Способ оценки коронарного риска у пациентов с висцеральным ожирением

  • Авторы: Веселовская Н.Г1,2, Чумакова Г.А1,3, Отт А.В2,3, Шенкова Н.Н3,4
  • Учреждения:
    1. НИИ комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний, Кемерово
    2. КГБУЗ «Алтайский краевой кардиологический диспансер», Барнаул
    3. ГБОУ ВПО «Алтайский государственный медицинский университет» Минздрава России, Барнаул
    4. ЗАО «Санаторий «Россия», Белокуриха, Алтайский край
  • Выпуск: Том 6, № 1-1 (2015)
  • Страницы: 18
  • Раздел: Статьи
  • URL: https://ogarev-online.ru/2221-7185/article/view/45270
  • ID: 45270

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Современные шкалы стратификации коронарного риска не учитывают вклад висцерального ожирения в риск сердечно-сосудистых осложнений.Цель. Создать Шкалу риска развития субклинического коронарного атеросклероза у больных с ожирением (СКАБО).Материал и методы. В исследование были включены 67 мужчин 40-65 лет (50,95±6,54 года) с отсутствием клиники стенокардии и клинических проявлений атеросклероза других локализаций. Пациенты имели общее ожирение 1-3-й степени, индекс массы тела 35,16±3,32 кг/м2 и висцеральное ожирение по показателю толщины эпикардиальной жировой ткани 7 мм и более. В результате проведения коронароангиографии или мультиспиральной компьютерной томографии коронарных артерий были выделены 2 группы сравнения: 1-я группа (n=25) - пациенты с наличием коронарного атеросклероза, 2-я группа (n=42) - пациенты с отсутствием коронарного атеросклероза. Всем пациентам была проведена оценка основных и дополнительных метаболических факторов риска. Статистический анализ проводился с помощью статистического пакета SPSS-21.Результаты. Потенциальными предикторами риска коронарного атеросклероза в результате сравнения 2 групп стали: наличие артериальной гипертонии, углеводных нарушений, а также триглицериды, лептин, адипонектин и С-реактивный белок (СРБ). Для определения пороговых значений количественных предикторов и редукции интервальных переменных в категориальные был проведен ROC-анализ. Так, для триглицеридов оптимальной точкой отсечения стало значение 1,8 мм/л (чувствительность 72%, специфичность 66,7%), для лептина - 12,8 нг/мл (чувствительность 80%, специфичность 64%), для адипонектина - 10 мкм/мл(чувствительность 84%, специфичность 45%), для СРБ - 5 мг/мл (чувствительность 64%, специфичность 76%). В результате регрессионного анализа с оптимальным шкалированием каждому предиктору присвоены коэффициенты важности. Величина верных классификаций в результате логистической регрессии составила 79,1%, что говорит о хорошей прогностической способности данной регрессионной модели. Для определения порогового значения суммарного балла, связанного с высоким риском субклинического коронарного атеросклероза, была построена ROC-кривая. Оптимальный порог отсечения суммы баллов (cut-off value), позволяющий разделить больных на 2 группы, соответствовал значению 58 баллов. Таким образом, при вероятности коронарного атеросклероза 58 и выше риск его относится к градации высокого.Заключение. Шкала СКАБО позволяет учитывать основные патогенетические механизмы, связывающие ожирение и коронарный атеросклероз. Разработанная шкала позволяет с вероятностью 79,1% оценить риск коронарного атеросклероза у асимптомных больных с ожирением.

Об авторах

Н. Г Веселовская

НИИ комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний, Кемерово; КГБУЗ «Алтайский краевой кардиологический диспансер», Барнаул

Г. А Чумакова

НИИ комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний, Кемерово; ГБОУ ВПО «Алтайский государственный медицинский университет» Минздрава России, Барнаул

А. В Отт

КГБУЗ «Алтайский краевой кардиологический диспансер», Барнаул; ГБОУ ВПО «Алтайский государственный медицинский университет» Минздрава России, Барнаул

Н. Н Шенкова

ГБОУ ВПО «Алтайский государственный медицинский университет» Минздрава России, Барнаул; ЗАО «Санаторий «Россия», Белокуриха, Алтайский край

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© ООО "Эко-Вектор", 2015

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

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».