ความสัมพันธ์ระหว่างดัชนีไขมันในพลาสมาและเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์ทางหัวใจและหลอดเลือดในผู้ป่วยความดันโลหิตสูงที่โรงพยาบาลโคกสำโรง: การศึกษาแบบย้อนหลัง

บทคัดย่อ

ความเป็นมา: โรคหัวใจและหลอดเลือดยังคงเป็นสาเหตุสำคัญของการเจ็บป่วยและการเสียชีวิตทั่วโลก โดยเฉพาะในผู้ป่วยที่มีภาวะความดันโลหิตสูง ซึ่งเป็นปัจจัยเสี่ยงสำคัญของเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์ทางหัวใจและหลอดเลือด (Major Adverse Cardiovascular Events; MACEs) เช่น กล้ามเนื้อหัวใจตายเฉียบพลัน (Myocardial infarction), โรคหลอดเลือดสมอง (Stroke), ภาวะหัวใจล้มเหลว (Heart Failure) และการเสียชีวิตจากโรคหัวใจและหลอดเลือดในประเทศไทย มีการใช้เครื่องมือประเมินความเสี่ยงของโรคหัวใจและหลอดเลือดที่เรียกว่า Thai ASCVD Risk Score ซึ่งพิจารณาจากปัจจัยเสี่ยงหลายประการ ได้แก่ อายุ เพศ ค่าความดันโลหิต ค่าคอเลสเตอรอลรวม (Total Cholesterol) ประวัติการสูบบุหรี่ และประวัติโรคเบาหวาน อย่างไรก็ตาม การใช้ค่าคอเลสเตอรอลรวมเพียงอย่างเดียวอาจไม่สามารถสะท้อนลักษณะของไขมันในเลือดที่สัมพันธ์กับความเสี่ยงของโรคหัวใจและหลอดเลือดได้อย่างครบถ้วน ค่าดัชนีไขมันในพลาสมา (Atherogenic Index of Plasma; AIP) ซึ่ง คำนวณจากอัตราส่วนของไตรกลีเซอไรด์ต่อคอเลสเตอรอลชนิดดี (TG/HDL-C) ได้รับความสนใจมากขึ้น เนื่องจากสามารถสะท้อนถึงภาวะไขมันในเลือดผิดปกติและภาวะหลอดเลือดแข็งตัวได้อย่างแม่นยำมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ข้อมูลเกี่ยวกับ AIP ในกลุ่มผู้ป่วยความดันโลหิตสูงในประเทศไทยยังมีจำกัด และความแม่นยำของการทำนายความเสี่ยงอาจแตกต่างกันไปตามบริบทประชากรที่ศึกษา วัตถุประสงค์: ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างค่าดัชนีไขมันในพลาสมา (AIP) กับการเกิดเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์ทางหัวใจและหลอดเลือด (MACEs) ในผู้ป่วยที่มีภาวะความดันโลหิตสูง และประเมินความสามารถของ AIP ในการทำนายความเสี่ยงของโรคหัวใจและหลอดเลือด วิธีการศึกษา: การศึกษาย้อนหลังแบบกลุ่มประชากร (Retrospective cohort study) โดยใช้เวชระเบียนของผู้ป่วยความดันโลหิตสูงที่เข้ารับการรักษาที่โรงพยาบาลโคกสำโรงระหว่างวันที่ 1 มกราคม 2557 ถึง 1 มกราคม 2568 โดยคัดเลือกผู้ป่วยที่มีอายุตั้งแต่ 40ปีขึ้นไป และมีข้อมูลตรวจระดับไขมันในเลือดที่สามารถใช้คำนวณ AIP ได้ และ ติดตามอาการอย่างน้อย 1 ปี หรือจนกระทั่งเกิดเหตุการณ์ทางหัวใจและหลอดเลือดที่ร้ายแรง (MACEs) ซึ่งรวมถึงภาวะกล้ามเนื้อหัวใจตายเฉียบพลัน (Nonfatal myocardial infarction), โรคหลอดเลือดสมองตีบ (Nonfatal stroke) และการเสียชีวิตจากโรคหัวใจและหลอดเลือด การวิเคราะห์ทางสถิติใช้ Cox proportional hazards regression เพื่อประเมินค่าสัมพันธ์ความเสี่ยง (Hazard ratios, HRs) ผลการศึกษา: AIP มีความสัมพันธ์กับการเกิด MACEs อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (HR = 1.97, 95% CI: 1.117-3.490, p = 0.019) นอกจากนี้ Harrell’s Cindex เพิ่มขึ้นจาก 0.58 (เมื่อใช้ AIP เพียงอย่างเดียว) เป็น 0.67 เมื่อนำ AIP รวมกับตัวแปรอื่น ๆ แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการทำนายความเสี่ยงที่ดีขึ้น สรุป: ผลการศึกษานี้ชี้ให้เห็นว่า AIP เป็นตัวทำนายอิสระที่สำคัญของ MACEs ในผู้ป่วยที่มีภาวะความดันโลหิตสูง การนำ AIP มาประยุกต์ใช้ร่วมกับแบบจำลองการประเมินความเสี่ยงโรคหัวใจและหลอดเลือดอาจช่วยเพิ่มความแม่นยำในการพยากรณ์โรค และช่วยระบุผู้ป่วยกลุ่มเสี่ยงสูงที่อาจได้รับประโยชน์จากมาตรการป้องกันโรคที่เหมาะสม ด้วยความสะดวกในการคำนวณจากข้อมูลระดับไขมันในเลือดที่ตรวจตามปกติ AIP อาจเป็นเครื่องมือเสริมที่มีประโยชน์ในการประเมินความเสี่ยงของโรคหัวใจและหลอดเลือด อย่างไรก็ตาม ควรมีการศึกษาเชิงทดลองเพิ่มเติมเพื่อยืนยันผลลัพธ์นี้ และสำรวจบทบาทของ AIP ในการตัดสินใจทางคลินิกในประชากรที่มีภาวะความดันโลหิตสูง