不同肥胖指标对冠心病、高血压及其合并糖尿病患者患病风险的评估作用

目的观察冠心病、高血压及其合并糖尿病状态下肥胖程度的差异,探讨不同肥胖指标对其患病风险的评估作用。方法选取冠心病、高血压、糖尿病及无上述疾病的患者共643例,根据具体疾病种类将其分为冠心病组120例,高血压组127例,冠心病合并高血压组108例,冠心病和(或)高血压合并糖尿病组164例,无上述疾病组124例。采用方差分析比较五组肥胖指标体质量指数(BMI)、腹围(WC)、腰身指数(WHtR)差异,采用二分类Logistics回归分析肥胖指标对发病风险的评估作用,采用受试者工作特征(ROC)曲线分析肥胖指标对疾病的诊断效力。结果五组间BMI、WC和WHtR比较,差异有统计学意义(P均<0.05)。Logistics回归分析显示BMI、WC和WHtR是高血压和冠心病合并高血压发生的独立危险因素;WC是冠心病和(或)高血压合并糖尿病发生的独立危险因素。ROC曲线分析显示单独应用肥胖指标对疾病的诊断效力较弱,联合心血管代谢因素可以使诊断效力提高。结论冠心病、高血压和(或)糖尿病患者不同肥胖指标存在差异,检测不同肥胖指标可用于上述疾病的初步筛查。

急性ST段抬高型心肌梗死患者冠状动脉“罪犯血管”内血清白细胞介素-27浓度的临床意义

目的探讨白细胞介素-27(interleukin,IL-27)与急性ST段抬高型心肌梗死(acute ST-segment elevated myocardial infarction,ASTEMI)经皮冠状动脉介入(percutaneous coronary intervention,PCI)治疗后患者院内主要不良心血管事件(major adverse cardiovascular events,MACE)的关系。方法采用前瞻性研究方法,纳入2017年8月1日至2019年12月31日在广东省第二人民医院就诊并成功行急诊PCI治疗的急性心肌梗死患者210例,收集患者入院时临床基本资料,记录缺血再灌注时间并同时抽取冠状动脉“罪犯血管”(coronary culprit artery,CCA)内血样,以及住院期间心律失常、心肌梗死后心绞痛、心力衰竭及死亡等MACE。酶联免疫吸附试验法检测CCA内血清IL-27浓度。根据是否发生MACE分为MACE组和非MACE组。分析CCA内血清IL-27浓度在MACE中的预测价值。结果与非MACE组患者相比,MACE组患者在住院期间利尿药使用比例、入院时泵功能(Killip)Ⅲ~Ⅳ级比例,血清肌酐(Cr)、总胆固醇(TC)、三酰甘油(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、N末端脑钠肽前体(NT-proBNP)、超敏心肌肌钙蛋白I(hs-cTnI)、CCA内血清IL-27浓度及Gensini评分升高,左心室射血分数(LVEF)降低,差异有统计学意义(P<0.05)。预测ASTEMI患者住院内发生MACE的受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)结果显示,CCA内血清IL-27浓度曲线下面积最大为0.890(95%CI:0.819~0.961),预测住院期间MACE的敏感度为0.756,特异度为0.915。结论CCA内血清IL-27浓度对急性心肌梗死缺血再灌注患者治疗后院内MACE具有一定的预测价值。

多发性骨髓瘤患者并发急性心力衰竭的危险因素分析及预测模型构建

目的通过分析多发性骨髓瘤(multiple myeloma,MM)患者并发急性心力衰竭(acute heart failure,AHF)的危险因素,建立预测MM并发AHF风险的列线图预测模型。方法本研究回顾性收集广东省第二人民医院199例与深圳市人民医院193例MM患者的临床资料,分别作为训练集与验证集。采用logistic回归模型分析得到MM并发AHF的独立危险因素,构建列线图预测模型,并评价与验证预测模型的效能。结果训练集与验证集的基线资料比较的结果显示,年龄、高脂血症及M蛋白成分在2个数据集中的分布差异有统计学意义(P<0.05或<0.01),其余变量的分布差异均无统计学意义(均P>0.05)。MM确诊时有冠心病(OR=11.01)、心肌病(OR=11.40)、房颤病史(OR=5.76)、慢性肾脏病(chronic kidney diseases,CKD)4~5期(OR=5.51)及ISSⅢ期(OR=2.94)是MM患者确诊1年内住院期间并发AHF的危险因素。构建的预测MM并发AHF风险的列线图模型评价与验证结果显示拟合优度检验P>0.05,训练集和验证集的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.841和0.846。结论基线冠心病、心肌病、房颤病史、严重肾功能不全(CKD4~5期)及ISS~Ⅲ期是MM患者并发AHF的独立危险因素,以上述危险因素为元素构建的风险预测模型可以较为精准地预测MM患者并发AHF的风险。