血浆n末端b型脑钠肽前体与不稳定型心绞痛心血管不良事件关系

血浆n末端b型脑钠肽前体与不稳定型心绞痛心血管不良事件关系

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1、血浆N末端B型脑钠肽前体与不稳定型心绞痛心血管不良事件关系  (桂林市全州县人民医院内2科,桂林全州541500)  [摘要]目的:分析血浆N末端B型脑钠肽前体(Nterminalprobrainnatriureticpeptide,NT-proBNP)与不稳定型心绞痛(Unstableanginapectoris,UAP)心血管不良事件关系,为UAP患者心血管不良事件的预测提供参考指标。方法:选取我院2014年2月至2016年2月收治的185例UAP患者,根据其入院时血浆NT-proBNP浓度,以中位数及四分位数作为分离点,分为4级并

2、分别纳入NT-proBNPⅠ级组、NT-proBNPⅡ级组、NT-proBNPⅢ级组、NT-proBNPⅣ级组,比较各组患者治疗后6个月内心血管不良事件发生情况,分析NT-proBNP评估患者心血管不良事件风险的价值。结果:随着患者NT-proBNP分级的上升,其Killip分级Ⅰ级者构成比及LVEF均逐渐下降,差异有统计学意义(P<0.05)。NT-proBNPⅢ级组、Ⅳ级组患者不良心血管事件发生率高于NT-proBNPⅠ级组、NT-proBNPⅡ级组,差异有统计学意义(P<0.05)。随着NT-proBNP分级的上升,其预测UAP患

3、者心血管不良事件的效能逐渐提高,差异有统计学意义(P<0.05)。ROC曲线示,以血浆NT-proBNP浓度1102.97pg/mL为临界值,其预测UAP患者心血管不良事件的灵敏度、特异性分别为85.73%、73.95%,曲线下面积为0.791(P<0.05)。结论:根据UAP患者入院时血浆NT-proBNP浓度能够较为准确地预测其心血管不良事件发生风险,为临床预后的评估与治疗策略的调整提供参考。  [关键词]N末端B型脑钠肽前体;不稳定型心绞痛;心血管不良事件;预测  中图分类号:R541文献标识码:A文章编号:2095-5200(2

4、017)04-072-03  DOI:10.11876/mimt201704029  不稳定型心绞痛(Unstableanginapectoris,UAP)与ST段抬高型心肌梗死、非ST段抬高型心肌梗死并称急性冠脉综合征,其病理表现为动脉粥样硬化病变、血栓形成所致冠脉管腔狭窄甚至闭塞,从而引发的心肌细胞缺血、损伤或坏死[1]。经规范化治疗后,仍有部分患者会在一段时间内发生心血管不良事件,生存质量不够理想,因此,早期识别心血管不良事件高危患者对干预策略的制定与调整具有重要意义,然而,既往判断UAP患者心血管不良事件的参考指标包括年龄、性别

5、、既往史、现病史等,存在一定主观性且仅可实施定性分析[2]。最新研究发现,血浆N末端B型脑钠肽前体(Nterminalprobrainnatriureticpeptide,NT-proBNP)在反映心衰患者心功能变化方面具有较高价值,故越来越多的学者开始关注NT-proBNP对其他类型心脏病变患者的预后预测能力[3]。本研究就血浆NT-proBNP与UAP患者心血管不良事件的关系进行分析,现将研究过程与结论做一总结。  1资料与方法  1.1一般资料  选取我院2014年2月至2016年2月收治的185例UAP患者,均经临床、实验室检查

6、及心电图确诊[4],于我院接受治疗且随访时间≥6个月,并排除合并症状性心力衰竭、陈旧性心肌梗死等其他心脏疾病与恶性肿瘤、严重感染、免疫疾病与肝肾功能不全者。185例患者中,男108例,女77例,年龄42~73岁,平均(56.91±5.94)岁。  1.2研究方法  1.2.1血浆NT-proBNP检测与分组抽取患者确诊后(治疗前)静息状态静脉血3mL,置入EDTA抗凝管,于4h内以3500r/min离心10min,留取血浆,保存于-80℃冰箱内,统一检测其血浆NT-proBNP浓度。检测方法使用酶联免疫吸附(ELISA)法,操作流程严格

7、参照相关文献[5]  与试剂盒使用说明书,试剂盒均购自美国BionewtransPharmaciuticalBiotechnology公司。按照患者入院时血浆NT-proBNP浓度,以中位数及四分位数作为分离点,分为4级并分别纳入NT-proBNPⅠ级组、NT-proBNPⅡ级组、NT-proBNPⅢ级组、NT-proBNPⅣ级组。  1.2.2心血管不良事件记录采用电话随访、门诊随诊、家庭访视等方法,对各组患者进行为期6个月的随访,随访期间观察并记录其心血管不良事件发生情况[6],包括再发心绞痛、非致死性心肌梗死或心力衰竭、恶性心律失

8、常(室性心动过速、室颤)、心源性死亡。  1.2.3分析方法比较不同NT-proBNP分级患者一般临床资料与心血管不良事件发生情况,运用受试者工作特征曲线(ROC),计算血浆NT-proBNP浓度预测UAP

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