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殘粒脂蛋白膽固醇和非高密度脂蛋白膽固醇預測老年冠心病風險的臨床價值

2025-04-08 00:00:00袁蓉曼張娜鄒新昌郝瑞瑞孫亞召劉東升
中西醫結合心腦血管病雜志 2025年6期
關鍵詞:冠心病

摘要""目的:探討殘粒脂蛋白膽固醇(RLP-C)和非高密度脂蛋白膽固醇(非HDL-C)預測老年冠心病風險的臨床價值。方法:采用回顧性研究設計,選取滄州市人民醫院心血管內科住院的冠心病病人及同時期健康體檢人群作為研究對象,以冠心病病人作為冠心病組(401例),以健康體檢人群作為對照組(362名)。比較兩組臨床資料、病史及實驗室檢測指標;采用Logistic回歸模型分析老年冠心病風險的危險因素,繪制受試者工作特征(ROC)曲線評估RLP-C和非HDL-C對冠心病的預測價值。結果:兩組吸煙比例、高血壓比例、糖尿病比例、高尿酸血癥比例、體質指數、總膽固醇(TC)、低密度脂蛋白膽固醇(LDL-C)、RLP-C及非HDL-C比較,差異有統計學意義(P<0.05)。多因素Logistic回歸分析顯示,吸煙[OR=1.459,95%CI(1.015,2.097),P=0.041]、體質指數[OR=1.152,95%CI(1.102,1.204),P<0.001]、高血壓[OR=1.399,95%CI(1.018,1.923),P=0.038]、糖尿?。跲R=1.567,95%CI(1.052,2.334),P=0.027]、高尿酸血癥[OR=2.090,95%CI(1.295,3.371),P=0.003]、RLP-C[OR=1.605,95%CI(1.224,2.104),P=0.001]、非HDL-C[OR=3.510,95%CI(2.630,4.683),P<0.001]、TC[OR=2.495,95%CI(2.032,3.063),P<0.001]、LDL-C[OR=1.352,95%CI(1.109,1.648),P=0.003]均是冠心病的獨立危險因素,HDL-C[OR=0.043,95%CI(0.020,0.092),P<0.001]是冠心病的保護因素。RLP-C和非HDL-C預測冠心病風險的ROC曲線下面積分別為0.679[95%CI(0.641,0.717),P<0.001]、0.733[95%CI(0.698,0.768),P<0.001]。結論:RLP-C和非HDL-C對老年冠心病病人有較好的預測效果。

關鍵詞""冠心?。粴埩V鞍啄懝檀?;非高密度脂蛋白膽固醇;臨床價值

doi:10.12102/j.issn.1672-1349.2025.06.015

冠心病是一種常見的心血管疾病,在老年人群中占有重要地位,已成為全球公共衛生的最大威脅之一1。老年病人常伴隨多種慢性疾病,使冠心病的管理復雜,預防和早期診斷尤為重要。冠心病的發病和發展受到多種因素影響,包括生活方式、遺傳、心血管危險因素等2。心血管危險因素中,脂質代謝紊亂認為是冠心病的重要病因之一,其中總膽固醇(TC)、低密度脂蛋白膽固醇(LDL-C)等傳統脂質指標備受關注3。目前,研究者的關注度逐漸從傳統脂質指標轉向新型生物標志物,如殘粒脂蛋白膽固醇(RLP-C)和非高密度脂蛋白膽固醇(非HDL-C)。RLP-C是指血漿中未被高密度脂蛋白膽固醇(HDL-C)和LDL-C所覆蓋的膽固醇,非HDL-C包括除HDL-C外的所有脂蛋白膽固醇,涵蓋了非HDL-C脂質的全部風險4-6。相關研究表明,循環RLP-C和非HDL-C與心血管疾病有關7-8。因此,RLP-C和非HDL-C可能較其他傳統血脂指標能更加準確反映脂質代謝異常與冠心病之間的關系。本研究通過回顧性研究設計,探討RLP-C和非HDL-C對老年冠心病的預測價值,以期為老年冠心病的預防和管理提供依據,改善病人的生活質量和預后。

1 資料與方法

1.1 研究對象

回顧性選取2020年1月—12月于滄州市人民醫院心血管內科住院經冠狀動脈造影檢查確診為冠心病的401例老年病人(冠心病組)及同期362名健康查體人群(對照組)。本研究已獲得醫院倫理委員會批準(編號:K2023-154-03)。

納入標準:首次確診;參照美國心臟協會和美國心臟病學會冠心病診斷標準9;年齡≥60歲;臨床資料完整。

排除標準:罹患家族性高脂血癥、腎病綜合征、甲狀腺功能減退、異常球蛋白血癥;存在嚴重肝、腎功能不全;患惡性腫瘤及感染性疾病。

1.2 臨床資料收集

通過醫院HIS病歷系統,收集研究對象臨床資料,包括年齡、性別、吸煙史、體質指數、疾病史(高血壓、糖尿病、高尿酸血癥)。測定所有研究對象空腹三酰甘油(TG)、TC、HDL-C、LDL-C。高尿酸血癥符合《2019中國高尿酸血癥與痛風診療指南》診斷標準10。RLP-C=TC-HDL-C-LDL-C,非HDL-C=TC-HDL-C,體質指數=體重(kg)/身高2(m2)。

1.3 統計學處理

采用SPSS 26.0統計軟件進行數據分析。符合正態分布和方差齊性的定量資料以均數±標準差(x±s)表示,采用t檢驗;非正態分布的定量資料以中位數、四分位數[MP25P75)]表示,采用Mann-Whitney U檢驗。定性資料以例數、百分比(%)表示,采用χ2檢驗。采用Logistic回歸模型分析老年冠心病風險的危險因素,繪制受試者工作特征(ROC)曲線評估RLP-C和非HDL-C對老年冠心病的預測價值。以P<0.05為差異有統計意義。

2 結果

2.1 兩組臨床資料比較

冠心病組吸煙比例、高血壓比例、糖尿病比例、高尿酸血癥比例、體質指數、TC、LDL-C、RLP-C、非HDL-C均高于對照組,HDL-C低于對照組,差異均有統計學意義(P<0.05)。詳見表1。

2.2 冠心病發生的影響因素分析

以病人是否發生冠心病為因變量,以吸煙、體質指數、高血壓、糖尿病、高尿酸血癥、TC、HDL-C、LDL-C、RLP-C和非HDL-C為自變量納入單因素Logistic回歸模型,結果顯示,吸煙、體質指數、高血壓、糖尿病、高尿酸血癥、TC、HDL-C、LDL-C、RLP-C和非HDL-C是老年冠心病的影響因素(P<0.05)。校正混雜因素后的多因素Logistic回歸結果顯示,吸煙、體質指數、高血壓、糖尿病、高尿酸血癥、RLP-C、非HDL-C、TC、LDL-C均是冠心病的獨立危險因素,HDL-C是冠心病的保護因素。詳見表2。

2.3 RLP-C和非HDL-C對冠心病的預測價值

采用ROC曲線評估RLP-C和非HDL-C預測老年冠心病風險方面的能力。結果顯示,RLP-C和非HDL-C預測冠心病風險的ROC曲線下面積(AUC)分別為0.679[95%CI(0.641,0.717),P<0.001]和0.733[95%CI(0.698,0.768),P<0.001]。詳見圖1。

3 討論

冠心病是脂質異常引起的慢性免疫炎癥及纖維增生性疾病,其在老年人中發病率逐年升高11。RLP-C是富含TG脂蛋白(包括乳糜微粒、極低密度脂蛋白、中密度脂蛋白)殘粒中的膽固醇含量12。非HDL-C包括所有非高密度脂蛋白脂質,如極低密度脂蛋白膽固醇(VLDL-C)等13。RLP-C和非HDL-C反映了血脂代謝異常,特別是脂蛋白代謝異常。有研究顯示,RLP-C與心血管疾病顯著相關14。一項隊列研究表明,非HDL-C是冠心病患病的影響因素15。本研究結果顯示,RLP-C和非HDL-C與老年冠心病有關,RLP-C和非HDL-C預測冠心病風險的AUC分別為0.679[95%CI(0.641,0.717),P<0.001]、0.733[95%CI(0.698,0.768),P<0.001]。與相關研究結果16-17一致,強調了生物標志物在冠心病發病機制中的重要性。

炎癥和氧化應激是冠心病發展的重要環節,在冠狀動脈粥樣硬化起始、進展、血栓和斑塊中發揮重要作用,可能導致斑塊不穩定性和斑塊破裂,最終引發心肌梗死18-19。高水平的RLP-C和非HDL-C導致慢性炎癥和氧化應激的增加,通過促進脂蛋白在內皮下積聚、白細胞黏附、血小板活化、炎性因子釋放[包括白細胞介素(IL)-6和IL-12等],自由基產生誘導脂質過氧化,增加氧化型低密度脂蛋白含量,促進動脈粥樣硬化形成20-21。高水平RLP-C和非HDL-C導致內皮功能障礙,使血管內皮細胞無法正常調控血管張力和血栓形成,其機制可能為PLR-C和非HDL-C通過減輕一氧化氮的生物活性、增加內皮素的釋放、增強血管平滑肌細胞遷移增殖、促使血小板活化、增加血管壁的炎癥刺激、增高血管壁滲透性,引起脂蛋白和各種有毒物質浸潤,加劇動脈粥樣硬化的發展22-24。本研究結果強調了RLP-C和非HDL-C在老年冠心病的預測和管理中的重要性。RLP-C和非HDL-C生物標志物不僅可作為預測早期冠心病風險的指標,還可指導個體化的治療策略25。高水平RLP-C和非HDL-C病人應積極控制血脂代謝,采取心血管風險管理措施,可能有助于減緩冠心病發生和進展26。炎癥和氧化應激提示炎癥和抗氧化治療在老年冠心病病人中的潛在價值27

本研究存在一定的局限性:首先,屬于回顧性研究,不能確定因果關系;其次,研究樣本來自醫院的老年冠心病病人,可能存在選擇性偏倚;最后,本研究未考慮其他潛在影響因素,如遺傳因素和生活方式因素,可能對RLP-C和非HDL-C與冠心病的關聯產生影響。

綜上所述,高水平RLP-C和非HDL-C與老年冠心病病人發生有關,并表現為獨立的危險因素。強調了血脂代謝異常在老年冠心病發病機制中的重要性,為臨床冠心病的預防和管理提供了科學依據。今后研究應進一步明確RLP-C和非HDL-C的生物學機制,并探討針對這些生物標志物的干預策略,改善老年冠心病病人預后。

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(收稿日期:2023-10-11)

(本文編輯"薛妮)

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