FIB-4指数如何预测心脏骤停？45万人13年随访研究揭示肝心关联

结果 基线特征 本研究共纳入452,454名参与者，并根据FIB-4指数评估的肝纤维化风险进行分类：252,130名（55.7%）被归类为低风险，190,149名（42.0%）为不确定风险，10,175名（2.2%）为高风险（图1）。总体研究人群的中位年龄为58岁（四分位距：50–63），男性占45.8%。基线时主要合并症的患病率如下：高血压182,686例（40.4%），糖尿病46,026例（10.2%），心力衰竭18,947例（4.2%），心肌梗死27,027例（6.0%）。在FIB-4风险类别中观察到明显的梯度，高风险组的高血压、糖尿病、心肌梗死、心力衰竭、心肌病、瓣膜性心脏病和慢性肾病的患病率显著高于较低风险组（所有P值 < 0.001）（表1）。按SCA发生情况分层的研究参与者的基线特征总结见表S2。 主要分析 在中位随访时间为13.8年（四分位距：12.9–14.7）期间，记录了2,889例新发SCA病例。Kaplan-Meier分析显示，高FIB-4风险组的SCA累积发病率显著高于低风险组（1.43% vs. 0.49%；log-rank p < 0.001）（图2）。按性别分层的SCA累积发病率的Kaplan-Meier曲线见图S1。SCA的总体发病率为每100,000人年51.28（95% CI：49.45–53.19）。这一比率与FIB-4指数水平呈强正相关，在最高风险组（FIB-4 > 2.67）中上升至每100,000人年111.98（95% CI：95.16–131.78）。与参考组（FIB-4 < 1.3）相比，高风险组的绝对率差为每100,000人年72.43（95% CI：54.07–90.79），相当于2.90倍（95% CI：2.45–3.45）的更高发病率（表2）。在未调整的Cox回归模型中，以低风险组为参考，高风险组显示出最高的心血管风险，高风险组的HR为2.86（95% CI：2.41–3.40），中等风险组的HR为1.61（95% CI：1.49–1.74）。在调整年龄、性别、吸烟、饮酒和体重指数后，这些关联仍然一致。在完全调整的多变量模型中，随着FIB-4指数类别的增加，SCA风险呈分级增加：中等风险组的调整风险比（aHRs）为1.26（95% CI：1.15–1.39），高风险组为1.69（95% CI：1.36–2.12）（表2）。使用限制性立方样条进行的剂量-反应分析显示，随着FIB-4指数的升高，SCA风险显著且主要呈单调增加（非线性P值 = 0.003；图3）。在完全调整的Cox模型中，当FIB-4指数作为连续变量建模时，每增加一个标准差，SCA风险增加20%（aHR 1.20，95% CI：1.15–1.27）。此外，按性别分层的RCS曲线显示，男性在整个FIB-4范围内的一致性SCA风险高于女性（图S2）。 敏感性分析 首先，进行了分层分析以评估FIB-4指数与SCA在关键亚组之间的关联。观察到与年龄的显著交互作用（交互作用P值 = 0.006）。在年龄<65岁的参与者中，这种关联更为明显，FIB-4指数 > 2.67的aHR为1.71（95% CI：1.25–2.34）。相比之下，在年龄≥65岁的参与者中，相应的关联减弱且无统计学意义（aHR 1.31，95% CI：0.91–1.88）。性别、吸烟状况、饮酒和体重指数均未观察到显著的交互作用（表S3）。其次，为了确保对潜在混杂因素的稳健性，排除了有高血压、糖尿病、心肌梗死、心力衰竭、心肌病、瓣膜性心脏病或慢性肾病病史的个体。这一排除并未实质性改变观察到的关联（表S4）。第三，为了应对潜在的逆向因果关系并检查长期持续的风险，我们在1年、3年和5年时依次进行了地标分析。在所有这些分析中，均观察到显著且持续的关联（表S3）。