相位熵：预测日本冠心病患者主要心脏事件的有力指标

为预测冠心病（CAD）患者主要心脏事件（MCEs），研究发现应力相位熵是强预测指标，意义重大。

　　目前尚无关于利用相位熵（一种衡量左心室（LV）不同步的指标）对日本已知或疑似冠心病（CAD）患者进行主要心脏事件（MCEs）预测和风险分层的大规模报告。研究人员回顾性调查了 5541 名已知或疑似 CAD 患者，这些患者接受了静息²⁰¹Tl 和负荷^99mTc - 替曲膦心电图（ECG）门控单光子发射计算机断层扫描（SPECT）心肌灌注显像（MPI），并对他们进行了为期三年的随访以确认预后情况。研究人员排除了在 SPECT 检查前后 3 个月内接受血运重建的患者以及非窦性心律的患者。复合终点为 MCEs 的发生，包括心源性死亡、非致命性心肌梗死（MI）和需要住院治疗的严重心力衰竭。利用 Heart Risk View - F 软件通过相位分析计算负荷后相位标准差（SD）、带宽和熵。在随访期间，401 名患者发生了 MCEs，其中心源性死亡 98 例，非致命性 MI 76 例，严重心力衰竭 227 例。多变量分析表明，年龄、糖尿病、估算肾小球滤过率（eGFR）、负荷左心室射血分数（EF）和负荷相位熵是 MCEs 的独立预测因素。 Kaplan - Meier 分析显示，负荷相位熵四分位数的各组之间存在显著的风险分层。在负荷积分和 LVEF 加熵的模型中，预测 MCEs 发生的全局卡方值显著改善，而在添加带宽或相位 SD 的模型中，该值相当。负荷相位熵是日本 CAD（已知或疑似）患者 MCEs 的有力预测指标，被认为是在仅通过灌注和 LVEF 评估进行预测的基础上，改善风险分层最有用的左心室不同步指标。