病态窦房结综合征会增加CHA2DS2-VASC评分较低的心房颤动患者发生中风的风险

《Heart, Lung and Circulation》：Sick Sinus Syndrome Elevates Stroke Risk in Atrial Fibrillation Patients with Low CHA2DS2-VASC Score

房颤合并窦房结功能障碍患者中风风险增加，尤其在低CHA2DS2-VASc评分组中风险倍增。本研究通过回顾性队列分析发现孤立性窦房结功能障碍（SSS）是房颤患者缺血性中风的独立危险因素，需纳入低风险人群的抗凝治疗评估。

　　

盛楠昌|庞硕黄|陈建俊|邱富春|王毅志|吴卓凯|王志贤|蔡家婷

台湾国立大学医院云林分院内科心脏病科

摘要

背景

心房颤动（AF）和孤立性窦房结综合征（ISSS，无AF）都与中风风险增加有关。虽然AF和SSS常以快慢综合征的形式共存，但SSS对AF患者中风风险的影响仍不明确。

目的

评估SSS是否独立地与AF患者发生缺血性中风相关。

方法

我们分析了2010年至2021年间24,960名AF患者的医院队列。SSS被严格定义为需要植入起搏器的症状性窦房结功能障碍。主要终点是缺血性中风住院治疗。使用调整了CHA₂DS₂-VASc评分的Cox模型来评估相关性。

结果

在24,960名AF患者中，1,624名患者患有SSS并植入了起搏器，而23,336名患者没有。患有SSS的患者年龄更大，女性比例更高，CHA₂和CHA₂DS₂-VASc评分也更高。在平均4.07 ± 3.55年的随访期间，SSS组的患者每年中风发生率为4.02%，而非SSS组为3.03%（P < 0.001）。调整后，SSS与中风风险增加23%相关（HR 1.23，95% CI 1.10–1.37；P < 0.001）。这种关联在CHA₂DS₂-VASc评分≤2的患者中最为显著（HR 2.13，95% CI 1.76–2.58；P < 0.001），但在评分>2的患者中不显著（HR 1.02，95% CI 0.89–1.17；P = 0.722）。

结论

SSS独立预测AF患者的中风风险增加，尤其是在基线CHA₂DS₂-VASc评分较低的患者中。这一发现可能有助于完善中风预防策略。

章节摘录

引言

越来越多地认识到心房颤动（AF）患者中窦房结综合征（SSS）的患病率，这是一个重要的临床问题。¹ SSS表现为窦房结或心房的病理改变，导致心律失常，与AF密切相关。¹流行病学数据显示，SSS是全球永久性起搏器植入的最常见指征之一。²

AF和SSS都与严重并发症相关，尤其是中风

研究设计和人群

这项回顾性纵向随访队列研究使用了从台湾国立大学医院（NTUH）综合医疗数据库（NTUH-iMD）中提取的医疗数据。NTUH-iMD由NTUH管理，涵盖了NTUH的住院、门诊和急诊就诊的全面记录。该队列是台湾国立大学AF登记册（NTUAFR）的一个子研究，所有被诊断为AF的患者均被纳入其中。AF的诊断通过

基线特征

需要植入起搏器的1,624名SSS患者和23,336名无SSS患者的基线特征总结在表1中。SSS组患者的平均年龄较大，女性比例更高，合并症（包括高血压、糖尿病、充血性心力衰竭和冠状动脉疾病）的患病率也更高。两组之间中风或短暂性脑缺血发作（TIA）的历史患病率没有显著差异。平均CHA₂DS₂-VASc评分

主要发现

在这项大规模的纵向AF随访队列中，我们发现患有SSS的患者发生缺血性中风的风险高于无SSS的患者。即使调整了CHA2DS2-VASc评分，这种风险增加仍然显著，尤其是在CHA2DS2-VASc评分较低（≤2）的患者中，中风风险增加了两倍。这些发现表明，SSS应被视为AF患者的独立中风风险因素，尤其是在传统上被认为低风险的患者中。

窦房结综合征与心房颤动之间的相互作用

局限性

尽管我们的发现具有很强的说服力，但仍存在一些局限性。这是一项单中心回顾性研究，可能限制其普遍性。虽然我们调整了CHA₂DS₂-VASc评分，但一些关键合并症（包括阻塞性睡眠呼吸暂停和血脂异常）未被纳入作为协变量。药物使用和标准化超声心动图参数的获取也不一致，限制了对治疗效果的评估

结论

总之，我们的研究表明，SSS和AF之间的复杂相互作用显著增加了缺血性中风的风险，即使是在传统中风风险分层工具中被归类为低风险的患者中也是如此。这些发现强调了在AF患者的中风风险评估和抗凝治疗决策中纳入SSS和SND的必要性。将SSS视为独立的中风预测因子并相应调整治疗方案可以更好地保护这些患者

声明

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  伦理批准和参与同意：本研究遵循1964年《赫尔辛基宣言》的伦理标准进行。伦理批准由台湾国立大学研究伦理委员会授予（200911002R和202011019RINC）。
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  科学写作中的人工智能声明：
  作者确认，在本研究的写作过程中没有使用任何人工智能或人工智能辅助技术。作者对其完全负责