JCN:动脉僵硬度可以预测智力障碍老年人的心血管疾病风险吗?
2024-12-20 小文子 MedSci原创
通过无创Mobil-O-Graph测量动脉僵硬度,可用于预测智力障碍患者的心血管疾病风险。
研究表明,动脉僵硬度与心血管疾病(CVD)风险增加有关。动脉僵硬度反映了动脉壁的硬度,通过主动脉脉搏波传导速度(PWV)测量。Mobil-O-Graph是一种示波装置,其测量的主动脉PWV可与侵入性的主动脉导管和心脏磁共振成像测量的数据相当。Journal of Cardiovascular Nursing杂志发表了一项研究,调查Mobil-O-Graph测量的动脉僵硬度与智力障碍人群的心血管疾病风险之间的关联,以及动脉僵硬度是否可以预测心血管疾病的风险。
这项横断面研究纳入2020年爱尔兰老龄化纵向研究(IDS-TILDA)智力障碍补充调查的个体,参与者需同时完成IDS-TILDA健康评估中的Mobil-O-Graph和胆固醇测量。收集参与者的人口统计学数据和居住类型,以及心血管疾病的危险因素,使用SCORE2风险筛选算法评估心血管疾病的风险。
研究纳入58例样本,平均年龄60.69岁,女性占62.1%,大多数有轻度/中度智力障碍(91.4%),居住在社区老人之家(53.4%),超重/肥胖(84.5%),高胆固醇(46.6%),饮酒(48.3%),高血压(25.9%),糖尿病(17.24%)和吸烟(3.4%)。Mobil-O-Graph测量的平均PWV为8.776 m/s,平均收缩压和舒张压分别为125.7和83.1 mmHg。使用SCORE2计算的心血管疾病风险类别为低至中度风险(44.8%)、高风险(46.6%)和极高风险(8.6%)。回归分析发现,动脉僵硬度、糖尿病诊断和心血管疾病风险SCORE2之间存在显著关联(P < 0.001)。研究还发现Mobil-O-Graph可以预测心血管疾病风险,比例优势逻辑回归模型的预测准确率约为60.12%。机器学习模型、k近邻算法和随机森林模型的预测分别提高了75.85%和77.7%。
结果表明,通过无创Mobil-O-Graph测量动脉僵硬度,可用于预测智力障碍患者的心血管疾病风险。
原始出处:
Frances O'Brien, Philip McCallion, et al, Does Arterial Stiffness Predict Cardiovascular Disease in Older Adults With an Intellectual Disability? Journal of Cardiovascular Nursing, 2024, DOI: 10.1097/JCN.0000000000001013.
作者:小文子
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