Ovid Technologies (Wolters Kluwer Health)

Một tập hợp các yếu tố nguy cơ gây bệnh tim mạch và tiểu đường loại 2, xảy ra cùng nhau thường xuyên hơn so với ngẫu nhiên, đã được biết đến với tên gọi là hội chứng chuyển hóa. Các yếu tố nguy cơ bao gồm huyết áp cao, rối loạn lipid máu (tăng triglyceride và giảm cholesterol HDL), glucose lúc đói tăng cao và béo phì trung tâm. Trong thập kỷ qua, nhiều tiêu chí chẩn đoán khác nhau đã được tổ chức đề xuất. Gần đây nhất, những tiêu chí này đã đến từ Hiệp hội Tiểu đường Quốc tế và Hiệp hội Tim mạch Mỹ / Viện Tim, Phổi và Máu Quốc gia. Sự khác biệt chính nằm ở việc đo lường béo phì trung tâm, với điều này là một thành phần bắt buộc trong định nghĩa của Hiệp hội Tiểu đường Quốc tế, thấp hơn trong tiêu chí của Hiệp hội Tim mạch Mỹ / Viện Tim, Phổi và Máu Quốc gia, và có sự phân biệt theo sắc tộc. Bài viết này đại diện cho kết quả của một cuộc họp giữa một số tổ chức lớn nhằm cố gắng thống nhất các tiêu chí. Đã được đồng ý rằng không nên có thành phần bắt buộc, nhưng việc đo vòng eo sẽ tiếp tục là một công cụ sàng lọc hữu ích ban đầu. Ba phát hiện bất thường trong số 5 sẽ đủ điều kiện cho một người mắc hội chứng chuyển hóa. Một bộ điểm cắt duy nhất sẽ được sử dụng cho tất cả các thành phần ngoại trừ chu vi vòng eo, cho mà cần có thêm công việc cần làm. Trong lúc chờ đợi, các điểm cắt quốc gia hoặc khu vực cho chu vi vòng eo có thể được sử dụng.

Tóm tắt —Nguồn lực Nghiên cứu Đối với Tín hiệu Sinh lý Phức tạp mới ra mắt, được tạo ra dưới sự bảo trợ của Trung tâm Nguồn lực Nghiên cứu Quốc gia của Viện Y tế Quốc gia, nhằm kích thích các nghiên cứu hiện tại và khám phá mới trong nghiên cứu các tín hiệu tim mạch và các tín hiệu sinh y học phức tạp khác. Nguồn lực này có 3 thành phần phụ thuộc lẫn nhau. Ngân hàng Sinh lý (PhysioBank) là một kho lưu trữ lớn và đang phát triển nhanh các bản ghi kỹ thuật số được xác định rõ về tín hiệu sinh lý và dữ liệu liên quan để sử dụng bởi cộng đồng nghiên cứu sinh y học. Hiện tại, nó bao gồm các cơ sở dữ liệu về tín hiệu sinh y học đa thông số từ hệ tim-phổi, thần kinh và các cơ sở dữ liệu khác từ những người khỏe mạnh cũng như từ các bệnh nhân mắc nhiều tình trạng khác nhau có ý nghĩa lớn đối với sức khỏe cộng đồng, bao gồm loạn nhịp nguy hiểm đến tính mạng, suy tim sung huyết, ngưng thở khi ngủ, rối loạn thần kinh và lão hóa. Bộ công cụ Sinh lý (PhysioToolkit) là một thư viện phần mềm nguồn mở cho xử lý và phân tích tín hiệu sinh lý, phát hiện các sự kiện có ý nghĩa sinh lý sử dụng cả kỹ thuật cổ điển và phương pháp mới dựa trên vật lý thống kê và động lực phi tuyến, hiển thị và mô tả tín hiệu tương tác, tạo cơ sở dữ liệu mới, mô phỏng các tín hiệu sinh lý và tín hiệu khác, đánh giá định lượng và so sánh các phương pháp phân tích, và phân tích các quá trình không ổn định. Mạng Sinh lý (PhysioNet) là diễn đàn trực tuyến để phổ biến và trao đổi các tín hiệu sinh y học đã ghi và phần mềm nguồn mở để phân tích chúng. Nó cung cấp các cơ sở cho việc phân tích hợp tác dữ liệu và đánh giá các thuật toán mới được đề xuất. Ngoài việc cung cấp quyền truy cập điện tử miễn phí vào dữ liệu của PhysioBank và phần mềm của PhysioToolkit thông qua Mạng Lưới Toàn Cầu (http://www.physionet.org), PhysioNet cung cấp các dịch vụ và đào tạo thông qua các hướng dẫn trực tuyến để hỗ trợ người dùng với các mức độ chuyên môn khác nhau.

Nền tảng —Mục tiêu của nghiên cứu này là xem xét mối liên hệ giữa huyết áp theo Ủy ban Quốc gia (JNC-V) và các danh mục cholesterol theo Chương trình Giáo dục Cholesterol Quốc gia (NCEP) với nguy cơ bệnh tim mạch vành (CHD), để đưa chúng vào các thuật toán dự đoán bệnh và so sánh các tính chất phân biệt của phương pháp này với các hàm dự đoán không phân loại khác.

Phương pháp và Kết quả —Nghiên cứu này được thiết kế như một nghiên cứu tiến cứu, đơn tâm trong bối cảnh một nhóm cộng đồng. Các bệnh nhân bao gồm 2489 nam và 2856 nữ trong độ tuổi từ 30 đến 74 tại thời điểm ban đầu, với 12 năm theo dõi. Trong suốt 12 năm theo dõi, tổng cộng có 383 nam và 227 nữ phát triển CHD, điều này có mối liên hệ thống kê đáng kể với các danh mục huyết áp, cholesterol toàn phần, LDL cholesterol và HDL cholesterol (tất cả đều P <.001). Các phương trình dự đoán theo giới tính đã được hình thành để dự đoán nguy cơ CHD theo tuổi tác, tiểu đường, hút thuốc, các danh mục huyết áp JNC-V, và các danh mục cholesterol toàn phần và LDL cholesterol theo NCEP. Độ chính xác của phương pháp phân loại này được tìm thấy là tương đương với dự đoán CHD khi sử dụng các biến liên tục. Sau khi điều chỉnh cho các yếu tố khác, khoảng 28% sự kiện CHD ở nam và 29% ở nữ có thể quy cho mức huyết áp vượt quá bình thường cao (≥130/85). Phần trăm rủi ro do nhiều yếu tố đã điều chỉnh tương ứng liên quan đến cholesterol toàn phần tăng cao (≥200 mg/dL) là 27% ở nam và 34% ở nữ.

Kết luận —Các hướng dẫn được khuyến nghị về huyết áp, cholesterol toàn phần và LDL cholesterol dự đoán hiệu quả nguy cơ CHD trong mẫu dân số có độ tuổi trung niên. Một thuật toán dự đoán bệnh mạch vành đơn giản đã được phát triển sử dụng các biến phân loại, cho phép bác sĩ dự đoán nguy cơ CHD đa biến ở những bệnh nhân không có CHD rõ ràng.