白质高信号(WMH)、腔隙、扩大的血管周围间隙(EPVS) 和脑微出血(CMB) 均已被确定为推测为血管来源的脑小血管病(CSVD) 的标志物，通常在老年人的脑磁共振成像(MRI)中检测到。先前的研究报告称，CSVD与认知障碍和身体残疾的风险增加有关。尽管进行了广泛的研究，但对于 CSVD发展的潜在致病机制仍存在争议且缺乏相关知识。

自主神经功能障碍是CSVD 的一个越来越被认可的非传统危险因素。先前的研究表明，自主神经功能障碍的指标与CVSD 患者神经系统进展的风险显着相关，低心率变异性(HRV) 是自主神经系统功能障碍的一个指标，与全因和心血管死亡率以及中风事件增加有关。然而，HRV与脑小血管病 (CSVD)之间的关系显示出相互矛盾的结果。作者检查了HRV与CSVD的总负担以及CSVD 的每个磁共振成像(MRI) 标记之间的关系。

人口统计学和临床特征

所有纳入的受试者根据糖尿病状况分为两组。糖尿病组占所有受试者的28.0%。与非糖尿病组相比，糖尿病组男性、吸烟、饮酒、高血压、使用降脂药物和存在CMB的频率更高。糖尿病组的SBP（24小时平均收缩压）、葡萄糖、HbA1c、TG、和CSVD 得分高，但HDL 和 SDNN水平较低。其他特征无统计学差异。根据总CSVD 负荷将每组分为五个亚组。在三组中，年龄、高血压患病率和每个CSVD MRI 标记物的存在随着CSVD 评分的增加而增加。在所有受试者和非糖尿病组中，不同CSVD 负担亚组中ß-受体阻滞剂的使用频率存在统计学差异。

表1 受试者特征

HRV（心率变异性）与CSVD总负担之间的关联

作者发现所有受试者的五个亚组之间的SDNN（正常间隔的平均值）存在统计学差异，随着CSVD 负担的增加而降低。SDNN与所有受试者的总 CSVD负担呈负相关（图1).。根据糖尿病分层，SDNN在糖尿病组的五个亚组之间存在显着差异，但在非糖尿病组中没有差异。

图1糖尿病状态和CSVD总负担患者的HRV值

HRV 与CSVD 不同 MRI标志物的关联

二元逻辑回归模型用于评估SDNN与CSVD的不同MRI标记之间的关联。如表2所示。对于所有受试者，单变量逻辑分析表明SDNN 分别与CSVD 的每个MRI 标记相关。多变量逻辑分析表明，SDNN仅与EPVS的存在独立相关。根据糖尿病分层，单变量逻辑分析表明SDNN分别与糖尿病组CSVD的每个MRI标志物相关。但在非糖尿病组中，SDNN仅与 EPVS的存在相关。随后，在多变量逻辑回归模型中，SDNN在调整年龄和性别后分别与糖尿病组CSVD 的每个MRI 标志物显着相关。在对血管危险因素进行额外调整后，SDNN仍分别与糖尿病组 CSVD的每个 MRI标志物相关。

表2 HRV 与不同CSVD 标志物的关系

模型 1：针对年龄和性别进行了调整。

模型2：针对年龄、性别、当前吸烟、饮酒、高血压病史、β-受体阻滞剂的使用、降脂药物的使用、SBP、HbA1c、LDL和 HR 水平进行调整。

讨论

在这项横断面研究中，作者调查了在该医院接受体检的住院患者的HRV与CSVD总负荷以及CSVD 的每个MRI标志物之间的关系。作者发现，在控制了几个混杂因素后，较低的HRV与所有受试者的CSVD总负担以及EPVS的存在独立相关。根据糖尿病状态分层，发现较低的HRV与糖尿病组CSVD总负荷和CSVD的每个MRI标志物的增加独立相关，但非糖尿病组则没有相关性。

从病因学的角度来看，作者的研究结果表明ANS 功能障碍导致糖尿病患者的CSVD 负担增加。这些标志物是CSVD 的不同影像学表现，但通常同时存在，表明存在潜在的共同病理机制。

本研究有几个局限性。首先，这是一项具有选择偏倚的单中心观察性研究。其次，由于横断面分析的局限性，无法提供因果关系的证据。因此，需要进一步的前瞻性纵向确认。第三，该研究没有考虑抗高血压药物对HRV的影响，这可能会影响HRV与CSVD的关系。例如，β-受体阻滞剂可以通过抑制交感神经来影响ANS 功能。我们的发现应该在样本量更大的前瞻性实验中得到验证。

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