Однофакторное прогнозирование рисков развития и прогрессирования заболеваний сердечно-сосудистой системы

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Обоснование. Профилактика сердечно-сосудистых заболеваний требует своевременного выявления людей с повышенным риском для проведения эффективных диетических мероприятий, мер по изменению образа жизни или медикаментозного лечения.

Цель исследования: изучить клинико-инструментальные и лабораторные показатели как маркеры развития и прогрессирова-ния заболеваний сердечно-сосудистой системы (ССС).

Методы. Оценка фактического питания и физической активности в домашних условиях, антропометрические исследования, оценка композиционного состава тела, исследование энергетического обмена с определением суточной экскреции азота, исследование показателей метаболизма покоя и обмена макронутриентов. Лабораторные исследования включили изучение общего анализа крови, общего анализа мочи, биохимических маркеров липидного, белкового и углеводного обменов, параметров функциональной активности гепатобилиарной системы, свертывающей системы крови, показателей гормонального профиля, электролитного обмена, витаминного статуса, продуктов перекисного окисления липидов и ферментов системы антиоксидантной защиты.

Результаты. У 956 пациентов с заболеваниями ССС выявлены конкретные факторы прогнозирования развития ишемической болезни сердца (ИБС): безболевой ишемии миокарда, постинфарктного кардиосклероза, состояния после оперативного лечения, стенокардии напряжения I функционального класса. Прогнозирование рисков развития того или иного клинического события от конкретных количественных или бинарных показателей метаболического статуса пациентов осуществлялось с помощью критерия Хи-квадрат Пирсона.

Заключение. В одном клиническом случае ИБС ключевыми установлены биомаркеры метаболического статуса, в другом случае – параметры клинического течения атеросклеротической болезни, в третьем и четвертом – их совокупность. Принимая во внимание наличие этих факторов, возможно проводить мероприятия по их адекватной и своевременной коррекции, тем самым предотвращая развитие и прогрессирование данных нозологических форм.

Об авторах

С. А. Дербенева

Федеральный исследовательский центр питания и биотехнологии

Email: 89151479832@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1876-1230
Россия, Москва

А. В. Погожева

Федеральный исследовательский центр питания и биотехнологии

Email: 89151479832@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4619-291X
Россия, Москва

Светлана Васильевна Шмелева

Московский государственный университет технологий и управления им. К.Г. Разумовского

Автор, ответственный за переписку.
Email: 89151479832@mail.ru

д.м.н., профессор

Россия, Москва

Ж. Х. Сабанчиева

Кабардино-Балкарский государственный университет им. Х.М. Бербекова

Email: 89151479832@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9103-0648
Россия, Нальчик

Список литературы

  1. Eckel R.H., Jakicic J.M., Ard J.D. American College of Cardiology/American Heart Association Practice Guidelines Task Force. 2013 AHA/ACC Guidelines for Lifestyle Management to Reduce Cardiovascular Disease Risk: American College of Cardiology/American Heart Association Practice Guidelines Task Force Report. Circulation. 2014;129(Appendix 2):S76–99. doi: 10.1161/01.CIR.0000437740.48606.d1.
  2. World Health Organization. Global status report on non-communicable diseases. URL: http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/44579/1/9789240686458_eng. pdf. (20 June 2018).
  3. Holt A., Batinica B., Liang J., et al. Development and validation of cardiovascular risk prediction equations in 76 000 people with known cardiovascular disease. Eur J Prev Cardiol. 2024;31(2):218–27. doi: 10.1093/eurjpc/zwad314.
  4. Goff D.C., Lloyd-Jones D.M., Bennett G., et al. 2013 ACC/AHA Guidelines for Cardiovascular Risk Assessment: A Report from the American College of Cardiology/American Heart Association Practice Guidelines. Circulation. 2014;129:S49–73. doi: 10.1161/01.cir.0000437741.48606.98.
  5. WHO working group on CVD risk matrix. World Health Organization Cardiovascular Disease Risk Charts: Revised Models for Risk Assessment in 21 Regions of the World. Lancet Glob Health 2019;7:e1332–45. doi: 10.1016/S2214-109X(19)30318-3.
  6. Hippisley-Cox J., Copeland K., Tigrovoy. Development and validation of QRISK3 risk prediction algorithms for estimating future cardiovascular disease risk: a prospective cohort study. BMJ. 2017;357:J2099. doi: 10.1136/bmj.j2099.
  7. Helgason H., Eiriksdуttir T., Ulfбrsson M.O., et al. Evaluation of large-scale proteomics for predicting cardiovascular events. JAMA. 2023;330(8):725–35. doi: 10.1001/jama.2023.13258.
  8. Lazceroni D., Coruzzi P. Risk stratification in secondary prevention of cardiovascular diseases. Minerva Cardioangiol. 2018;66(4):471–76. doi: 10.23736/S0026-4725.18.04648-0.
  9. Benincasa G., Suades R., Padro T., et al. Bioinformatic platforms for the clinical stratification of the natural history of atherosclerotic cardiovascular diseases. Eur Heart J Cardiovasc Pharmacother. 2023;9(8):758–69. doi: 10.1093/ehjcvp/pvad059.
  10. Akya R.K., Leonardi-B J., Asselbergs F.V., et al. Prediction of major adverse cardiovascular events for secondary prevention: a protocol for systematic review and meta-analysis of risk prediction models. BMJ Open. 2020;10(7):E034564. doi: 10.1136/bmjopen-2019-034564.

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».