[go: up one dir, main page]

RU2386973C1 - Method for prediction of changing functional class of disease in patients with chronic cardiac failure - Google Patents

Method for prediction of changing functional class of disease in patients with chronic cardiac failure Download PDF

Info

Publication number
RU2386973C1
RU2386973C1 RU2008139654/15A RU2008139654A RU2386973C1 RU 2386973 C1 RU2386973 C1 RU 2386973C1 RU 2008139654/15 A RU2008139654/15 A RU 2008139654/15A RU 2008139654 A RU2008139654 A RU 2008139654A RU 2386973 C1 RU2386973 C1 RU 2386973C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
prob
event
functional class
patients
disease
Prior art date
Application number
RU2008139654/15A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Елена Сергеевна Бурлова (RU)
Елена Сергеевна Бурлова
Вячеслав Михайлович Провоторов (RU)
Вячеслав Михайлович Провоторов
Андрей Валериевич Будневский (RU)
Андрей Валериевич Будневский
Original Assignee
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Воронежская государственная медицинская академия им. Н.Н. Бурденко Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Воронежская государственная медицинская академия им. Н.Н. Бурденко Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию" filed Critical Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Воронежская государственная медицинская академия им. Н.Н. Бурденко Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию"
Priority to RU2008139654/15A priority Critical patent/RU2386973C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2386973C1 publication Critical patent/RU2386973C1/en

Links

Landscapes

  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

FIELD: medicine. ^ SUBSTANCE: prediction of increasing the functional class of chronic cardiac failure (FC CCF) within the next year is ensured by determination of serum magnesium in blood serum (mmol/l) (XI), potassium of blood serum (mmol/l) (X2) and encephalic natriuretic peptide (pg/ml) (X3), observed diastolic dysfunction of left ventricle (LV) (1 - shown by cardiac ultrasound; 0 - not shown) (X4), high-grade ventricular premature beats (1 - shown by cardiac electrocardiogram; 0 - not shown) (X5) and cardiac fibrillation (1 - shown by cardiac ultrasound; 0 - not shown) (X6). The probability is calculated by formula Prob (event)=exp(eta)/(1+exp(eta)), where Prob (event) is probability of CCF progression, eta=-0.332674+2.12648*X1+6.34589*X2-0.00574387*X3+3.38776*X4=1-0.574371*X4+2-3.01702*X5=0; if Prob (event) is equal to 0, increasing the functional class is not expected; if Prob (event) is equal to 1, increasing the functional class by one unit is observed. ^ EFFECT: application of the method allows improving effectiveness of prediction of chronic cardiac failure progression. ^ 4 tbl

Description

Изобретение относится к медицине, а именно к терапии и может быть использовано для дифференцированного выделения пациентов, у которых в течение года может увеличиться функциональный класс заболевания с целью принятия превентивных мер профилактики.The invention relates to medicine, namely to therapy and can be used for differentiated isolation of patients in whom the functional class of the disease can increase during the year in order to take preventive preventive measures.

Хроническая сердечная недостаточность (ХСН) является одним из самых распространенных, прогрессирующих и прогностически неблагоприятных заболеваний сердечно-сосудистой системы, а также одной из наиболее частых причин госпитализаций (Беленков Ю.Н. Функциональная диагностика сердечно-сосудистых заболеваний / Ю.Н.Белечков. - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2007.). Распространенность ХСН неуклонно возрастает, по прогнозам экспертов к 2010 году абсолютный прирост числа больных ХСН должен превысить 20%. Уже через год после развития ХСН в живых остается 50-70%, 5-летний период переживает незначительный процент пациентов.Chronic heart failure (CHF) is one of the most common, progressive and prognostically unfavorable diseases of the cardiovascular system, as well as one of the most common causes of hospitalizations (Belenkov Yu.N. Functional diagnosis of cardiovascular diseases / Yu.N. Belechkov. - M .: GEOTAR-Media, 2007.). The prevalence of heart failure is steadily increasing; according to experts, by 2010 the absolute increase in the number of patients with heart failure should exceed 20%. A year after the development of heart failure, 50-70% remain alive, a small percentage of patients survive a 5-year period.

Это определяет необходимость поиска новых эффективных путей ранней диагностики и определения предикторов прогрессирования ХСН на ранних стадиях.This determines the need to search for new effective ways of early diagnosis and to identify predictors of progression of heart failure in the early stages.

Известен «Способ прогнозирования сердечной недостаточности у больных с ИБС в постинфарктный период» (пат. №2269922 RU от 2006.02.20). Авторы предлагают проводить тканевую допплерэхокардиографию в покое. Далее анализируют изменение сегментарного времени изоволюметрического расслабления (ivrt) левого желудочка. Прогнозируют при значении ivrt 47 мсек и ниже высокий риск развития сердечной недостаточности.The well-known "Method for predicting heart failure in patients with coronary heart disease in the post-infarction period" (US Pat. No. 2269922 RU from 2006.02.20). The authors propose to conduct tissue Doppler echocardiography at rest. Next, the change in segmental time of isovolumetric relaxation (ivrt) of the left ventricle is analyzed. With an ivrt value of 47 ms or less, a high risk of developing heart failure is predicted.

Недостатки способа: для осуществления способа необходима специальная аппаратура, авторы учитывают только один критерий, что не всегда оправдано для точного описания состояния пациента.The disadvantages of the method: for the implementation of the method requires special equipment, the authors take into account only one criterion, which is not always justified for an accurate description of the patient's condition.

Известен «Способ прогнозирования осложнений и летального исхода у больных сердечной недостаточностью» (пат. №2191544, RU от 2002.10.27). Для осуществления способа больному по стандартной методике проводят эхокардиографическое исследование. Больным с нормальными или уменьшенными размерами левого желудочка и нормальной фракцией выброса дополнительно проводят эхокардиографическое исследование на вдохе и на выдохе и определяют прогностический индекс по формуле ПИ=7,80 (ПЖО вдох +ПЖО выдох):2+2,59 (РЛП вдох +РЛП выдох):2-19,75, где РЛП - размер левого предсердия, измеряемый в фазу быстрого наполнения, мм; ПЖО - предсердно-желудочковое отношение, представляющее собой частное от деления размера левого предсердия на конечно-диастолический размер левого желудочка, и при значениях его величины от -3,15 до -1,99 прогнозируют наличие диастолической дисфункции без клинических проявлений сердечной недостаточности, при значениях от -1,99 до -0,55 - развитие начальных проявлений сердечной недостаточности в малом круге кровообращения, при значениях его более -0,55 прогнозируют развитие интерстициального или альвеолярного отека легких и летальный исход.The well-known "Method for predicting complications and death in patients with heart failure" (US Pat. No. 2191544, RU from 2002.10.27). To implement the method, the patient is carried out by standard methods by echocardiography. Patients with normal or reduced sizes of the left ventricle and a normal ejection fraction are additionally given an echocardiographic study on inspiration and expiration and the prognostic index is determined using the formula PI = 7.80 (PZHO inhalation + PZHO exhalation): 2 + 2.59 (RLP inhalation + RLP exhalation): 2-19,75, where RLP - the size of the left atrium, measured in the phase of rapid filling, mm; PZhO - the atrioventricular ratio, which is a quotient from dividing the size of the left atrium by the end-diastolic size of the left ventricle, and with values from -3.15 to -1.99 they predict the presence of diastolic dysfunction without clinical manifestations of heart failure, with values from -1.99 to -0.55 - the development of the initial manifestations of heart failure in the pulmonary circulation, with values of more than -0.55, the development of interstitial or alveolar pulmonary edema and death are predicted.

Недостатки способа: для осуществления способа необходима специальная аппаратура, авторы учитывают только один критерий, что не всегда оправдано для точного описания состояния пациента.The disadvantages of the method: for the implementation of the method requires special equipment, the authors take into account only one criterion, which is not always justified for an accurate description of the patient's condition.

Известен «Способ оценки клинического прогноза и трудоспособности больного с сердечно-сосудистой патологией» (заявка на изобретение №2001109484, RU от 2001.04.09). Авторы оценивают клинический прогноз и трудоспособность больного с сердечно-сосудистой патологией путем измерения параметров и исследования анамнеза с использованием признаков в виде весовых коэффициентов, расчета суммарных баллов и определения искомых характеристик и реабилитационного потенциала (РП) как среднее арифметическое показателей: возраста, группы инвалидности, образования, клинического прогноза, способности к самообслуживанию, способности к передвижению, способности к трудовой деятельности, отличающийся тем, что измеряют следующие параметры, характеризующие тяжесть и проявление заболевания, анализируют данные анамнеза, выделяют характерные факты для оценки: X12 - возраст, Х13 - стадию сердечной недостаточности, X14 - наличие инфаркта миокарда в течение наблюдаемого года, X15 - образование, Х21 - наличие перенесенного инфаркта миокарда, Х22 - время пребывания на инвалидности, Х23 - группа инвалидности, Х24 - способность к самообслуживанию, Х25 - способность к передвижению, Х26 - способность к трудовой деятельности.The well-known "Method for assessing the clinical prognosis and working capacity of a patient with cardiovascular pathology" (application for the invention No. 2001109484, RU from 2001.04.09). The authors evaluate the clinical prognosis and working capacity of a patient with cardiovascular pathology by measuring the parameters and examining the anamnesis using signs in the form of weighting factors, calculating the total scores and determining the desired characteristics and rehabilitation potential (RP) as the arithmetic mean of indicators: age, disability group, education , clinical prognosis, self-care ability, mobility, ability to work, characterized in that by measuring The following parameters characterizing the severity and manifestation of the disease are analyzed, history data are analyzed, characteristic facts are identified for assessment: X12 - age, X13 - stage of heart failure, X14 - presence of myocardial infarction during the observed year, X15 - formation, X21 - presence of myocardial infarction , X22 - time spent on disability, X23 - disability group, X24 - ability to self-care, X25 - ability to move, X26 - ability to work.

Затем измеряют следующие параметры, характеризующие тяжесть и проявление заболевания: X1 - фракцию выброса (ЭхоКГ), Х2 - дилатацию левого желудочка (ЭхоКГ), Х3 - дилатацию левого предсердия (ЭхоКГ), Х4 - гипертрофию левого желудочка (ЭхоКГ), Х5 - функциональный класс стенокардии (ВЭП), Х6 - аневризму левого желудочка (ЭхоКГ), Х7 - нормальное положение электрической оси (ЭКГ), Х8 - экстрасистолию (ЭКГ), Х9 - блокаду левой ножки пучка Гиса (ЭКГ), X10 - блокаду правой ножки пучка Гиса (ЭКГ), XII - гипертрофию левого желудочка (ЭКГ), Х20 - наличие нарушения сердечного ритма и проводимости.Then measure the following parameters characterizing the severity and manifestation of the disease: X1 - ejection fraction (Echocardiography), X2 - dilatation of the left ventricle (Echocardiography), X3 - dilatation of the left atrium (Echocardiography), X4 - left ventricular hypertrophy (Echocardiography), X5 - functional class angina pectoris (VEP), X6 - left ventricular aneurysm (EchoCG), X7 - normal position of the electric axis (ECG), X8 - extrasystole (ECG), X9 - blockade of the left bundle of His (ECG), X10 - blockade of the right leg of the bundle of His ( ECG), XII - left ventricular hypertrophy (ECG), X20 - presence of cardiac ri disturbance ma and conductivity.

Далее тестируют пациента, акцентируя внимание на психофизическом и социально-экономическом аспектах его состояния, определяют ряд показателей, характеризующих "качество жизни" с учетом степени их важности, выраженных количественно суммой от 0 до 105 баллов: X16 - категория "качества жизни" (КЖ), Х17 - общий показатель КЖ, Х18 - физическая составляющая КЖ, X19 - психологическая составляющая КЖ, затем подставляют в формулы параметры с соответствующим каждому из них количественным показателем, определяют клинический прогноз (КП) по формуле (1)Next, the patient is tested, focusing on the psychophysical and socio-economic aspects of his condition, a number of indicators characterizing the “quality of life” are determined taking into account the degree of their importance, expressed quantitatively by the sum from 0 to 105 points: X16 - category of “quality of life” (QOL) , X17 is the general indicator of QOL, X18 is the physical component of QOL, X19 is the psychological component of QOL, then parameters are substituted into the formulas with a quantitative indicator corresponding to each of them, the clinical prognosis (KP) is determined by the formula (1)

КП=0,162534-0,0209389X1+0,344475Х2-0,323988Х3-0,0726646Х4-0,349381Х5+0,11667Х6-0,459257Х7-0,238523Х8+0,949704Х9-0,648489Х10+0,124498X11+0,493149Х12+0,41956Х13-0,0721083Х14+0,961932Х15-0,227544Х16-0,0181851Х17+0,0345072Х18+0,0495586Х19,KP = 0.162534-0.0209389X1 + 0.344475X2-0.323988X3-0.0726646X4-0.349381X5 + 0.11667X6-0.459257X7-0.238523X8 + 0.949704X9-0.648489X10 + 0.124498X11 + 0.493149X12 + 0.41956X13-0.0721083X14 + 0.961932X15-0.227544X16-0.0181851X17 + 0.0345072X18 + 0.0495586X19,

при значении КП=0 - неблагоприятный, при значении КП=1 - благоприятный, а дискриминантную функцию F, характеризующую степень утраты трудоспособности, определяют по формуле (2)when the value of KP = 0 - unfavorable, when the value of KP = 1 - favorable, and the discriminant function F, which characterizes the degree of disability, is determined by the formula (2)

F=-0,28024Х20+0,118476Х21+0,76983Х18-0,635777КП+0,00285624Х22-0,322003Х15+0,972298РП,F = -0.28024X20 + 0.118476X21 + 0.76983X18-0.635777KP + 0.00285624X22-0.322003X15 + 0.972298 RP,

причем при значении F 0,464477 судят о III группе инвалидности, при значении F 0,294327 судят о II-I группе инвалидности.moreover, with a value of F 0.464477 they judge the III group of disability, with a value of F 0.294327 they judge the II-I group of disability.

Недостатки способа: непонятны критерии, характеризующие понятия «благоприятный» или «неблагоприятный» прогноз.The disadvantages of the method: incomprehensible criteria characterizing the concept of "favorable" or "unfavorable" forecast.

Цель изобретения - разработка метода, позволяющего с высокой точностью прогнозировать прогрессирование хронической сердечной недостаточности у лиц пожилого возраста с сопутствующими заболеваниями на ранних стадиях заболевания, выражающееся в изменении его функционального класса.The purpose of the invention is the development of a method that allows with high accuracy to predict the progression of chronic heart failure in the elderly with concomitant diseases in the early stages of the disease, expressed in a change in its functional class.

Технический результат достигается путем построения регрессионной модели развития заболевания, позволяющей индивидуально прогнозировать его динамику на основе клинических и лабораторных данных пациента.The technical result is achieved by constructing a regression model of the development of the disease, allowing you to individually predict its dynamics based on the clinical and laboratory data of the patient.

Для расчета параметров модели было проведено клинико-лабораторное исследование данных 39 мужчин и 38 женщин (средний возраст 66,38±0,49 лет), у которых основной причиной ХСН была ишемическая болезнь сердца (ИБС) и/или артериальная гипертензия (АГ). Давность ХСН составила 2,08±0,11 лет. Все больные получали стандартную терапию имеющихся у них заболеваний и ХСН. Пациентов наблюдали в течение 1 года, клинико-инструментальное и лабораторное обследование проводили на этапе включения в исследование и через 12 месяцев после окончания курса терапии.To calculate the model parameters, a clinical and laboratory study of the data of 39 men and 38 women (average age 66.38 ± 0.49 years) was carried out, in which the main cause of heart failure was coronary heart disease (CHD) and / or arterial hypertension (AH). Presence of CHF was 2.08 ± 0.11 years. All patients received standard therapy for their diseases and heart failure. Patients were observed for 1 year, clinical and instrumental and laboratory examination was carried out at the stage of inclusion in the study and 12 months after the end of the course of therapy.

АГ II стадии была у 63 больных (81,8%), ИБС, стабильная стенокардия напряжения - у 55 (71,4%), 28 человек (36,4%) перенесли ранее острый крупноочаговый инфаркт миокарда; повторный инфаркт миокарда наблюдался у 11 (14,3%) пациентов.Stage II hypertension was in 63 patients (81.8%), ischemic heart disease, stable angina pectoris in 55 (71.4%), 28 people (36.4%) had previously had acute large-focal myocardial infarction; myocardial infarction was observed in 11 (14.3%) patients.

При оценке тяжести ХСН по NYHA (классификация Нью-Йоркской Ассоциации Сердца) I ФК выявлен у 8 (10,4%), II ФК - у 69 (89,6%) пациентов.When assessing the severity of CHF according to NYHA (classification of the New York Heart Association), I FC was detected in 8 (10.4%), II FC - in 69 (89.6%) patients.

Из сопутствующих заболеваний хроническая обструктивная болезнь легких выявлена у 20 (25,9%) больных, анемический синдром - у 11 (14,3%), синдром гипотиреоза - у 11 (14,3%) человек.Of the concomitant diseases, chronic obstructive pulmonary disease was detected in 20 (25.9%) patients, anemic syndrome in 11 (14.3%), hypothyroidism syndrome in 11 (14.3%) people.

Всем больным проводили комплексное клинико-инструментальное и лабораторное обследование с анализом жалоб, данных анамнеза и объективных методов исследования, а также лабораторные обследования, включающие общие анализы крови и мочи, определение глюкозы, общего холестерина и его фракций, билирубина, мочевины, креатинина, калия, натрия, магния плазмы крови.All patients underwent a comprehensive clinical and instrumental and laboratory examination with an analysis of complaints, medical history and objective research methods, as well as laboratory tests, including general blood and urine tests, determination of glucose, total cholesterol and its fractions, bilirubin, urea, creatinine, potassium, sodium, blood plasma magnesium.

Толерантность к физической нагрузке оценивали с помощью теста 6-минутной ходьбы и тредмилл-системы фирмы Del Mar Avionics (США), с использованием модифицированного протокола Bruce. Ступень считалась пройденной, если пациент выполнял не менее двух минут из трех, предусмотренных протоколом.Exercise tolerance was assessed using a 6-minute walk test and a treadmill system from Del Mar Avionics (USA) using a modified Bruce protocol. The step was considered completed if the patient performed at least two minutes out of the three prescribed by the protocol.

Двумерную ЭхоКГ проводили на эхокардиографе фирмы Siemens «Sonoline G 50» (Германия). Исследования проводили в соответствии с рекомендациями американского общества ЭхоКГ (1996). Рассчитывались фракция выброса, линейные и объемные показатели ЛЖ.Two-dimensional echocardiography was performed on a Siemens Sonoline G 50 echocardiograph (Germany). The studies were carried out in accordance with the recommendations of the American EchoCG Society (1996). The ejection fraction, linear and volumetric indicators of LV were calculated.

Всем больным, включенным в исследование, определяли эндотелии-1 (N - 0,13-0,52 пмоль/л), мозговой (МНП) (N - 23-86 пг/мл) и предсердный натрийуретический пептид (ПНП) (N - 0,72-2,9 пмоль/л), альдостерон (N - 25-315 пг/мл). Содержание нейрогормонов определяли иммуноферментным методом с использованием тест-систем Victor, Pribori Oy (2005).Endothelium-1 (N - 0.13-0.52 pmol / L), cerebral (MNP) (N - 23-86 pg / ml) and atrial natriuretic peptide (ANP) (N - 0.72-2.9 pmol / l), aldosterone (N - 25-315 pg / ml). The content of neurohormones was determined by enzyme immunoassay using test systems Victor, Pribori Oy (2005).

Статистическая обработка данных проводилась с помощью пакета программ STATGRAPHICS 5.1 Plus for Windows с применением параметрических и непараметрических критериев. Для анализа зависимостей использовали логистический регрессионный анализ. Адекватность модели считалась статистически достоверной при р<0,05.Statistical data processing was performed using the STATGRAPHICS 5.1 Plus for Windows software package using parametric and nonparametric criteria. For the analysis of dependencies used logistic regression analysis. The adequacy of the model was considered statistically significant at p <0.05.

Используя аппарат логистического регрессионного анализа определяли факторы, влияющие на прогрессирование ХСН у лиц пожилого возраста. Применительно к ситуации предсказания вероятности прогрессирования ХСН можно сказать, что Prob (event) - вероятность прогрессирования заболевания (0 - нет прогрессирования в течение 1 года наблюдения (ФК ХСН не изменился или снизился), 1 - повышение ФК ХСН).Using the apparatus of logistic regression analysis, we determined the factors affecting the progression of heart failure in the elderly. In relation to the situation predicting the likelihood of progression of heart failure, we can say that Prob (event) is the probability of disease progression (0 - there is no progression within 1 year of observation (FC CHF has not changed or decreased), 1 - increased FC CHF).

Таблица 1
Параметры прогностической модели предсказания эффективной терапии ХСН на ранних стадиях у лиц пожилого возраста
Table 1
Parameters of the prognostic model for predicting effective therapy of CHF in the early stages in the elderly
ПараметрыOptions Оценка коэффициентаCoefficient estimation Стандартная ошибкаStandard error Хи-квадратChi square Уровень значимостиSignificance level КонстантаConstant 0,02413590,0241359 3,027083.02708 Mg2+Mg2 + -5,37001-5.37001 2,078552,07855 8,758228,75822 0,00310.0031 К+K + 1,077411,07741 0,5102480,510248 4,807224,80722 0,02830,0283 МНПMNP -0,00562903-0.00562903 0.002162970.00216297 7,686667.68666 0,00560.0056 Диастолическая дисфункция =0Diastolic dysfunction = 0 -1,31418-1.31418 0,6839870.683987 4,063994,06399 0,04830,0483 ЖЭ=1ZhE = 1 2,819052.81905 1,165911,16591 6,794656,79465 0,00910.0091 МА=0MA = 0 -2,13813-2.13813 1,480431,48043 5,7495,749 0,04640.0464 МА=1MA = 1 -0,323852-0.323852 1,588921,58892

Таким образом, в качестве дихотомической переменной избирают вероятность прогрессирования в ХСН в течение 1 года наблюдения, используя количественные переменные - уровень магния сыворотки крови (ммоль/л) (X1), калия сыворотки крови (ммоль/л) (Х2) и мозгового натрийуретического пептида (пг/мл) (Х3), категориальные переменные - диастолическую дисфункцию ЛЖ (на УЗИ сердца определено - 1; не определено - 0) (Х4), желудочковую экстрасистолию высоких градаций (на ЭКГ сердца определена - 1; не определена - 0) (Х5) и мерцательную аритмию (на УЗИ сердца есть - 1; нет - 0) (Х6), строят прогностическую модель эффективного прогрессирования ХСН у лиц пожилого возраста на ранних стадиях заболевания. В табл.1 приведены параметры модели, описывающей вероятность прогрессирования ХСН.Thus, the probability of progression in CHF during 1 year of observation is selected as a dichotomous variable using quantitative variables - the level of serum magnesium (mmol / L) (X1), serum potassium (mmol / L) (X2) and the brain natriuretic peptide (pg / ml) (X3), categorical variables - LV diastolic dysfunction (on the ultrasound of the heart - 1; not determined - 0) (X4), ventricular extrasystole of high gradations (on the ECG of the heart - 1; not defined - 0) ( X5) and atrial fibrillation (on an ultrasound of the heart there is - 1; no - 0) (X6), build a prognostic model of the effective progression of heart failure in the elderly in the early stages of the disease. Table 1 shows the parameters of the model that describes the likelihood of progression of heart failure.

Таблица 2
Анализ отклонений прогностической модели эффективной терапии ХСН
table 2
Deviations analysis of the prognostic model of effective therapy of heart failure
ИсточникSource ОтклонениеDeviation Ст. св.Art. St. Уровень значимостиSignificance level МодельModel 29,020129,0201 77 0,00010.0001 ОшибкаMistake 68,052868.0528 6969 0,59060.5906 Итого (коррект.)Total (correct) 97,072997.0729 7676

Рассчитанная модель имеет вид:The calculated model has the form:

Prob (event)=exp(eta)/(1+exp (eta)), где Prob (event) - вероятность прогрессирования ХСН, eta=-0,332674+2,12648*X1+6,34589*X2-0,00574387*X3+3,38776*X4=1-0,574371*X4+2-3,01702*X5=0.Prob (event) = exp (eta) / (1 + exp (eta)), where Prob (event) is the probability of progression of heart failure, eta = -0.332674 + 2.12648 * X1 + 6.34589 * X2-0, 00574387 * X3 + 3.38776 * X4 = 1-0.574371 * X4 + 2-3.01702 * X5 = 0.

Как следует из табл.2, модель является статистически значимой на 99,99% доверительном уровне.As follows from Table 2, the model is statistically significant at a 99.99% confidence level.

Для определения прогностической точности предложенного способа была использована обучающая рандомизированая выборка, в которую включили 39 пациентов (18 мужчин и 21 женщина) в возрасте от 60 до 72 лет (средний возраст 64,2±0,99 лет). При оценке тяжести ХСН по NYHA (классификация Нью-Йоркской Ассоциации Сердца) I ФК выявлен у 14 (35,89%), II ФК - у 25 (64,11%) пациентов. Из сопутствующих заболеваний хроническая обструктивная болезнь легких выявлена у 10 (25,64%) больных, анемический синдром - у 8 (20,51%), синдром гипотиреоза - у 11 (12,82%) человек.To determine the prognostic accuracy of the proposed method, a randomized training sample was used, which included 39 patients (18 men and 21 women) aged 60 to 72 years (average age 64.2 ± 0.99 years). When assessing the severity of CHF by NYHA (classification of the New York Heart Association), I FC was detected in 14 (35.89%), II FC - in 25 (64.11%) patients. Of the concomitant diseases, chronic obstructive pulmonary disease was detected in 10 (25.64%) patients, anemic syndrome in 8 (20.51%), hypothyroidism syndrome in 11 (12.82%) people.

В зависимости от параметров, входивших в модель, больные распределились следующим образом (табл.3).Depending on the parameters included in the model, patients were divided as follows (Table 3).

Таблица 3
Характеристика больных ХСН в зависимости от параметров прогностической модели клинического течения ХСН
Table 3
Characterization of patients with heart failure depending on the parameters of the prognostic model of the clinical course of heart failure
Параметры модели (X1-Х5)Model Parameters (X1-X5) ФК I, n=14FC I, n = 14 ФК II, n=25FC II, n = 25 абс.abs. %% абс.abs. %% Mg2+, нормаMg2 +, normal 55 77 Mg2+, гипомагниемияMg2 +, hypomagnesemia 99 18eighteen К+, нормаK +, norm 66 99 К+, гипокалиемияK +, hypokalemia 88 1616 МНП, нормаMNP norm 1one -- МНП, более 86 пг/млMNP, more than 86 pg / ml 1313 2525 100,00100.00 Диастолическая дисфункция =0Diastolic dysfunction = 0 77 66 Диастолическая дисфункция =1Diastolic dysfunction = 1 77 1919 ЖЭ=0ZhE = 0 88 18eighteen ЖЭ=1ZhE = 1 66 77 МА=0MA = 0 88 1717 МА=1MA = 1 66 88

Через 1 год наблюдения в группе пациентов с исходным I ФК ХСН его повысили до II ФК 6 человек из 14 (42,86%), в группе пациентов с исходным II ФК его повысили до III ФК 7 человек (28,00%), снижения ФК заболевания не зарегистрировано.After 1 year of observation, in the group of patients with the initial FC I CHF it was increased to FC II of 6 people out of 14 (42.86%), in the group of patients with the initial FC II, it was increased to FC III 7 people (28.00%), decrease FC disease is not registered.

Таблица 4
Характеристика больных ХСН, у которых заболевание прогрессировало (повысивших функциональный класс ХСН)
Table 4
Characterization of patients with heart failure, in whom the disease progressed (increased functional class of heart failure)
Параметры модели (Х1-Х5)Model Parameters (X1-X5) ФК I, n=6FC I, n = 6 ФК II, n=7FC II, n = 7 М±mM ± m %% М±mM ± m %% Mg2+, ммольMg2 +, mmol 0,58±0,070.58 ± 0.07 100,00100.00 0,51±0,050.51 ± 0.05 100,00100.00 К+, моль/лK +, mol / l 3,62±0,133.62 ± 0.13 100,00100.00 3,51±0,113.51 ± 0.11 100,00100.00 МНП, более 503,6 пг/млMNP, more than 503.6 pg / ml 587,6±7,2587.6 ± 7.2 100,00100.00 599,1±8,1599.1 ± 8.1 100,00100.00 Диастолическая дисфункция =0Diastolic dysfunction = 0 66 100,00100.00 77 100,00100.00 ЖЭ=1ZhE = 1 66 100,00100.00 77 100,00100.00 МА=1MA = 1 66 100,00100.00 77 100,00100.00 Примечание: % - процент совпадений с параметрами моделиNote:% - percentage of matches with model parameters

У пациентов (табл.4), повысивших свой ФК заболевания, согласно предложенной прогностической модели клинического течения ХСН был уровень калия сыворотки крови 4,02974 ммоль/л и менее, уровень МНП 503,649 пг/мл и выше, отсутствовала диастолическая дисфункция левого желудочка (диаст. дисфункция =0), имелась желудочковая экстрасистолия высоких градаций (ЖЭ=1), регистрировались пароксизмы мерцательной аритмии (МА=1).In patients (Table 4) who increased their FC disease, according to the proposed prognostic model of the clinical course of heart failure, there was a serum potassium level of 4.02974 mmol / L or less, an MNP level of 503.649 pg / ml and higher, and there was no diastolic dysfunction of the left ventricle (diast dysfunction = 0), there was ventricular extrasystole of high gradations (ЖЭ = 1), paroxysms of atrial fibrillation (MA = 1) were recorded.

Таким образом, разработанный способ прогнозирования прогрессирования ХСН на начальных стадиях позволяет определять увеличение функционального класса ХСН у лиц пожилого возраста с сопутствующей патологией в течение ближайшего года. С помощью разработанной нами методики становится возможным назначение дифференцированного лечения - пациентам, чей функциональный класс не изменится, следует продолжать использовать стандартные схемы лечения; пациентам, чей функциональный класс по прогнозу должен увеличиться, следует назначать дополнительные схемы медикаментозного и физиотерапевтического лечения с целью недопущения прогрессирования заболевания.Thus, the developed method for predicting the progression of heart failure in the initial stages allows one to determine an increase in the functional class of heart failure in the elderly with concomitant pathology in the coming year. With the help of our developed methodology, it becomes possible to prescribe a differentiated treatment - patients whose functional class does not change should continue to use standard treatment regimens; patients whose functional class is predicted to increase should be prescribed additional regimens of medication and physiotherapy to prevent the progression of the disease.

Claims (1)

Способ прогнозирования увеличения функционального класса хронической сердечной недостаточности в течение ближайшего года на начальных стадиях заболевания у лиц пожилого возраста с сопутствующей патологией, отличающийся тем, что определяют уровень магния сыворотки крови (X1), уровень калия сыворотки крови (Х2), мозгового натрийуретического пептида (Х3), наличие диастолической дисфункции ЛЖ (Х4), желудочковой экстрасистолии высоких градаций (Х5) и мерцательной аритмии (Х6), вероятность рассчитывают с использованием формулы Prob (event)=exp(eta)/(1+exp (eta)), где Prob (event) - вероятность прогрессирования ХСН, eta=-0,332674+2,12648·X1+6,34589·X2-0,00574387·Х3+3,38776·Х4-1-0,574371·Х4+2-3,01702·Х5-0; если Prob (event) равно 0, то повышение функционального класса не ожидается, если Prob (event) равно 1 - повышение функционального класса на одну единицу. A method for predicting an increase in the functional class of chronic heart failure over the next year at the initial stages of the disease in elderly people with concomitant pathology, characterized in that they determine the level of serum magnesium (X1), serum potassium level (X2), cerebral natriuretic peptide (X3 ), the presence of LV diastolic dysfunction (X4), high grade ventricular extrasystole (X5) and atrial fibrillation (X6), the probability is calculated using the formula Prob (event) = exp (eta) / (1 + exp (et a)), where Prob (event) is the probability of progression of heart failure, eta = -0.332674 + 2.12648 · X1 + 6.34589 · X2-0.00574387 · X3 + 3.38776 · X4-1-0.574371 X4 + 2-3.01702 X5-0; if Prob (event) is 0, then the increase of the functional class is not expected; if Prob (event) is 1 - increase of the functional class by one unit.
RU2008139654/15A 2008-10-06 2008-10-06 Method for prediction of changing functional class of disease in patients with chronic cardiac failure RU2386973C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2008139654/15A RU2386973C1 (en) 2008-10-06 2008-10-06 Method for prediction of changing functional class of disease in patients with chronic cardiac failure

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2008139654/15A RU2386973C1 (en) 2008-10-06 2008-10-06 Method for prediction of changing functional class of disease in patients with chronic cardiac failure

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2386973C1 true RU2386973C1 (en) 2010-04-20

Family

ID=46275317

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2008139654/15A RU2386973C1 (en) 2008-10-06 2008-10-06 Method for prediction of changing functional class of disease in patients with chronic cardiac failure

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2386973C1 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2444981C1 (en) * 2010-08-09 2012-03-20 Государственное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования "Иркутский государственный институт усовершенствования врачей Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию" Method of predicting chronic heart failure progressing
RU2845329C1 (en) * 2025-02-24 2025-08-15 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук" (Томский НИМЦ) Method for determining progression of cardiac failure of ischemic genesis

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2166758C1 (en) * 2000-06-29 2001-05-10 Микашинович Зоя Ивановна Method for predicting cardiac insufficiency occurrence
RU2166281C1 (en) * 2000-06-27 2001-05-10 Беловолова Екатерина Викторовна Method for predicting cardiac insufficiency incidence risk in patients suffering from hypertension disease
RU2001109484A (en) * 2001-04-09 2003-02-27 Ирина Львовна Кром METHOD FOR ESTIMATING CLINICAL FORECAST AND DISABILITY OF A PATIENT WITH A CARDIOVASCULAR PATHOLOGY
RU2269922C1 (en) * 2004-07-13 2006-02-20 Наталья Петровна Дорофеева Method for predicting cardiac insufficiency in cardiac ischemia patients in postinfarction period

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2166281C1 (en) * 2000-06-27 2001-05-10 Беловолова Екатерина Викторовна Method for predicting cardiac insufficiency incidence risk in patients suffering from hypertension disease
RU2166758C1 (en) * 2000-06-29 2001-05-10 Микашинович Зоя Ивановна Method for predicting cardiac insufficiency occurrence
RU2001109484A (en) * 2001-04-09 2003-02-27 Ирина Львовна Кром METHOD FOR ESTIMATING CLINICAL FORECAST AND DISABILITY OF A PATIENT WITH A CARDIOVASCULAR PATHOLOGY
RU2269922C1 (en) * 2004-07-13 2006-02-20 Наталья Петровна Дорофеева Method for predicting cardiac insufficiency in cardiac ischemia patients in postinfarction period

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
МАРЕЕВ В.Ю. и др. Оценка функционального состояния и прогноза больных с сердечной недостаточностью. Роль HOLTER-мониторирования и ЭКГ. Труды первого международного научного форума "Кардиология - 99", 1999, с.110-113. MILIONIS HJ et al. Hypomagnesemia and concurrent acid-base and electrolyte abnormalities in patients with congestive heart failure. Eur J Heart Fail., 2002, 4(2), p.167-73,PMID: 11959045. *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2444981C1 (en) * 2010-08-09 2012-03-20 Государственное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования "Иркутский государственный институт усовершенствования врачей Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию" Method of predicting chronic heart failure progressing
RU2845329C1 (en) * 2025-02-24 2025-08-15 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук" (Томский НИМЦ) Method for determining progression of cardiac failure of ischemic genesis

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Kitai et al. JCS/JHFS 2025 guideline on diagnosis and treatment of heart failure
Kaminsky et al. Cardiorespiratory fitness and cardiovascular disease-the past, present, and future
Kosmala et al. Effect of aldosterone antagonism on exercise tolerance in heart failure with preserved ejection fraction
Pandey et al. Fitness in young adulthood and long-term cardiac structure and function: the CARDIA study
Finocchiaro et al. Cardiopulmonary responses and prognosis in hypertrophic cardiomyopathy: a potential role for comprehensive noninvasive hemodynamic assessment
Gersh et al. 2011 ACCF/AHA guideline for the diagnosis and treatment of hypertrophic cardiomyopathy: a report of the American College of Cardiology Foundation/American Heart Association Task Force on practice guidelines developed in collaboration with the American Association for Thoracic Surgery, American Society of echocardiography, American Society of nuclear Cardiology, Heart Failure Society of America, Heart Rhythm Society, Society for Cardiovascular Angiography and Interventions, and Society of Thoracic Surgeons
Ramos et al. Cardiorespiratory optimal point during exercise testing as a predictor of all-cause mortality
Arena et al. Prognostic value of resting end-tidal carbon dioxide in patients with heart failure
Skjørten et al. Pulmonary artery pressure and PaO2 in chronic obstructive pulmonary disease
Elliott et al. Factors contributing to exercise intolerance in patients with atrial fibrillation
Castello-Simões et al. Circulatory and ventilatory power: characterization in patients with coronary artery disease
Bonsignore et al. Clinical, echocardiographic, and biomarker associations with impaired cardiorespiratory fitness early after HER2-targeted breast cancer therapy
Sato et al. Association of sarcopenia defined by different skeletal muscle mass measurements with prognosis and quality of life in older patients with heart failure
Sonaglioni et al. Does chest shape influence exercise stress echocardiographic results in patients with suspected coronary artery disease?
Wood et al. Cardiac performance and cardiopulmonary fitness after infection with SARS-CoV-2
Ingle et al. The prognostic value of cardiopulmonary exercise testing with a peak respiratory exchange ratio of< 1.0 in patients with chronic heart failure
Moneghetti et al. Applying current normative data to prognosis in heart failure: The Fitness Registry and the Importance of Exercise National Database (FRIEND)
Cho et al. Atrial cardiomyopathy with impaired functional reserve in patients with paroxysmal atrial fibrillation
Van Iterson et al. Comparisons of Noninvasive Methods Used to Assess Exercise Stroke Volume in HFpEF
Rethy et al. Application of guideline-based echocardiographic assessment of left atrial pressure to heart failure with preserved ejection fraction
Lehman et al. Prognosis in advanced heart failure
Patterson et al. Evaluation of dyspnea of unknown etiology in HIV patients with cardiopulmonary exercise testing and cardiovascular magnetic resonance imaging
RU2386973C1 (en) Method for prediction of changing functional class of disease in patients with chronic cardiac failure
Mutikainen et al. Walking ability and all-cause mortality in older women
Bayer-Topilsky et al. Psycho-emotional manifestations of valvular heart diseases: prospective assessment in mitral regurgitation

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20101007