в Інтернеті 
Українська  English  Русский  

DOI: https://doi.org/10.31071/kit2019.15.05


Опис-посилання ISSN 1812-7231 Klin.inform.telemed. Volume 14, Issue 15, 2019, Pages 58-66


Автор(и) А. В. Ляшенко, П. М. Бабич, Л. Г. Воронков


Установа(ви)

ДУ "Національний науковий центр "Інститут кардіології ім. акад. М. Д. Стражеска" НАМН України", Київ


Назва статті Прогнозування настання комбінованої критичної події пацієнтів з хронічною серцевою недостатністю та зниженою фракцією викиду лівого шлуночка при їх тривалому спостереженні


Анотація (резюме)

Мета роботи. На основі винайдених предикторів настання комбінованої критичної події у пацієнтів із хронічною серцевою недостатністю зі зниженою фракцією викиду лівого шлуночка розробити математичну модель індивідуального прогнозування настання комбінованої критичної події (смерть або госпиталізація) у даної когорти пацієнтів.

Матеріали і методи. У дослідженні приймало участь 134 пацієнтів з ХСН (NYHA ІІ–ІV),та ФВ ЛШ < 40%, яким проводились обстеження згідно з рекомендаціями з діагностики та лікування СН Європейського товариства кардіологів та відповідними рекомендаціями Асоціації кардіологів України.

Оцінка впливу клініко-демографічних та інших параметрів на настання комбінованої критичної події було виконано за допомогою регресійного аналізу Кокса з використанням програми SPSS 13.0.

Структура рівняння регресії формувалася за допомогою алгоритму послідовного покрокового введення пояснювальних змінних (коваріат) та їх взаємодій. В якості методу покрокового введення було застосовано метод "Forward Stepwise (Conditional LR)" ("Поступове введення з використанням умовного відношення правдоподібності").

Результати дослідження. Найбільш вагомими предикторами настання комбінованої події були: ІМТ, сума балів за Мінесотською анкетою (MHFLQ score), показники цитрулину та білірубину. Отримана модель прогнозування настання комбінованої критичної події у пацієнтів з ХСН зі зниженою ФВ ЛШ, є інформативною (статистика –2 Log Likelihood дорівнює 142,699) та адекватно описує ризик в залежності від змінних. В рівняння регресії ввійшли наступні зміні, та їх відповідні коефіцієнти: ПЗВД < 8,775%, ІМТ < 28,73 кг/м2, сума балів за Мінесотською анкетою > 40,5 балів, рівень креатиніну > 90 мкмоль/л, рівень білірубіну > 42,5 мкмоль/л. Модель характеризується наступними показниками: чутливість 76,9%, специфічність 72,9%, точність 75%.

Висновок. Отримані результати відкривають перспективи оптимізації лікувально-діагностичних заходів у хворих із серцевою недостатністю. Індивідуальне прогнозування перебігу СН може бути використано для своєчасного формування відповідних груп та їх активного диспансерного спостереження.


Ключові слова серцева недостатність, комбінована подія, предиктори, математична модель


Список літератури

1. Abrahamsson P., Swedberg K., Borer J. S. Risk following hospitalization in stable chronic systolic heart failure. Europ. J. Heart failure. 2013, vol. 15, рр. 885–891.
https://doi.org/10.1093/eurjhf/hft032

2. Barretto A. C., Del Carlo C. H., Cardoso J. N. Hospital readmissions and death from Heart Failure — rates still alarming. Arquivos Brasileiros de Cardiologia, 2008, vol. 91(5), pp. 335–341.
https://doi.org/10.1590/s0066-782x2008001700009

3. Berry G., Murdoch D. R. Mc Murray Economics of chronic heart failure. Eur. J. Heart Failure, 2001, vol. 3., pp. 283–291.
https://doi.org/10.1016/s1388-9842(01)00123-4

4. Chin B. S., Davie S. M., Lip G. Y. Heart failure in practice. London: Royal Society of Medicine Prress Ltd, 2002, pp. 76.

5. Dickstein K., Cohen-Solal A., Filippatos G. ESC guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure 2016: the Task Force for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure 2016 of the European Society of Cardiology. Developed in collaboration with the Heart Failure Association of the ESC (HFA) and endorsed by the European Society of Intensive Care Medicine (ESICM). Eur. J. Heart Failure, 2016, №10 (10), pp. 933–989.
https://doi.org/10.1016/j.ejheart.2008.08.005

6. Kannel W. B. Incidence and epidemiology of heart failure. Heart Fail review, 2000, vol. 5(2), pp. 167–173.
https://doi.org/10.1023/A:1009884820941

7. Levy W. C., Mozaffarian D., Linker D. T. The Seattle Heart Failure Model: prediction of survival in heart failure. Circulation, 2006, vol. 113(11), pp. 1424–1433.
https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.105.584102

8. Беленков Ю. Н. Эпидемиологические исследования сердечной недостаточности: состояние вопроса. Consilium medicum, 2002, № 3, сс. 112–114.

9. Быков И. В., Иткин Г. П. Принципы построения математической модели для исследования взаимодействия нососов непрерывного потока и сердечнососудистой системы. Вестник трансплантологии и искусcтвенных органов, 2013, № 3, 64 с.

10. Воронков Л. Г., Паращенюк Л. П., Яновський Г. В. Предиктори якості життя у хворих з хронічною серцевою недостатністю ІІІ функціонального класу за NYHA. Серце і судини, 2009, №1, сс. 81–85.

11. Воронков Л. Г., Ткач Н. А., Дець Г. Д. Предиктори виживання хворих з хронічною серцевою недостатністю та систолічною дисфункцією лівого шлуночка для різних термінів прогнозування, за даними трирічного проспективного спостереження. Серце і судини, 2008, №2, сс. 27–32.

12. Воронков Л. Г. Пацієнт із ХСН в Україні: аналіз даних популяції пацієнтів, обстежених у рамках першого національного зрізового дослідження. UNIVERS. Серцева недостатність, 2012, № 2, сс. 6–13.

13. Кендолл М. Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976, 347с.

14. Коваленко В. М., Корнацький В. М. Медико-соціальні аспекти хвороб системи кровообігу. Аналітично-статистичний посібник, 2013, 239 с.

15. Кошелева Н. А., Ребров А. П. Современные алгоритмы оценки индивидуального риска развития сердечно-сосудистых осложнений у больных хронической сердечной. Фундаментальные исследования, 2011, № 11 (2), сс. 312–315.

16. Кузьмин А. Г., Горбунов В. В., Сепп А. В., Кузьмина О. В. Клинические и морфологические маркёры неблагоприятного течения хронической сердечной недостаточности. Дальневосточный медицинский журнал, 2014, N 2, сс. 6–9.

17. Кульбах С. Теория информации и статистика. М.: Наука, 1967, 326 с.

18. Реброва О. Ю. Статистичний аналіз медичних даних. Застосування пакету прикладних програм STATISTICA. М.: Медіф Сфера, 2002, 305 с.

19. Сергиенко В. И., Бондарева И. Б. Математическая статистика в клинических исследованиях. М.: Гоэтар Медицина, 2000, 256с.


Повнотекстова версія http://kit-journal.com.ua/uk/viewer_uk.html?doc/2019_15/005.pdf