心房顫動病人無癥狀心房顫動現狀及影響因素

Current status and influencing factors of asymptomatic atrial fibrillation in patients with atrial fibrillation

ZHANG Yizhuo，XU Zhiying，ZHAO Jinyun，LIN MeiTianjin Medical University General Hospital，Tianjin 300052 ChinaCorresponding AuthorLIN Mei，Email：linmeitianjin@163.com

Keywordsasymptomatic atrial fibrillation;atrial fibrillation;influencing factors;nursing

摘要目的：調查心房顫動病人無癥狀心房顫動現狀并分析其影響因素。方法：便利選取308例心房顫動病人作為研究對象，采用一般資料調查表、歐洲心律協會心房顫動癥狀評分、Frail衰弱量表、廣泛焦慮自評量表、社會網絡量表簡表進行調查。應用LASSO回歸篩選變量，采用Logistic回歸分析影響因素。結果：308例心房顫動病人中無癥狀心房顫動40例（13.0%）。多因素Logistic回歸分析結果顯示，性別、心房顫動類型、衰弱狀態是其影響因素（P＜0.05）。結論：無癥狀心房顫動病人較為常見，醫護人員應重視男性、持續性/長程持續性心房顫動、無衰弱病人的評估并及時進行干預，以提高病人心房顫動相關知識水平，引起病人對疾病及并發癥的重視，從而降低就醫延遲的可能性。

關鍵詞無癥狀心房顫動；心房顫動；影響因素；護理

doi：10.12102/j.issn.20958668.2024.18.014

心房顫動是臨床最常見的心律失常之一，在我國心房顫動患病率為1.6%［1］。心房顫動病人常伴心臟特異性癥狀如心悸、胸痛、胸悶及全身非特異性癥狀如乏力、頭暈、小便次數增加等，以上信號促使病人產生就醫行為，及時防止并發癥的發生發展。有些病人癥狀隱匿，稱為無癥狀性心房顫動。無癥狀心房顫動病人往往因缺乏癥狀體驗、疏忽癥狀警示存在就醫延遲行為，病人常因卒中或心力衰竭等并發癥而首次就醫［2］。有研究顯示，約1/3的病人屬于無癥狀心房顫動，其次，無癥狀心房顫動不易識別，其因醫療干預較晚，增加血栓栓塞及死亡風險［25］，其中動脈栓塞以腦栓塞最為常見，是致殘、致死的重要原因。此外，有研究表明，無癥狀心房顫動伴有心血管疾病的病人受益于早期心律控制及抗凝管理［67］。可見無癥狀心房顫

動較為常見且預后更差。因此，無癥狀心房顫動病人是更值得關注的特殊群體。但目前有關無癥狀心房顫動的研究較為有限，且相關研究的變量多局限于人口學資料及臨床客觀資料［2，5］。因此，本研究在健康生態學模型［8］的理論指導下，從個人先天特質和疾病的生物學、個人心理和行為生活方式、個人家庭社會網絡、工作生活條件及社會政治文化政策環境因素五大方面調查無癥狀心房顫動病人現狀及其影響因素，以期為無癥狀心房顫動病人特異性管理提供參考。

1對象與方法

1.1研究對象

采用便利抽樣法選取2022年12月—2023年7月于天津市某三級甲等醫院心內科住院的308例心房顫動病人為研究對象。納入標準：1）年齡≥18歲；2）符合2020歐洲心臟病學會（ESC）心房顫動指南定義的非瓣膜性心房顫動病人；3）能自行閱讀或在他人幫助下理解問卷內容；4）病人知情同意，愿意參與本研究。排除標準：1）有急性重癥炎癥反應以及近3個月有急性應激事件發生惡性腫瘤病史；2）有嚴重肺、肝、腎功能不全者；3）嚴重的聽力受限、失語、意識障礙、譫妄及認知障礙病人。

1.2研究方法

1.2.1調查工具

1.2.1.1一般資料調查表

在健康生態學模型的指導下結合文獻回顧自行設計一般資料調查表，包括人口學資料，如年齡、性別、體質指數（BMI）、職業類型、醫療支付方式、吸煙及飲酒史；臨床相關資料，如心房顫動類型、病程、常見合并癥個數、左心房大小（LA）、左室射血分數（LVEF）。

1.2.1.2歐洲心律協會（EHRA）心房顫動癥狀評分［9］

采用指南［4］推薦的EHRA心房顫動癥狀評分評估心房顫動病人癥狀的嚴重性。該評分按照癥狀的嚴重程度分為5個等級，“1”表示無癥狀，“2a”表示輕度癥狀，“2b”表示中度癥狀，“3”表示嚴重癥狀，“4”表示致殘。得分越高表明癥狀越明顯，日常活動越受影響。本研究將得分為“1”的病人視為無癥狀心房顫動病人，其余得分視為有癥狀心房顫動病人。

1.2.1.3Frail衰弱量表

采用Morley等［10］改良的Frail衰弱量表測量心房顫動病人衰弱水平。該量表包括5項：疲乏感、阻力感（上一層樓梯即感困難）、自由活動下降（行走幾百米有困難）、多種疾病共存（≥5個）、體重減輕（1年內體重下降gt;5.0%）。采用二分類計分法，“0”代表“否”，“1”代表“是”，滿足3個及以上為衰弱狀態，具有1個或2個的狀態為衰弱前期，不滿足任何1個為非衰弱的健壯老人。經驗證Frail衰弱量表具有較強收斂性和預測有效性［1011］。

1.2.1.4廣泛焦慮自評量表（GAD7）

采用由我國何筱衍等［12］翻譯形成的中文版GAD7評估病人過去2周焦慮癥狀的發生頻率，包括7個條目，采用4級評分法，每條目為0～3分，總分為0～21分。其中0～9分為無焦慮，10～21分為焦慮狀態。中文版GAD7的Cronbach′s α系數為0.898，重測信度為0.856［12］。

1.2.1.5社會網絡量表簡表（LSNS6）

采用張文娟等［13］翻譯的中文版LSNS6，包括家庭和朋友網絡兩部分，共6個條目。每個條目為0～5分，總分為0～30分，分數越高表示社會網絡水平越好。家庭部分及朋友部分網絡得分＜6分的老人即處于對應的網絡隔離狀態，量表總分＜12分被認為是社會隔離。該量表的Cronbach′s α系數為0.796［13］。

1.2.2資料收集方法

病人疾病信息及化驗檢查結果通過醫院信息管理系統獲取，其中于術前1 d進行超聲心動檢查，于入院后第2天進行實驗室指標檢查，住院48 h內收集相關問卷。由研究者發放并回收問卷，問卷調查過程中使用統一的指導語向病人說明本次調查的目的、內容、意義及填寫方法，取得病人的知情同意。共發放315份問卷，有效問卷308份，有效回收率為97.78%。

1.2.3統計學方法

在本研究中涉及的變量較多而有效結局事件相對較少，對于Logistic回歸而言，相關因素間可能存在較強的多重共線性，使得模型穩定性較差。最小絕對收縮和選擇算子（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）回歸以回歸系數的絕對值之和作為懲罰項，λ為懲罰性的系數，當λ越大時，對回歸系數的壓縮程度也越大，使與因變量關系弱的自變量系數壓縮至零，從而起到重要變量篩選的作用［14］。所以LASSO回歸具有特征降維的作用。因此，將LASSO回歸篩選的變量進行后續分析可以有效避免傳統回歸模型的過擬合和多重共線性的問題。

采用SPSS 25.0軟件及R 4.1.2軟件進行統計分析。服從正態分布的定量資料以均數±標準差（x±s）描述；不服從正態分布的定量資料以中位數、四分位數［M（P25，P75）］描述；定性資料以例數、構成比（%）描述。使用R軟件“glmnet package”進行LASSO回歸并使用5折交叉驗證確定調和參數λ，λ值決定了各個自變量的系數，使某些對因變量影響力不大或無關的變量對應的回歸系數值壓縮為0，實現了變量的初步篩選。將LASSO回歸模型篩選出的因素進行組間差異性分析，包括獨立樣本t檢驗、MannWhitney U檢驗、χ2檢驗或Fisher確切檢驗。將上述單因素分析有統計學意義的變量納入多因素Logistic回歸分析。以P＜0.05為差異有統計學意義。

2結果

2.1心房顫動病人一般資料及無癥狀心房顫動現狀

308例心房顫動病人的年齡為68（63，73）歲；男170例（55.2%），女138例（44.8%）；陣發性心房顫動186例（60.4%），非陣發性心房顫動（持續性心房顫動和長程持續性心房顫動）122例（39.6%）；病程：18（3，60）個月，LA（40.70±5.98）mm，LVEF［63%（61%，64%）］。其他一般資料見表1。無癥狀心房顫動病人40例（13.0%），有癥狀心房顫動病人268例（87.0%），其中，38.1%病人為輕度癥狀，41.8%為中度癥狀，20.1%為嚴重癥狀。

2.2LASSO回歸初步篩選變量

根據病人的一般信息、臨床資料、相關問卷所涉及的變量，使用5折交叉驗證的LASSO回歸分析，自變量賦值方式見表2。LASSO回歸模型中自變量隨λ值變化的篩選情況見圖1。圖1A是Log（λ）與自變量個數對應曲線，下橫坐標是Log（λ），上橫坐標是不同Log（λ）值對應的模型中非零自變量的個數，縱坐標是模型的均方誤差（mean square error，MSE）。圖1B中兩條虛線從左到右分別表示MSE最小時及MSE在一個標準誤內Log （λ）的取值和其對應的非零自變量個數。圖1B為Log（λ）與LASSO回歸系數的關系，隨著λ增大，模型的各自變量系數估計值壓縮程度增大，對因變量影響較小的自變量系數被壓縮至0，自變量個數減少。本研究選擇MSE最小時對應的λ_min=0.018，此時從15個變量中篩選出7個非零系數的自變量，結果顯示，病程、心房顫動類型、BMI、職業類型、衰弱狀態、焦慮狀態、性別是無癥狀心房顫動病人的潛在影響因素。

2.3心房顫動病人無癥狀心房顫動的單因素分析

以是否為無癥狀心房顫動為分組變量，LASSO回歸初步篩選的變量（病程、心房顫動類型、BMI、職業類型、衰弱狀態、焦慮狀態、性別）為自變量進行單因素分析，結果顯示兩組心房顫動類型、衰弱狀態、焦慮狀態、性別比較，差異有統計學意義（P＜0.05），見表3。

2.4心房顫動病人無癥狀心房顫動的多因素分析

將單因素分析中有統計學意義的變量進行多重共線性分析，方差膨脹因子（variance inflation factor，VIF）≥5提示變量間存在較嚴重的多重共線性［15］。結果顯示，各變量的VIF為1.034～1.140，提示變量間無多重共線性。以是否為無癥狀心房顫動為因變量（否=0，是=1），以心房顫動類型、衰弱狀態、焦慮狀態、性別分別為自變量進行多因素Logistic回歸分析，自變量賦值方式見表2。結果顯示，心房顫動類型、衰弱狀態、性別是無癥狀心房顫動病人的獨立影響因素（P＜0.05），見表4。

3討論

3.1無癥狀心房顫動病人現狀

本研究結果顯示，在308例心房顫動病人中無癥狀心房顫動病人占比為13.0%（40/308）。無癥狀性心房顫動的發生率國內外報道不一。據歐洲一項多中心注冊試點研究數據顯示，39.7%的病人為無癥狀性心房顫動［3］。國內胡耀武等［5］研究納入的426例心房顫動病人中，122例（28.6%）顯示為無癥狀性。本研究報道的無癥狀心房顫動比例（13.0%）略低于其他研究數據。分析這一原因可能是2020ESC指南中將癥狀性心房顫動病人的射頻消融手術作為Ⅰ級推薦，因此病人多數是行射頻手術的有癥狀性心房顫動者。其次，無癥狀心房顫動發生率與檢測手段、病人的心房顫動負荷、檢測時間窗等因素密切相關。不同程度心房顫動癥狀取決于房室失同步、心室率不規則、快速心室反應。無癥狀的心房顫動病人可能是由于長時間適應了心房顫動節律，從而不易察覺心房顫動特異性癥狀［16］。針對該類病人，需加大對疾病的宣教程度，提高其對心房顫動的認知水平，增強病人對心房顫動相關并發癥的感知能力。同時建議病人堅持自測脈搏或佩戴如智能手表、智能心電圖貼片、智能手機等可穿戴技術幫助長期動態監測心律情況。

3.2無癥狀心房顫動病人的影響因素

3.2.1性別

本研究發現在心房顫動病人中，男性更容易發生無癥狀心房顫動，與相關研究結果［2，5，17］一致。回顧既往研究總結，由于女性病人不太可能接受通過復律或導管消融手術來緩解心房顫動癥狀嚴重程度［18］；另一方面女性心房顫動病人多有焦慮和抑郁癥狀，而消極的心理導致明顯的癥狀體驗，負性情緒與癥狀體驗彼此影響，從而導致女性的癥狀感知更加明顯。相反男性病人可能更趨向于接受手術治療來減輕癥狀，且無過多的心理困擾進一步加重因負性情緒導致的癥狀體驗。另外無癥狀心房顫動還可能與男性睡眠時迷走神經興奮性較高［19］及男性運動耐力高相關［20］。因此，在心房顫動病人中，因女性病人常有主觀癥狀，給予心理護理幫助緩解其緊張情緒，普及心房顫動治療的健康教育提高節律控制的接受率。同時也不能忽視因缺乏癥狀信號的男性病人，采取措施提高其對疾病的認識程度、并發癥的感知能力以及心房顫動的自我管理水平達到間接改善不良預后的目標。

3.2.2心房顫動類型

心房顫動類型按疾病的發作時間特點可分為陣發性心房顫動、非陣發性心房顫動（持續性心房顫動及長程持續性心房顫動）。本研究結果表明，持續性和長程持續性心房顫動病人易表現為無癥狀性。對于陣發性心房顫動病人而言，心房顫動發作與發作前心率有明顯的感知差異：其發作時心律突然由竇性心律轉為心房顫動節律，病人因不能適應突然加快的心率而產生明顯心悸、心慌等心臟特異性癥狀［21］。而持續心房顫動病人因心房顫動心律持續時間長，病人逐漸適應了異常的心房顫動節律，從而不易察覺心房顫動相關的明顯癥狀［22］。另一方面，持續/長程持續性心房顫動類型是心房顫動病人認知障礙的危險因素［23］，可通過無癥狀腦梗死、腦微出血、慢性腦低灌注等機制增加其認知障礙的風險。而認知功能障礙會削弱病人對疾病的感知和自我管理能力［24］。有研究發現，認知障礙的病人存在對心房顫動知識了解不足的情況［25］。以上多種因素可導致病人心房顫動發作時癥狀體驗感欠缺。因此，對于缺乏癥狀警示的持續性心房顫動病人，教會其正確地自測脈搏、使用血壓儀，鼓勵其利用可穿戴設備長期動態監測心律。另外，由于該類病人較長時間的異常心律，血流動力學改變易形成血栓而發生栓塞事件，同時也要保證病人口服抗凝藥的依從性。

3.2.3衰弱

本研究結果發現，處于衰弱前期的病人與無衰弱者相比更易產生明顯的癥狀。與林海蓉等［17］研究結果一致。衰弱是一種與年齡相關性臨床癥狀群，指老年人生理儲備下降導致機體易損性增加、抗應激能力減退的非特異性狀態。衰弱老人表現出對應激易感性增加，即經歷外界較小的刺激即可產生一系列臨床負性事件［26］。Koca等［27］認為炎癥是老年病人發生心房顫動和衰弱的共同病理生理機制。慢性炎癥可導致血管重構、血管彈性下降、動脈僵硬程度增加［28］。而動脈僵硬進一步造成左室舒張功能障礙，產生心房顫動相似的癥狀，另外還會造成心房重構，促進心房顫動的發生發展，從而出現心房顫動相關的癥狀［29］。另一方面，在心房顫動合并衰弱的病人中，慢性炎癥介導了腎素血管緊張素醛固酮系統（RAAS）活性增高，增強了轉化生長因子β（TGFβ）在骨骼肌和心肌中的纖維化作用，同樣促進心房顫動發生發展。那么對于無衰弱的心房顫動病人，其對外界應激反應不太敏感，對心房顫動的抗應激能力較好，可能不會產生強烈的感覺。由于該類病人整體身體功能較好，除了長期監測心律及心率外，還要提高其心房顫動相關知識水平，加強對疾病及并發癥的重視，防止因疏忽癥狀警示而延遲治療，導致各種不良事件發生。

4小結

無癥狀性心房顫動的檢出率受病人的心房顫動負荷、檢測時間窗、檢測手段等影響。總之，無癥狀性心房顫動病人較為常見。性別、心房顫動類型、衰弱是無癥狀心房顫動病人的影響因素。因此，醫護人員應針對影響無癥狀心房顫動的因素，加強對高危人群的健康教育，提高其心房顫動相關知識水平，引起病人對有關并發癥的重視。同時建議病人通過自我監測或可穿戴設備進行長期動態的心律監護，來“彌補”因缺乏癥狀信號而延遲醫療干預的盲點。

參考文獻：

［1］SHI S B，TANG Y H，ZHAO Q Y，et al.Prevalence and risk of atrial fibrillation in China：a national crosssectional epidemiological study［J］.The Lancet Regional Health Western Pacific，2022，23：100439.

［2］MITREGAK，LIP G Y H，SREDNIAWA B，et al.Predicting silent atrial fibrillation in the elderly：a report from the NOMEDAF crosssectional study［J］.Journal of Clinical Medicine，2021，10（11）：2321.

［3］BORIANIG，LAROCHE C，DIEMBERGER I，et al.Asymptomatic atrial fibrillation：clinical correlates，management，and outcomes in the EORPAF pilot general registry［J］.The American Journal of Medicine，2015，128（5）：509518.e2.

［4］中華醫學會心電生理和起搏分會，中國醫師協會心律學專業委員會，中國房顫中心聯盟心房顫動防治專家工作委員會.心房顫動：目前的認識和治療建議（2021）［J］.中華心律失常學雜志，2022，26（1）：1588.

［5］胡耀武，田志文，車鴻平，等.無癥狀性心房顫動患者臨床特征和預后分析［J］.中國循環雜志，2021，36（3）：278282.

［6］WILLEMSS，BOROF K，BRANDES A，et al.Systematic，early rhythm control strategy for atrial fibrillation in patients with or without symptoms：the EASTAFNET 4 trial［J］.European Heart Journal，2022，43（12）：12191230.

［7］ANDRADE J G，DEYELL M W，BENNETT R，et al.Assessment and management of asymptomatic atrial fibrillation［J］.Heart，2024，110（9）：675682.

［8］傅華.預防醫學［M］.5版.北京：人民衛生出版社，2008：1.

［9］WYNN G J，TODD D M，WEBBER M，et al.The European Heart Rhythm Association symptom classification for atrial fibrillation：validation and improvement through a simple modification［J］.EP Europace，2014，16（7）：965972.

［10］MORLEY J E，MALMSTROM T K，MILLER D K.A simple frailty questionnaire （FRAIL） predicts outcomes in middle aged African Americans［J］.The Journal of Nutrition，Health amp; Aging，2012，16（7）：601608.

［11］RAVINDRARAJAH R，LEE D M，PYE S R，et al.The ability of three different models of frailty to predict allcause mortality：results from the European male aging study （EMAS）［J］.Archives of Gerontology and Geriatrics，2013，57（3）：360368.

［12］何筱衍，李春波，錢潔，等.廣泛性焦慮量表在綜合性醫院的信度和效度研究［J］.上海精神醫學，2010，22（4）：200203.

［13］張文娟，劉瑞平.中國老年人社會隔離的影響因素分析［J］.人口研究，2016，40（5）：7591.

［14］張秀秀，王慧，田雙雙，等.高維數據回歸分析中基于LASSO的自變量選擇［J］.中國衛生統計，2013，30（6）：922926.

［15］王斌會.計量經濟學模型及R語言應用［M］.廣州：暨南大學出版社出版，2015：1.

［16］畢亞艷，李智博，黃永麟.無癥狀心房顫動的臨床意義及處理［J］.中華心律失常學雜志，2006，10（5）：361363.

［17］林海蓉，楊慧鋒，許志英，等.心房顫動患者癥狀負擔及其影響因素分析［J］.護理學雜志，2022，37（21）：15.

［18］GLEASON K T，DENNISON HIMMELFARB C R，FORD D E，et al.Association of sex and atrial fibrillation therapies with patientreported outcomes［J］.Heart，2019，105（21）：16421648.

［19］XIONG Q M，PROIETTI M，SENOO K，et al.Asymptomatic versus symptomatic atrial fibrillation：a systematic review of age/gender differences and cardiovascular outcomes［J］.International Journal of Cardiology，2015，191：172177.

［20］MORIK，GOTO T，YAMAMOTO J，et al.Compensatory increase in heart rate is responsible for exercise tolerance among male patients with permanent atrial fibrillation［J］.The Tohoku Journal of Experimental Medicine，2018，246（4）：265274.

［21］XIEP X，LI Y G，ALSHEIKHALI A A，et al.Symptom status，clinical subtypes，and prognosis in patients with atrial fibrillation from the middle east region （from the gulfSAFE registry）［J］.The American Journal of Cardiology，2022，169：5763.

［22］張澤營，李濤，李伏，等.無癥狀性心房顫動的研究進展［J］.寧夏醫學雜志，2020，42（1）：8891.

［23］王佳，曹景穎，孫瑩，等.中老年心房顫動患者輕度認知功能障礙的影響因素分析［J］.中國心血管病研究，2021，19（5）：445449.

［24］張慧，陳霞，謝非，等.心房顫動患者自我管理的研究進展與啟示［J］.護理實踐與研究，2022，19（8）：11521157.

［25］SEDNEYC，ABU H O，TRYMBULAK K，et al.Sociodemographic，behavioral，and clinical factors associated with low atrial fibrillation knowledge among older adults with atrial fibrillation：the SAGEAF study［J］.Patient Education and Counseling，2021，104（1）：194200.

［26］CLEGG A，YOUNG J，ILIFFE S，et al.Frailty in elderly people［J］.Lancet，2013，381（9868）：752762.

［27］KOCA M，YAVUZ B B，TUNA DOGRUL R，et al.Impact of atrial fibrillation on frailty and functionality in older adults［J］.Ir J Med Sci，2020，189（3）：917924.

［28］ORKABY A R，LUNETTA K L，SUN F J，et al.Crosssectional association of frailty and arterial stiffness in communitydwelling older adults：the Framingham heart study［J］.The Journals of Gerontology Series A，Biological Sciences and Medical Sciences，2019，74（3）：373379.

［29］KRANERTM，SHCHETYNSKAMARINOVA T，BERGHOFF T，et al.Arterial stiffness is associated with increased symptom burden in patients with atrial fibrillation［J］.The Canadian Journal of Cardiology，2020，36（12）：19491955.

（收稿日期：20231218；修回日期：20240825）

（本文編輯賈小越）

基金項目中華醫學會雜志社護理學科研究課題項目，編號：CMAPHHRD2021015

作者簡介張藝卓，護士，碩士

*通訊作者林梅，Email：linmeitianjin@163.com

引用信息張藝卓，許志英，趙瑾云，等.心房顫動病人無癥狀心房顫動現狀及影響因素［J］.循證護理，2024，10（18）：33263332.