Mathematical program for predicting the risk for progression of atrial fibrillation and its possible complications in patients with hypertension and concomitant extracardiac diseases

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Objective. To elaborate a personalized algorithm for predicting the progression of atrial fibrillation (AF) and the development of its complications in essential hypertension concurrent with extracardiac diseases. Subjects and methods. An observational cohort study involved 308 males aged 45-60 years with AF and hypertension concurrent with extracardiac diseases: diabetes mellitus (n=40), diffuse toxic goiter (n=42); hypothyroidism (HT; n=59), abdominal obesity (n=64), and chronic obstructive pulmonary disease (n=47). A comparison group consisted of 56 patients without extracardiac disease. The study assessed clinical, laboratory, and anthropometric data and 24-hour ECG monitoring and echocardiography readings. All statistical calculations were performed using the Rstudio program (USA). Results. Significant predictors of AF progression have been established, which include remodeling indicators: a 1-ng/l elevation of galectin-3 increases the risk of AF progression by 1.003 times (p=0.016); a 1-cm left atrial (LA) enlargement does by 2.67 times (p<0.001); a 1-cm increase in end-diastolic dimension reduces the risk of recurrent AF by 0.13 times (p=0.025); a 1-g/m2 elevation of the left ventricular mass index enhances the risk of AF progression by 0.9 times; which also include inflammation indicators: a 1-pg/l elevation of interleukin-6 increases the risk of AF progression by 0.6 times; a 1-n/ml increase in matrix metalloproteinase-9 as a marker of vascular stiffness does by 0.16 times. Emergency hospitalization for the progression of chronic heart failure (CHF) within 1 year in patients with AF was significantly higher in all the clinical groups than in the controls, except for the HT group. There were statistically significant predictors of hospitalization for CHF progression: a 1-cm LA enlargement increases the risk of CHF by 5.04 times; a 1-pg/l elevation of NT-proBNP does by 1.01 times. A comparative assessment of the incidence of cardiac embolism in the examined groups showed no statistically significant difference; however, it was on percentage terms higher in patients with AF than in those without the latter (11.2 and 6%, respectively). Conclusion. The elaborated personalized algorithm can assist in assessing the prognosis of the progression of AF and the development of its complications in essential hypertension concurrent with extracardiac diseases.

作者简介

L. Khidirova

Novosibirsk State Medical University, Mnstry of Health of Russia

编辑信件的主要联系方式.
Email: h_ludmila73@mail.ru

доктор медицинских наук, профессор

Z. Osmieva

Novosibirsk State Medical University, Mnstry of Health of Russia

Email: h_ludmila73@mail.ru

V. Lukinov

Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences

Email: h_ludmila73@mail.ru

参考

  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

补充文件

附件文件
动作
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».