Математическая программа прогнозирования риска прогрессирования фибрилляции предсердий и ее возможных осложнений у пациентов с артериальной гипертензией и сопутствующими экстракардиальными заболеваниями

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Цель. Разработать персонифицированный алгоритм прогнозирования прогрессирования фибрилляции предсердий (ФП) и развития ее осложнений при гипертонической болезни в сочетании с экстракардиальными заболеваниями. Материал и методы. В обсервационном когортном исследовании приняли участие 308 мужчин в возрасте 45-60 лет с ФП и артериальной гипертензией (АГ) в сочетании с экстракардиальной патологией: сахарный диабет (n=40), диффузный токсический зоб (n=42); гипотиреоз (ГТ; n=59), абдоминальное ожирение (n=64) и хроническая обструктивная болезнь легких (n=47). Группу сравнения составили 56 пациентов без экстракардиальной патологии. В работе оценивали клинические, лабораторные, антропометрические данные, результаты суточного мониторирования ЭКГ и эхокардиографии. Все статистические расчеты проводились в программе Rstudio (США). Результаты. Установлены значимые предикторы прогрессирования ФП, в том числе показатели ремоделирования: повышение галектина-3 на 1 нг/л увеличивает риск прогрессирования ФП в 1,003 раза (p=0,016), увеличение левого предсердия (ЛП) на 1 см - в 2,67 раза (p<0,001), увеличение конечного диастолического размера на 1 см уменьшает шансы рецидива ФП в 0,13 раза (p=0,025), увеличение индекса массы миокарда левого желудочка на 1 г/м2 повышает риск прогрессирования ФП в 0,9 раз; а также показатели воспаления: повышение интерлейкина-6 на 1 пг/л увеличивает риск прогрессирования ФП в 0,6 раза, повышение маркера сосудистой жесткости матриксной металлопротеиназы-9 на 1 нг/мл - в 0,16 раз. Экстренная госпитализация по поводу прогрессирования хронической сердечной недостаточности (ХСН) в течение 1 года у пациентов с ФП оказалась значимо выше во всех клинических группах в сравнении с контролем, кроме группы пациентов с ГТ. Выявлены статистически значимые предикторы госпитализации по поводу прогрессирования ХСН: увеличение размера ЛП на 1 см повышает риск развития ХСН в 5,04 раза, увеличение NT-proBNP на 1 пг/л - в 1,01 раза. Сравнительная оценка частоты случаев кардиоэмболии в группах исследования не показала статистически значимой разницы, однако в процентном отношении оказалась выше у пациентов с ФП в сравнении с пациентами без таковой - у 11,2 и 6% соответственно. Заключение. Разработанный персонифицированный алгоритм может помочь в оценке прогноза прогрессирования ФП и развития ее осложнений при гипертонической болезни в сочетании с экстракардиальными заболеваниями.

Об авторах

Л. Д. Хидирова

Новосибирский государственный медицинский университет Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: h_ludmila73@mail.ru

доктор медицинских наук, профессор

З. М. Осмиева

Новосибирский государственный медицинский университет Минздрава России

Email: h_ludmila73@mail.ru

В. Л. Лукинов

Институт вычислительной математики и математической геофизики Сибирского отделения Российской академии наук

Email: h_ludmila73@mail.ru

Список литературы

  1. Кобалава Ж.Д., Кохан Е.В., Киякбаев Г.К. и др. Фибрилляция предсердий и артериальная гипертония: гендерные особенности желудочково-предсердного ремоделирования при сохраненной фракции выброса левого желудочка. Рациональная Фармакотерапия в Кардиологии. 2017; 13 (4): 541-9. doi: 10.20996/1819-6446-2017-13-4-541-549
  2. Lip G.Y.H. et al. Hypertension and cardiac arrhythmias: a consensus document from the European Heart Rhythm Association (EHRA) and ESC Council on Hypertension, endorsed by the Heart Rhythm Society (HRS), Asia-Pacific Heart Rhythm Society (APHRS) and Sociedad Latinoamericana de Estimulacion Cardiaca y Electrofisiologia (SOLEACE). Europace. 2017; 19 (6): 891-911. doi: 10.1093/europace/eux091
  3. Оганов Р.Г., Денисов И.Н., Симаненков В.И. и др. Коморбидная патология в клинической практике. клинические рекомендации. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2017; 16 (6): 5-56. doi: 10.15829/1728-8800-2017-6-5-56
  4. Хабибулина М.М., Шамилов М.Д. Качество жизни молодых женщин с артериальной гипертензией и измененным гормональным фоном. Врач. 2021; 32 (1): 46-49. doi: 10.29296/25877305-2021-01-09
  5. Дедов Д.В., Иванов А.П., Эльгардт И.А. Предикторы рецидива фибрилляции предсердий у больных артериальной гипертонией по данным суточной вариабельности ритма сердца. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2011; 10 (7): 45-8.
  6. Сорокина В.Н., Павлющик Е.А., Хапалюк А.В. и др. Прогностическая модель развития артериальной гипертензии. Медицинский журнал. 2016; 2:115-118.
  7. Williams B. et al. 2018 ESC/ESH Guidelines for the management of arterial hypertension: The Task Force for the management of arterial hypertension of the European Society of Cardiology and the European Society of Hypertension: The Task Force for the management of arterial hypertension of the European Society of Cardiology and the European Society of Hypertension. JHypertens. 2018; 36 (10): 1953-2041. doi: 10.1097/HJH.0000000000001940
  8. Dansson L. et al. Effect of angiotensin-converting-enzyme inhibition compared with conventional therapy on cardiovascular morbidity and mortality in hypertension: the Captopril Prevention Project (CAPPP) randomised trial. Lancet. 1999; 353 (9153): 611-6. doi: 10.1016/s0140-6736(98)05012-0
  9. Patel A. et al. Effects of a fixed combination of perindopril and indapamide on macrovascular and microvascular outcomes in patients with type 2 diabetes mellitus (the ADVANCE trial): a randomised controlled trial. Lancet. 2007; 370 (9590): 829-40. doi: 10.1016/S0140-6736(07)61303-8
  10. Шальнова С.А., Конради А.О., Карпов Ю.А. и др. Анализ смертности от сердечнососудистых заболеваний в 12 регионах Российской Федерации, участвующих в исследовании «Эпидемиология сердечнососудистых заболеваний в различных регионах России». Российский кардиологический журнал. 2012; 5: 6-11.
  11. Koval S.N., Snegurskaya I.A. Factors of Atrial Fibrillation Risk and Unsolved Prevention Problems. Arterial Hypertension. 2016; 4: 16-26.
  12. Селиверстов П.В., Бакаева С.Р., Шаповалов В.В. Оценка рисков социально значимых хронических неинфекционных заболеваний c использованием телемедицинской системы. Врач. 2020; 31 (10): 68-73. doi: 10.29296/25877305-2020-10-13
  13. Jain K.K. Personalized Medicine. Trends Mol Med. 2002; 4 (6): 548-58.
  14. Крысюк О.Б., Обрезан А.Г., Пономаренко Г.Н. Проблемы персонифицированной медицины в клинике внутренних болезней. Вестник Санкт-Петербургского Университета. 2006; 11 (1): 16-22.
  15. Herrmann S.M., Paul М. Studying genotype-phenotype relationships: cardiovascular disease as an example. J. Mol Med. 2002; 80 (5): 282-9. doi: 10.1007/s00109-002-0330-x
  16. Ginsburg G.S., McCarthy.I.J. Personalized medicine: Revolutionizing drug discovery and patient care. Trends Biotechnol. 2001; 19 (12): 491-6. doi: 10.1016/s0167-7799(01)01814-5
  17. Lindpainlner K. The impact of pharmacogenetics and pharmacogcnomics on drug discovery. Nat Rev Drug Discov. 2002; 1 (6): 463-9. doi: 10.1038/nrd823
  18. Оганов Р.Г., Симаненков В.И., Бакулин И.Г. и др. Коморбидная патология в клинической практике. Алгоритмы диагностики и лечения. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2019; 18 (1): 5-66. doi: 10.15829/1728-8800-2019-1-5-66
  19. Хидирова Л.Д., Яхонтов Д.А., Зенин С.А. Особенности течения фибрилляции предсердий у пациентов с коморбидностью в зависимости от проводимой терапии. Комплексные проблемы сердечно-сосудистых заболеваний. 2019; 8 (2): 21-9. doi: 10.17802/2306-1278-2019-8-2-21-29
  20. Хидирова Л.Д., Яхонтов Д.А., Зенин С.А. и др. Особенности прогрессирования фибрилляции предсердий у больных артериальной гипертонией и экстракардиальной коморбидной патологией. Рациональная Фармакотерапия в Кардиологии. 2019; 15 (3): 368-73. doi: 10.20996/1819-6446-2019-15-3-368-373

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».