解锁 AIS 患者预后密码:早期血管衰老动态评分(EVAAs)的神奇预测力

【字体: 时间:2025年02月22日 来源:npj Aging 5.4

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  为解决急性缺血性中风(AIS)预后评估及治疗策略问题,多国研究人员开展 EVAAs 在 AIS 患者中作用的研究。结果显示 EVAAs 可预测 AIS 患者不良结局。推荐阅读,助您了解 AIS 研究新进展,探索潜在治疗方向。

  
在医学领域,急性缺血性中风(AIS)就像一个隐藏在暗处的 “健康杀手”,即便现代医学在 AIS 的急性和二级管理方面取得了不少进步,可患者依旧面临着诸多风险。比如,患者可能会出现功能恢复不佳的情况,原本可以正常活动、生活自理的人,患病后可能连简单的日常动作都难以完成;还有中风复发的风险,一次中风已经让人痛苦不堪,要是再次发作,对患者身体的打击更是雪上加霜;同时,心血管疾病的威胁也如影随形,大大增加了患者的死亡风险。这些问题就像一团团乌云,笼罩在 AIS 患者的康复之路上。

近年来,一个名为 “血管衰老” 的概念逐渐进入人们的视野,尤其是动脉僵硬这一表现,它被认为在心血管疾病的发展过程中起着关键作用,就像是一颗 “定时炸弹”,随时可能引发严重的健康问题。早期血管衰老(EVA)综合征在 2008 年被提出,它代表着动脉结构和功能过早地出现了像动脉硬化这样的老化改变。研究发现,AIS 患者中常常存在 EVA,而且有 EVA 的患者出现不良后果的可能性更高,像功能障碍、死亡、心血管事件以及中风复发等。

测量脉搏波速度(PWV)本是评估动脉僵硬的 “金标准”,能很好地预测心血管事件。但在 AIS 的急性期测量 PWV 可不容易,它需要专门的设备,还得有专业的技术人员操作,这就使得它很难在日常临床中广泛应用,只能在实验环境里 “大展身手”。

在这样的背景下,早期血管衰老动态评分(EVAAs)出现了。它是通过 24 小时动态血压监测(ABPM)的值以及一些经典的心血管风险因素计算出来的。在高血压患者中,EVAAs 预测 EVA 的准确性、敏感性和特异性都很高,就像是一个精准的 “探测器”,能有效识别高血压患者中的 EVA 情况,而且它操作方便,很适合在日常临床工作中使用。

为了更深入地了解血管衰老对 AIS 患者的影响,探索 EVAAs 在 AIS 患者中的作用,来自英国、瑞士、希腊、芬兰、意大利、韩国和日本等国 13 个 AIS 临床研究中心的研究人员,在《Nature Cardiovascular Research》期刊上发表了一篇名为 “External validation of the early vascular aging ambulatory score in acute ischemic stroke patients: a multinational individual patient data pooled analysis” 的论文。他们通过研究发现,EVAAs 可以作为 AIS 患者不良结局的重要预测指标,这一发现为 AIS 的治疗和管理带来了新的希望。

这项研究用到了几个关键的技术方法。首先是数据收集,研究人员从之前进行的干预性、观察性研究以及前瞻性登记中收集数据,这些数据涉及到众多 AIS 患者的详细信息。接着,他们根据特定的标准筛选研究,只有符合要求的研究才会被纳入分析。在数据处理方面,运用了多种统计分析方法,像非参数检验、回归分析等,来探究 EVA 和 EVAAs 与 AIS 患者各种结局之间的关系 。

下面我们来看看具体的研究结果:

  • 一般特征:这项研究就像一个 “大集合”,汇聚了来自 7 个国家 13 个研究中心的 2939 名 AIS 患者的数据。不过,有 209 名患者因为缺少 EVAAs 值等原因被排除在外。最终纳入分析的 2730 名患者,平均年龄 72.0±14.4 岁,超过一半是男性。这些患者中,高血压、糖尿病、血脂异常等疾病的患病率都不低。按照 TOAST 分类,不同类型的 AIS 患者分布各异,而且患者的中风严重程度也各有不同。研究还记录了患者的血压监测时间、不同时间点的 mRS 结局、死亡率以及中风复发率等信息,这些数据就像一个个 “小拼图”,为后续的研究提供了重要的基础 。
  • AIS 患者 EVA 与 NoVA 的比较:在这 2730 名患者里,83.4% 的人存在 EVA,他们的平均 EVAAs 为 69.8±9.8%。有 EVA 的患者和没有 EVA(NoVA)的患者相比,在很多方面都有差异。比如,有 EVA 的患者高血压、糖尿病的发病率更高,中风前残疾的比例也更大,而且中风更严重,但接受溶栓治疗的频率却更低。有趣的是,有 EVA 的患者吸烟率反而更低,这可能和 “吸烟悖论” 有关。研究还发现,不同 TOAST 分类的 AIS 患者,EVAAs 平均值和 EVA 发生率并没有显著差异;不同中风严重程度的患者,虽然 EVAAs 平均值随着中风严重程度增加而上升,但 EVA 发生率也没有显著差异。不过,当把 EVAA 评分当作连续变量时,它和中风严重程度是显著相关的 。
  • 结局:研究人员经过一系列分析发现,EVA 是 AIS 患者出院时和 90 天 mRS 评分以及不良结局(mRS>2)的独立预测因素。在不同亚组分析中,EVA 在男性、高血压患者等多个亚组中,对出院时和 90 天不良结局的预测作用更明显。EVAAs 作为连续变量,在很多亚组中也是出院时和 90 天不良结局的独立预测因素,而且它还是 90 天死亡率和总体死亡率的独立预测因素。此外,研究还找到了其他影响 AIS 患者结局的因素,并且通过敏感性分析发现,EVA 和 EVAA 评分的预测价值主要受年龄和 24 小时 ABPM 值的影响 。

研究结论和讨论部分指出,这是首次在大规模跨国研究中评估 EVAAs 在 AIS 患者中的作用。研究表明,EVAAs 可以独立预测 AIS 患者出院时和 90 天的不良结局,尤其是在特定的 AIS 患者亚组中,预测价值更加显著。这一发现意义重大,它可以帮助医生更好地对 AIS 患者进行分类,特别是那些心血管风险较低的患者,通过评估他们的血管衰老情况,提前采取更有针对性的治疗措施,改善患者的预后。而且,评估 AIS 患者的血管衰老情况,还有助于提高患者和医护人员对心血管风险的认识,加强患者对治疗的依从性。虽然目前的研究存在一些局限性,像研究设计是观察性的,可能存在偏倚,EVAAs 在 AIS 患者中的应用还需要进一步验证等,但这一研究为未来的研究和临床实践指明了方向,让我们朝着更好地治疗 AIS 患者、降低不良结局的目标又迈进了一步。

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