高Lp的患者中亚组的现象映射:在红地毯研究中的数据驱动集群分析
Shaozhao Zhang1,2, Xiaoyu Lin3, Rongjian Zhan4
1Cardiology Department, The First Affiliated Hospital of Sun Yat-Sen University, 58 Zhongshan 2Nd Road, Guangzhou, 510080, China.
概括
高水平的脂蛋白 (a) [Lp(a) ]增加心血管疾病的风险,但这种风险因患者的表型而异. 识别这些独特的子组,特别是不健康的生活方式的男性,对于有针对性的ASCVD风险管理至关重要.
科学领域:
- 心血管医学 心血管医学
- 临床研究 临床研究
- 生物标志物 生物标志物
背景情况:
- 升高的脂蛋白 (a) [Lp(a) ]是已知的心血管疾病 (CVD) 的风险因素.
- 临床特征显著影响高Lp(a) 和心血管疾病结局之间的关联.
- 了解高Lp(a) 种群中的异质性对于完善风险评估至关重要.
研究的目的:
- 探索高Lp(a) 水平的个体中临床表型的异质性.
- 调查这些表型与动脉样硬化心血管疾病 (ASCVD) 风险之间的差异关系.
主要方法:
- 使用了从红地毯研究 (n=11,629) 获得Lp (a) ≥50 mg/dL的参与者的基线变量上的k-平均集群.
- 采用多变量逻辑回归来评估已识别的集群中ASCVD风险,使用Lp(a) <50 mg/dL作为参考.
- 使用倾向得分匹配 (PSM) 验证的结果.
主要成果:
- 确定了四个不同的高Lp(a) 个体群:脂质不良症,老年女性,不健康的生活方式的男性,贫血/功能不足/高凝血.
- 在调整后,不健康的生活方式的男性 (集群3) 呈现出最高的ASCVD风险 (OR 2.12,95% CI 1.62-2.76,p < 0.001).
- 在贫血/功能不足/高凝血性 (4) (OR 0.82,95% CI 0.58-1.16,p = 0.233) 中没有观察到显著的ASCVD风险.
结论:
- 一种数据驱动的方法成功地将高Lp (a) 个体分为四个不同的子组.
- 这些子组表现出不同程度的ASCVD风险,突出表型特征的重要性.
- 针对性风险管理策略可能对特定高Lp的患者表型有益.
