Giới thiệu
Nhịp nhĩ (AF) là rối loạn nhịp tim phổ biến nhất trên thế giới, liên quan đến tỷ lệ mắc bệnh đáng kể, bao gồm đột quỵ, suy tim và tăng tỷ lệ tử vong. Gánh nặng của AF tăng lên ở bệnh nhân nặng được nhập viện tại các đơn vị chăm sóc tích cực (ICUs), nơi tần suất của nó đạt khoảng 15.6%, thường làm phức tạp quá trình lâm sàng và làm xấu đi tiên lượng. Dù phổ biến, các dấu ấn sinh học dự đoán dành riêng cho AF trong tình trạng bệnh nặng vẫn chưa được xác định đầy đủ.
Chống insulin (IR), một đặc điểm của hội chứng chuyển hóa và tiểu đường tuýp 2, ngày càng được nhận biết là một yếu tố đóng góp vào bệnh tim mạch và rối loạn nhịp. Chỉ số Triglyceride-Glucose (TyG), được tính toán từ các phép đo triglyceride và glucose lúc đói, đã xuất hiện như một dấu hiệu thay thế đã được xác minh cho IR. Các nghiên cứu trước đây liên kết chỉ số TyG cao với các kết quả tim mạch bất lợi và tiên lượng kém trong AF; tuy nhiên, hầu hết dựa trên các phép đo tại một thời điểm, hạn chế giá trị dự đoán của chúng, đặc biệt là ở bệnh nhân ICU trải qua các dao động chuyển hóa do căng thẳng sinh lý gây ra.
Đánh giá động học của chỉ số TyG theo thời gian, cụ thể là quỹ đạo của nó trong suốt thời gian nằm ICU, có thể nắm bắt tốt hơn sự bất ổn chuyển hóa và dự báo kết quả của bệnh nhân. Nghiên cứu nhóm hồi cứu này sử dụng cơ sở dữ liệu Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC)-IV để điều tra mối liên hệ giữa quỹ đạo chỉ số TyG và tỷ lệ tử vong do mọi nguyên nhân ở bệnh nhân AF nặng.
Thiết kế Nghiên cứu và Phương pháp
Nghiên cứu nhóm hồi cứu này tuyển chọn bệnh nhân từ cơ sở dữ liệu MIMIC-IV (phiên bản 3.1) được chẩn đoán AF khi nhập viện ICU từ năm 2008 đến 2022. Tiêu chuẩn bao gồm là tuổi ≥18 tuổi, lần nhập viện ICU đầu tiên với chẩn đoán AF, thời gian nằm ICU vượt quá 72 giờ, và ít nhất ba phép đo glucose và triglyceride máu được ghép cặp trong các khung thời gian 24 giờ trong thời gian nằm ICU.
Bệnh nhân mắc ung thư hoặc không có dữ liệu sinh hóa đầy đủ bị loại trừ để đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu. Chỉ số TyG được tính toán bằng cách sử dụng công thức ln(triglyceride lúc đói [mg/dL] × glucose lúc đói [mg/dL] ÷ 2). Mô hình hóa quỹ đạo dựa trên nhóm (GBTM) xác định các mô hình thay đổi khác biệt của chỉ số TyG trong suốt thời gian nằm ICU, chọn mô hình 4 lớp dựa trên tiêu chí thông tin Bayesian và Akaike, xác suất hậu nghiệm, và khả năng diễn giải lâm sàng.
Kết quả chính bao gồm tỷ lệ tử vong do mọi nguyên nhân sau 30 ngày và 365 ngày; kết quả phụ bao gồm tỷ lệ tử vong sau 90 ngày và 180 ngày. Sự khác biệt về sống sót được đánh giá bằng các đường cong Kaplan–Meier và kiểm định log-rank. Các mô hình nguy cơ tỷ lệ Cox được điều chỉnh cho các biến số nhân khẩu học, lâm sàng, phòng thí nghiệm và điều trị ước tính tỷ lệ nguy cơ (HRs) cho tỷ lệ tử vong giữa các nhóm quỹ đạo TyG. Phân tích spline bậc ba hạn chế khám phá các mối liên hệ không tuyến tính tiềm ẩn giữa mức độ TyG và tỷ lệ tử vong.
Kết quả Chính
Tổng cộng, 1.108 bệnh nhân nặng với AF được phân loại thành bốn nhóm quỹ đạo chỉ số TyG:
- traj1 (ổn định-thấp): chỉ số TyG luôn thấp (31.2%)
- traj2 (tăng từ từ): tăng dần vừa phải (35.7%)
- traj3 (tăng rồi giảm): dao động vừa-cao (23.1%)
- traj4 (cao và không ổn định): mức độ cao và không ổn định (10.0%)
Bệnh nhân trong nhóm traj4 thể hiện tỷ lệ tử vong do mọi nguyên nhân đáng kể cao hơn ở tất cả các thời điểm được đánh giá: 30 ngày (40.0%), 90 ngày (49.1%), 180 ngày (50.0%), và 365 ngày (58.2%) so với các nhóm khác (p < 0.05 cho tất cả các so sánh).
Các mô hình Cox đã điều chỉnh cho thấy bệnh nhân trong nhóm traj4 có nguy cơ tử vong cao hơn khoảng 1.4 đến 1.7 lần so với nhóm ổn định-thấp, sau khi kiểm soát các yếu tố nhiễu bao gồm tuổi, giới tính, bệnh đồng mắc, và điều trị. Không có sự khác biệt đáng kể về tỷ lệ tử vong giữa các nhóm traj2 và traj3 so với nhóm traj1.
Phân tích spline bậc ba hạn chế cho thấy mối liên hệ liều-đáp tuyến tính giữa mức độ TyG tăng cao và tỷ lệ tử vong cao hơn, nhấn mạnh tầm quan trọng của trạng thái chuyển hóa động thay vì đo lường tĩnh.
Các phân tích nhóm nhỏ xác nhận rằng mối liên hệ giữa quỹ đạo TyG cao và dao động với tỷ lệ tử vong tăng cao vẫn tồn tại qua các nhóm tuổi, giới tính, chủng tộc, bệnh đồng mắc, và nhóm thuốc, cho thấy khả năng dự đoán mạnh mẽ.
Bình luận Chuyên gia
Nghiên cứu này tiên phong trong việc áp dụng mô hình hóa quỹ đạo của chỉ số TyG cho bệnh nhân AF nặng, cung cấp những hiểu biết cơ chế và lâm sàng quan trọng. IR đóng góp vào tái cấu trúc cấu trúc và điện của tâm nhĩ thông qua xơ hóa cơ tim, viêm, và rối loạn tự động, do đó thúc đẩy khởi phát và tiến triển của AF. Các dao động trong chỉ số TyG có thể phản ánh sự bất ổn chuyển hóa và căng thẳng oxy hóa cao, làm trầm trọng thêm xơ hóa tim và chất nền rối loạn nhịp.
Mức độ TyG ổn định hoặc tăng nhẹ không liên quan độc lập đến tỷ lệ tử vong, nhấn mạnh rằng các dao động chuyển hóa động ở mức độ cao ảnh hưởng quan trọng đến tiên lượng. Lâm sàng, các kết quả này chỉ ra tiềm năng sử dụng theo dõi liên tục chỉ số TyG trong các đơn vị ICU để xác định bệnh nhân AF có nguy cơ cao có thể hưởng lợi từ các can thiệp chuyển hóa mục tiêu.
Một số hạn chế cần xem xét: đây là nghiên cứu hồi cứu, đơn trung tâm dựa trên các phép đo gián đoạn mà không đảm bảo trạng thái đói, mặc dù các biến động glucose chủ yếu điều khiển các thay đổi của TyG. Không thể loại trừ nhiễu còn lại mặc dù đã điều chỉnh đa biến. Việc xác nhận bên ngoài trong các nhóm đa trung tâm và các nghiên cứu triển vọng là cần thiết để tổng quát hóa kết quả và khám phá các chiến lược can thiệp.
Kết luận
Ở bệnh nhân nặng với nhịp nhĩ, các quỹ đạo của chỉ số Triglyceride-Glucose dao động ở mức độ cao liên quan độc lập với tỷ lệ tử vong do mọi nguyên nhân ngắn hạn và dài hạn cao hơn. Đánh giá liên tục các quỹ đạo của chỉ số TyG cung cấp một dấu ấn sinh học dự đoán mạnh mẽ và dễ tiếp cận cho phân loại rủi ro ở bệnh nhân AF nặng trong ICU, có tiềm năng hướng dẫn quản lý chuyển hóa cá nhân hóa và cải thiện kết quả. Các nghiên cứu triển vọng và can thiệp trong tương lai là cần thiết để xác nhận tính nhân quả và đánh giá tác động điều trị.
