李迎婕,魏曉巖,賈軍利,吳曉蕓,王會芳,王慧,吳清雷,陳曉丹,時秀文
維持性血液透析(maintaining hemodialysis, MHD)是終末期腎病患者治療的主要方式[1],主要是通過血液對流及超濾過等原理清除體內代謝廢物,保持機體水電解質、酸堿等的內環境穩定[2]。合并有高血壓病的終末期腎病患者在行MHD過程中發生心血管不良事件的幾率呈逐年上升趨勢[3],心血管事件作為終末期腎性高血壓病最為主要的死亡原因,在MHD患者日漸增多的今天,對其風險的評估顯得極為重要。有研究顯示,N末端腦鈉肽前體(N-terminal probrain natriuretic peptide, NT-proBNP)可以有效預測心血管事件的發生風險[4]。血壓變異性(blood pressure variability, BPV)是反映機體在一定時間內血壓波動程度的臨床指標,臨床常用血壓標準差(standard deviation, SD)及變異系數(coefficient of variation, CV)來反映BPV的大小。近年來研究亦發現,BPV與心血管不良事件的發生呈顯著正相關[5]。但是將二者應用于預測MHD治療的終末期腎性高血壓病患者心血管不良事件的發生風險,相關文獻報道較少。現分析MHD治療的終末期腎性高血壓病患者血清NT-proBNP、BPV與心血管不良事件發生的相關性,報道如下。
1.1 臨床資料 選擇2015年10月9日—2018年1月12日河北北方學院附屬第二醫院腎內科行MHD治療的終末期腎病伴高血壓病患者232例作為研究對象,男120例,女112例,年齡18~62(54.23±9.12)歲;原發病:慢性腎小球腎炎90例,糖尿病腎病74例,高血壓性腎病25例,腎盂腎炎16例,梗阻性腎病10例,多囊腎3例,原因不明14例。所有患者行超聲心動圖檢查,根據是否發生件心絞痛、心律失常、心力衰竭、冠心病等分為心血管事件組101例(心絞痛31例,心律失常30例,心力衰竭32例,冠心病8例)和非心血管事件組131例。
1.2 選擇標準 (1)納入標準:①符合終末期腎病的診斷標準[6];②年齡≥18歲;③MHD治療時間≥6個月,每周治療2~3次,每次至少4 h;④尿素清除指數(Kt/V)≥1.2,尿量<200 ml/d;⑤對本研究知情同意,能堅持家庭動態血壓測定。(2)排除標準:①既往有嚴重心功能不全或者其他原因所致的繼發性高血壓病患者;②伴有急性感染或者慢性消耗性疾病等患者;③伴有精神障礙性疾病患者;④無法配合本研究者。
1.3 血液透析方法 MHD治療使用德國費森尤斯4008型透析機及Fx60型血液透析器(透析器膜面積1.5 m2),碳酸氫鹽透析液(鈉138 mmol /L、鉀2.5 mmol/L、鈣1.5 mmol/L、碳酸氫根32 mmol/L),透析液溫度36.5℃,透析液流量500 ml/min,血管通路為自體前臂動靜脈內瘺,血流量200~250 ml/min,普通肝素抗凝。MHD治療時間≥6個月,每周治療2~3次,每次至少4 h。
1.4 觀測指標與方法
1.4.1 基線資料收集:收集所有患者的一般臨床資料,包括性別、年齡、身高、體質量、透析齡、病程、既往病史、生活史等。
1.4.2 血生化指標檢測:(1)血清NT-proBNP水平;(2)腎功能指標:血肌酐、尿素、尿酸等;(3)血脂指標:總膽固醇、低密度脂蛋白膽固醇、高密度脂蛋白膽固醇等;(4)電解質:血鈉、血鈣、血磷等。以上指標采用常規方法檢測。
1.4.3 血壓變異性(BPV)測定:使用日本Mobil-O-Graph型便攜式動脈血壓監測儀監測動態血壓(ambulatory blood pressure monitoring, ABPM)。06:00~22:00(日間血壓),每隔30 min測壓1次;22:00至次日06:00(夜間血壓),每隔60 min測壓1次。參考Rothwell等[7]研究方法,收縮壓(SBP)和舒張壓(DBP)的變異性以血壓變異標準差(standard deviation, SD)及血壓變異系數(coefficient of variability, CV)來表示。多次測得的平均血壓值標準差記為SD,CV=SD/平均血壓。根據歐洲高血壓指南[8]ABPM高血壓標準:24 h平均血壓≥130/80 mmHg,日間平均血壓≥135/85 mmHg,夜間平均血壓≥125/75 mmHg,或夜間平均收縮壓≥125 mmHg。杓型血壓為夜間血壓均值較日間血壓均值下降≥10%,<10%稱為非杓型血壓。

2.1 基線資料比較 血液透析期間2組患者體質量增長率、伴發糖尿病及NT-proBNP水平比較差異均有統計學意義(P<0.05或P<0.01),見表1。
2.2 血壓變異性參數比較 心血管事件組患者SBP-SD、SBP-CV、DBP-SD、DBP-CV均顯著高于非心血管事件組(P<0.05或P<0.01);而2組患者 SBP、DBP比較差異無統計學意義(P>0.05),見表2。

表2 2組患者血液透析期間血壓參數比較
2.3 相關危險因素分析 將血液透析期間體質量增長率、伴發糖尿病、NT-proBNP、SBP-SD、SBP-CV、DBP-SD及SBP-CV納入多因素Logistic回歸分析發現,NT-proBNP、SBP-SD、DBP-SD是行MHD治療的終末期腎性高血壓病患者發生心血管不良事件的獨立危險因素,見表3。
終末期腎性高血壓病是由于多種原因所導致,但是以容量增加導致血壓升高者占多數。國外報道腎性高血壓病主要由腎動脈內膜動脈粥樣硬化、腎動脈纖維組織肌性增生引起[9],本文納入對象中誘因以腎動脈內膜動脈粥樣硬化為主,其次為因腎動脈纖維組織肌性增生所致,與上述報道結果相符。
由于腎臟嚴重受損,腎素分泌和血容量的正常調節機制受到破壞,因而腎素分泌增加,引起水鈉潴留,最終使血壓升高[10]。終末期腎性高血壓病與心血管疾病病死率密切相關,而且心血管疾病是終末期腎性高血壓病患者的主要死因,病死率約占50%[11]。目前,不良心血管事件亦是終末期腎病患者在MHD過程中的主要死亡原因之一[12-13]。合并有高血壓病、糖尿病等疾病更易使患者發生心血管不良事件[14-17]。近年來研究證實,BPV與MHD患者心血管不良事件密切相關,并且研究還指出終末期腎性高血壓病患者靶器官損害進展與心血管病病死率呈顯著正相關,而且獨立于平均血壓水平的BPV大小與靶器官損害密切相關,即BPV越高靶器官損害就越明顯[18-19]。

表1 2組維持性血液透析終末期腎性高血壓病患者基線資料比較

表3 心血管不良事件發生的多因素Logistic回歸分析
正常人血壓的晝夜變化稱為“杓型”,即夜間血壓波動低于日間血壓波動,而且一天內波動幅度約為25%,此為機體心血管系統正常調節所致。而多數MHD患者晝夜血壓表現為“非杓型”,即夜間血壓甚至超過日間血壓或者下降不明顯,有研究者發現此類患者心功能損害較為嚴重[20]。另有研究表明,NT-proBNP可以早期預測MHD患者心血管事件的發生[21]。因此,本研究擬探討BPV、NT-proBNP與行MHD治療的終末期腎性高血壓病患者心血管事件發生的相關性。
本研究232例MHD患者中有101例發生心血管不良事件,發生率為43.53%,與豆利軍等[22]報道結果相近。Shen等[23]在對維持性血液透析終末期腎性高血壓病患者的一項研究發現,透析期間患者發生的主要心血管不良事件包括心絞痛、左心室肥厚、心律失常、心力衰竭、冠心病,以心絞痛較多,但多無需特殊干預,與本研究結果一致。本研究根據MHD期間有無心血管不良事件發生分為非心血管事件組與心血管事件組,分析2組患者基線資料及臨床指標之間的差異,結果發現2組患者血液透析期間體質量增長率、伴發糖尿病、血清NT-proBNP水平比較差異均有統計學意義(P<0.05或P<0.01),說明以上因素與MHD患者心血管不良事件的發生密切相關,與趙海丹等[24]研究結果一致。另外本研究結果還顯示,血液透析期間2組患者SBP-SD、SBP-CV、DBP-SD及SBP-CV方面差異亦有統計學意義(P<0.05或P<0.01),即心血管事件組患者血壓波動性明顯高于非血管事件組患者,充分說明患者行MHD時動態血壓波動呈“非杓型”可增加心血管不良事件的發生率,與王葳等[25]報道結果相符。
本研究進一步對心血管不良事件相關影響因素行多因素Logistic回歸分析發現,NT-proBNP、SBP-SD、DBP-SD是行MHD治療的終末期腎性高血壓病患者發生心血管不良事件的獨立危險因素。NT-proBNP是主要由心肌細胞合成的血清標志物,當室壁張力過大時會加快心肌細胞對NT-proBNP的合成和分泌。終末期腎病患者NT-proBNP排出能力下降,故血漿中NT-proBNP濃度升高,由于血液透析患者腎功能下降,故使心血管事件的危險性明顯增加[20]。BPV是高血壓病患者靶器官損害的重要危險因素,而SBP-SD、DBP-SD是反映BPV的主要指標,當SBP-SD、DBP-SD不穩定時可以增加心血管不良事件的發生風險[26]。上述研究結論可以進一步證實本研究結論的可靠性。所以針對以上高危因素給予及時有效的干預措施可以降低心血管不良事件的發生率,保證患者透析安全,使患者獲益。
綜上所述,行MHD治療的終末期腎性高血壓病患者心血管不良事件與血液透析期間體質量增長率、糖尿病病史、NT-proBNP及BPV相關,其中NT-proBNP、SBP-SD和DBP-SD作為發生心血管不良事件的獨立危險因素應該引起臨床高度重視,早期篩查高危患者并且給予積極的干預措施,以保證患者透析安全。
利益沖突:無
作者貢獻聲明
李迎婕、魏曉巖、賈軍利:設計研究方案,實施研究過程,論文撰寫;吳曉蕓、王會芳、王慧:協助開展試驗,論文修改;吳清雷、陳曉丹、時秀文:協助試驗,數據統計學分析