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用于预测全因死亡率的空间QRS-T角变异

Spatial QRS-T angle variants for prediction of all-cause mortality.

作者信息

Kück Karina, Isaksen Jonas L, Graff Claus, Skaaby Tea, Linneberg Allan, Hansen Torben, Kanters Jørgen K

机构信息

Laboratory of Experimental Cardiology, Department of Biomedical Sciences, University of Copenhagen, Denmark.

Laboratory of Experimental Cardiology, Department of Biomedical Sciences, University of Copenhagen, Denmark; Department of Health Science and Technology, Aalborg University, Denmark.

出版信息

J Electrocardiol. 2018 Sep-Oct;51(5):768-775. doi: 10.1016/j.jelectrocard.2018.05.011. Epub 2018 May 22.

DOI:10.1016/j.jelectrocard.2018.05.011
PMID:30177310
Abstract

BACKGROUND

Many variants of the spatial QRS-T angle (QRS-Ta) are in use. We aimed to identify the best QRS-Ta for all-cause mortality prediction among different variants.

METHODS

6667 individuals from the Inter99 General Population Study were followed for a median of 12.7 years. Vectorcardiograms were calculated using the Kors and Inverse Dower matrices. The QRS-Ta was calculated using both mean and peak vectors of the QRS- and T-loops. Hazard ratios (HR) for abnormal QRS-Tas were calculated using a Cox's Proportional Hazard Model.

RESULTS

The highest HR and largest AUC for all-cause mortality was obtained with the Kors matrix and the mean vector (HR = 2.2, 95% confidence interval: [1.38;3.43] p < 0.001, in men). There was interaction with the orientation of the QRS-T plane.

CONCLUSION

For optimal prediction of all-cause mortality, the mean vectors in the QRS- and T-loops of the Kors-derived vectorcardiogram should be used. QRS-T plane orientation affects mortality prediction.

摘要

背景

空间QRS-T角(QRS-Ta)有多种变体在使用。我们旨在确定不同变体中用于全因死亡率预测的最佳QRS-Ta。

方法

对来自Inter99普通人群研究的6667名个体进行了为期12.7年的中位数随访。使用Kors矩阵和逆Dower矩阵计算向量心电图。使用QRS环和T环的平均向量和峰值向量计算QRS-Ta。使用Cox比例风险模型计算异常QRS-Ta的风险比(HR)。

结果

使用Kors矩阵和平均向量获得了全因死亡率的最高HR和最大AUC(男性中HR = 2.2,95%置信区间:[1.38;3.43],p < 0.001)。QRS-T平面的方向存在交互作用。

结论

为了最佳预测全因死亡率,应使用Kors衍生向量心电图中QRS环和T环的平均向量。QRS-T平面方向影响死亡率预测。

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