预测心脏骤停

　　

西达斯-西奈的斯密特心脏研究所的临床科学家首次开发了一种临床算法，可以区分可治疗的心脏骤停和不可治疗的心脏骤停。

今天发表在同行评议的《美国心脏病学会杂志:临床电生理学》上的研究发现，基于本研究中确定的关键风险因素，有可能提高心脏骤停的预防——意外的心脏功能丧失。

“所有的心脏骤停都不一样，”心脏骤停预防中心主任、本研究的主要作者Sumeet Chugh医学博士解释说。“到目前为止，还没有研究将潜在的可治疗的心脏骤停与几乎所有情况下都会导致死亡的不可治疗的心脏骤停区分开来。”

院外心脏骤停每年至少夺走30万美国人的生命。对于那些受影响的人来说，90%的人会在心脏骤停10分钟内死亡。

对于这种致命的疾病，预防将产生深远的影响。然而，最大的挑战在于区分哪些人能从植入式心律转复除颤器中获益最大，哪些人不能从电刺激中获益。

Chugh说:“除颤器很昂贵，而且对于那些对电击没有反应的心脏骤停患者来说是不必要的。”“然而，对于患有可治疗或‘可休克’疾病的患者来说，除颤器是挽救生命的。”

丘格,也和波林教授哈罗德价格椅子在心脏电生理学的研究中,说这项新的研究提供了一个临床风险评估算法,可以更好地识别病人治疗心脏性猝死的风险最高的逮捕和因此,更好地了解患者将受益于一个除颤器。

风险评估算法包括13个临床、心电图和超声心动图变量，这些变量可能会使患者面临可治疗的心脏骤停的更高风险。

这些危险因素包括糖尿病、心肌梗死、房颤、中风、心力衰竭、慢性阻塞性肺病、癫痫、晕厥(由血压下降引起的暂时意识丧失)以及心电图检测发现的四项独立指标，包括心率。

“这种首个此类算法有潜力改善我们目前预测心脏骤停的方法，”Smidt心脏研究所执行主任和Mark S. Siegel家族基金会杰出教授Eduardo Marbán医学博士说。“如果在临床试验中得到验证，我们将能够更好地识别高风险患者，从而拯救生命。”

这项研究使用了两项由丘格创建的持续多年的研究数据。俄勒冈州意外猝死研究是对俄勒冈州波特兰市100万居民心脏骤停的综合评估。

多种族社区的文图拉猝死预测(PRESTO)研究是基于加州文图拉，大约85万居民。这两项研究都是与当地居民以及在两个社区内提供医疗服务的急救人员、医学检查人员和医院系统的独特社区合作。

这两个项目都是由Chugh领导的，目前在俄勒冈州进行了近20年，最近在文图拉进行的项目为研究人员提供了独特的、基于社区的信息，以帮助确定如何最好地预测心脏骤停。

下一步，Chugh计划在单独的前瞻性研究和随机临床试验中测试他们的风险评估算法，该算法由美国国家心脏、肺和血液研究所(R01HL126938和R01HL145675)资助。