围术期心律失常：病理生理学、风险分层、管理及新兴技术——迈向个性化护理的叙述性综述Perioperative Arrhythmias: Pathophysiology, Risk Stratification, Management, and Emerging Technologies—A Narrative Review Toward Personalised Care
环球医讯 / 心脑血管来源：doi.org意大利 - 英语2026-07-23 20:02:35 - 阅读时长2分钟 - 572字 本研究综述了围术期心律失常的病理生理机制、风险分层方法、预防与管理策略及新兴技术应用。研究表明，心律失常影响20-50%的手术患者，术后房颤最为常见。其发生涉及手术应激、麻醉药物、自主神经失衡等多因素交互作用。现代风险评估结合临床评分、生物标志物和心电图参数，机器学习模型(AUC 0.84)展现出个性化预测潜力。β受体阻滞剂、镁剂、选择性胺碘酮和秋水仙碱等预防措施可降低高风险患者术后房颤发生率，而抗凝治疗需依据CHA2DS2-VASc评分进行。可穿戴设备监测和AI辅助检测技术为围术期心律失常管理提供了新的可能性，系统化、个性化的综合管理策略是降低相关发病率的关键。
围术期心律失常术后心房颤动风险分层个性化护理心律失常预防抗凝治疗AI心律失常检测可穿戴健康监测
摘要
心律失常使20–50%的手术过程复杂化，并对围术期发病率、死亡率和医疗成本产生重大影响，其中术后心房颤动(POAF)是最常见的形式。其发生机制反映了手术应激、麻醉药物、自主神经失衡、系统性炎症和电解质紊乱的综合作用，解释了单一机制干预措施疗效有限的原因。本叙述性综述综合了关于病理生理学、风险分层、预防、急性管理和新兴技术的当代证据，强调个体化、患者定制的方法。我们检索了MEDLINE、Embase和Cochrane CENTRAL（2010年1月至2026年1月），优先考虑随机试验、荟萃分析和指南。当代风险分层整合了临床评分、生物标志物和心电图参数；机器学习模型显示出中等辨别力（合并AUC 0.84），可能在外部验证后实现更个性化的预测。基于证据的预防措施——β受体阻滞剂、镁剂、选择性胺碘酮以及秋水仙碱等新兴抗炎策略——可减少高风险人群的POAF，而急性管理则根据血流动力学状态和个体风险进行指导。抗凝治疗遵循CHA2DS2-VASc分层，尽管最佳时机和持续时间仍未明确。可穿戴监测、基于AI的检测和心房选择性药物显示出临床前景。系统化、个性化的风险评估、预防、监测和管理整合提供了减少心律失常相关发病率的最清晰路径。
关键词：围术期心律失常；术后心房颤动；风险分层；个性化医学；人工智能；心律失常预防；抗凝治疗
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