Eur Heart J 上海九院陆颖理/王宁荐团队广泛深入探索不同年龄和遗传风险下房颤的风险因素归因谱

2023-09-22 论道心血管 论道心血管 发表于上海

揭示了各年龄组和遗传风险组房颤目前已知各危险因素的独立贡献度排序。

房颤(atrial fibrillation, AF)是常见的心律失常,大幅增加死亡、心衰和脑梗风险,给个人健康和公共卫生带来了巨大的负担1。随着寿命的延长及医疗检测手段的革新,越来越多的患者被诊断出患有房颤。在2019年的全球统计中,约有6千万名房颤患者2

房颤的危险因素多样且复杂,多因素之间存在相互作用,因此房颤的预防工作具有挑战性3,4。目前研究报道了许多单个社会因素、生活方式、代谢因素和合并症都与房颤的发生发展有关5-7。因此,迫切需要一个全面详细的研究阐述各危险因素造成房颤的独立贡献度。

考虑到年龄和遗传易感性是房颤的主要固定危险因素,尚不明确这些危险因素对房颤的影响是否因年龄和遗传易感性而异。因此,明确不同年龄和遗传风险人群中各种危险因素对房颤发病的贡献,对房颤一级预防具有重要意义。

2023919日,上海交通大学医学院附属第九人民医院陆颖理/王宁荐团队在European Heart Journal上发表“Acquired risk factors and incident atrial fibrillation according to age and genetic predisposition”的论著,揭示了各年龄组和遗传风险组房颤目前已知各危险因素的独立贡献度排序。

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研究分析了3个年龄组(40-49岁、50-59岁、60-69岁)和3个遗传风险组(低、中、高遗传风险)的23个危险因素(根据ESC指南尽可能纳入所有危险因素,包括3个社会因素、7个健康行为、6个代谢因素、6个临床合并症和遗传风险评分)的房颤风险比和人群归因危险度(PAR%)

按年龄组划分的危险因素与新发房颤的相关性如1A所示。房颤与所有心脏代谢因子(低密度脂蛋白胆固醇除外)之间的相关性在更年轻组中更强。在合并症中,慢性阻塞性肺疾病、肾功能不全、心血管疾病(CVD)和急性疾病与年龄组有显著的交互作用,房颤风险在更年轻组中更高。其中,与CVD相关的房颤风险在年轻组中尤其高且年龄组间差异尤其明显。1B按遗传风险组展示风险因素与AF之间的关联。在22个危险因素中,只有3个显示出与遗传风险的显著交互作用,包括低水平LDL-C、肾功能不全和CVD

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1. 不同年龄组(A)和遗传风险组(B)中与危险因素相关的房颤的多变量调整风险比。LDL-C,低密度脂蛋白胆固醇;CRPC反应蛋白;COPD,慢性阻塞性肺疾病

研究者通过汇总每个方面的所有风险因素,同时考虑其相对风险的大小,在4个方面(社会因素、健康行为、心脏代谢因素、临床合并症)建立了加权风险评分。按年龄组划分的风险评分与房颤之间的相关性如2所示。2A显示临床共病风险评分与房颤的关联最强,其次是代谢风险评分、健康行为评分和社会因素评分,并且除社会风险评分外,所有风险评分均与年龄组有显著交互作用。2B展示了按遗传风险划分的风险评分与AF之间的关联。心脏代谢风险评分和临床共病风险评分与房颤遗传风险之间存在显著的交互作用。

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2. 不同年龄组(A)和遗传风险组(B)中与风险评分相关的房颤的多变量调整风险比

研究者使用人群归因危险度(PAR)8方法计算每个风险因素的PARPAR可以解释为“假设某风险因素与结局是存在因果关系,如果某人群都避免了该种风险因素,就可以避免新发结局的人口比例”。按年龄分层后,高血压是所有年龄组中PAR最高的可改变危险因素,其次是高遗传风险,超重/肥胖和急性疾病(3)

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3. 不同年龄组(A)和遗传风险组(B)中与危险因素相关的心房颤动的部分人群归因风险百分比(PAR)

以危险评分做综合考虑时,PAR最高的是综合代谢因素,PAR%的范围从40-49岁组的36.2%升高至60-69岁组的38.9%(4)。归因于健康行为所引起的房颤风险从40-49岁组的11.5%下降到60-69岁组的8.7%。在所有三组中,社会因素的PAR百分比最低。高血压、超重/肥胖和急性疾病是每个遗传风险组中的前三名贡献者。大多数危险因素的PAR%随着遗传风险的增加而降低。在风险评分的分析中,代谢因素仍然是房颤的主要因素,PAR%的范围从低遗传风险组的41.9%下降到高遗传风险组的34.0%(4)。归因于临床共病引起的房颤风险,从低遗传风险组的24.7%下降到高遗传风险组的15.9%。与年龄分组类似,在遗传风险分组分析中,社会因素的PAR百分比在所有三组中仍然是最低的。

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4. 不同年龄组(A)和遗传风险组(B)中与风险评分相关的心房颤动的部分人群归因风险百分比(PAR)

最终得出,控制代谢因素,尤其是高血压和超重肥胖,是不同年龄和遗传风险群体房颤预防策略的关键部分;通过控制代谢因素,在遗传风险低的人群里可以获得更大的成效,相比高遗传风险人群也能起到更多新发房颤的预防。

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该研究通过更全面的房颤危险因素分析研究,将有效推动内分泌代谢学科对于房颤防治的多学科合作,在为机体稳态代谢促进精准有效预防和控制房颤提供证据的同时,有效改善相关风险评估,为政府和行业决策提供专业研究支持。

陆颖理教授为最后通讯作者,王宁荐副主任医师/研究员为第一作者兼通讯作者,王斌博士是共同通讯作者,俞越峰博士生、孙颖硕士生为共同第一作者。该研究得到了上海市人力资源和社会保障局、上海市卫健委和上海市申康重大临床研究项目的资助。

参考文献:

1. Benjamin EJ, Muntner P, Alonso A, et al. Heart Disease and Stroke Statistics-2019 Update: A Report From the American Heart Association. Circulation. Mar 5 2019;139(10):e56-e528. 

2. Roth GA, Mensah GA, Johnson CO, et al. Global Burden of Cardiovascular Diseases and Risk Factors, 1990-2019: Update From the GBD 2019 Study. J Am Coll Cardiol. Dec 22 2020;76(25):2982-3021. 

3. Lau DH, Schotten U, Mahajan R, et al. Novel mechanisms in the pathogenesis of atrial fibrillation: practical applications. Eur Heart J. May 21 2016;37(20):1573-81. 

4. Staerk L, Sherer JA, Ko D, Benjamin EJ, Helm RH. Atrial Fibrillation: Epidemiology, Pathophysiology, and Clinical Outcomes. Circ Res. Apr 28 2017;120(9):1501-1517. 

5. Wang N, Sun Y, Zhang H, et al. Long-term night shift work is associated with the risk of atrial fibrillation and coronary heart disease. Eur Heart J. Oct 21 2021;42(40):4180-4188. 

6. Allan V, Honarbakhsh S, Casas JP, et al. Are cardiovascular risk factors also associated with the incidence of atrial fibrillation? A systematic review and field synopsis of 23 factors in 32 population-based cohorts of 20 million participants. Thromb Haemost. May 3 2017;117(5):837-850. 

7. Hindricks G, Potpara T, Dagres N, et al. 2020 ESC Guidelines for the diagnosis and management of atrial fibrillation developed in collaboration with the European Association for Cardio-Thoracic Surgery (EACTS): The Task Force for the diagnosis and management of atrial fibrillation of the European Society of Cardiology (ESC) Developed with the special contribution of the European Heart Rhythm Association (EHRA) of the ESC. Eur Heart J. Feb 1 2021;42(5):373-498. 

8. Spiegelman D, Hertzmark E, Wand HC. Point and interval estimates of partial population attributable risks in cohort studies: examples and software. Cancer Causes Control. Jun 2007;18(5):571-9. 

原文链接:

https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehad615

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