여성의 Afib 위험을 가장 잘 예측하는 6 가지 위험 요소는 32 가지 잠재적 위험 요인 중 연령, 체중, 신장, 수축기 혈압, 하루 2 회 이상의 알코올 음료 및 흡연력이었다. 여성 건강 연구 AF 위험 예측 모델 (WHS AF)은 다음 10 년 동안 심방 세동의 위험이 증가한 여성을 추측하는 것보다 훨씬 더 나은 결과를 보였습니다 aw
유럽 심장 저널
에 온라인으로 발표 된 연구에서 저자는 나이만을 사용하는 오만의 위험을 감안할 때, 약 4 명 중 1 명 (22.5 %)이 더 정확한 심방 세동 위험 범주로 재 지정되었다. 새로운 모델. 위험을 결정하기위한 6 가지 변수는 "거의 모든 1 차 예방 인구 집단에서 쉽게 얻을 수 있고 몇몇은 생활 습관 개입을 통해 수정할 수있다"고 연구원은 말했다. WHS AF 위험 예측 모델 특정 여성 그룹을 목표로 삼아 잠재적으로 AF 위험에 대한 스크리닝을 비용 효율적으로 수행 할 수 있습니다. 연구자들은 심방 세동과 관련이 있다고보고 된 9 개 유전자좌에서 12 가지 변종으로 구성된 유전자 위험 점수를 테스트했다.
연구자들은 또한 심방 세동의 위험도를 낮추기 위해 위험 조정 상담을 제안 할 수있다. 이 위험 모델은 심방 세동 위험 예측에 대한 몇 가지 측정법을 개선했지만 궁극적으로는 부족하다는 결론을 내 렸습니다. 전반적인 코호트에서 유전 위험 점수의 상위 5 분위에 속하는 여성은 심방 세동의 위험이 두 배가 넘었습니다 유전 적 위험 점수가 WHS AF 위험 예측 모델의 차별성을 향상 시켰지만 위험의 재 분류를 개선하지 못했습니다 (WHS AF 모델의 경우 22.7 % 대 14.7 %). > 연구팀은 유전 위험 점수가 심방 세동 예측 능력을 향상시킬 수 있다고 결론 지었지만이 조합 모델이 일반인들에게 권장되기 전에 유전자 검사에 대한 더 많은 연구가 필요하다고 결론 지었다.
연구 참여자가왔다. 여성 건강 연구 (Women 's Health Study)의 하위 집합 인 여성 게놈 건강 연구 (Women 's Genome Health Study) 연구원은 위험 모델 유도 데이터 세트에 13,061을 무작위로 할당하고 나머지 6,879 개는 유효성 확인 데이터 세트에 할당했습니다. 여성의 중앙값은 14 년이었고 중앙값은 52 세, 중간 체질량 지수는 25 세였다. 1000 년 관찰 당 심방 세동 발생률은 2.23이었다.
기본 특성, 고려 된 변수 Afib 위험 예측 알고리즘에 포함시키기 위해, 그리고 Afib 위험과 관련된 바이오 마커의 수준은 두 코호트간에 유사했다. 위험의 변수로 여겨지는 14 명의 혈액 생체 지표 중 어느 것도 6 순위에 포함되지 않았다. 그러나 고감도 C 반응성 단백질은 다음 변수가 될 것이라고 Everett 연구진은 말했다.
연구의 강도는 코호트의 크기, 추적 기간, 위험 인자 및 바이오 마커의 폭 연구진은 심혈관 질환 및 심부전의 빈도가 낮은 유럽 계통의 여성들에게만 결과가 적용될 수 있다고 지적했다. 연구자들은 또한베이스 라인 ECG에 접근 할 수 없었기 때문에 ECG를 위험 요소로 포함하는 다른 모델과 모델을 비교할 수 없었다.
추적 ECG도 포함되지 않았고 심방 세동의 가족력에 대한 정보도 없었다.
출처 : 여성에서 Afib 위험을 가장 잘 예측하는 6 가지 요인
도로시 카 푸토 (Dorothy Caputo), MA
