老王是著名的養生達人,自從退休後,每天都會和老伴一起在附近的公園鍛煉。基本半年就會體檢一次,身體也一直很健康。
但從上周開始,老王總感覺每次鍛煉完後,都會有點胸悶和呼吸困難,鄰居建議他到醫院檢查一下心髒功能,以免有什麼危害。
等去到醫院,講述完自己的症狀後,醫生直接開單子叫他去檢查,“這邊建議你先做個心電圖和心電彩超,有條件的話,最好住院做一下冠脈造影,能更好地觀察到心髒的情況。”
老王有些不安,隻是有點胸悶氣短,竟然要做這麼多檢查!
“醫生,心電圖和彩超我都可以做,但我聽說冠脈造影對人體危害可不少,之前還看到有文章說,冠脈造影做完,人可能就活不久了,這個檢查要不就算了吧。”
“哪裡聽來的胡說八道的說法,冠脈造影可能會有副作用,但不至于要人命,算了,先去檢查一下心電圖和彩超吧。”醫生無奈地說道。
冠脈造影具體對人體有什麼傷害呢?病人做完後,真的會“活不久”嗎?
一、冠脈造影和心電圖、心電彩超,到底有啥不同?
在常規體檢中,心電圖、心電彩超可能會比較常見,但冠脈造影具體是怎樣的檢查呢?
心電圖可以用于觀察心髒電路系統傳導是否有異常,從而判斷患者是否有心律失常、心肌缺血等症狀。
心電彩超則主要用于觀察心髒結構、心髒搏動、瓣膜開閉和左心房射血值等情況,從而判斷患者是否有心室肥厚、瓣膜損害和心功能異常等症狀。
那什麼是冠脈造影呢?
冠脈造影的主要作用是了解冠脈的内部形态和血流速度,從而判斷冠脈是否有狹窄和斑塊的情況,常用于診斷冠心病。
在做冠脈造影檢查時,需要将一根導管從手腕處的桡動脈或者大腿處的股動脈插入,然後沿着動脈直達心髒的冠狀動脈,接着将少量的造影劑注入需要檢查的冠狀動脈,同時拍攝心血管的X光片,這樣在X光下就能顯示出冠狀動脈的内部形态。
那哪些人能做冠脈造影呢?隻要有以下3類:
①懷疑有冠心病的患者:心電圖異常,有嚴重心律失常、心力衰竭、心髒擴大的中老年患者,以及原發性心髒驟停複蘇者。
②确診冠心病,需冠心病治療的患者:包括陳舊性和急性心肌梗死、不穩定性心絞痛、穩定性勞力型心絞痛等。
③準備做心髒手術的非冠心病患者:瓣膜病或先天性心髒病患者,和術前出現心絞痛的普通外科手術患者。
而對于有嚴重腎髒疾病、甲狀腺功能亢進症的患者,以及對碘劑過敏的患者,則不适宜做冠脈造影。
二、做完冠脈造影,人就活不久了?
冠脈造影屬于有創檢查,部分患者可能會出現副作用。北京中醫藥大學第三附屬醫院心内科主任孟繁蘊醫生表示,可能會出現的副作用有以下幾種:
1、穿刺損傷
由于做冠脈造影時需要穿刺動脈,所以在穿刺過程中可能會導緻血腫、靜瘘和假性動脈瘤等并發症,也可能會出現冠脈損傷、心律失常等情況。
2、輻射危害
做冠脈造影時需要用到大劑量的X線照射,其輻射量相當于十張胸片,可能會對身體造成影響。
不過,一年内做1-2次的冠脈造影,其輻射量還是在人體可接受範圍内,不會對健康造成太大影響。
3、造影劑影響
做冠脈造影時會用到的造影劑為碘劑,包括碘佛醇、碘克沙醇等。部分人可能會對這類造影劑過敏,輕則皮膚起皮疹或水泡等,嚴重時可導緻過敏性休克,甚至因此而死亡。
另外,注入血管中的造影劑需要經由腎髒排洩出體外,在排洩過程中可能會對腎髒造成一定的損害,使腎髒功能下降。
那有什麼方法可以降低傷害呢?南方醫科大學南方醫院中醫科主任醫師賈钰華提醒:
三、哪些人更易得冠心病?特征可能在臉上
冠心病是心髒病的“頭号殺手”,常見的病因包括吸煙、肥胖、高血壓、高血脂、糖尿病等。
但你知道嗎?原來可以從一個人的面相,來分辨出其患冠心病的風險有多高。
2020年,清華大學和北京阜外醫院的研究團隊聯合開發了一種通過分析人臉照片來檢測冠心病的算法,并将這項研究結果發表在《歐洲心髒雜志》上。
研究團隊從9家醫院共招募了6809名準備接受選擇性冠狀動脈造影,或冠狀動脈CT血管成像(CCTA)的患者參與研究。結果發現:某些面部特征與冠心病的風險增加有關。
這些特征包括:稀疏後灰白的頭發、耳垂或耳前折痕、深眼袋、深皺紋(包括魚尾紋、額頭皺紋、眼周細紋、法令紋等)、老年斑、黃色瘤、口唇蒼白等。
而且擁有上述面部特征越多,患冠心病(包括單支病變、雙支病變、三支病變)的風險就越高。
因此,如果出現面部浮腫、面部斑點增多、眼角膜灰白環、嘴唇發紫、撲克臉(臉部表情呆闆、冷淡)、脖子變粗等面相時,就要警惕可能是心髒病的征兆,應及時就醫、盡早治療。
雖然冠脈造影有一定的創傷性和副作用,但是總體而言還是相對安全的,患者無需過于擔心。是否要做冠脈造影,建議先聽取醫生的建議,并結合自身情況再做選擇。
參考資料:
[1]《警惕|心髒病“頭号殺手” 冠心病你了解多少?》.南方醫科大學第三附屬醫院.2018-04-25
[2]《血管造影還是很安全的》.生命時報.2018-09-12
[3]Lin S, Li Z, Fu B, Chen S, Li X, Wang Y et al. Feasibility of using deep learning to detect coronary artery disease based on facial photo. European Heart Journal. 2020;41(46):4400-4411.
未經作者允許授權,禁止轉載
,更多精彩资讯请关注tft每日頭條,我们将持续为您更新最新资讯!