β 受体阻滞剂与心力衰竭患者房颤的关联：基于 MIMIC-IV 数据库的重要发现

为探究 β 受体阻滞剂（β -receptor blocker）在心力衰竭（HF）患者房颤（AF）发生中的作用，研究人员基于 MIMIC-IV 数据库开展观察性研究。结果发现，β 受体阻滞剂会增加 HF 患者 AF 风险，且与心肌梗死（MI）在 AF 发生中存在拮抗作用。该研究为临床用药提供参考。

　　在医学领域，心力衰竭（HF）和心房颤动（AF）就像两颗 “定时炸弹”，严重威胁着人们的健康。HF 是由于心脏结构和 / 或功能异常，导致心脏在休息或运动时，心内压力升高和 / 或心输出量不足 。随着人口老龄化，HF 的总体发病率持续上升。而 AF 是 HF 患者中最常见的心律失常，约 30 - 40% 的 HF 患者同时患有 AF，二者并存会显著增加心血管事件的发生风险和死亡率，它们之间存在着双向的病理相互作用 。

β 受体阻滞剂是临床治疗 HF 和心律失常的重要药物之一，它通过抑制交感神经系统的活动，能够减慢心率、降低心肌耗氧量并改善心室功能，还能治疗 AF。然而，它在 HF 患者 AF 发生过程中究竟扮演着怎样的角色，一直是医学界尚未明确的谜题。为了解开这个谜题，宁波医疗中心李惠利医院心内科的研究人员 Ying Wang 和 Kenan Lou 开展了一项基于 MIMIC-IV 数据库的观察性研究。这项研究成果发表在《BMC Cardiovascular Disorders》上，为临床治疗提供了重要的参考依据。

研究人员采用了多种关键技术方法来开展研究。他们从 MIMIC-IV 数据库中获取数据，该数据库收录了 2008 年至 2019 年贝斯以色列女执事医疗中心（Beth Israel Deaconess Medical Center）超过 19 万名患者和 45 万次住院的临床数据。研究人员运用 PostgreSQL 工具提取数据，并使用 SPSS（版本 25.0）和 RStudio（版本 4.1.2）软件进行统计分析，包括单因素逻辑回归、多因素逻辑回归、亚组分析、机器学习算法分析以及交互作用分析等。

研究结果主要包括以下几个方面：

1. 参与者特征：研究最终纳入 953 例急性或慢性 HF 患者，其中 500 例男性（52.466%），453 例女性（47.534%），中位年龄 69 [57,78] 岁，390 例（40.923%）患者患有 AF。通过对比 AF 组和非 AF 组患者的基线特征，发现两组在 13 个变量上存在显著差异，包括年龄、肌酐、钾、尿素氮、估算肾小球滤过率（eGFR）、种族、婚姻状况、HF 类型、吸烟、饮酒、MI、凝血障碍和 β 受体阻滞剂使用情况。
2. β 受体阻滞剂使用对 AF 的重要性：运用逻辑回归算法和随机森林算法对影响 AF 风险的因素进行重要性排序，结果显示 β 受体阻滞剂使用的重要性均位于前三。
3. β 受体阻滞剂使用与 AF 风险的关系：单因素逻辑回归分析表明，在分析的 13 个因素中，除肌酐和 eGFR 外，其他指标均与 AF 显著相关。与未使用 β 受体阻滞剂的患者相比，使用 β 受体阻滞剂的患者发生 AF 的可能性显著更高。进一步构建 4 个调整逻辑回归模型分析发现，β 受体阻滞剂使用会促进 AF 的发生，且该影响不受混杂因素影响。亚组分析和交互作用分析显示，β 受体阻滞剂使用与 AF 的关联在几乎所有亚组中均显著，除了根据 MI 状态分层的患者。而且，MI 和 β 受体阻滞剂使用对 AF 的发生存在交互作用。
4. MI 与 β 受体阻滞剂在 AF 中的交互作用探索：通过基于相加模型和相乘模型的交互作用分析，发现 MI 和 β 受体阻滞剂使用之间存在显著的交互作用，且作用是拮抗的。

在研究结论和讨论部分，研究人员指出 β 受体阻滞剂使用是 HF 患者 AF 发生的重要危险因素，且与 MI 在 AF 发生中存在拮抗作用。这一发现具有重要的临床意义，提示医生在为 HF 患者使用 β 受体阻滞剂时，应充分考虑患者的具体情况，包括 HF 的严重程度、是否存在 MI 以及发生 AF 的风险等，进行个体化用药。虽然该研究存在一些局限性，如未考虑阻滞剂的具体药物、使用持续时间和剂量，研究对象均为欧洲人，未考虑纽约心脏协会（New York Heart Association）对 HF 的分类和射血分数等，但它仍然为进一步研究 β 受体阻滞剂在 HF 患者中的应用提供了重要的基础，有助于推动心血管疾病临床治疗的发展。