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N末端B型利鈉肽前體在慢性穩定性心力衰竭患者中的短期和長期生物學變異*

2020-01-15 07:55:08劉慧玲楊自力劉雪雪馬永能
國際檢驗醫學雜志 2020年1期
關鍵詞:生物學差異研究

劉慧玲,楊自力,王 冰,張 穎,劉雪雪,馬永能

(綿陽市第三人民醫院/四川省精神衛生中心檢驗科,四川綿陽 621000)

心力衰竭(HF)是各類嚴重心臟疾病的終末階段,其發病率和病死率較高,而慢性心力衰竭是在慢性心臟病基礎上發展而來的。慢性心力衰竭各方面的癥狀穩定在1個月以上的即為慢性穩定性心力衰竭(慢性穩定性心力衰竭)。N末端B型利鈉肽前體(NT-proBNP)是HF的重要生物學標志物。國際上建立了研究健康個體生物學變異的數據庫,生物學變異的研究在指導檢驗檢測的質量目標和參考范圍作用的判斷有著重要意義[1-2]。國內也有部分學者研究中國健康人群的生物學變異[3-4],但研究疾病狀態下的生物學變異文獻不多見,本研究將探討NT-proBNP在慢性穩定性心力衰竭患者中的短期和長期生物學變異。

1 資料與方法

1.1一般資料 選取本院心血管內科2018年1-9月門診的慢性穩定性心力衰竭患者29例,其中男15例,女14例,年齡49~74歲,中位年齡62歲。納入標準:(1)符合2014版中國心力衰竭診斷和治療指南中慢性穩定性心力衰竭標準[5];(2)沒有明顯心力衰竭的臨床癥狀改變,且在入組前3個月美國紐約心臟病協會(NYHA)心功能分級不超過1級變化;(3)過去3個月心力衰竭藥物用量變化≤50%;(4)腎功能未見異常;(5)同意參加本次研究。排除標準:(1)使用心臟輔助設備;(2)研究期間,藥物、治療或NYHA分級發生變化;(3)腎功能異常;(4)不同意參加本研究。另選取同期體檢健康者,男女各10例,年齡45~75歲,中位年齡64歲。納入的體檢健康者排除標準:有心血管疾病史,包括心力衰竭、心肌梗死、先天性心臟病、高血壓;服用過心臟病藥物,包括β-受體阻滯劑、鈣通道阻滯劑、抗高血壓治療;患慢性阻塞性肺病、惡性腫瘤、糖尿病、腎病等。

1.2儀器與試劑 血清NT-proBNP使用德國羅氏電化學發光分析儀e411進行測試,試劑來自羅氏公司配套試劑,所有檢測操作均按照儀器和試劑標準化操作規程進行,儀器的性能指標、室內質控及室間質評均在允許范圍內。所有標本在同時間段同一臺儀器同批號進行檢測試劑批號為30272401。

1.3方法 所有樣本在清晨空腹狀態下采集靜脈血5 mL,及時送檢,離心3 000 r/min,分離血清于-70 ℃保存。每個參與者在研究的第一周每隔一天早上8:00-10:00采集一次樣本,共3次,分別編號1~3,另外在研究的第2周、第4周、第6周、第8周固定時間分別采集一次樣本,共4次,編號4~7。將1~3號標本參加短期生物學變異計算,編號1、4、5、6、7號參與長期生物學變異的計算。所有樣本重復測定兩次。

1.4統計學處理 所有統計分析均在Microsoft Excel 2016和SPSS25.0中進行。根據SCHINDLER等[6]的生物學變異計算方法,采用SPSS25.0計算NT-proBNP的總誤差,兩次測定的結果計算得出CVA,采用Excel 2016計算個體內變異(CVI)和個體間變異(CVG),個體指數(II)、參考變化值(RCV)。計算公式如下:II=(CVA2+CVI2)1/2/CVG;RCV=21/2×Z×(CVA2+CVI2)1/2。Z值取1.96,表示95.00%概率,差異有統計學意義。均值間的兩兩比較采用單因素方差分析,以P<0.05表示差異具有統計學意義。

2 結 果

2.1個體NT-proBNP誤差分析 從20例體檢健康者以及29例慢性穩定性心力衰竭患者的NT-proBNP檢測結果的誤差圖(圖1)可見,健康個體的水平普遍偏低,但個體內變異較大;穩定性心力衰竭患者水平偏高,但個體內變異較小。

圖1 每個個體NT-proBNP誤差圖

2.2健康者標本的NT-proBNP生物學變異 20例體檢健康者(男女各10例)提供的樣本來評估短期和長期NT-proBNP生物學變異。20例體檢健康者的所有7個樣品都可以提供。健康個體中,無論是男性還是女性,短期還是長期,所有計算指標差異均無統計學意義(P>0.05)。除短期女性個體外,II均大于1,短期男性個體大于1.50。見表1。

表1 20例健康個體NT-proBNP生物學變異(%)

2.3患者樣本的生物學差異 29例慢性穩定性心力衰竭患者(15例男性和14例女性)提供的樣本來評估的短期和長期的NT-proBNP生物學變異。其中有27例能提供全部7個樣本,1例少提供1個短期樣本,另一例長期樣本少提供1個,但所有結果均保留其中。慢性穩定性心力衰竭患者中,無論是男性還是女性,短期還是長期,所有計算指標差異均無統計學意義(P>0.05)。各組II<0.60,CVI整體小于健康組(P<0.05),CVG整體大于健康組(P<0.05)。見表2。

表2 29例慢性穩定性心力衰竭患者NT-proBNP生物學變異(%)

3 討 論

心力衰竭是心血管疾病的主要死亡原因之一,因此,早期的診斷健康和治療顯得尤為重要,需要靈敏度和特異度更強的生物學指標來檢測疾病的變化。利鈉肽前體(proBNP)主要由心室分泌,含有108個氨基酸,裂解為有生物活性的BNP(77-108)和無生物活性的NT-proBNP(1-76)氨基末端碎片。依據NYHA分類的患者,其BNP和NT-proBNP水平可反映心臟損害的嚴重程度。2017年美國心力衰竭管理指南中指出,BNP和NT-proBNP不僅可用于診斷和排除心力衰竭,有極高的陰性預期值,同時可用于預后判斷及危險分層[7]。本研究選擇NT-proBNP進行檢測,慢性穩定性心力衰竭患者的NT-proBNP整體水平均比健康人群高,可能是因為這類患者,即使是病情穩定,心臟功能仍然受到損害。

檢測結果的變異可能來自分析前、分析中和個體內生物學變異。本研究中近似認為分析前變異為最小值,可忽略不計。CVA是實驗的分析變異。有兩種方法進行研究。一是在同一分析批中重復測定樣本兩次,另一種是使用室內質控的分析變異。前者的優點在于消除了批間分析變異,且確保分析變異的基質,缺點在于成本增高,且會受到研究對象和樣本數量的限制;后者的優點在于減少成本,缺點是由于質控樣本和患者水平的不同,且存在基質效應,室內質控樣本的精密度與患者的精密度會有差異[8],故本研究使用的是前一種分析方式。本研究結果中所有的CVA<0.50CVI,說明羅氏電化學發光法測定的結果分析變異小,計算的RCV對連續結果的監測是可靠的。若CVA>0.50CVI,則會導致RCV的假陽性結果,使臨床對檢驗結果的判讀造成影響[9]。

個體內生物學變異是圍繞在機體內環境平衡點附近的隨機波動,個體間生物學變異是指個體間內環境平衡點的差異。參考區間往往反映的是個體間的變異,但很多項目的CVI1.40時,才適合用參考區間來判斷檢測結果[12]。結合RCV與II可更為準確地指導臨床醫生的判斷。研究表明監測住院患者時,健康人群的生物學變異并不一定適用。在疾病狀態下,患者的生物學變異與健康人群是不同的[13],若使用健康人群的生物學變異,可能出現對疾病狀態的錯誤評估。不同的疾病在短期和長期可能存在不同的生物學變異,故本研究參考SCHINDLER等[6]的研究,選擇了短期和長期的標本進行生物學變異的統計。

研究結果中男性組和女性組的長期結果和短期結果差異無統計學意義。健康人群和慢性穩定性心力衰竭患者相比,健康人群CVI高于慢性穩定性心力衰竭患者,而CVG卻明顯低于慢性穩定性心力衰竭患者,這可能與慢性穩定性心力衰竭患者NT-proBNP項目的基數大有關。這一結果直接導致RCV和II的計算差異更為顯著:健康個體的RCV均大于70.00%,II幾乎都大于1,而慢性穩定性心力衰竭患者的RCV在38.00%左右,II全部小于0.60。這與SCHOU等[14]的研究基本一致,說明健康人群使用NT-proBNP的參考區間是有一定意義的,而慢性穩定性心力衰竭患者并不適用,這時需要使用RCV來進行疾病的判斷。根據本研究的實驗結果,不論短期還是長期,慢性穩定性心力衰竭患者兩次結果RCV>38.00%可認為是有病理改變的。理論上,如果醫生覺得這些變化認為是有意義的,就可以避免1類錯誤,但是2類錯誤的風險仍然存在。因此,為了避免2類錯誤,一般認為1.50倍RCV,即本實驗中的NT-proBNP的RCV達到57.00%具有疾病判斷意義[15]。

本研究中,發現大部分健康人群CVI>CVG,該結果與部分國外的生物學研究數據[6]一致,卻與常規項目的情況有異。NT-proBNP生物學研究較少,且CVI與CVG獨立計算,理論上大于、小于或等于都有可能,且不論何種情況,該結果不影響本研究的分析。另外,這可能是本身健康人群NT-proBNP值比較小,對最終結果造成了一定的誤差,也有可能和健康人群數量不夠有關,具體有待研究。

本研究存在一定的局限。由于選擇的人群為門診患者,在分析前的變異控制上,尤其是采血時間上可能存在一定的相關性差的問題,不能完全反映真實水平。另外,由于納入條件較為苛刻,標本數量要求較多,納入研究的患者數量較少,因此,需謹慎解釋和使用這些結果。

4 結 論

健康人群以及慢性穩定性心力衰竭患者的NT-proBNP生物學變異及其相關計算指標的短期和長期,男性和女性之間差異無統計學意義。健康人群的短期和長期CVI分別是32.55%和30.91%,慢性穩定性心力衰竭患者的短期和長期CVI分別是12.96%和13.41%。在慢性穩定性心力衰竭患者中,NT-proBNP與健康人群的生物學變異是存在較大差異的,臨床在評估該種疾病兩次檢測結果是否有顯著性病理改變時,更適合應用生物學變異計算的RCV,即57%來進行,而非參考區間。

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