非侵入性心电学检查在心脏性猝死预测中的应用价值

杨逸成，林 凡，熊长明

1中国医学科学院 北京协和医学院 阜外医院心内科，北京 100037 2北京大学人民医院血液科 北京大学血液病研究所，北京 100044

心脏性猝死(sudden cardiac death，SCD)是指由心血管异常引发，在症状发作后1 h内发生非创伤性的死亡[1- 2]。心电学检查在预测SCD方面一直发挥着重要的意义和价值[3- 4]，由于侵入性心脏电生理检查的操作复杂性和较高的风险性，迄今为止，非侵入性的心电学检查仍然是预测致命性室性心律失常和SCD风险的首选[5- 6]。随着研究的深入，学者们发现越来越多的非侵入性心电学检查指标有助于SCD的危险分层和发生风险的预测。本文主要综述非侵入性心电学检查在SCD预测中的应用价值。

心电学指标预测SCD的应用价值

缺血性J波、心室早复极、心室晚电位及其他的一些心电图改变在临床实践过程中被认为可非特异性提示心律失常乃至SCD，但由于其敏感性及特异性较低，因而临床应用价值有限。因此，众多研究关注了心肌细胞去极化及复极化等电学活动的心电图表现，并研究其电生理原理。研究者们在不同人群中(包括非心脏病人群)评估了这些心电图表现对于SCD的意义。有趣的是，除心肌细胞电活动外，心率及相关评估参数对SCD也显示出预测意义，这一结果可能基于心率可反映心脏起搏点功能及交感-副交感神经系统活动的平衡。在对单项非侵入性心电学指标了解逐渐加深的前提下，研究者们正尝试使用多种心电学指标建立有效的复合SCD预测模型及危险分层并取得了一定进展。

单个参数预测发生SCD的风险

去极化参数异常QRS波是心肌细胞去极化的表现，该波群的异常可帮助评估发生SCD风险。一项前瞻性研究纳入2049例男性随访19年后显示，QRS波时限每增加10 ms，发生SCD的风险增加27%，调整其他与SCD相关的混杂因素后，与QRS波<96 ms相比，QRS波>110 ms的人群发生SCD的风险增大2.5倍，QRS波时限的延长是SCD风险的独立预测因素，在估算人群发生SCD的风险有重要价值[7]。然而该研究未注意到QRS波增宽的患者发生束支传导阻滞的相关情况，因而可能夸大了QRS波增宽的预测意义，未能更好地定义高危人群。随着研究的不断深入，研究者发现R波峰值时限增宽预示发生心律失常的风险增大，此外，QRS波移行延迟(V5、V6导联的R波移行)预警SCD的发生得到学者的认可[8]。

心电图中碎裂QRS波群(fragmented QRS complex，fQRS)的出现与患有心脏疾病的人群发生SCD的风险增加有关。在先天性心脏病的成人患者或其他心脏疾病患者中，fQRS均能作为SCD的独立预测因子[9- 10]。运动期间SCD风险短暂增加，评估运动时发生SCD的风险并筛选出不适合运动的患者有助于降低SCD的发生率。Toukola等[11]对276例SCD患者的静息12导联心电图进行存档分析，其中236例为休息时发生SCD，40例为运动时发生SCD，该项FinGesture研究显示，与静息组相比，运动组患者中心前导联(V1～V3)出现至少两个连续的fQRS更为常见(22%比51%，P=0.005)，心前导联中fQRS的出现与运动期间SCD的发生风险增加具有显著相关性。然而，此项研究仅纳入FinGesture队列中7%的SCD患者进行分析，丢失大量数据的同时也可能会造成选择偏倚，仍需多中心的数据研究进一步探讨fQRS在正常人群中的预测价值。

复极化参数异常

心率校正后的QT间期、QT离散度、T波峰末间期、T波峰末间期/QT间期、T波峰末间期离散度：心率校正后的QT间期(corrected QT interval，QTc)与恶性心律失常的发生相关且能作为SCD的预测因子[4]，在冠状动脉疾病患者中，QTc延长预示SCD发生的概率增大5倍，探索影响QTc延长的因素，有助于更好地针对冠心病患者发生SCD进行危险分层[12]。QT离散度(QT dispersion，QTd)是指心电图各导联间QT时限变异的程度，对221例肥厚型心肌病患者进行前瞻性研究后发现QTd取值为93 ms时预测SCD的准确性最高，有助于肥厚型心肌病患者发生SCD的危险分层[13]，研究发现QTd增加也适用于预测服用抗抑郁药人群发生SCD的风险[14- 15]。与QTc相比，T波峰末间期(T peak-T end interval，TpTe)不受心率快慢的影响，主要反映心室跨壁复极离散度。TpTe和TpTe/QT延长均与心脏病患者发生恶性室性心律失常和SCD的风险增加相关，使用Bazett公式校正后的TpTe延长>90 ms可使SCD发生的风险增加3倍，具有较好的独立预测价值[16- 18]，该参数能否作为非心脏病患者的独立预测指标仍需要进一步探讨。T波峰末间期离散度(T peak-T end interval dispersion，TpTed)的延长预示先天性心脏病患者发生SCD的风险增加，通过心电图筛选出TpTed延长的先天性心脏病患者，尽早放置植入式心脏复律除颤器可能会使患者获益[19]。

T波电交替、微伏级T波电交替、T波形态恢复指数和PCA指数异常：T波电交替(T wave alfernaus，TWA)和微伏级T波电交替(microvolt T-wave alternans，MTWA)在心血管疾病如心力衰竭、缺血性心脏病、肥厚型心肌病等患者中预测SCD的价值已得到相关研究的支持[20- 21]，同时TWA也是预测早产儿发生SCD的重要指标之一[22]。MTWA阳性与各种心脏疾病患者心律失常的发生有关，已成为致死性室性心律失常和SCD风险分层的重要工具[23]，近年研究显示MTWA对非缺血性心肌病患者SCD的发生也具有较好的预测价值[24- 25]。一项欧洲研究纳入198例非缺血性心肌病患者，在46个月的随访期中发现MTWA阴性患者SCD的发生率显著低于MTWA阳性患者，在调整了患者的左心室射血分数、心功能分级等混杂因素后，MTWA与SCD的发生仍具有较强的相关性，提示该指标在非缺血性心肌病患者中预警SCD的重要意义[24]。

一项回顾性研究采用T波形态恢复指数(T-wave morphology restitution，TMR)评估心衰患者中SCD的发生风险，该研究分析了651例慢性心力衰竭患者的动态心电图，使用时间规整算法测量T波形态变化从而量化TMR。Cox分析显示TMR≥0.040与SCD密切相关，危险比为3.27，与TWA指标相比，TMR预测慢性心力衰竭患者SCD风险的价值更大[26]。该指标能否作为其他心脏疾病患者及非心脏病人群预测SCD的指标，以及其与TWA、MTWA等指标相比是否具有优越性是今后的研究方向。

PCA指数是复极异常的判定参数，在三维T向量环上，T环的短轴与长轴之比，即T波的宽度和高度比，与PCA值相当。Porthan等[27]的前瞻性研究显示在普通人群中，PCA指数能预警SCD的发生。以往也有研究表明PCA指数是心室颤动的预测指标[28]。

周期性复极动力学：周期性复极动力学(periodic repolarization dynamics，PRD)是指与交感神经激活相关的低频率心脏复极化调节[29]。最近研究显示PRD能作为SCD的预测因子，该队列研究共纳入856例心肌梗死后左室射血分数≤30%的患者并随机分配至植入式心律转复除颤组和常规治疗组，通过多变量分析发现，在两组中PRD均能预测SCD的发生，对于心肌梗死后左室射血分数≤30%发生SCD的风险是一个很好的预测指标[30]。

其他指标

静息心率和心率变异性：较快的静息心率与SCD的风险增加相关。Teodorescu等[31]开展一项俄勒冈州突发意外死亡研究，纳入378例SCD患者资料，与对照组相比，SCD患者的平均静息心率明显增快，在调整了左心室收缩功能障碍和服用影响心率的药物等混杂因素后，较快的静息心率和SCD风险增加之间的显著关系仍然存在，提示调节自主神经活动可能有助于降低SCD的发生率。心率变异性(heart rate variability，HRV)反映了心脏交感和副交感神经系统活动之间的动态平衡。在心力衰竭或者心肌梗死的心脏病患者中，交感神经亢进和/或迷走神经调节降低会增加对致命性室性心律失常的敏感性，因此，在这些患者中HRV降低可作为SCD风险的预测指标[32- 33]。然而，在未患心血管疾病的个体中，HRV的预测价值仍有待进一步研究。一项动物实验研究了HRV预测健康大鼠自发性和药物诱发的室性心律失常的敏感性，提示在没有心脏疾病的人群中，静息HRV测量对预测室性心律失常导致的SCD可能也具有潜在价值，但需要更为深入的研究予以证实[34]。

窦性心率震荡：窦性心率震荡(heart rate turbulence，HRT)现象已经成为预测心血管疾病SCD风险重要的指标。相比于HRV，HRT能够反映自主神经尤其是迷走神经的功能状态，且该指标受其他因素的影响较小。HRT减弱或消失，见于器质性心脏病后SCD的高危患者，是慢性心力衰竭患者、心肌梗死后患者发生SCD的有效预测指标[35]。

心电图诊断的左心室肥厚：心电图诊断的左心室肥厚(electrocardiographic left ventricular hypertrophy，ECG-LVH)与SCD的风险仍然独立相关[36]。评价ECG-LVH的指标不同决定着其预测SCD的临床价值，目前临床上可使用Sokolow-Lyons指数、Cornell电压、RaVL和Peguero-Lo Presti指数等诊断ECG-LVH。研究显示通过Sokolow-Lyons指数、Cornell电压和Peguero-Lo Presti指数诊断的LVH与SCD的风险相关，而aVL导联R波电压高低与SCD的风险大小无关[37]。

QRS-T角：QRS-T角是由于去极化时QRS主波方向和复极时T波方向不一致产生的，是反映心肌去极化和复极化的一个ECG参数[38]。在基于人群的研究中，调整人群的年龄、心率、ECG-LVH、左心室射血分数和其他混杂因素后，QRS-T角超过90°预示发生SCD的风险增加[39- 40]。利用QRS-T角预测尿毒症透析患者SCD的发生风险时仍具有较好价值，并有助于此类患者的SCD危险分层[41]。

多个ECG参数组合预测发生SCD的风险

相比于单个参数异常，多个ECG参数组合能更好地预测SCD的风险，其作为SCD的风险分层工具可能更为有效。研究纳入522例SCD患者和736例对照病例，评估ECG中多个参数组合对SCD的预测价值，该研究利用多个心电图指标包括静息心率、左心室肥大、QRS波移行区、QRS-T角、QTc和TpTe建立风险评估模型，探索其预测价值，16%的病例组和3%的对照组个体具有≥4个异常ECG指标，调整临床因素和其他混杂因素后，增加的ECG风险评分与SCD的发生率升高相关；≥4个ECG指标异常者发生SCD的风险增加21.2倍，在左心室射血分数>35%的亚组中，OR值为26.1；该风险评估模型与SCD独立相关，对于左心室射血分数>35%的人群更有预测价值，但仍需要前瞻性的临床研究明确参数组合的敏感性和特异性，同时在该评分模型中纳入与SCD相关的血浆和遗传风险指标是否能更好地实现SCD的风险分层值得进一步探索[42]。

Holkleri等[43]开展一项队列研究，纳入芬兰30岁以上的普通人群6830人，随访(24.3±10.4)年，利用5个ECG指标建立SCD风险评分模型，包括心率>80次/min、PR间期>220 ms、QRS>110 ms、LVH和T波倒置，结果显示≥3项ECG指标异常使SCD风险增加10.23倍，该模型的可靠性也得到外部数据的验证，该风险评估模型有望成为能够识别普通人群中SCD高风险个体的可靠模型，从而提早预防，降低SCD发生率。

与单个参数相比，复合参数风险模型在预测SCD方面显示出独特的优越性。此外，多个ECG参数异常可能表明检测对象存在亚临床或未检测到的心脏病，这些人群首发心血管事件即可能表现为SCD，因此，复合参数风险模型在预防这类人群发生SCD中发挥重要作用。

总结与展望

通过非侵入性心电学检查收集的心电学指标有助于SCD的危险分层，并具有重要的预测价值。由于较高比例的SCD可发生于非心脏疾病患者中，笔者认为应更深入探讨普通人群中有效预测SCD发生的心电学指标。另一方面，多个心电学指标组合预测SCD的发生更有前景，今后需要更多的研究发现不同参数组合预测SCD风险的敏感性和特异性，这些工作有助于建立更敏感更特异的SCD发生风险预测模型。