动态心电图演变可预测心源性猝死

摘要：研究人群来自美国俄勒冈州（2002年，发现队列）和加利福尼亚州（2015年，验证队列）的两项前瞻性社区SCD研究。本子研究纳入231例发现队列（2015–2017年）和203例验证队列（2015–2021年）病例，这些病例均具有≥2份SCD前存档ECG数据，并

传统观点将心电图（ECG）异常视为心脏性猝死（SCD）的静态风险标志，但动态心电图演变的潜在重要性尚未被探究。

研究人群来自美国俄勒冈州（2002年，发现队列）和加利福尼亚州（2015年，验证队列）的两项前瞻性社区SCD研究。本子研究纳入231例发现队列（2015–2017年）和203例验证队列（2015–2021年）病例，这些病例均具有≥2份SCD前存档ECG数据，并基于年龄、性别和ECG间隔时间匹配了234例发现队列对照和203例验证队列对照。动态ECG演变通过先前验证的六变量累积电生理风险评分的进展进行量化。

研究结果

俄勒冈州SCD病例的电生理风险评分随时间推移显著高于对照组[P 该结果在加利福尼亚队列中成功复现。多变量模型中，动态ECG异常可显著提升SCD预测效能，优于基线ECG、人口统计学和临床SCD风险因素。

这项研究表明动态ECG演变在整合临床因素与静态ECG的基础上进一步优化了SCD风险预测，并在不同地理人群中得到验证。这些发现提出了SCD动态风险的新概念。