近日，来自西班牙巴塞罗那研究人员Marta de Antonio在American Heart Journal发表研究称，对于现实生活中的慢性心衰患者，hs-cTnT能够对他们未来的死亡发生风险提供重要的预测信息。
   心衰仍然维持着很高的死亡率。人们正对反映不同病理生理途径的生物学标记物进行评估，以更好的对死亡风险进行分层。本研究的目的是，评估hs-cTnT、NT-proBNP联合应用在实际生活中的门诊心衰病人队列的死亡风险分层中的应用价值。
   研究人员对来自心衰单元的接受治疗的876例患者进行了分析（年龄中位数：70.3岁，左室射血分数（LVEF）中位数：34%）。除了已确定的死亡风险预测因子（年龄、性别、LVEF、纽约心功能分级、糖尿病、估测的肾小球滤过率、缺血的病因、钠摄入量、血红蛋白、接受β阻滞剂治疗、接受ACEI或ARB治疗），研究人员进一步联合应用反映心肌损伤和心肌收缩的指标-hs-cTnT和NT-proBNP-来评估心衰患者的死亡风险。在中位数为41.4月的随访中，共有311名患者死亡。采用多因素Cox比例风险模型进行分析表明，hs-cTnT和NT-proBNP是独立的死亡预测因子（p=0.003; p=0.003）。两种同时升高（超过正常截点值）显著增加了死亡风险（HR HR 7.42；[95% CI, 5.23-10.54]；P < .001)。当分别把hs-cTnT和NT-proBNP纳入到包含已确立死亡风险因子的预测模型中后，模型的预测价值显著改善。通过综合的辨别、校正和重新分类分析，hs-cTnT在预测心衰死亡方面优于NT-proBNP（净重新分类指数分别为7.7%和1.5%）。
   研究人员认为，对于现实生活中的慢性心衰患者，hs-cTnT能够对他们未来的死亡发生风险提供重要的预测信息。将hs-cTnT和NT-proBNP同时纳入到包括已确立的死亡风险因子的预测模型中能够更好的对心衰患者的死亡风险进行分层。

来源：丁香园

供稿：前沿生物技术处