利用潜在类别分析对心房颤动患者进行表型聚类及其在消融策略中的潜在应用价值：来自DIRECT-Extend和EARNEST-PVI研究的见解

《European Heart Journal Open》：Phenotypic Clustering of Atrial Fibrillation Patients Using Latent Class Analysis and Its Potential Utility for Ablation Strategy: Insights from the DIRECT-Extend and EARNEST-PVI Studies

　　摘要研究目的：心房颤动（AF）是一种异质性综合征。本研究旨在评估潜在类别分析（LCA）是否能够识别出可用于预后分层并预测对导管消融策略存在差异性反应的表型。方法：我们首先利用DIRECT-Extend注册研究（N = 7,512，即接受抗凝治疗的房颤患者合并队列）开发了基于LCA的表型分类模型。根据16项临床、实验室及超声心动图变量，将具有超声心动图数据的患者（N = 2,741）分类为潜在聚类。随后将该表型分类方法应用于随机对照EARNEST-PVI试验，以评估消融策略——单纯肺静脉隔离（PVI）与PVI联合广泛消融（PVI-plus）——的有效性在不同表型间是否存在差异。结果：在DIRECT-Extend注册研究中，识别出三种表型：表型1（N = 1,565；"低合并症"）、表型2（N = 981；"心肌病与慢性肾脏病"）和表型3（N = 195；"炎症富集型房颤"）。在中位随访600天后，主要终点——全因死亡、急性心肌梗死、任何类型卒中及大出血的复合终点——在不同表型间存在显著差异（对数秩检验 p < 0.001）。在EARNEST-PVI试验中，根据分类模型，患者被分为表型1（n = 328）、表型2（n = 139）和表型3（n = 30）。在表型1中，与单纯PVI组相比，PVI-plus组的房颤复发率显著更低（对数秩检验 p = 0.013），而表型2和表型3之间则无显著差异。结论：LCA能够识别出与预后相关且具有特征的房颤表型。这些表型还可能为理解消融策略反应中的异质性提供见解。这种表型分类方法可支持风险分层和个体化房颤管理。