脑钠肽水平在预测心房颤动引起脑卒中的作用

钟燕友，刘聪，刘远锦，许星海

（赣州市南康区中医院内一科，江西 赣州 341400）

资料显示，早在2006年，ACC（美国心脏学会）就开始对心房颤动患者进行危险度的划分[1]。之后，研究人员纷纷对危险分层预测指标进行推陈出新。脑钠肽（brain natriuretic prptide，BNP）是近年来提出的一种心血管生物标志物[2]。相关研究指出，BNP不但是患者心脏损伤度的重要参数，同时能够预测高血压患者引起左心室肥厚、冠心病患者严重程度等方面[3-4]。然而，现阶段，医学领域BNP与心房颤动患者脑卒中的相关性报道仍然较少，本文以200例单纯心房颤动患者为研究对象，观察并分析脑钠肽水平在预测心房颤动引起脑卒中的作用，现报道如下。

1 资料与方法

1.1 临床资料 本研究自2016年6月～2017年6月，纳入200例单纯心房颤动患者，其中男115例，女85例，患者年龄35～75岁，平均（50.0±10.8）岁。入组标准：研究纳入患者均符合以下指标：①有详细病史；②入院时，经过心电图或24小时动态心电图证实为房颤的患者（房颤诊断至少有1次心电图证实）；③依据患者病史、症状体征、影响学检查确诊为永久性房颤患者。排除标准：若患者出现以下指标之一，研究予以剔除：①心电图未记录到房颤者；②合并有风湿性心脏病、高血压病、冠心病、严重肝肾功能不全、心力衰竭、心肌病、糖尿病等；③服用过抗凝药物的房颤患者；④年龄≥80岁的患者；⑤近期有活动性出血、败血症、肿瘤等危险度高的患者。

1.2 方法

1.2.1 分组 本研究对全部患者均定期进行脑钠肽水平和查头颅发生脑卒中，依据1年的随访记录纳入研究对象是否发生脑卒中将患者进行分组。其中发生脑卒中的患者分为A组；另一组未发生脑卒中的患者分为B组。

1.2.2 检测 所有患者于晨起、空腹抽取静脉血1 ml，研究采用BIOSOTE Triage荧光免疫分析仪进行BNP水平的定量检测。本次研究所用的BNP检测试剂盒购买自上海彩佑生物有限公司。

1.3 观察和评定指标 ①记录并对比两组患者的BNP水平；②记录患者的性别、年龄、高血压、糖尿病等一般情况，依据分组结果对BNP水平与脑卒中危险关系进行相关性研究。

1.4 统计学方法 数据处理应用SPSS 19.0软件，采用Logistic回归分析脑钠肽水平对心房颤动对发生脑卒中风险是否具有预测价值。显著性检验方法为χ2和t检验，P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组患者随访结果比较 全部患者均完成随访，其中A组（发生脑卒中者）85例，男50例，女35例，平均年龄（60.5±10.8）岁。B组患者（未发生脑卒中）者115例。男65例，女50例，平均年龄（58.5±10.5）岁。

2.2 两组患者一般情况比较 本研究对两组患者的一般情况进行记录，并采用统计学方法进行对比，结果发现，两组患者的性别、体质量指数、吸烟史、饮酒史方面比较差异无统计学意义。同时，本研究发现A组患者的年龄高于B组（P＜0.05），糖尿病、高血压患病率明显高于B组，A组患者的BNP水平明显高于B组（P＜0.01），见表1。

2.3 两组Logistic回归分析 为了进一步明确BNP水平是否对单纯心房颤动患者出现脑卒中具有预测价值，研究利用Logistic回归分析法建立回归分析模型，其中我们以患者脑卒中危险分层作为因变量，假设发生脑卒中为1、未发生脑卒中为0，并以患者年龄、糖尿病、高血压、BNP水平作为自变量进行有序、多类Logistic回归分析，其中以年龄、BNP水平作为连续性变量，以糖尿病、高血压为二分类变量。结果发现，高血压、BNP是有意义的变量，见表2。

表1 两组患者一般情况比较Table 1 Comparison of general situation between the two groups

表2 有序、多类Logistic回归分析结果Table 2 Ordinal and multiple Logistic regression analysis results

本研究采用建立的回归方程对纳入200例单纯心房颤动患者的脑卒中危险分层进行预测，结果发现，对于未发生脑卒中患者的预测准确率为100.0%（115/115），对于发生脑卒中患者的预测准确率为90.6%（77/85）。

3 讨论

医学研究现已经证实，当机体出现心房颤动、心肌缺血、室性心动过速等现象时，BNP水平会明显上升[5-7]。这些发现使得BNP这一参数踏上医学研究的“舞台”，近年来，BNP水平与心力衰竭、心肌梗死、高血压等疾病的研究层出不穷。然而，临床有关BNP与心房颤动患者脑卒中危险分层的相关报道仍然较少。

心房颤动是心血管内科十分常见，但又十分棘手的高危疾病。众多报道指出，心房颤动是引发脑卒中的危险因素[8-10]。有资料指出，心房颤动患者脑卒中改的发病率是无心房颤动患者的约4.5倍[12]。也就是说，脑卒中是心房颤动患者面临的最危险的并发症之一。

笔者查阅大量文献资料发现，BNP与心房颤动的相关性研究十分多见。如国研究人员发现，采用TEE（食管超声心动图）检测无临床症状的心房颤动患者，当进行直流电复律，乐意采用BNP测定诊断[13]。国内研究人员发现，心房颤动患者的BNP水平明显高于正常窦律患者[14]。我们依据随访结果将患者进行分组，由于心力衰竭、心肌梗死等疾病会对人体BNP水平造成影响[15]，因此研究为了控制混杂因素而将合并前述疾病的患者予以剔除。通过统计学方法来判断性别、年龄、吸烟史、BNP等因素对于心房颤动引发脑卒中的影响，通过研究设计和混杂因素控制手段，提升研究结论的准确性和可靠性。通过测定两组患者的BNP水平，从结果（表1）可以看出，A组患者的BNP水平明显高于B组（P＜0.01）。这一结论与前人的研究相印证[16]。

在此基础上，研究开始进行深入探索，我们通过有序多类Logistic回归分析发现，在年龄、高血压、糖尿病、BNP水平中，有意义的变量为高血压、BNP水平。于是，我们采用其为自变量，以心房颤动患者脑卒中危险分层为因变量建立模型，通过求解得到的回归方程，对于未发生脑卒中患者的预测准确率为100.0%，对于发生脑卒中患者的预测准确率为90.6%。可见，测定BNP水平有助于更好的评估心房颤动引起的脑卒中危险分层，一方面能够为临床诊断工作提供有价值的参考依据，另一方面能够为存在脑卒中风险的患者进行早期的预测，便于早期预防。

综上所述，脑钠肽水平对心房颤动患者是否引起脑卒中具有重要的预测价值，能够为临床诊治工作提供有价值的参考信息。

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