不同次复诊时收缩压大幅波动与死亡风险升高相关

美国退伍军人一项大规模研究表明，不同诊次收缩压大幅波动的患者全因死亡率、冠状动脉心脏疾病、中风和终末期肾脏疾病的风险较高。

在经过充分校正的模型中，不同诊次的收缩压变异升高（与基线收缩压的差值）跟全因死亡率上升 10% 到 80% 相关。同样，收缩压变化幅度大的患者冠状动脉心脏疾病的风险可能升高至原来的　２　到　６　倍。

“这个和风险的相关惊人，而且一致性很强，”高级研究员乔　Csaba　Kovesdy（美国田纳西大学健康科学中心，孟菲斯）说。“即使在校正了混杂因素之后，其与死亡、中风、冠心病心脏事件和终末期肾病的关系仍然一致。我们所知道的是血压这种波动确实存在这种关联。先前研究已经有相似的结果，但我们可能是迄今为止规模最大的研究。这并不是一个全新的现象。”

该研究发表在 2016 年 9 月 27 日的《美国心脏病学会杂志》，分析了 3,285,684 个使用和不使用美国退伍军人事务部医疗保健系统的高血压患者。患者平均 60 岁，平均基线收缩压 133 毫米汞柱。

为了评估其血压变异，受试者按照八次门诊测量的收缩压的标准差分成四个组。在第 1、2、3、4 个四分位组，不同诊次收缩压差异为 <10.3 毫米汞柱、10.3-12.7 毫米汞柱、12.8-15.5 毫米汞柱和 ≥15.6 毫米汞柱。

在中位时间 8 年的随访当中，共有 484,887 人死亡，67,227 人发生冠状动脉心脏疾病事件，62,523 人中风。与第 1 个四分位组的患者相比，第 2、3、4 组的患者死亡风险升高 10%、32% 和 80%。与第 1 组相比，2、3、4 组的冠状动脉心脏疾病风险比分别为 2.11、3.59 和 5.92，且均有统计学显著差踹。对于中风方面，第 2、3 和 4 组的风险比分别为 2.05、3.63 和 6.60。终末期肾病也有类似的趋势。

波动是否被添加到电子病历中？

Kovesdy 对 TCTMD 说不同诊次的血压变异并没有用在临床实践当中，但补充说，该变量可能更容易从电子健康记录获得。他说，医生总是在寻找他们患者的“警告信号”，而收缩压变化是潜在风险，可以纳入电脑记录，以确定高风险的患者。

“大多数患者都有纵向血压记录，并会采取非常简单、基本的算法来计算变异，”Kovesdy 说。“我们所需要的是将患者的纵向血压测量进行计算，得到波动的数值。我们使用了简单的标准偏差，但是我们也可以用更复杂、更准确的测量。”  

真正的问题，Kovesdy 告诉 TCTMD，是这个结果的“真正含义。”有可能收缩压不同诊次的波动其实是患者内在风险的一个标志，而不是不良结局本身的原因。虽然这种变异可能不是干预目标，但它可以作为来确定需要更密切监测患者的一种手段，他认为。

这种不一致也可能是服药依从性差的标志。“对于服用抗高血压药物的患者，如果他们吃药断断续续，则血压可能有高低的较大波动，”他说。“在这种情况下，我们不知道血压波动是否与依从性有直接相关，但如果有，改进依从性可能产生更好的结果。”

然而 Kovesdy 指出，他们的研究也包括无高血压患者（37.1%）。如果不同诊次波动和结果之间的关联是坚持服药的结果，那么这只会局限在高血压患者当中，可是研究结果并非如此，他说。也许收缩压的变化存在因果关系，导致间歇性缺血、导致心肌梗死和中风等，他说。

至少对于血压变化的原因仍需要更好的研究，Kovesdy 说。如果该原因可确定，那么接下来需要尝试降低血压大幅波动来改善临床结果。“这涉及到一大堆的东西，”他说。“不是一个人或一组的问题。我们的研究结果有望在这个方向上刺激更多的研究。”

在研究的评论中，Lawrence Krakoff，MD（西奈山伊坎医学院，纽约，纽约州）和罗伯特·菲利普斯博士（威尔康乃尔医学院，纽约，纽约州）称，目前的研究规模“让以往的研究相形见绌，为收缩压在预测未来死亡率和心血管和肾脏疾病的风险方面的重要性提供了强大的支持。” 

他们同意 Kovesdy 认为该变异的关系需要进一步研究。两项临床试验 ALLHAT 和 AASK 的依从性不同，他们也注意到了这一点，但与临床结果的关系仍不太清楚。“收缩血压变异的原因和可逆性需要进一步研究，”他们写道，并称还需要研究以确定“预防或减少”不同诊次血压变异是否对疾病的预防有益。

来源：

• Gosmanova EO, Mikkelsen MK, Molnar MZ, et al.Association of systolic blood pressure variability with mortality, coronary heart disease, stroke, and renal disease.J Am Coll Cardiol.2016;68:1375-1386).
• Krakoff LR, Phillips RA.Blood pressure variability: insights from “big data.”J Am Coll Cardiol.2016;68:1387-1388.

披露：

• 作者和评论者均自述与本研究无相关利益冲突。

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