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第一部分 PR间期及其组成部分在住院心力衰竭患者中的分布特征及预测因素[目的]住院心力衰竭患者中PR间期及其组成部分的流行病学特征及影响因素的既往报告较少。本研究旨在探索住院心力衰竭患者中体表十二导联心电图PR间期及其组成部分的分布特征及预测因素。[方法]本研究回顾性连续纳入2014年-2017年的住院心力衰竭患者,收集基线资料及入院时体表十二导联心电图PR间期、P波宽度、PR段及P波宽度/PR间期比值。通过单因素相关性分析和多重线性回归分析探究相关临床指标中PR间期及其组成部分的预测因素。[结果]本研究纳入1182例住院心力衰竭患者,发现该人群中PR间期、P波宽度、PR段分别按四分位数分组后,各组别间的纽约心脏协会（New York Heart Association,NYHA）心功能分级以及外周血N末端B型利钠肽原（N-terminal pro-BNP,NT-proBNP）水平均有显著差异（P值均<0.05）。多重线性回归分析中,身高较高是PR间期和P波宽度较大的独立预测因子（身高每增加10cm:回归系数6.22,P<0.001;回归系数4.83,P<0.001）。PR间期与P波宽度的相关性较弱（相关系数0.38,P<0.001）而与PR段的相关性较强（相关系数0.79,P<0.001）。PR间期和P波宽度相比PR段,与经胸超声心动图测得的房室内径相关性较大。[结论]在住院心力衰竭患者中,PR间期、P波宽度、PR段以四分位数分组后各组别间NYHA心功能分级和外周血NT-proBNP水平存在显著差异,其对患者预后及生活质量的危险分层价值仍需进一步探索。身高较高是PR间期和P波宽度较大的独立预测因子。此外PR间期与P波宽度的相关性较弱而与PR段的相关性较强。第二部分 PR间期及其组成部分在住院心力衰竭患者中的预后预测价值[目的]PR间期及其组成部分与患者预后的相关性在既往研究中存在争议。本研究旨在探索住院心力衰竭患者中体表十二导联心电图PR间期及其组成部分的预后预测价值。[方法]本研究回顾性连续纳入2014年-2017年的住院心力衰竭患者,收集基线资料及入院时体表十二导联心电图PR间期、P波宽度、PR段及P波宽度/PR间期比值。研究终点为全因死亡和心脏移植的复合终点。构建Cox 比例风险回归模型评估研究变量对研究终点的预测价值,并探索研究变量对已有预后预测模型的增量贡献。[结果]在平均随访2.39年（四分位数区间0.77年-3.48年）后,共1182例住院心力衰竭患者中有310例发生了主要终点。PR间期在单因素和年龄性别校正的Cox比例风险回归模型中与主要终点显著相关,而在多因素模型中未提示显著而一致的相关性。P波宽度与主要终点未呈现显著相关性。PR段增大（每增加10ms:风险比1.041,95%置信区间[CI]1.010-1.083,P=0.023）和P波宽度/PR间期比值减小（每增加0.1:风险比0.856,95%CI0.768-0.955,P=0.005）是心力衰竭人群全因死亡和心脏移植复合终点的独立预测因子。将PR段和P波宽度/PR间期比值分别加入初始预后预测模型,PR段以主要终点三年发生风险10%和30%作为切点的分类重分类改善指标显著（P=0.010）,而P波宽度/PR间期比值未达到显著水平,两者对模型改变的似然比检验均显著而C-index增量均不显著。PR段增大和P波宽度/PR间期比值减小在射血分数降低的心力衰竭患者中是主要终点的独立预测因子（每增加 10ms:风险比 1.057,95%CI 1.008-1.108,P=0.021;每增加 0.1:风险比0.844,95%CI 0.744-0.958,P=0.008）,而在非射血分数降低的心力衰竭患者中未呈现显著相关性。上述两项指标在身高大于170cm的人群中是主要终点发生风险升高的独立预测因子（每增加10ms:风险比1.153,95%CI 1.085-1.225,P<0.001;每增加0.1:风险比0.681,95%CI 0.571-0.812,P<0.001）,而在不大于170cm人群中未呈现显著相关性（交互P值分别为0.006和0.026）。[结论]PR段增大和P波宽度/PR间期比值减小是住院心力衰竭人群全因死亡和心脏移植复合终点的独立预测因子,但对改善该人群的预后危险分层意义有限。上述两项指标在身高大于170cm的人群中和射血分数降低的心力衰竭中是主要终点风险升高的独立预测因子,而在身高较低和非射血分数降低的心力衰竭患者中未呈现显著相关性。第三部分出院时射血分数恢复相比于射血分数保留心力衰竭患者的临床特征及预后分析[目的]本研究的目的是探索出院时射血分数恢复的心力衰竭（heart failure with recovered ejection fraction,HFreEF）患者相比射血分数保留的心力衰竭（heart failure with preserved ejection fraction,HFpEF）患者的临床特征及预后差异。[方法]本研究回顾性连续入组了出院时左室射血分数（left ventricular ejection fraction,LVEF）≥40%的住院心力衰竭患者。研究人群分组为HFreEF（既往有超声心动图LVEF<40%的记录,且LVEF的最大增幅≥5%）和HFpEF（LVEF有既往记录,但均≥40%）。在原始人群和倾向性评分匹配人群中开展Cox 比例风险回归分析以比较HFreEF和HFpEF的预后状况。主要和次要终点分别是心血管死亡和全因死亡。[结果]共424例住院心力衰竭患者有完整随访数据并被纳入生存分析,其中117例是HFreEF患者,平均随访时间54个月。在单因素Cox 比例风险回归模型中,HFreEF患者的心血管死亡风险相比HFpEF并无显著差异（P=0.37）。然而在年龄和性别校正、以临床特征作为协变量（风险比,1.88;95%CI,1.19-2.99;P=0.007）、以临床特征和药物作为协变量的多因素Cox 比例风险回归模型（风险比,1.81;95%CI,1.14-2.87;P=0.012）以及倾向性评分匹配人群中年龄和性别校正的Cox回归模型（风险比,2.24;95%CI,1.22-4.12;P=0.01）中,HFreEF患者的心血管死亡风险高于HFpEF患者。此外在上述多因素模型中,HFreEF患者的全因死亡风险与HFpEF患者相似或更高。[结论]出院时表现为LVEF恢复的心力衰竭患者与HFpEF患者相比,临床特征存在差异、心血管死亡风险升高。第四部分心电图在心力衰竭与心肌病患者中的应用价值综述在心力衰竭或心肌病患者中体表十二导联心电图异常十分常见,其对于患者的心脏结构改变、传导系统受累程度的评估和原发病识别有重要意义。PR间期及其相关组成部分以及左室高电压是常见的心电图指标,但其在心力衰竭患者中的应用价值仍需新的探讨。对心电图的人工识别有其局限性,使用深度学习技术构建模型在部分疾病中可以显著改善心电图的诊断效能,同时需尽量避免其可能的缺陷。本文将从心力衰竭和心肌病中心电图的常见特征,PR间期及其组成部分和左室高电压的意义再探讨,以及深度学习在心力衰竭患者心电图中的应用等方面进行综述。