心电图异常与心血管疾病死亡风险的前瞻性队列研究：来自德黑兰血脂与血糖研究的证据

本研究针对无症状人群心血管疾病(CVD)早期筛查难题，通过德黑兰血脂与血糖研究(TLGS)队列，分析6,422名30岁以上成人基线心电图(ECG)异常与CVD死亡率的关联。研究发现Q波(OR=2.060)和T波异常(OR=1.990)显著增加CVD死亡风险，为ECG作为经济、无创的筛查工具提供了循证依据，对中低收入国家心血管风险分层具有重要实践意义。

　　

心血管疾病(CVD)是全球死亡的首要原因，而在伊朗更是占据总死亡数的46%。尽管代谢异常如高血压、糖尿病等已被确认为CVD的主要风险因素，但约半数患者在首次心血管事件前并无明显症状。这种"沉默的威胁"使得早期识别高风险人群成为公共卫生领域的重大挑战。传统筛查方法往往依赖昂贵的影像学检查或侵入性操作，在资源有限地区难以普及。心电图(ECG)作为一种廉价、无创且广泛可及的检测手段，其异常表现是否能够预测长期CVD死亡率，特别是在中东人群中的证据尚不充分。

为解决这一科学问题，来自库尔德斯坦医科大学的研究团队基于德黑兰血脂与血糖研究(TLGS)这一大型前瞻性队列，对6,422名30岁以上无CVD病史的参与者进行了长达19年的随访。研究采用明尼苏达编码系统标准化ECG异常分类，通过多因素logistic回归模型，在调整年龄、性别、腰臀比(WHR)、收缩压(SBP)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)等混杂因素后，系统评估了五种ECG异常(ST段、T波、Q波、PR间期、QRS波群)与CVD死亡的关联。

研究主要采用三项关键技术方法：1) 基于TLGS队列的长期随访数据，中位随访时间18.1年；2) 采用明尼苏达编码系统标准化ECG异常分类；3) 建立多变量调整的logistic回归模型，控制包括年龄、性别、血压、血脂等9项潜在混杂因素。

研究结果部分显示：

1. 人口统计学特征：在19年随访期间，共观察到233例CVD死亡，累积发生率3.63%。死亡病例中61.8%为男性，40.5%集中在60-69岁年龄段。
2. ECG异常与死亡率：46.78%的死亡病例存在ECG异常，显著高于存活组的21.04%。Q波异常者的CVD死亡率风险最高(OR=4.837)，其次是T波异常(OR=5.050)。
3. 多因素分析结果：调整混杂因素后，Q波异常(OR=2.060)和T波异常(OR=1.990)仍保持显著关联，而ST段、PR间期和QRS波群异常未显示统计学意义。
4. 传统风险因素验证：年龄(每增加1岁OR=1.078)、男性性别(OR=1.743)、SBP(每升高1mmHg OR=1.014)和LDL-C(每升高1mg/dL OR=1.006)均独立预测CVD死亡。

讨论部分指出，该研究首次在中东人群中证实Q波和T波异常是无症状成人CVD死亡的独立预测因子，与欧美和亚洲人群研究结论一致。特别值得注意的是，Q波异常者的风险增加106%，可能反映无症状心肌梗死的远期后果；T波异常99%的风险增幅则提示心肌复极异常的重要性。研究创新性在于：1) 采用标准化明尼苏达编码减少判读偏倚；2) 控制多种代谢指标的影响；3) 提供中东人群的长期随访证据。

该研究的公共卫生意义在于，ECG作为基层医疗机构广泛配置的设备，其异常表现可帮助识别常规风险评估中可能遗漏的高危个体。特别是在资源有限地区，将ECG异常纳入现有风险评估模型，有望以较低成本改善CVD一级预防策略。未来研究需进一步验证ECG指标与传统风险评分(如Framingham评分)的联合预测价值，并探索人工智能辅助ECG分析在人群筛查中的应用潜力。

论文发表于《BMC Public Health》，为全球CVD防控提供了重要的循证医学证据，尤其对中低收入国家具有特殊参考价值。研究结果支持在无症状成人健康体检中常规纳入ECG检查，并为临床医生解读ECG异常提供了风险量化的科学依据。