所有患者在术前2-5天接受24小时动态心电图（ECG）监测。记录PACs的频率和室上性心律失常的类型。在数据分析之前，该研究构建了受试者工作特征（ROC）曲线以评估不同类型的SVEA在检测术后房颤方面的表现。

POAF诊断被定义为所有患者在术后住院期间使用连续心电图或12导联心电图记录的房颤发作；频发SVEA （ESVEA）的定义在不同的研究中有所不同。为了探讨PACs负荷和SVEA类型预测oHCM患者术后房颤、新发房颤和临床结局的最佳临界值，该研究还评估了ESVEA的几种不同定义；该研究的结局包括全原因死亡率、随访房颤、卒中和心力衰竭。新发房颤的定义为随访房颤和卒中的结合。该研究定义了一个包括全因死亡率、新发性房颤和心力衰竭的复合终点。

POAF的发生率为20.7%，且随着房性早搏（PACs）负荷的增加而增加；多变量分析显示，室上性心动过速（SVT）与POAF独立相关，包括SVT在内的模型预测POAF的曲线下面积（AUC）最大[0.710,95%CI 0.670-0.750]；在2.9年的中位随访期间，观察到12例死亡、60例新发房颤和139例复合终点；Spearman相关性显示新发房颤的发生率与PAC频率的复合终点之间存在线性关系。

Kaplan-Meier生存曲线显示，PACs >200次/天的患者新发房颤的累积发生率[HR3.13，（95%CI 1.74-5.62），p<0.001]和复合终点[HR 2.00，（95%CI 1.30-3.06），p=0.002]均显著高于其他患者；在多变量模型中加入PAC>200次/天，显著提高了预测新发房颤（NRI=0.264，IDI=0.033）和复合终点（NRI=0.233，IDI=0.014）的净重新分类指数（NRI）和综合判别改善指数（IDI）。

POAF的发生率为20.7%，随着PAC负担的严重程度的增加而增加。此外，PAC负荷与较高的不良事件发生率呈正相关，PAC>200次/天可能是预测新发房颤发生率和复合终点的最佳候选。

表1 按PACs三位分组的HCM患者的基线特征

数值以平均±标准差或数字（百分比）表示。BMI，体重指数；NYHA，纽约心脏协会；IVST，室间隔厚度；LVEDD，左室舒张末期直径；RVD，右室直径；LVEF，左室射血分数；LVEDD，左室舒张末期直径；LVEF，左室射血分数；MWT，最大左室壁厚度；MR，二尖瓣返流。

表2 研究人群的围手术期特征

数值以平均值（SD）或患者数量和百分比表示。CABG，冠状动脉搭桥术；ICU，重症监护病房。

表3 多变量logistic回归模型检测术后房颤的表现

表4 多变量Cox回归模型预测新发房颤的表现

表5 多变量Cox回归模型预测复合终点的表现

图1

阻塞性肥厚型心肌病患者中PACs、PACs>100次/天、PACs>200次/天、SVT、ESVEA1和ESVEA3的患病率

图2

A:术后房颤的多变量logistic回归分析结果

B:新发房颤的多变量Cox回归分析结果

C:复合终点的多变量Cox回归分析结果

图3

新发房颤的人年发病率（per 1000 patient-years）与PACs 负荷(A)和PACs持续时间 (C)的关系；复合终点的人年发病率与PACs负担 (B)和PACs 持续时间 (D)的关系。

图4

新发房颤的 Kaplan-Meier 生存估计按三分位数（A）、CVT（B）、PACs >100次/天(C)、 PACs >200次/天(D)、ESVEA1（E）和 ESVEA3（F）分层。

图5

复合终点的 Kaplan-Meier 生存估计按三分位数（A）、CVT（B）、PACs >100次/天(C)、 PACs >200次/天(D)、ESVEA1（E）和 ESVEA3（F）分层的Kaplan-Meier 生存曲线估计。

-END-