【摘要】 目的： 以左室肥厚作为高血压靶器官受累的代表，构建一个基于动态血压的最优综合指数（W）。通过该指数可初步了解患者心脏受累程度，并使不同动态血压监测结果间的比较成为可能。方法： 建立84例原发性高血压患者的24小时动态血压监测（APBM）参数（24 小时收缩压均值(SBPmean)、均值的标准差（SBPsd）；舒张压均值(DBPmean)和标准差（DBPsd）；平均动脉压均值（MAPmean）和标准差（MAPsd）；脉率均值（HRmean）和标准差（HRsd）；白昼收缩压负荷(dSBPload)、舒张压负荷(dDBPload)；夜间收缩压负荷(nSBPload)、舒张压负荷(nDBPload)；夜间收缩压下降率（SBPfall)、夜间舒张压下降率（DBPfall））与基于心脏彩超结果的左室质量指数（LVMI）间的多元线性映射模型，在验证误差最小准则下，获得一组可描述靶器官受累程度的最佳参数组合及其对应的最优综合指数。 结果： 选择组合{nSBPload，DBPfall， SBPfall，dSBPload，SBPmean}时，验证误差达到最小值19.7，参数归一化后对应的权重分别为{11.1，0.1，-6.5，-11.1，106.4}。在此基础上，将得到的LVMI预计值变化范围调整在0～100之间，从而获得面向左室肥厚的最优综合指数（W ）。结论：“W ＝ 70”可作为高血压患者左室肥厚的预警标志。同时，定量分析结果显示：①收缩压均值与左室肥厚显著相关；②收缩压负荷与左室肥厚相关；③血压昼夜节律与左室肥厚相关性相对较弱。
【关键词】 左室肥厚； 动态血压监测； 参数组合； 最优综合指数
随着动态血压监测技术的普及，越来越多的证据表明，仅控制诊室血压，不足以延缓靶器官的损伤。动态血压监测能较好地反映血压的波动特点及昼夜变化规律，用动态血压监测结果来评价靶器官受累程度更为科学［1，2］。认识到其重要性，我院大力开展该项检查，但在实际工作中却碰到一些问题。如动态血压监测结果由多项参数组成：昼夜收缩压、舒张压的均值，均值的标准差，昼夜收缩压、舒张压的负荷，夜间血压下降率等。翻阅近年来发表的论文，几乎上述每组参数都有研究结果表明与高血压的靶器官受累有关［3～5］。然而究竟哪组参数影响力更大，众专家各执一词。实际工作中，一位患者可能会在不同治疗阶段做数次血压监测，而比较每次监测结果，上述参数各不相同且变化趋势也常常是不一致的，可能某几个参数改善，而另一些参数恶化。那么，参数间有主次之分吗？对于预后的影响，哪些参数更重要呢？本研究将试图从血压监测的众多参数中寻求与左室肥厚相关性最强的参数组合，通过监控这组参数来间接了解高血压患者左室肥厚程度。同时，将这组参数变化的整体效应用一个综合指数表示，并据此评估高血压患者发生左室肥厚的危险性。
1 临床资料
1.1 病例
2007年1月1日～2007年6月30日来我院做动态血压监测的原发性高血压患者，均符合WHO／ISH 高血压治疗指南的高血压诊断标准，且无脑出血或脑梗死急性期、急性心肌梗死、陈旧性大面积心肌梗死、心肌病及严重的心脏瓣膜病等疾患。其中，男29例，女55例；年龄43～90 岁，平均年龄71±10 岁；身高145～178 厘米，平均162±7 厘米；体重44～90 公斤，平均65±11 公斤；发病年限0～50 年，平均12±13 年；观察期间均未停用抗高血压药物。
1.2 24 小时动态血压监测
采用美国太空实验室生产的无创性携带式血压监测仪行24 小时动态血压监测。袖带缚于患者上臂，日间(6：00～22：00)每30分钟自动测量1次血压，夜间(22：00～6：00)每60分钟自动测量1次血压，监测期间活动如常，监测完毕后计算机自动分析。统计前先剔除监测数据有效率低于85％的监测结果。记录并统计分析如下指标：全天(24h)收缩压均值(SBPmean)、均值的标准差（SBPsd）；舒张压均值(DBPmean)、均值的标准差（DBPsd）；平均动脉压均值（MAPmean）、均值的标准差（MAPsd）；脉率均值（HRmean）、均值的标准差（HRsd）；白昼收缩压负荷(dSBPload)、舒张压负荷(dDBPload)；夜间收缩压负荷(nSBPload)、舒张压负荷(nDBPload)；夜间收缩压下降率（SBPfall)、夜间舒张压下降率（DBPfall）。动态血压正常参考值：24h平均血压&<130／80 mmHg，白天平均血压&<135／85 mmHg，夜间平均血压&<125／75 mmHg；需要说明的是，本研究中的“血压负荷”是指测量过程中血压超过正常参考值的次数在总测量次数中所占比例。
1.3 心脏多普勒检查
采用LOGIQ 7扇超机，3S电子相控阵变频探头（2.8～4.4）MHz，采用美国超声协会推荐的方法测量：室间隔厚度(IVSD)、左室后壁厚度(LVPWd)、左室舒张期末径(LVd)。按Devereux公式计算左室质量(LVM)及左室质量指数(LVMI)，这种方法计算获得的结果与尸检的符合率最高（r＝0.96）［6］，具体计算方法如式（1）～（3）所示：
LVM（g)=0.8·［1.04·(IVSD+LVPWd+LVd)3-LVd3］+0.6 （1）
BSA(m2)=0.006·Hight+0.0124·Weight-0.0099（2）
LVMI(g/m2)=LVM / BSA（3）
式（2）中，BSA为体表面积。采用张维忠等推荐的国内左心室肥厚标准：男性&>125 g/m2，女性&>120 g/m2。
2 方法
多元线性映射分析，具体实现通过Visual C++ 6.0编程实现。
3 结果（包括具体的统计步骤）
针对ABPM中的14个参数：⑴SBPmean、⑵SBPsd、⑶DBPmean、⑷DBPsd、⑸MAPmean、⑹MAPsd、⑺HRmean、⑻HRsd、⑼dSBPload、⑽dDBPload、⑾nSBPload、⑿nDBPload、⒀SBPfall、⒁DBPfall，选择其中的部分或全部与LVMI建立一个映射关系。具体公式如下：
LVMI′=f(SBPmean， SBPsd，…，DBPfall)(4)
事实上，考虑到上述参数彼此间不相关，则在近似条件下可将上述函数表达式用线性模型表示如下：
LVMI′=14i=1ai·xi， xi∈{SBPmean， SBPsd，…，DBPfall} （5）
一般而言，对于LVMI 来说，越大越不好。因此，针对现有病例，按LVMI 值进行单调排序，考察排序后的患者某个参数的单调性：单调性越好，则表明它对LVMI 的贡献越大。为此，根据各参数单调性的差异，对这14个参数进行排序，得到x′1，x′2，x′3，…，x′14（注： x′1， 的单调性最强，逐渐减弱，x′14 最弱）。在实际分析过程中，假设前3个为主要影响参数，建立这3个参数与LVMI的线性映射，并得到对应的权重系数： a′1，a′2，a′3 。接着，按上述步骤将选择的参数个数由3个逐步增加至全部的14个，得到对应的权重系数和线性映射模型。在实际操作中，对已有的84个病例，随机抽取其中的60%，将对应病例的ABPM参数代入式（5），求得对应的权重系数a′1，a′2，…，a′i，i=3～14 。然后，利用这些系数将剩余的40％病例（34例）的ABPM参数代入式（5）计算出相应的 ，并与病例患者的实测 比较，计算其平方差的均值，即：
Fi=134·84j-51(ni-1a′1，x′i，j-LVMIj)2， n∈{3，4，5，…，14} （6）
x′i，j 代表第j个样本病例中参数单调性排序后第i个参数。比较F3，F4，F5，…F14 ，寻找最小值 Fm，则其相应的参数组合x′1，x′2，x′3，…，x′m 为最相关组合，此时该组合的平均验证误差为±Fm 。
利用上述步骤可以得到平均验证误差绝对值最小的参数组合，即：{nSBPload，DBPfall， SBPfall，dSBPload，SBPmean}，此时验证误差为±19.7 ，达到最小。
表1 选取不同参数组合的验证误差对比（略）
由于上述参数的单位各不相同，同样变化一定的量，对LVMI的影响是不一致的，因而，仅依据上述参数组合仅能初步给出哪些参数的变化对左室肥厚的影响较大，而无法判断参数变化对左室肥厚的贡献差异。为此，本研究将所选出的最相关参数组合进行“归一化”处理，即：
LVMI′=5i=1a″i·x″i， x″i=x′ix′i，max， a′i=a′i·x′i，max（7）
（7）中x′i，max 表示第i个参数可能的最大值。在本研究中上述参数的最大值分别设定为{100，30，30，100，180}。 x″i为归一化后的参数值。显然，对参数的归一化不会影响LVMI 和验证误差，且由此得出的参数归一化后的权重值如表2所示。
表2 最相关参数组合中各参数对应的权重（略）
将表2的参数归一化后对应的权重及实际参数值代入式（7），得出预计的左室质量指LVMI′ 。前文已得出该计算方法的平均验证误差（±Fm ）为±19.7 ，故可以认为当LVMI′ ＝100 g/m2时，它的波动范围约为80 g/m2～120 g/m2，其上限有可能已达到LVMI 定义的左室肥厚标准（男性&>125 g/m2，女性&>120 g/m2）。于是定义面向左室肥厚的动态血压最优综合指数（W ）:
W=100·LVMI′-LVMIminLVMImax-LVMImin（8）
LVMImax 及LVMImin 分别为120 g/cm2及50 g/cm2，上述处理的目的是将计算得到的 值调整到一个便于观察的区间（0～100），对应于50 g/m2～120 g/m2 。由此可知，当LVMI′ 取值为 100 g/cm2时，对应的W ≈71，故认为W ≥70时，患者有发生左室肥厚的可能。“W ＝70”可作为高血压患者左室肥厚的预警标志。
4 讨论
通过多元线性映射模型分析，建立了面向左室肥厚的最优综合指数。当该指数达到或超过设定范围（本研究认为 W≥70），即高度提示患者有左室肥厚可能，建议进一步心脏彩超检查，初步实现了不同血压监测结果间的比较。需要说明的是，这里的综合指数分析是在统计最优前提下，面向左室肥厚，针对较少（84例）病例得出的结果，其中±19.7％的误差略大。Lanfranco Antonini等人曾进行过多中心参与的1335 例急性心梗患者短期终点事件发生风险与血压监测参数的相关分析，并提出相应的预测指数，误差控制在4％［7］，性能较好。二者对比不难看出，如能增加分析样本数，上述验证误差将可望进一步减小，此时，综合指数对临床的指导意义更为显著。
图1 选择动态血压监测不同特征参数个数所致的验证误差（略）
此外，在构建综合指数的过程中，本研究还发现了一些有价值的信息：在众多的ABPM参数中，寻找到与LVMI最相关的参数时，将参数按其与左室质量指数的单调相关性大小排序后，则可确定参数纳入最相关参数组合的顺序。图1结果显示，在分别选择前3个和前4个特征参数时，因为最主要的参数未引入，验证误差较大，均在40以上；而一旦引入SBPmean，误差迅速降至先前的一半以下，此后随着新参数的引人，验证误差又缓慢增加。对比表2系数可知：SBPmean归一化后的权重为106.4，比其它参数权重大一个数量级，显然，对于左室肥厚而言，SBPmean是最相关的参数。这从定量角度证实了既往有关收缩压均值与左室肥厚的相关性研究结论［2］。权重系数处于第2、3位的分别是白昼与夜间收缩压的负荷，提示收缩压负荷与左室肥厚相关［3，8］，这可用既往对左室肥厚形成的血流动力学因素研究来解释［9］。此外，夜间血压下降率，反映血压的昼夜节律，也在最相关参数组合中，但其归一化后权重系数的绝对值都在10以下，提示其与左室肥厚相关［5，10］，但相关性较弱。综上所述，判断血压监测结果对心脏影响大小，关键是看收缩压。
另一方面，本研究中还存在一些不足：①样本数偏小；②没有分组：Vasilios Kotsis等人通过研究发现年龄、性别对血压波动有影响［11］，当病例积累到500例甚至更多时，可依据不同年龄、性别分组，使参数的组间特异性更好显现；③选择式（5）所示的线性映射模型是一种近似处理，存在一定偏差，但在现有条件下仍不失为一种可行的方案。
有待进一步深入研究的内容：事实上，左室质量指数并不一定是高血压靶器官受累的唯一指标，在后续研究中还可参考左室构型的改关性的定量分析方法，而高血压可以引起多个靶器官的受累，如能对不同靶器官病变来开展类似研究。需要指出的是，本研究仅提出了一个动态血压监测中多参数与左室肥厚相累指标进行分析，则可建立对应的动态血压监测综合指数。
致谢：中关村医院彩超室刘凤菊医师在本研究中关键数据源的采集方面给予了大力支持，国家卫星气象中心郭强博士、副研究员在数字建模方面给予建设性的指导意见，至此表示感谢！
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