研究人员率先区分可治疗和不可治疗的心脏骤停

Cedars-Sinai 的 Smidt 心脏研究所的临床医生和科学家开发了一种临床算法，该算法首次区分了可治疗的心脏骤停和不可治疗的疾病形式。

今天发表在同行评审的《美国心脏病学会杂志：临床电生理学》上的研究结果有可能根据本研究中确定的关键风险因素，加强对心脏骤停(心脏功能意外丧失)的预防。

“所有的心脏骤停都不一样，”心脏骤停预防中心主任、该研究的主要作者、医学博士 Sumeet Chugh 解释说。“到目前为止，之前的研究还没有区分潜在可治疗的心脏骤停与几乎在所有情况下导致死亡的不可治疗的形式。”

院外心脏骤停每年至少夺走 300,000 美国人的生命。对于受影响的人，90% 的人将在心脏骤停后 10 分钟内死亡。

对于这种很大程度上致命的情况，预防将产生深远的影响。然而，最大的挑战在于区分哪些人将从植入式心脏复律除颤器中受益最多，哪些人不会从电震动中受益。

“除颤器对于那些对电击无反应的心脏骤停类型的人来说是昂贵且不必要的，”Chugh 说。“然而，对于患有可治疗或‘可休克’形式的疾病的患者，除颤器可以挽救生命。”

Chugh 也是教授和心脏电生理学研究的 Pauline 和 Harold Price 主席，他说这项新研究提供了一种临床风险评估算法，可以更好地识别可治疗的心脏骤停风险最高的患者，从而更好地了解这些患者谁将从除颤器中受益。

风险评估算法由 13 个临床、心电图和超声心动图变量组成，这些变量可能会使患者处于可治疗的心脏骤停的更高风险中。

风险因素包括糖尿病、心肌梗塞、心房颤动、中风、心力衰竭、慢性阻塞性肺病、癫痫发作、晕厥(由血压下降引起的暂时性意识丧失)以及心电图测试发现的四个独立指标，包括心率。

“这种首创的算法有可能改善我们目前预测心脏骤停的方式，”Smidt 心脏研究所和 Mark S. Siegel 家族的执行董事、医学博士、医学博士 Eduardo Marbán 说基金会特聘教授。“如果在临床试验中得到验证，我们将能够更好地识别高危患者，从而挽救生命。”

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