病危險因素,non-HDL-C[OR=2.188,95%CI(1.214,3.943)]在預測冠心病發病風險上略優 于 Lp(a)[OR=1.358,95%CI(1.006,1.023)],其余指標與冠心病無明顯相關性,見表2。

表2 Logistic回歸分析參數估計值及優勢比

2.4 受試者工作特征曲線結果 non-HDL-C預測冠心病的曲線下面積(AUC=0.661)大于Lp(a)和apoB/apoA1曲線下面積(AUC=0.630,0.595),比較差異均有統計學意義(P<0.05),當non-HDL-C臨界值為3.375 mmol/L時,診斷冠心病的靈敏度為81.1%,特異度為41.2%,提示在LDL-C水平不能很好體現CHD發病風險時,non-HDL-C對CHD仍有良好而穩定的診斷預測價值,并且其應用價值優于Lp(a)等血脂指標。見表3,圖1。

表3 non-HDL-C、Lp(a)及apoB/apoA1對冠心病ROC曲線分析

圖1 non-HDL-C、Lp(a)及apoB/apoA1對冠心病ROC曲線圖

3 討論

LDL-C作為冠心病主要血脂干預指標已在臨床診療工作中受到了足夠的重視,但在臨床上有相當比例LDL-C處于“正常”或低于平均水平的人群發生心血管事件[6],不僅如此,即使經強化他汀治療LDL-C水平達標者,仍不能消除殘余CHD風險[7]。有研究表明這部分人群心血管風險來源于高non-HDL-C、apoB等血脂水平[8],這說明LDL-C在預測冠心病中存在不足,因此亟須更強大穩定的血脂參數來補充或代替LDL-C。

本研究結果顯示在兩組血漿LDL-C濃度無顯著性差異的情況下,冠心病組non-HDL-C、Lp(a)、apoB/apoA1、HDL-C、apoA1等指標與對照組比較,差異均有統計學意義;Logistic回歸顯示,non-HDL-C、Lp(a)均為冠心病發病重要危險因素,其OR值為2.188對冠心病發病風險明顯高于Lp(a),non-HDL-C對冠心病ROC曲線下面積為0.661,同樣優于其他血脂指標。該結果提示臨床上non-HDL-C可能是更好的預測心血管事件的脂質參數。原因可能是non-HDL-C作為除HDL-C以外所有脂蛋白膽固醇的總和,可用來評估血漿中致AS脂蛋白總量包括極低密度脂蛋白(VLDL)、VLDL殘粒、中間密度脂蛋白、LDL、Lp(a)、乳糜微粒,因此其濃度不僅可以涵蓋富含膽固醇脂蛋白顆粒水平,也體現富含甘油三酯脂蛋白(TGRLP)水平,有研究顯示TGRLP中的剩余膽固醇成分是缺血性心臟病的獨立危險因素[9]。此外,血漿中甘油三酯水平的升高可促進LDL從大顆粒疏松LDL向小而密LDL(sLDL)轉變,臨床研究證實,sLDL比大顆粒LDL具有更強的致動脈粥樣硬化作用,與心腦血管疾病發生和發展密切相關[10]。證據表明,apoB可能是較LDL-C更好的冠心病風險指標[5]。non-HDL-C可以體現血漿致AS脂蛋白家族總量,因而與LDL-C相比,non-HDL-C與apoB的關系更加緊密,在CVD風險評估上較LDL-C可能更有優勢。本研究中Pearson相關也提示non-HDL-C與TC、TG、LDL-C、apoB、apoB/apoA1均存在明顯線性相關性,可以更全面的體現冠心病發病風險。Framingham等[11]研究證實無論血漿TG水平高低,non-HDL-C對ASCVD風險評估作用均優于LDL-C。Lp(a)已被證實是ASCVD的獨立危險因素,并且與冠狀動脈狹窄程度呈正相關[12]。Lp(a)的基本結構與LDL相似,但含有獨特蛋白—載脂蛋白a,分子結構的特點使其在AS及促進血栓形成方面發揮重要作用。Lp(a)水平主要受遺傳因素影響,且其不受性別、年齡、體重、飲食、吸煙及多數調脂藥物影響,因此作為一項反映遺傳背景的血脂指標具有重要意義[13]。本研究中冠心病組與正常對照組Lp(a)水平比較,差異有統計學意義(P=0.001),并且與其他血脂指標無明顯相關性,Logistic回歸分析提示Lp(a)是冠心病的獨立危險因素,在CHD風險評估中可發揮重要作用。apoB/apoA1體現了血漿中致AS與抗AS因素之間的平衡,可考慮將其作為CHD風險評估的替代分析參數[14]。

本研究提示與LDL-C等傳統血脂指標相比,non-HDL-C可穩定體現冠心病發病風險,可能是更好的冠心病診斷預測指標。因此在臨床工作中應根據危險分層來決定血脂干預程度,在關注LDL-C達標情況的同時也應對non-HDL-C水平引起足夠的重視,從而更好消除CVD發病風險[15]。當然,本研究存在樣本量不足、研究時間短等不足,可能會導致人群代表性不足,未來需要進一步多中心、大樣本的研究來證實研究結果。

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