Clinical phenotypes of patients with ischemic heart disease and borderline coronary artery stenoses

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Background. Ischemic heart disease, despite ongoing therapeutic and preventive measures, remains the leading cause of disability and mortality in people of working age.

Aim. Study of cardiovascular risk factors and assessment of the clinical and angiographic picture in patients with stable coronary heart disease and borderline coronary artery stenoses of various clinical phenotypes.

Material and methods. 236 patients with functional class I–III stable angina pectoris aged 49–59 years with borderline (40–70%) coronary artery stenoses were examined. All patients underwent a general clinical examination, cardiac ultrasound and coronary angiography. The nonparametric Mann–Whitney U-test was used to compare indicators between groups. To compare binary and categorical indicators, Fisher's exact two-tailed test was used. Differences in the compared parameters were considered statistically significant at p <0.05.

Results. The predominance of the following clinical phenotypes, which determined the further distribution into groups, was revealed: coronary heart disease without myocardial infarction — the first group; coronary heart disease with myocardial infarction more than 6 months old — the second group; coronary heart disease with a metabolically unhealthy phenotype of obesity without diabetes mellitus — the third group, coronary heart disease with diabetes mellitus — the fourth group. In the third and fourth groups, there was no significant difference in the frequency of myocardial infarction in the past, and patients in the third group with a history of myocardial infarction suffered it at the earliest age (44.3 [41; 50] years, p <0.01). Despite the presence of arterial hypertension in 97.5% of groups of patients with different phenotypes, the fourth group showed the highest values of the left ventricular myocardium mass index (240.6 [146.3; 286.3], p <0.01). In the same group, multivessel coronary artery lesions were more frequently recorded during angiographic examination — in 25 patients (47.2 [33.4; 52.3]%, p <0.01).

Conclusion. Despite the absence of obstructive coronary artery disease, patients with stable coronary heart disease and borderline coronary artery stenoses are at risk of cardiovascular complications due to the presence of arterial hypertension in the vast majority, a significant incidence of obesity, dyslipidemia, and carbohydrate metabolism disorders.

About the authors

Yuliya O. Ostanina

Novosibirsk State Medical University

Author for correspondence.
Email: Julia679@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4810-4795

M.D., Cand. Sci. (Med.), Assoc. Prof., Depart. of Pharmacology, Clinical Pharmacology and Evidence-Based Medicine

Russian Federation, Novosibirsk, Russia

Davyd A. Yakhontov

Novosibirsk State Medical University

Email: mich99@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4735-5178

M.D., D. Sci. (Med.), Prof., Depart. of Pharmacology, Clinical Pharmacology and Evidence-Based Medicine

Russian Federation, Novosibirsk, Russia

Yuliya D. Struts

Novosibirsk State Medical University

Email: strutz-julia@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6430-3276

student

Russian Federation, Novosibirsk, Russia

Anna A. Lyaskovskaya

Novosibirsk State Medical University

Email: lyaskovskaya_00@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2054-3614

student

Russian Federation, Novosibirsk, Russia

References

  1. Sanchis-Gomar F, Perez-Quilis C, Leischik R, Lucia A. Epidemiology of coronary heart disease and acute coronary syndrome. Ann Transl Med. 2016;4(13):256. doi: 10.21037/atm.2016.06.33.
  2. Mathers CD, Loncar D. Projections of global mortality and burden of disease from 2002 to 2030. PLoS Med. 2006;3(11):e442. doi: 10.1371/journal.pmed.0030442.
  3. Tavella R, Beltrame JF. Angina pectoris: how has the clinical presentation evolved? Is it still the same today as it was several years ago? e-Journal of Cardiology Practice. 2017;15(1):1–19.
  4. Stefano GT, Bezerra HG, Attizzani G, Chamié D, Mehanna E, Yamamoto H, Costa MA. Utilization of frequency domain optical coherence tomography and fractional flow reserve to assess intermediate coronary artery stenoses: Conciliating anatomic and physiologic information. Int J Cardiovasc Imaging. 2011;27(2):299–308. doi: 10.1007/s10554-011-9847-9.
  5. Reeh J, Therming CB, Heitmann M, Hojberg S, Sorum C, Bech J, Husum D, Dominguez H, Sehestedt T, Hermann T, Hansen K, Simonsen L, Galatius S, Prescott E. Prediction of obstructive coronary artery disease and prognosis in patients with suspected stable angina. Eur Heart J. 2019;40(18):1426–1435.
  6. ESC Guidelines for the diagnosis and management of chronic coronary syndromes: The Task Force for the diagnosis and management of chronic coronary syndromes of the European Society of Cardiology (ESC). Eur Heart J. 2020;41(3):407–477. doi: 10.1093/eurheartj/ehz425.
  7. D'Andrea A, Severino S, Mita C, Riegler L, Cocchia R, Gravino R, Castaldo F, Scarafile R, Salerno G, Pirone S, Calabrò P, Bigazzi MC, Citro R, Cuomo S, Caso P, Calabròet R. Clinical outcome in patients with intermediate stenosis of left anterior descending coronary artery after deferral of revascularization on the basis of noninvasive coronary flow reserve measurement. Echocardiography. 2009;26(4):357–487. doi: 10.1111/j.1540-8175.2008.00807.
  8. Einarson TR, Acs A, Ludwig C, Panton UH. Prevalence of cardiovascular disease in type 2 diabetes: A systematic literature review of scientific evidence from across the world in 2007–2017. Cardiovasc Diabetol. 2018;17(1):83. doi: 10.1186/s12933-018-0728-6.
  9. Rahman H, Corcoran D, Aetesam-ur-Rahman M, Hoole SP, Berry C, Perera D. Diagnosis of patients with angina and non-obstructive coronary disease in the catheter laboratory. Heart 2019;105:1536–1542. doi: 10.1136/heartjnl-2019-315042.
  10. Wright AK, Kontopantelis E, Emsley R, Buchan I, Mamas MA, Sattar N, Ashcroft DM, Rutter MK. Cardiovascular risk and risk factor management in type 2 diabetes mellitus. Circulation. 2019;139(24):2742–2753. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.118.039100.
  11. Einarson TR, Acs A, Ludwig C, Panton UH. Prevalence of cardiovascular disease in type 2 diabetes: A systematic literature review of scientific evidence from across the world in 2007–2017. Cardiovasc Diabetol. 2018;17(1):83. doi: 10.1186/s12933-018-0728-6.
  12. Nicholls SJ, Tuzcu EM, Kalidindi S, Wolski K, Moon KW, Sipahi I, Schoenhagen P, Nissen SE. Effect of diabetes on progression of coronary atherosclerosis and arterial remodeling: A pooled analysis of 5 intravascular ultrasound trials. J Am Coll Cardiol. 2008;52(4):255–262. doi: 10.1016/j.jacc.2008.03.051.
  13. Lavie CJ, Milani RV, Ventura HO. Obesity and cardiovascular disease risk factor, paradox, and impact of weight loss. J Am Coll Cardiol. 2009;53(21):1925–1932. doi: 10.1016/j.jacc.2008.12.068.
  14. Galassi A, Reynolds K, He J. Metabolic syndrome and risk of cardiovascular disease: A meta-analysis. Am J Med. 2006;119(10):812–819. doi: 10.1016/j.amjmed.2006.02.031.
  15. Gami AS, Witt BJ, Howard DE, Erwin PJ, Gami LA, Somers VK, Montori VM. Metabolic syndrome and risk of incident cardiovascular events and death: A systematic review and meta-analysis of longitudinal studies. J Am Coll Cardiol. 2007;30;49(4):403–414 doi: 10.1016/j.jacc.2006.09.032.
  16. ESC/EAS Guidelines for the management of dyslipidaemias: lipid modification to reduce cardiovascular risk: The Task Force for the management of dyslipidaemias of the European Society of Cardiology (ESC) and European Atherosclerosis Society (EAS). Ateroscleroz. 2020;16(3):61–81. (In Russ.) doi: 10.15372/ATER20200308.
  17. Arterial hypertension in adults. Clinical guidelines 2020. Russian Journal of Cardiology. 2020;25(3):3786. (In Russ.) doi: 10.15829/1560-4071-2020-3-3786.
  18. Clinical practice guidelines for Stable coronary artery disease. Russian Journal of Cardiology. 2020;25(11):4076. (In Russ.) doi: 10.15829/1560-4071-2020-4076.
  19. Team, R Core. R: A language and environment for statistical computing. MSOR connections. 2014. https://www.R-project.org/ (access date: 15.02.2022).
  20. Hui-Wen Zhang, Jing-Lu Jin, Ye-Xuan Cao, Yuan-Lin Guo, Na-Qiong Wu, Cheng-Gang Zhu, Rui-Xia Xu, Qian Dong, Jian-Jun Li. Association of diabetes mellitus with clinical outcomes in patients with different coronary artery stenosis. Cardiovasc Diabetol. 2021;20:214. doi: 10.1186/s12933-021-01403-6.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

© 2022 Eco-Vector





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».