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Eur Heart J Cardiovasc Imaging:运动心血管磁共振对系统性硬化症相关肺动脉高压患者的预后作用

2024-08-22 刘少飞 MedSci原创 发表于上海

未来的研究应进一步验证这些发现,并探索运动CMR在更大规模的SSc-PAH患者队列中的应用潜力。同时,还需研究如何将这些评估结果整合到现有的临床风险评分系统中,以优化SSc-PAH患者的管理策略。

 

研究背景

系统性硬化症并发肺动脉高压(Systemic Sclerosis-Associated Pulmonary Arterial Hypertension, SSc-PAH)是一种罕见且预后极差的疾病,其特征是由于小动脉病变导致的肺动脉血压显著升高。该疾病常导致右心室功能衰竭,最终致命。尽管治疗手段有所进步,但大多数SSc-PAH患者的预后依然不佳,且死亡风险较高。现有的研究表明,大多数SSc-PAH患者被归类为中等风险人群,即死亡风险介于高低之间。如何更准确地预测这些中等风险患者的预后,是临床上亟需解决的问题。

血管磁共振成像(Cardiovascular Magnetic Resonance, CMR)是一种非侵入性成像技术,因其能够稳定、精确地评估右心室大小和功能,已成为评估肺动脉高压患者心功能的重要工具。然而,SSc-PAH患者的右心室通常没有其他形式的PAH(如特发性PAH)患者那么明显的异常,这使得仅凭静息状态下的CMR难以准确预测这些患者的预后。因此,本研究旨在探讨通过运动CMR测量心脏大小和功能,是否能够更好地预测中等风险SSc-PAH患者的预后,与静息CMR相比,这种方法是否能提供额外的预测价值。

研究方法

本研究纳入了50名被归类为中等风险的SSc-PAH患者,这些患者接受了CMR增强的心肺运动测试。研究设计中,患者被分为三组:中低风险组、中高风险组,以及其他组合组。患者在静息状态下和运动状态下均进行了CMR评估,以测量右心室(RV)大小和功能的各项指标。同时,患者还接受了心肺运动测试,以评估其通气效率和氧气消耗(VO2)。研究的主要目的是通过分析这些数据,寻找能够准确预测患者预后的关键指标。

在随访期间(中位随访时间为2.1年,范围为0.1到4.6年),研究人员记录了患者的生存情况,并将这些数据与患者的CMR和心肺运动测试结果进行了关联分析。

研究结果

研究发现,在50名SSc-PAH患者中,大多数患者在静息状态下的右心室大小和功能指标均处于正常范围。然而,在中位随访2.1年期间,仍有9名患者(18%)死亡。这表明,尽管静息CMR可能显示右心室功能正常,但这些患者仍存在较高的死亡风险。

通过逐步Cox回归分析,研究发现,运动峰值时的右心室收缩末期容积指数(RVESVi)是唯一能够显著预测预后的CMR指标。具体来说,运动峰值RVESVi低于39 mL/m²的患者预后较好,生存率显著高于其他风险组的患者。进一步分析显示,运动峰值RVESVi < 39 mL/m²的中低风险患者的生存率优于所有其他组合的患者(包括中低/中高风险状态和峰值RVESVi<或≥39 mL/m²的组合)。此外,研究还发现,通气效率和静息氧气消耗(VO2)是预测死亡率的重要指标,而峰值VO2、峰值心输出量和峰值组织氧气提取量则未表现出显著的预测作用。

研究结论

本研究结果表明,运动CMR对右心室大小和功能的评估可以帮助更准确地识别中等风险SSc-PAH患者中预后较差的群体。即使静息CMR显示患者的右心室功能正常,运动CMR仍能够揭示潜在的心功能异常,这对于准确预测患者预后具有重要意义。因此,运动CMR评估可能为SSc-PAH患者的临床风险分层提供额外的价值,有助于更精准地指导治疗决策。

未来的研究应进一步验证这些发现,并探索运动CMR在更大规模的SSc-PAH患者队列中的应用潜力。同时,还需研究如何将这些评估结果整合到现有的临床风险评分系统中,以优化SSc-PAH患者的管理策略。这将有助于提高这些高危患者的生存率和生活质量

原始出处:

Brown JT, Virsinskaite R, Kotecha T, Steeden JA, Fontana M, Karia N, Schreiber BE, Ong VH, Denton CP, Coghlan JG, Muthurangu V, Knight DS. Prognostic utility of exercise cardiovascular magnetic resonance in patients with systemic sclerosis-associated pulmonary arterial hypertension. Eur Heart J Cardiovasc Imaging. 2024 Aug 19:jeae177. doi: 10.1093/ehjci/jeae177. Epub ahead of print. PMID: 39159164.

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