通过24小时动态血压监测识别的高血压患者的循环表型特征

《Journal of Hypertension》：Circulatory phenotypes in hypertension identified by 24-h ambulatory blood pressure monitoring

　　本研究利用24小时动态血压监测数据，通过聚类分析发现四种血液循环表型（心源性、血管阻力型、混合型、动脉僵硬型），其生理指标与超声心动图测量一致，为高血压分层管理提供新依据。

　　

背景：

尽管24小时动态血压监测（ABPM）已经广泛应用，但其除了用于诊断不同类型的高血压之外的潜在价值仍未得到充分挖掘。

目的：

基于ABPM数据，开发一种纯粹的循环表型分类方法，并通过超声心动图血流动力学指标进行外部验证，以扩展传统的血压分期系统。

方法：

我们回顾性分析了29,743名接受24小时ABPM监测的成年人。排除之前接受过高血压治疗的受试者后，最终纳入12,876名新参与者（平均年龄50.2±13.6岁；51.4%为男性；24.7%为肥胖者），其中9,195人患有高血压。通过皮尔逊相关矩阵分析，确定舒张压（DBP）、脉压（PP）和心率（HR）是最不相关的变量。这些变量经过z标准化处理后，采用K均值聚类方法进行分析。

结果：

研究发现了四种可重复的循环表型： - **心源性**：心率（HR）和心输出量（CO）升高，但动脉功能正常（ΔHR = +10.5 bpm，95%置信区间10.0–10.9）； - **血管阻力型**：舒张压（DBP）升高，心率（HR）降低，导致DBP/HR指数升高（ΔDBP/HR = +0.23 mmHg bpm^?1，95%置信区间0.22–0.24）； - **混合型**：心率和舒张压同时升高，DBP/HR指数最高（P < 0.001）； - **动脉僵硬度型**：脉压（PP）升高，但舒张压（DBP）降低，表现为PP/DBP指数升高（ΔPP/DBP = +0.16，95%置信区间0.15–0.17）。 聚类分析得出的心输出量（CO）、全身血管阻力和动脉僵硬度指标与超声心动图测量结果高度一致，证实了其生理学合理性。

结论：

对常规ABPM数据进行简单的无监督聚类分析，可以揭示四种可重复的循环表型，这些表型丰富了传统的血压分期系统。将这些表型纳入临床实践，有助于优化风险分层，并实现针对机制的高血压治疗。

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