心血管疾病仍然是接受腹膜透析（PD）患者的主要死因[1]，而血压（BP）管理是降低这一人群心血管风险的核心措施。虽然长期以来平均血压水平被用来评估心血管风险，但血压变异性的作用，特别是访视间血压变异性（VVV），正日益被视为心血管疾病的重要且独立的预后因素[2]。
在本期《高血压研究》中，Lin等人[3]利用先进的机器学习技术，为持续性非卧床腹膜透析（CAPD）患者早期阶段的VVV与长期结局之间的关联提供了宝贵且及时的见解。这项研究回顾性评估了666名新发CAPD患者，随访时间最长为15.8年。在腹膜透析开始后的前六个月内评估的六个不同VVV参数中，舒张压的标准差（SDDBP）被确定为不良临床结局的最相关预测因子。值得注意的是，较高的SDDBP与主要不良心血管事件（MACE）风险增加99%以及全因死亡风险增加46%相关。这些关联在多种统计方法中均表现稳健，包括竞争风险回归和基于机器学习的预测模型，并在无残余肾功能的患者中尤为显著（图1）。
图1
基于机器学习算法的腹膜透析患者访视间血压变异性与临床结局。MACE，主要不良心血管事件
这项研究值得称赞的原因有几点。首先，作者采用了四种不同的机器学习算法，即岭分类器、LASSO回归、随机森林和自助法算法，从高维数据集中选择预测特征。这种多算法方法增强了变量选择的稳健性，降低了过拟合的风险并确保了泛化能力。其次，开发出优于既定风险模型（如INNO2VATE-MACE）的预测模型，为这些发现赋予了实际的临床意义。
将SDDBP作为核心预测标志物的使用尤其引人注目。尽管收缩压VVV历来受到更多关注[4, 5]，但最近的证据表明，在慢性肾病（CKD）患者中，舒张压VVV可能与小动脉的结构和功能变化更为密切[6]。在腹膜透析患者中，舒张压可能作为血管张力和容量状态更稳定且更具信息量的标志物。本研究观察到的SDDBP水平与残余肾功能之间的关联进一步支持了容量控制与血压变异性之间的相互作用。
本研究存在一些局限性需要考虑。由于这是一项回顾性、单中心队列研究，其结果可能无法推广到更广泛或更多样化的人群。此外，观察性设计排除了因果推断的可能性，也无法排除残留混杂因素的影响。尽管研究调整了包括人口统计学、临床和透析相关参数在内的众多协变量，但药物使用（特别是抗高血压药物种类和依从性）并未得到充分探讨。由于药物方案和依从性是已知的VVV决定因素，因此进一步的研究应纳入这些变量。
尽管如此，这项研究为将VVV（尤其是SDDBP）纳入腹膜透析患者的心血管风险评估提供了令人信服的理由。利用机器学习模型根据VVV参数和基线特征得出个体化风险预测，代表了肾病学领域向精准医学迈进的有希望的一步。从临床角度来看，这些发现表明，早期识别具有高VVV的患者可以指导更密集的心血管监测和个性化的抗高血压策略。
本研究提供了强有力的证据，表明使用SDDBP量化早期阶段舒张压VVV是CAPD患者长期心血管和死亡结局的重要预测因子。通过结合机器学习和传统统计方法，本研究为VVV的预后意义提供了新的见解，并为未来旨在减少VVV和改善这一脆弱人群临床结局的干预性研究奠定了基础。
参考文献
- Krediet RT, Balafa O. 腹膜透析患者的心血管风险。《自然评论肾病学》。2010；6:451-60。
- Rothwell PM, Howard SC, Dolan E, O’Brien E, Dobson JE, Dahlof B, 等。访视间变异性、最大收缩压和偶发性高血压的预后意义。《柳叶刀》。2010；375:895-905。
- Lin YYC, Cao P, Lin J, Chen W, Mao H, Yang X, 等。基于机器学习算法的腹膜透析中访视间血压变异性与临床结局。《高血压研究》。2025；
- Nakano C, Morimoto S, Nakahigashi M, Kusabe M, Ueda H, Someya K, 等。慢性肾病中访视间血压变异性与肾功能和内皮功能的关系。《高血压研究》。2015；38:193-8。
- Amari Y, Morimoto S, Iida T, Yurugi T, Oyama Y, Aoyama N, 等。血液透析患者中访视间血压变异性的特点。《高血压研究》。2019；42:1036-48。
- Mezue K, Goyal A, Pressman GS, Horrow JC, Rangaswami J. 血压变异性预测慢性肾病患者的不良事件和心血管结局：SPRINT试验的事后分析。《美国高血压杂志》。2017；31:48-52。
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