目的探讨心电图P波参数与脑白质病变(white matter lesions,WMLs)严重程度之间的关联,为WMLs的预防和治疗提供科学依据。方法选取289例符合入组标准的WMLs住院患者作为研究对象,其均接受常规12导联心电图和头颅磁共振成像检查。根据Faze...目的探讨心电图P波参数与脑白质病变(white matter lesions,WMLs)严重程度之间的关联,为WMLs的预防和治疗提供科学依据。方法选取289例符合入组标准的WMLs住院患者作为研究对象,其均接受常规12导联心电图和头颅磁共振成像检查。根据Fazekas量表评分将这些患者分为无-轻度组(158例)和中-重度组(131例)。收集两组患者的临床资料、既往病史、心电图P波参数[包括P波时限、P波电轴、V_(1)导联P波终末电势(terminal force of P-wave in lead V_(1),PTFV_(1))],以及血脂等数据,并进行比较分析。采用Logistic回归模型分析影响WMLs的独立危险因素。结果中-重度组患者的年龄、有高血压或糖尿病病史者占比及PTFV_(1)>4000μV·ms者占比均明显高于无-轻度组,且差异均有统计学意义(均P<0.01)。多变量Logistic回归分析表明,年龄增长、高血压、糖尿病以及PTFV_(1)>4000μV·ms均为WMLs的独立危险因素。结论无创心电图指标PTFV_(1)经济便捷、易于获取,可用于评估心房异常,对WMLs的防治具有一定的应用价值。展开更多
文摘目的探讨心电图P波参数与脑白质病变(white matter lesions,WMLs)严重程度之间的关联,为WMLs的预防和治疗提供科学依据。方法选取289例符合入组标准的WMLs住院患者作为研究对象,其均接受常规12导联心电图和头颅磁共振成像检查。根据Fazekas量表评分将这些患者分为无-轻度组(158例)和中-重度组(131例)。收集两组患者的临床资料、既往病史、心电图P波参数[包括P波时限、P波电轴、V_(1)导联P波终末电势(terminal force of P-wave in lead V_(1),PTFV_(1))],以及血脂等数据,并进行比较分析。采用Logistic回归模型分析影响WMLs的独立危险因素。结果中-重度组患者的年龄、有高血压或糖尿病病史者占比及PTFV_(1)>4000μV·ms者占比均明显高于无-轻度组,且差异均有统计学意义(均P<0.01)。多变量Logistic回归分析表明,年龄增长、高血压、糖尿病以及PTFV_(1)>4000μV·ms均为WMLs的独立危险因素。结论无创心电图指标PTFV_(1)经济便捷、易于获取,可用于评估心房异常,对WMLs的防治具有一定的应用价值。