每年全球约有300万例猝死事件的发生，我国大约有50余万例，其中大多数是心源性猝死或者不明原因的猝死。我们身边或者新闻上常常能见到一些知名人士、或者社会精英，因为猝死而离开了我们。然而，对于这么可怕的疾病，目前除了左心室射血分数LVEF<35%之外，仍然缺乏可靠的预测因子。2017年，基于美国俄勒冈州的一个心源性猝死登记研究队列，研究者们提出了一套由6个心电图参数组成的心电图危险评分（ERS），被证明具有预测猝死发生的价值。近期，Eur Heart J杂志再次发表了基于该人群队列与另一个相互独立的猝死登记研究队列的研究结果。研究者从两个独立研究人群提出了利用多次心电图的ERS的演变来预测猝死的发生，获得了很好的研究结果。

本项目的研究人群来自美国俄勒冈州（2002年，训练队列）和美国加利福尼亚州（2015年，验证队列）的两项前瞻性社区心源性猝死SCD研究。在本研究中，确定了231个训练SCD病例（2015-2017年）和203个验证SCD病例（2015-2021年），参与者均具有≥2个存档的SCD发生之前的心电图，并根据年龄、性别和心电图间隔匹配了234个发现病例和203个验证病例作为对照。心电图动态演变是根据先前验证过的、基于6个心电图参数的心电图危险评分 (ERS) 的进展来衡量的。6个参数的ERS（范围0-6分）具体包括：静息心率>75bpm、根据Sokolow-Lyon标准诊断的左心室肥大 (LVH)、延迟的QRS波翻转过渡（≥V5），QRS-T角度>90°，T波峰到尾间隔延长（>89ms），以及QTc延长（男性>450ms，女性>460ms）。

研究结果显示：俄勒冈州SCD病例与对照组相比，随着时间的推移，ERS评分的增幅更大 [+1.06（95% CI +0.89 至 +1.24）vs. -0.05（-0.21 至 +0.11）；p<0.001]。这些发现在加利福尼亚州被成功复制 [+0.87（+0.7 至 +1.04）vs -0.11（-0.27 至0.05）；p<0.001]。在多变量矫正模型中，异常心电图动态演变，在矫正了基线心电图、人口统计学和临床SCD危险因素的基础上，进一步提升了对SCD的预测能力，在俄勒冈州训练队列从AUC=0.770 (95% CI 0.727-0.812) 增加至AUC=0.869 (95% CI 0.837-0.902)] ，在加州验证队列也获得了一致的研究结果。

毅讯点评

本研究通过两个独立的SCD登记数据库所进行的病例对照研究，进一步验证了早年提出的6变量ERS心电图危险评分的动态演变，可以进一步提高对心源性猝死的预测效率。如果这样简单的心电图参数的演变切实有效，就应该在现有的心电分析时自动加载这样的分析结果，比如ERS评分，然后医生可以根据患者每年的体检/随访的心电图结果进行猝死危险演变的甄别，从而对那些LVEF>35%的人群中进一步筛选出容易发生心源性猝死的人，并给予更密切的随访与干预。本研究虽然是简单的病例对照研究，但由于涉及到心源性猝死这个重要的话题，具有较高的临床意义。

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