选择哪个QTc校正公式更合适？Cathy动物心电图入门
心电图上的QT间期是指QRS波群的起点到T波的终点，QT间期代表的是心室除极与复极的整个过程。药物所致的QT间期延长会增加室性心律失常的风险，包括有致命风险的尖端扭转型室性心动过速（TdP），严重者导致猝死，多种药物因此被撤出市场。所以，QT间期是极其重要的心电图指标。 QT间期除了受药物作用影响，也受自身心率变化的影响。比如跑步后，心率加快，QT间期随之缩短，安静睡眠时，心率减慢，QT间期随之延长。要准确评价药物对QT间期的影响，就需要消除动物自身心率变化（RR间期）的影响。方法是对QT间期进行校正，得到QTc（校正后的QT，c：corrected）。 选择合适的QTc校正公式非常重要。目前QTc的校正公式有多种，比如Bazett、Van de Water、Kawataki、Matsunaga、Fridericia以及个体化校正公式等。理想的校正公式应该是这样的：对QTc与RR的散点图做回归线（横坐标RR，纵坐标QTc），应该是一条斜率为0 的水平线，代表着不管RR间期如何变化，QTc数值都不受影响。本文对不同的QTc校正公式做个简述。 下面要介绍的内容比较枯燥，你大概没有兴趣读完，我把总结写在这里了：
①Bazett公式：
②Van de Water公式：
③Kawataki公式：
④Matsunaga公式：
⑤Fridericia公式：
⑥个体化校正公式：
以下是详细介绍 一、Bazett校正公式 Bazett校正公式由Bazett在1920年提出。受试对象是39个平均心率为60的健康年轻人。由公式 其次，Bazett公式是由人的心电图数据得到的，将公式直接应用于狗的实验中并不合适。因为与人不同，狗有呼吸性窦性心律不齐，清醒状态下受身体和情绪状态影响，心率变化波动大。Bazett公式仍在某些情况下使用，用于人时，选择人的平均心率60，公式中的A使用1000，用于狗时，选择平均心率100，A则为600。 二、Van de Water校正公式 本公式在1989年由荷兰科学家Van de Water提出。实验中将10只实验狗麻醉，插呼吸机，通过股静脉将双极起搏导管放置于右心房位置，通过电刺激控制心率，采集标准II导联。校正公式的确定：每只狗在心率45-250范围内取20个QT-RR数值（通过起搏器使心率达到250），10只动物一共200个数据点。选用最小二乘法得到回归线
本文对比了Van de Water公式和Bazett公式，结果表明，Van de Water公式校正的QTc与RR的回归线几乎是水平的，说明校正后QTc不受RR的影响。Bazett公式校正后，回归线斜率较大，说明QTc仍然受RR的影响，校正效果很差。文中分别使用了5种会影响QT间期变化的药物，以及使用起搏器刺激改变QT变化，分别使用Van de Water公式和Bazett公式进行校正，比较这两个公式对QT间期变化的检测效果，结果表明，两个公式在检测QTc变化上效果都不是很好，但是相比之下， Van de Water要优于Bazett。 文中最后提出，Van de Water公式是使用麻醉的狗得到的，不能保证在清醒的狗或其他物种或人类上是否适用。 三、Kawataki校正公式 1984年，Masamitsu Kawataki等对Bazett公式进行了分析，同时创建了新的公式，即Kawataki公式。由 四、Matsunaga校正公式 该公式是1997年由日本科学家Toshiyuki Matsunaga提出。Matsunaga使用比格犬作为实验动物，使用Holter法采集M-X导联，连续采集24小时自由活动状态的心电图，分析QT间期与前序RR间期的关系，并且对15种校正方法进行了比较，其中包含Bazett、Fridericia公式。文中还通过药物干预，人为延长比格犬的QT间期，在多个公式中筛选出能有效描述QT间期延长的公式。结果发现，单参数log公式 得到心电图数据后，绘制QT与RR的散点图，分别使用14个单回归线和1种双回归线分析方法对QT-RR散点图进行拟合。单回归线分析分为线性公式和非线性公式，线性公式又分为单参数线性公式和双参数线性公式。线性公式为
通过对比发现，在校准公式的选择上，单参数公式优于多参数公式，原因有①单参数公式直接描述了QT与RR的关系，在公式里，QTc仅受RR值的影响。②只有一对QT-RR数值时，可以用单参数公式，而多参数公式需要大量的QT-RR数值才可以使用。因为这两个因素，Bazett公式因为简洁和实用性而被广泛使用。但是在人类和犬类实验中，心率过快时，该公式校正的QTc值过高，心率较慢时，该公式校正的QTc值过低。因此，有作者提出使用Fridericia公式，本文结果表明，如果RR间期波动范围大，Fridericia公式有着与Bazett公式相同的问题。心动过缓（RR间期较大）时校正的QTc值过低，这是一个原则性问题，因为心动过缓是QT间期延长的重要现象。总而言之，如果RR间期波动范围大，Bazett和Fridericia公式在波动范围两端校正的QTc值误差较大，而Matsunaga公式没有这个问题。 单参数公式也有弊端：①只考虑了一个因素，即RR间期对QT的影响。QT与RR的关系受影响因素较多，比如电解质紊乱、药物作用等，单参数公式没有考虑到这些因素。②QT和HR在变化上存在时间延迟，HR突然上升或降低，人的QT需要2-3分钟才能达到稳定状态的75%，狗需要2-3秒才能达到稳定状态的70%。为了减少时间延迟的影响，在处理数据时，需要舍去干扰之后的若干数据。③狗有呼吸性心率不齐，这种影响无法在数据分析时排除。尽管如此，Matsunaga公式比其他单参数公式准确性高，单参数公式比多参数公式实用性强，所以，推荐Matsunaga公式。 五、个体化校正公式 个体化校正公式是以协方差分析为基础，美国科学家Stan Spence（1998年）、日本科学家Miyazaki（2002年）等均发表文章研究了该方法。Miyazaki使用植入式遥测方法，采集比格犬24小时心电图，解析QT与RR，套用公式
Miyazaki比较了Bazett、Van de Water、Matsunaga和个体化校正公式，比较校正后QTc与RR的相关系数r以及t检验得到的p值。结果表明，24小时心电图、安静时间段心电图，相关系数r比较，个体化<M<V<B。非安静时间段，个体化<V<M<B。从消除HR对QT影响的能力看，从优到劣，个体化>M>V>B。将安静时间段和非安静时间段的数据分别做QTc与RR的线性回归线，结果发现，个体化公式得到的QTc与HR几乎成水平直线关系，Bazett公式得到的回归线斜率最大。给与抗心律失常药物，引起QT间期延长，4个公式在检测出QT延长的能力上看，个体化>V>M>B，个体化校正公式最优，Bazett公式会出现漏检情况。 Stan Spence比较了个体化、Bazett、Fridercia和Van de Water校正后的QTc与HR的关系，得到，Van de Water公式校正效果比Bazett和Fredicia好。Van de Water与个体化公式得到的QTc与HR回归线斜率接近，几乎是水平的。回归线斜率从小到大：个体化=V<F<B。在检测药物引起的QT变化上，个体化公式得到的t检验p值最小。文中指出，在大型试验中，采集的数据多，比如遥测采集，推荐使用个体化校正公式，因为计算系数β需要大量的数据。如果实验因素比如药物，同时影响QT和HR，推荐使用个体化校正公式。在小型实验中，数据量较少，推荐使用Van de Water和Fridericia公式，因为公式参数固定，不需要大量数据计算系数。当药物不影响HR或不影响QT-HR关系的情况下，可以使用Van de water和Fridericia公式用于初步分析。除了在HR极高时，这两个公式校正得到的QTc接近。个体化校正公式可以作为QT校正的主要方法，如果药物同时对HR和QT产生影响，需要用个体化公式来确认药物是否改变了QT-HR的关系。 在固定HR时测量QT，是评价药物对QT潜在影响的最可靠的方法。在实际实验中，这种操作不可行。 |
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