心房颤动患者的核心症状与伴随症状：一项网络分析

《Frontiers in Cardiovascular Medicine》：Core and bridging symptoms in patients with atrial fibrillation: a network analysis

房颤症状网络分析显示，活动后和静息时呼吸困难为核心症状，静息时呼吸困难、心悸和胸痛为桥梁症状，性别、左室射血分数及体弱评分显著影响症状网络结构。

　　这项研究聚焦于房颤（Atrial Fibrillation, AF）患者症状之间的复杂关系，以及这些症状如何受到各种影响因素的调控。通过构建症状网络，研究人员希望更深入地理解房颤症状的相互作用机制，识别关键症状，从而为更有效的症状管理提供依据。房颤作为一种常见的心律失常疾病，影响着全球数百万患者，其症状表现多样，包括心悸、呼吸困难、乏力、头晕、胸痛等，这些症状不仅影响患者的生活质量，还可能与心理状态、性别、心脏功能等多方面因素密切相关。

在当前的研究中，研究团队对384名房颤患者进行了横断面调查，时间跨度为2021年11月至2022年8月，研究地点为天津医科大学总医院。他们采用网络分析方法，构建了一个症状网络模型，并通过中心性指标（如节点的连接强度、接近度和中介性）来识别哪些症状在整体网络中占据核心地位，哪些症状则起到连接不同症状群的作用。这种网络模型的构建不仅有助于揭示症状之间的内在联系，还能更清晰地展示症状与外部影响因素之间的相互作用，为临床干预策略提供新的视角。

研究结果显示，心理健康状况与“静息状态下乏力”之间存在最密切的联系。具体而言，Mental Health Inventory-5（MHI-5）得分与“静息状态下乏力”之间的关联最强，表明心理健康问题可能显著加重房颤患者的症状负担。此外，性别对几乎所有症状都产生了影响，但对“头晕”和“静息状态下呼吸困难”则无明显关联。左心室射血分数（LVEF）与“运动耐力差”和“静息状态下呼吸困难”密切相关，而虚弱评分（Frail Score）则与“运动耐力差”和“头晕”联系紧密。这表明心脏功能和身体状况的变化在房颤症状的发展中扮演了重要角色。

在控制了这些影响因素之后，研究发现“运动时呼吸困难”和“静息状态下呼吸困难”是房颤患者的核心症状。这两个症状在症状网络中表现出高度的连接性，意味着它们可能在症状的产生和传播过程中起到关键作用。同时，“静息状态下呼吸困难”、“心悸”和“胸痛”被识别为连接不同症状群的桥接症状，这些症状在症状网络中起到了促进症状相互作用的作用。这表明，如果能够有效干预这些桥接症状，可能会对整体症状管理产生积极影响。

通过将影响因素纳入症状网络分析，研究进一步揭示了房颤症状的多维特征。例如，MHI-5得分与“静息状态下乏力”之间的联系显示出心理因素对症状表现的直接影响，而性别则对多数症状产生了广泛影响。左心室射血分数和虚弱评分分别与“运动耐力差”和“头晕”存在显著相关性，这可能与心脏泵血功能的下降以及身体机能的减弱有关。此外，研究还发现，这些影响因素之间也存在相互关联，例如虚弱评分与心理健康状况、性别以及左心室射血分数之间均存在显著的相关性，这提示了房颤症状管理需要综合考虑生理和心理等多个层面的因素。

为了确保症状网络的准确性和稳定性，研究团队采用了多种统计方法。首先，通过“qgraph”包进行网络可视化，使用“Fruchterman-Reingold”算法对节点进行布局，使得高度连接的节点出现在网络中心，而连接较少的节点则分布在边缘。其次，为了减少假阳性结果，他们采用了“pcor”算法对网络连接进行调整。此外，通过“bootnet”包进行Bootstrap分析，研究团队评估了网络边权重的置信区间以及节点中心性的稳定性，结果表明该网络具有较高的准确性和稳定性。

在症状网络的构建过程中，研究团队识别了两种主要的症状群：一种是“心脏症状群”（包括心悸、胸痛和静息状态下呼吸困难），另一种是“呼吸困难与乏力症状群”（包括运动时呼吸困难、静息状态下呼吸困难、乏力和头晕）。这种症状群的划分有助于更系统地理解房颤症状的结构和特征，同时也为临床制定个性化的干预措施提供了参考。研究进一步指出，某些症状在连接不同症状群方面具有重要作用，例如“静息状态下呼吸困难”、“心悸”和“胸痛”在桥接症状群中表现突出，这些症状可能成为干预的重点。

研究还强调了症状网络分析的潜在价值。通过这种方法，可以更直观地展示症状之间的相互作用，以及症状与影响因素之间的复杂关系。例如，心悸与运动耐力差之间存在负相关，而头晕和运动耐力差则与静息状态下呼吸困难呈负相关，这可能与心脏输出减少导致的血流动力学变化有关。同时，研究指出，单纯的节律控制可能不足以缓解房颤患者的症状负担，因此需要将注意力转向核心症状，如呼吸困难，以改善整体症状管理。

从研究的局限性来看，尽管该研究为房颤症状网络的构建提供了重要数据，但其样本来源于单一医疗机构，且样本量相对有限，这可能影响研究结果的普遍适用性。此外，研究采用的是横断面设计，无法揭示症状与影响因素之间的因果关系，因此未来需要通过纵向研究进一步验证这些关联。同时，研究依赖于方便抽样方法，可能存在一定的选择偏差，因此在推广研究结论时需要谨慎。

综上所述，这项研究通过症状网络分析，揭示了房颤患者症状之间的复杂关系，以及这些症状如何受到心理、生理和人口学因素的影响。核心症状和桥接症状的识别为临床干预提供了新的方向，同时也凸显了多学科合作在房颤症状管理中的重要性。未来的研究应进一步扩大样本规模，采用纵向设计，以更全面地理解房颤症状的动态变化及其背后的机制。此外，探索有效的干预手段，如心理支持、心脏功能改善和运动康复，将有助于提高房颤患者的生活质量并减轻其症状负担。