Preventing Heart Failure in Diabetes

講者：Ambarish Pandey, MD, MS - UT Southwestern
Session：Goals in Common: Recent Updates to the Guidelines-Blood Pressure, Lipids, and Heart Failure
資料來源：本地 transcript.txt + slides_mid_text.md，由 Codex local/OAuth 方式整理；未使用 OpenAI API key，未使用 Google AI Studio。

為什麼糖尿病的心衰竭預防現在必須被單獨拉出來談

Pandey 一開始就把問題定義得非常明確。糖尿病盛行率持續上升，到了 2045 年，全球受影響人數可能接近 7 億。而更麻煩的是，糖尿病不只是 ASCVD 的危險因子，也是心衰竭（heart failure, HF）的強危險因子。他引用 Swedish National Diabetes Register 的資料指出，和 matched controls 相比，糖尿病患者的 HF risk 下降幅度近年已出現停滯，這代表現有做法不足以再把心衰竭風險往下壓。

他的觀點是：若還是只在症狀出現後才處理，就永遠會太晚。真正的心衰竭預防，重點在於更早辨識高風險者、更早辨識 stage B heart failure、更早把有效療法放進去。

Slides 延伸補充：投影片用兩張圖同時呈現全球 diabetes prevalence 上升與 diabetes 相對於 controls 的 HF incidence 仍居高不下，最後直接下結論：Novel approaches to HF prevention are needed。

他認為目前的 3 個主要障礙

Pandey 把糖尿病族群的 HF prevention 困難分成三件事。

第一是風險異質性很高。不是所有糖尿病患者最後都會發展成心衰竭，真正出事的是其中某一群風險較高的人，但如果無法把他們提早分出來，資源就很難精準投入。

第二是有效療法雖然愈來愈多，但昂貴、取得不均、落地有限。SGLT2 inhibitors、finerenone、GLP-1 receptor agonists 等都能降低心衰竭風險，但現實世界中並不是每個病人都能及時拿到。

第三是implementation gap。證據已經出來，不代表病人就真的被篩到、被標示成高風險、被處方到合適藥物、被追蹤到療效。

因此他提出的解法是雙軸並行：一方面更精準地找出 elevated but modifiable risk，另一方面設計更有效的 health-system implementation strategy。

糖尿病走向心衰竭不是一步到位，而是經過 stage B

Pandey 用很清楚的 disease trajectory 來鋪陳他的主軸：糖尿病患者並不是某天突然從沒有心臟病，直接跳到臨床心衰竭。中間往往會經過 stage B heart failure，也就是已經有 subclinical cardiac structural/functional abnormality，但還沒有明確臨床 HF 症狀。

他提到的 stage B 表現包括：

left ventricular hypertrophy
abnormal remodeling
diastolic dysfunction
left atrial enlargement

在他的框架裡，真正能改變未來 HF risk 的時機點，正是在這些結構與生理異常還停留在次臨床階段時，就先把人找出來。

Slides 延伸補充：投影片把 diabetes 與其他 CV risk factors 放在 Stage A，再連到 myocardial stress、myocardial injury、LV remodeling、diastolic dysfunction 的 Stage B，最後才是 clinical HF 的 Stage C，視覺上非常強調「HF prevention 本質上是 stage A/B management」。

第一條路：用 clinical risk scores 先做風險分層

Pandey 介紹了兩大類辨識高風險患者的方法，第一類是clinical risk scores。

他提到 TIMI HF risk score，是從 SAVOR-TIMI 發展、在 DECLARE 驗證，主要用來預測心衰竭住院風險，重要因子包括：

prior heart failure
atrial fibrillation
coronary artery disease
eGFR <60
albuminuria

更進一步，他們團隊開發了 WATCH-DM machine learning risk score，用來預測 type 2 diabetes 患者 5 年內新發心衰竭的風險。這個分數納入了糖尿病患者常見的 cardiometabolic burden，包括 BMI、age、hypertension、creatinine、HDL-C、fasting plasma glucose、QRS duration、既往 MI 與 CABG 等。

WATCH-DM 的重點不是炫技，而是它可以把風險真正拉開：低風險組 5 年 HF incidence 大約 1%，高風險組可達 17%。這種分層對治療資源配置很重要。

第二條路：不要只看 echo，cardiac biomarkers 不能缺席

Pandey 認為傳統只靠 imaging 來定義 diabetic cardiomyopathy 或 stage B HF，已經不夠了。因為在社區人群資料裡，NT-proBNP 與 high-sensitivity troponin 是最強的心衰竭預測因子之一，甚至在某些族群中是 population attributable risk 最高的風險標記。

他特別指出，如果我們只看 echo，就會漏掉一群「echo 看起來還好，但 biomarker 已經異常」的人。這些人其實已具有顯著更高的後續 HF risk。換句話說，biomarker elevation 本身就足以把部分患者重新歸類到 stage B。

他因此主張，現代版 diabetic cardiomyopathy 的想法應該包含：

echo abnormality：LVH、LA enlargement、diastolic dysfunction 等
以及 NT-proBNP >125 pg/mL 或 high-sensitivity troponin elevation
並排除明顯其他解釋，如冠心病、瓣膜病、未控制高血壓等

Slides 延伸補充：他明確指出，有些原本被歸為 stage A 的患者，若加上 biomarker 資訊，會被重分到 stage B，而且這類「biomarker-only stage B」患者的後續風險並不低於 echo-based stage B。

Biomarker-guided screening 並不是概念，而是已有 trial 證據

Pandey 回顧了兩個關鍵 randomized trials。

第一個是 STOP-HF。這個試驗用 natriuretic peptide 篩檢高風險病人，若 BNP 升高，就安排更密集的 echo 與 PCP-cardiology collaborative care。結果顯示，這種策略能顯著降低主要終點，機制主要來自於高風險者更早被導入 RAAS-modifying therapies。

第二個是 PONTIAC，更直接聚焦在 type 2 diabetes 合併 elevated NT-proBNP 的人。受試者被分派到 intensive management 與 usual care，前者在心臟門診加強 titration RAAS inhibition 與 beta blockers。結果也顯示 cardiac hospitalization 或 death 可明顯下降。

這兩個試驗的意義在於，它們證明了biomarker-based screening 不是只會產生更多檢查，而是能改變治療、進而改變臨床結果。

為什麼只靠 risk score 或只靠 biomarker 都還不夠

儘管他高度重視 biomarkers，Pandey 也很清楚指出：如果把 NT-proBNP 或單一 clinical risk score 當作唯一篩檢工具，還是會漏掉太多事件。根據他們的 pool cohort 分析，單一步驟策略大概只能捕捉 50% 到 70% 後續 HF events。

因此他們提出更實用的做法：two-step sequential screening。

先用 clinical risk score 做第一層分流
再對低到中間風險者加做 biomarker testing

這樣做可以把約 85% 的未來 HF events 集中到被標為高風險的那群人，讓後續介入更有效率。

他把這種策略比喻成脂質管理中用風險分數搭配 CAC 的思考方式，只是 HF 這邊更實際可用的加值工具是 NT-proBNP 與 troponin。

為什麼現在更值得積極篩：因為已有多種有效藥物可用

Pandey 強調，若今天還停留在「就算篩出來也沒什麼能做」，那麼大規模 screening 確實站不住腳。但現在情況不同了。

他整理的主要 preventive therapies 包括：

SGLT2 inhibitors：在糖尿病族群可降低新發 HF 風險約 37%
Finerenone：對 diabetes + CKD 族群可降低 HF 發生約 22%
GLP-1 receptor agonists：也顯示約 33% 的新發 HF 風險下降
若綜合運用多條藥物路徑，近期資料顯示總風險下降可接近 55%

更關鍵的是，這些藥物在高風險者身上的 absolute risk reduction 更大，number needed to treat 更低。也就是說，愈能精準找出高風險者，愈能把這些高價值治療用在最值得的人身上。

Slides 延伸補充：他用 CANVAS 與 DAPA 相關資料說明，SGLT2 inhibitor 的 relative benefit 相當穩定，但 absolute benefit 在高 risk quartiles 中更大，因此風險分層不是學術遊戲，而是直接關係到治療效率。

Implementation science：光提醒醫師不夠，還要搭配下游支持

Pandey 最後花了一段時間講 health system 實作。他們先前測試過單純給 PCP 一個 clinical decision support alert，告知病人的 HF risk；結果 SGLT2 inhibitor 處方率只小幅增加，幾乎推不太動。這說明知道風險，不等於會採取行動。

後來他們把策略改成：

clinical risk score screening
加上 NT-proBNP testing
PCP education
virtual e-consult recommendations

在這種組合模式下，他們看到：

SGLT2 inhibitor 處方幾乎加倍
finerenone 處方增加約 4 倍

這個結果支持他的核心主張：真正有效的 HF prevention 不是單一檢查或單一提醒，而是把風險辨識、biomarker、教育與 downstream treatment pathway 串成一個完整流程。

臨床上他最想推動的是什麼

整場演講的落點非常實際。Pandey 並不是在主張所有糖尿病患者都去做一整套心臟影像，而是希望大家接受三件事：

第一，糖尿病患者的 HF risk 很高，而且不再只是晚期問題。
第二，stage B heart failure 可以被提早抓到。
第三，現在真的有多種藥物與照護模式，可以把被抓到的高風險者轉化成更低的事件率。

因此，未來糖尿病照護若還只把重點放在 A1C、LDL、血壓，而沒有把 HF prevention 納入 routine framework，就仍然是不完整的 cardiometabolic care。

Take-home Summary

糖尿病相關心衰竭風險仍高且下降趨勢停滯，HF prevention 必須從併發症管理升級成主動篩檢與早期介入。
心衰竭不是突然發生，而是經過 stage B heart failure / diabetic cardiomyopathy；提早辨識這個階段，才有真正預防空間。
Clinical risk scores 如 TIMI HF 與 WATCH-DM 很有用，但只靠 risk score 不夠；NT-proBNP 與 high-sensitivity troponin 會抓出額外高風險者。
Sequential screening（先 risk score、再 biomarker）比單一步驟策略更完整，能把大多數未來 HF events 集中到高風險族群。
現在已有多種有效藥物能做 HF prevention，包括 SGLT2 inhibitors、finerenone、GLP-1 RA；在高風險者身上的絕對效益最大。
真正能落地的做法不是只發一個 alert，而是把 screening、biomarker、教育、e-consult 與後續處方流程串成一條照護路徑。