超声心动图多参数评估特发性室颤患者的心肌功能
目的应用超声心动图多参数评估特发性室颤患者的超声表型特征,为心律失常高危患者的早期预警提供超声影像学的支持。方法纳入2019年1月至2023年12月在中山大学孙逸仙纪念医院首次诊断为特发性心室颤动(IVF)的患者,同时纳入年龄和性别匹配的健康个体作为对照。基于二维灰阶、M型、双平面、频谱多普勒、组织多普勒、斑点追踪、压力-应变环等技术,对纳入人群进行超声心动图多参数分析。超声指标包括传统参数、心肌机械运动参数、心肌电-机械活动参数以及心肌做功参数。使用<italic>t</italic>检验或Mann-Whitney<italic> U</italic...
Saved in:
Main Authors: | , |
---|---|
Format: | Article |
Language: | zho |
Published: |
Editorial Office of Journal of Sun Yat-sen University
2024-07-01
|
Series: | Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban |
Subjects: | |
Online Access: | http://xuebaoyx.sysu.edu.cn/zh/article/doi/10.13471/j.cnki.j.sun.yat-sen.univ(med.sci).20240617.003/ |
Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
_version_ | 1841527995855011840 |
---|---|
author | 吕函璐 刘英梅 |
author_facet | 吕函璐 刘英梅 |
author_sort | 吕函璐 |
collection | DOAJ |
description | 目的应用超声心动图多参数评估特发性室颤患者的超声表型特征,为心律失常高危患者的早期预警提供超声影像学的支持。方法纳入2019年1月至2023年12月在中山大学孙逸仙纪念医院首次诊断为特发性心室颤动(IVF)的患者,同时纳入年龄和性别匹配的健康个体作为对照。基于二维灰阶、M型、双平面、频谱多普勒、组织多普勒、斑点追踪、压力-应变环等技术,对纳入人群进行超声心动图多参数分析。超声指标包括传统参数、心肌机械运动参数、心肌电-机械活动参数以及心肌做功参数。使用<italic>t</italic>检验或Mann-Whitney<italic> U</italic>检验进行两组独立样本之间的比较。进行受试者工作特征(ROC)曲线分析,以评估超声心动图多参数对特发性室颤的诊断价值。使用组内相关系数(ICC)评估各超声参数观察者内部和观察者之间的变异性。结果本研究共纳入IVF患者9例,健康对照个体30例。共计702个左室节段和117个右室游离壁节段纳入心肌功能的分析。与健康对照组相比,IVF组左室整体纵向应变(LV-GLS)相对较低【(18.8±2.7)% <italic>vs.</italic>(21.2±1.9)%,<italic>P</italic>=0.004】,而左室机械离散度(LV-MD)相对较高【(44±13)ms <italic>vs.</italic>(36±9)ms,<italic>P</italic>=0.022】。心肌做功结果显示,IVF组的整体做功指数(GWI)低于健康对照组【(1991±365)mmHg% <italic>vs.</italic>(2319±408)mmHg%,<italic>P</italic>=0.037】。ROC曲线显示LV-GLS、LV-MD以及GWI对特发性室颤的诊断性能较好,曲线下面积(AUC)分别为0.748、0.737以及0.722,截断值分别为19.5%、39.5ms以及2049mmHg%。上述三项指标组成的综合诊断体系,其AUC为0.800。超声心动图各参数在观察者内部和观察者之间均呈现出较好的可重复性,ICC值均大于0.75。结论特发性室颤患者超声心动图多参数表现出不同程度的左室功能异常。LV-GLS降低、LV-MD增加以及GWI降低,是恶性心律失常高危的超声心动图特征。 |
format | Article |
id | doaj-art-8396987ecff24157b7636734a96dbe65 |
institution | Kabale University |
issn | 1672-3554 |
language | zho |
publishDate | 2024-07-01 |
publisher | Editorial Office of Journal of Sun Yat-sen University |
record_format | Article |
series | Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban |
spelling | doaj-art-8396987ecff24157b7636734a96dbe652025-01-15T04:04:19ZzhoEditorial Office of Journal of Sun Yat-sen UniversityZhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban1672-35542024-07-014562263061783912超声心动图多参数评估特发性室颤患者的心肌功能吕函璐刘英梅目的应用超声心动图多参数评估特发性室颤患者的超声表型特征,为心律失常高危患者的早期预警提供超声影像学的支持。方法纳入2019年1月至2023年12月在中山大学孙逸仙纪念医院首次诊断为特发性心室颤动(IVF)的患者,同时纳入年龄和性别匹配的健康个体作为对照。基于二维灰阶、M型、双平面、频谱多普勒、组织多普勒、斑点追踪、压力-应变环等技术,对纳入人群进行超声心动图多参数分析。超声指标包括传统参数、心肌机械运动参数、心肌电-机械活动参数以及心肌做功参数。使用<italic>t</italic>检验或Mann-Whitney<italic> U</italic>检验进行两组独立样本之间的比较。进行受试者工作特征(ROC)曲线分析,以评估超声心动图多参数对特发性室颤的诊断价值。使用组内相关系数(ICC)评估各超声参数观察者内部和观察者之间的变异性。结果本研究共纳入IVF患者9例,健康对照个体30例。共计702个左室节段和117个右室游离壁节段纳入心肌功能的分析。与健康对照组相比,IVF组左室整体纵向应变(LV-GLS)相对较低【(18.8±2.7)% <italic>vs.</italic>(21.2±1.9)%,<italic>P</italic>=0.004】,而左室机械离散度(LV-MD)相对较高【(44±13)ms <italic>vs.</italic>(36±9)ms,<italic>P</italic>=0.022】。心肌做功结果显示,IVF组的整体做功指数(GWI)低于健康对照组【(1991±365)mmHg% <italic>vs.</italic>(2319±408)mmHg%,<italic>P</italic>=0.037】。ROC曲线显示LV-GLS、LV-MD以及GWI对特发性室颤的诊断性能较好,曲线下面积(AUC)分别为0.748、0.737以及0.722,截断值分别为19.5%、39.5ms以及2049mmHg%。上述三项指标组成的综合诊断体系,其AUC为0.800。超声心动图各参数在观察者内部和观察者之间均呈现出较好的可重复性,ICC值均大于0.75。结论特发性室颤患者超声心动图多参数表现出不同程度的左室功能异常。LV-GLS降低、LV-MD增加以及GWI降低,是恶性心律失常高危的超声心动图特征。http://xuebaoyx.sysu.edu.cn/zh/article/doi/10.13471/j.cnki.j.sun.yat-sen.univ(med.sci).20240617.003/特发性心室颤动超声心动图斑点追踪显像心肌做功机械离散度 |
spellingShingle | 吕函璐 刘英梅 超声心动图多参数评估特发性室颤患者的心肌功能 Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban 特发性心室颤动 超声心动图 斑点追踪显像 心肌做功 机械离散度 |
title | 超声心动图多参数评估特发性室颤患者的心肌功能 |
title_full | 超声心动图多参数评估特发性室颤患者的心肌功能 |
title_fullStr | 超声心动图多参数评估特发性室颤患者的心肌功能 |
title_full_unstemmed | 超声心动图多参数评估特发性室颤患者的心肌功能 |
title_short | 超声心动图多参数评估特发性室颤患者的心肌功能 |
title_sort | 超声心动图多参数评估特发性室颤患者的心肌功能 |
topic | 特发性心室颤动 超声心动图 斑点追踪显像 心肌做功 机械离散度 |
url | http://xuebaoyx.sysu.edu.cn/zh/article/doi/10.13471/j.cnki.j.sun.yat-sen.univ(med.sci).20240617.003/ |
work_keys_str_mv | AT lǚhánlù chāoshēngxīndòngtúduōcānshùpínggūtèfāxìngshìchànhuànzhědexīnjīgōngnéng AT liúyīngméi chāoshēngxīndòngtúduōcānshùpínggūtèfāxìngshìchànhuànzhědexīnjīgōngnéng |