《Renal Failure》：Hemodialysis versus peritoneal dialysis and diastolic blood pressure variability: volume-dependent cardiovascular risks in maintenance dialysis patients
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本研究通过分析426例维持性透析患者（血液透析[HD] 298例，腹膜透析[PD] 128例）的回顾性数据，揭示了HD患者的舒张压变异性（DBPV）显著高于PD患者。研究发现，透析间期体重增长率（IDWG%）是影响DBPV的最强可调控因素，并与心血管事件风险独立相关。针对性的容量管理可显著改善高IDWG%的HD患者血压波动，提示将DBPV与IDWG%监测纳入常规透析护理，或可为降低这一高危人群心血管风险提供新的干预靶点。
引言
慢性肾脏病（CKD）已成为全球性的公共卫生挑战，其成年人群患病率估计超过10%。对于CKD5期（CKD-G5D）患者，维持性透析（包括血液透析[HD]和腹膜透析[PD]）是维持生命的主要肾脏替代疗法。然而，心血管疾病（CVD）仍是该人群的首要死因，其死亡率是普通人群的10-20倍。这一过高的心血管负担无法完全用高血压、糖尿病和血脂异常等传统危险因素解释，凸显了识别新预后标志物和干预靶点的必要性。
舒张压变异性（DBPV）定义为舒张压的短期或长期波动，已成为超越静态血压值的心血管健康关键指标。与主要反映大动脉僵硬度的收缩压变异性（SBPV）不同，DBPV与微血管阻力、内皮功能和心脏舒张功能关系更密切。然而，DBPV在接受维持性透析的CKD-G5D患者中的作用研究不足，且不同透析方式对DBPV的影响尚未得到系统评估。
HD和PD代表了两种具有根本性容量调节机制差异的透析方式。HD依赖于间歇性超滤去除多余液体，导致透析间期血管内容量急剧波动。相比之下，PD通过腹膜交换实现连续的液体和溶质清除，从而实现更渐进和稳定的容量控制。这些容量动力学的差异可能对血压稳定性，特别是DBPV，产生深远影响。
研究方法
本研究为一项回顾性队列研究，在中国深圳的一家三级转诊中心（中山大学附属第七医院）进行。研究纳入了2019年1月至2023年12月期间医院电子病历系统和透析登记系统中接受维持性透析的CKD-G5D患者，共纳入426名患者（HD 298名，PD 128名），中位随访时间为32.5个月。
DBPV通过24小时动态血压监测（ABPM）进行评估。对于HD患者，ABPM安排在非透析日进行，以避免透析期间急性血流动力学变化。计算的DBPV参数包括：24小时舒张压标准差（24h DBP SD），反映绝对DBP变异性；24小时舒张压变异系数（24h DBP CV），反映相对DBP变异性；夜间DBP下降率，下降率<10%被定义为“非杓型DBP模式”，表明昼夜血压调节异常。
容量相关指标包括：透析间期体重增长百分比（IDWG%）；超滤量（UFV）；细胞外容积/体表面积（ECV/BSA）；以及N末端B型利钠肽前体（NT-proBNP）。
主要结局是复合心血管事件，定义为首次发生：心力衰竭住院、急性心肌梗死或心血管死亡。次要结局包括缺血性卒中、症状性心律失常和其他血管事件。
研究结果
患者基线特征与DBPV参数比较
两组患者在年龄、性别、BMI或合并症（高血压、糖尿病、冠心病）患病率方面无显著差异。然而，容量相关指标存在显著差异：HD组的IDWG%（5.1 ± 1.6% vs 3.3 ± 1.2%）、UFV（2.9 ± 0.9 L vs 1.6 ± 0.7 L）、ECV/BSA（9.4 ± 1.4 L/m2vs 8.2 ± 1.1 L/m2）和NT-proBNP水平均显著高于PD组。
DBPV比较显示，HD组的24h DBP SD（16.1 ± 5.3 mmHg vs 13.5 ± 4.5 mmHg）、24h DBP CV（21.3 ± 5.7% vs 17.9 ± 4.9%）以及非杓型DBPV患病率（70.1% vs 53.9%）均显著高于PD组。此外，HD组的夜间DBP下降率更低（7.2 ± 6.8% vs 9.8 ± 6.1%），表明其昼夜血压调节异常更严重。
容量相关指标与DBPV的关联
在所有容量相关指标中，IDWG%与24h DBP SD的相关性最强（r = 0.45），其次是ECV/BSA（r = 0.38）、UFV（r = 0.36）和NT-proBNP（r = 0.33），所有相关性均为中等强度，表明较高的容量超负荷与较大的DBP变异性相关。
影响DBPV的因素：多变量线性回归分析
多变量线性回归分析显示，透析方式（β = 2.31）和IDWG%（β = 1.95）是24h DBP SD最显著的预测因子。ECV/BSA也独立预测24h DBP SD（β = 1.62），而NT-proBNP、年龄、糖尿病和RAAS抑制剂在调整后不显著。该模型解释了24h DBP SD 41%的方差。
随访结局与心血管风险分析
中位随访32.5个月期间，共记录了58起主要复合心血管事件。HD组的心血管事件累积发生率高于PD组（16.1% vs. 7.8%）。在心衰住院、急性心梗和心血管死亡中，心衰住院是最常见的并发症，占所有主要事件的43.1%。
当按24h DBP SD分层时，≥16 mmHg的患者累积发生率更高（21.5% vs. 9.8%）。多变量Cox回归分析显示，24h DBP SD ≥16 mmHg（HR = 1.15）、HD模式（HR = 2.17）、年龄（HR = 1.03）和冠心病（HR = 1.89）是心血管事件的独立预测因子。当作为连续变量分析时，24h DBP SD每增加1 mmHg，心血管事件风险增加5%（HR = 1.05），证实了剂量反应关系。
HD患者容量管理的亚组分析
对IDWG% >5%的92名HD患者中的65名进行针对性容量管理干预，内容包括：饮食咨询以限制盐（<5 g/天）和液体（<1000 mL/天）摄入；使用生物电阻抗分析（BIA）优化干体重；对于持续容量超负荷的患者，增加HD频率（从每周3次增至4次）或延长HD时间（从每次4小时增至5小时）。
干预3个月后，24h DBP SD（从17.5 ± 5.1降至14.1 ± 4.7 mmHg）、24h DBP CV（从22.8 ± 5.9%降至18.5 ± 4.8%）和非杓型DBPV患病率（从79.4%降至55.4%）均显著改善。夜间DBP下降率显著增加（从6.1 ± 6.5%增至9.3 ± 5.8%）。干预期间未报告明显不良事件。5% (n?=?65).(A) 24h DBP SD, (B) 24h DBP CV, (C) nocturnal decline rate, (D) non-dipping prevalence improved significantly after 3 months. Error bars:95% CI.">
讨论
HD患者DBPV更高的潜在机制
观察到的HD与PD患者DBPV差异可归因于两者容量调节机制的根本不同。HD依赖间歇性超滤，在透析间期产生“容量波动”：患者常积聚2-4升液体，导致血管内容量增加和血压升高；透析期间，这些液体被快速移除，导致血管内容量突然减少和血压下降。这种快速的“升降”破坏了心血管系统的稳定性，激活了交感神经系统和肾素-血管紧张素-醛固酮系统（RAAS），从而加剧DBP波动。相比之下，PD通过腹膜实现持续的液体清除，每日净超滤量仅为1-2升，这种渐进的容量控制避免了大的血管内容量变化，维持了更稳定的血压和更低的DBPV。
另一个潜在机制是透析方式对内皮功能的影响。HD患者常在透析期间经历反复的缺血-再灌注损伤，这会损害内皮一氧化氮（NO）的产生。NO是关键的血管舒张剂，有助于缓冲血压波动；NO水平降低会增加血管僵硬度，降低血管适应容量变化的能力，从而增加DBPV。而PD患者避免了缺血-再灌注损伤，腹膜提供了生物相容性更好的环境，保护了内皮功能，降低了DBPV。
IDWG在调节DBPV中的核心作用
本研究证实，IDWG%是影响DBPV的最强可调因素，具有中等强度的正相关，并在多变量分析中具有独立的预测效应。高IDWG%反映了透析间期容量控制不佳，导致两个增加DBPV的关键后果：透析间期容量超负荷增加心脏前负荷和后负荷，升高DBP并为波动创造了更高的“基线”；透析期间快速超滤导致血管内容量耗竭，触发反射性交感神经激活和血管收缩，进一步放大DBP波动。
DBPV作为心血管风险标志物的临床意义
本研究表明，DBPV升高是维持性透析患者心血管事件的独立预测因子。DBPV与心血管事件之间的关联在心衰方面尤为显著，这具有生物学合理性，因为DBPV反映了微血管阻力和心脏舒张功能——这些是CKD患者发生心衰的核心通路。
DBPV升高增加心血管风险的机制包括：增加血管壁的机械应力，加速动脉粥样硬化和内皮损伤；破坏昼夜血压节律（非杓型模式），增加睡眠期间心肌耗氧量并促进心脏重构；加剧微血管损伤，导致器官灌注不足和功能障碍。这些机制在已有高心血管风险因素和结构性心脏病负担的透析患者中尤为相关。
本研究的优势与局限性
本研究的优势包括：样本量大、随访时间长；使用金标准的24小时ABPM评估DBPV；对容量相关指标进行了全面评估；进行了容量管理的亚组分析，证明了针对性干预降低DBPV的可行性和有效性。
局限性包括：回顾性设计和选择偏倚；单中心研究；容量管理亚组分析非随机化；缺乏纵向DBPV数据；未测量的混杂因素；以及容量管理干预措施的异质性。
未来研究方向
未来研究应侧重于：开展多中心前瞻性研究，验证DBPV在不同透析人群中的预后价值；探索IDWG与DBPV关联的潜在机制，如内皮功能和交感神经激活的作用；在随机对照试验中评估DBPV指导的容量管理的疗效；开发整合DBPV与临床、生化和透析相关数据的人工智能驱动预测模型；开发无创、实时DBPV监测工具；研究通过针对性干预降低DBPV是否能转化为HD患者心血管死亡率的降低。
结论
本回顾性研究证明，CKD-G5D的HD患者DBPV显著高于PD患者，其中IDWG%是关键的可调控因素。DBPV升高是维持性透析患者，特别是心力衰竭患者心血管事件的独立预测因子。针对性的容量管理可改善高风险HD患者的DBPV，应将DBPV监测与IDWG%评估纳入常规透析护理，以降低心血管风险。
临床视角
本研究确定DBPV ≥16 mmHg是透析患者中一个新的、可量化的容量依赖性心血管风险标志物。将ABPM指标（如24h DBP SD）整合到常规容量评估中，可以指导个体化的透析处方（如优化干体重、增加透析频率）。对于IDWG% >5%的HD患者，针对性的容量管理（限盐/限液、BIA指导的干体重调整）是改善血流动力学稳定性和减轻心衰风险的实用策略。通过优先进行DBPV监测和容量控制，临床医生可以采用更个体化的透析护理方法，解决这一高危人群中可调控的心血管死亡率关键驱动因素。
