RU2782299C1 - Method for predicting the risk of developing left ventricular global longitudinal deformity after covid-19 pneumonia in individuals without pulmonary embolism, peripheral thrombosis, coronary heart disease, and atrial fibrillation - Google Patents
Method for predicting the risk of developing left ventricular global longitudinal deformity after covid-19 pneumonia in individuals without pulmonary embolism, peripheral thrombosis, coronary heart disease, and atrial fibrillation Download PDFInfo
- Publication number
- RU2782299C1 RU2782299C1 RU2022118644A RU2022118644A RU2782299C1 RU 2782299 C1 RU2782299 C1 RU 2782299C1 RU 2022118644 A RU2022118644 A RU 2022118644A RU 2022118644 A RU2022118644 A RU 2022118644A RU 2782299 C1 RU2782299 C1 RU 2782299C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- pneumonia
- developing
- covid
- global longitudinal
- risk
- Prior art date
Links
- 208000025721 COVID-19 Diseases 0.000 title claims abstract description 29
- 206010035664 Pneumonia Diseases 0.000 title claims abstract description 28
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 18
- 206010003658 Atrial Fibrillation Diseases 0.000 title claims abstract description 7
- 208000010378 Pulmonary Embolism Diseases 0.000 title claims abstract description 7
- 208000029078 coronary artery disease Diseases 0.000 title claims abstract description 7
- 208000007536 Thrombosis Diseases 0.000 title claims abstract description 6
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 title claims abstract description 6
- 230000002861 ventricular Effects 0.000 title abstract description 5
- 210000005240 left ventricle Anatomy 0.000 claims abstract description 53
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 5
- 210000001147 pulmonary artery Anatomy 0.000 claims description 5
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 abstract description 30
- 230000007774 longterm Effects 0.000 abstract description 17
- 230000002107 myocardial effect Effects 0.000 abstract description 8
- 206010007558 Cardiac failure chronic Diseases 0.000 abstract description 5
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 3
- 230000002265 prevention Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 208000035475 disorder Diseases 0.000 description 19
- 208000032170 Congenital Abnormalities Diseases 0.000 description 11
- 206010061619 Deformity Diseases 0.000 description 10
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 8
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 8
- 238000011161 development Methods 0.000 description 7
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 7
- 230000002526 effect on cardiovascular system Effects 0.000 description 6
- 208000037849 arterial hypertension Diseases 0.000 description 5
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 description 5
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 5
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 4
- 238000002592 echocardiography Methods 0.000 description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 4
- 208000001528 Coronaviridae Infections Diseases 0.000 description 3
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 3
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 3
- 231100000516 lung damage Toxicity 0.000 description 3
- 201000001320 Atherosclerosis Diseases 0.000 description 2
- 208000034657 Convalescence Diseases 0.000 description 2
- 208000032928 Dyslipidaemia Diseases 0.000 description 2
- 206010016654 Fibrosis Diseases 0.000 description 2
- 206010019280 Heart failures Diseases 0.000 description 2
- 208000029523 Interstitial Lung disease Diseases 0.000 description 2
- 208000017170 Lipid metabolism disease Diseases 0.000 description 2
- 208000008589 Obesity Diseases 0.000 description 2
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 description 2
- 230000002146 bilateral effect Effects 0.000 description 2
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N creatinine Chemical compound CN1CC(=O)NC1=N DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 2
- 230000004761 fibrosis Effects 0.000 description 2
- 238000001794 hormone therapy Methods 0.000 description 2
- 230000001771 impaired effect Effects 0.000 description 2
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 2
- 235000020824 obesity Nutrition 0.000 description 2
- 208000019116 sleep disease Diseases 0.000 description 2
- 208000022925 sleep disturbance Diseases 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 2
- RPOKRGMOEWYIKB-ZFCLCKFASA-N (2r,3r,4r,5r)-n-[(4-ethenylphenyl)methyl]-2,3,6-trihydroxy-5-methyl-4-[(2r,3r,4s,5r,6r)-3,4,5-trihydroxy-6-(hydroxymethyl)oxan-2-yl]oxyhexanamide Chemical compound O([C@H]([C@@H](CO)C)[C@H](O)[C@@H](O)C(=O)NCC=1C=CC(C=C)=CC=1)[C@@H]1O[C@H](CO)[C@H](O)[C@H](O)[C@H]1O RPOKRGMOEWYIKB-ZFCLCKFASA-N 0.000 description 1
- 208000006820 Arthralgia Diseases 0.000 description 1
- 208000024172 Cardiovascular disease Diseases 0.000 description 1
- 102000004420 Creatine Kinase Human genes 0.000 description 1
- 108010042126 Creatine kinase Proteins 0.000 description 1
- 206010052337 Diastolic dysfunction Diseases 0.000 description 1
- 208000000059 Dyspnea Diseases 0.000 description 1
- 206010013975 Dyspnoeas Diseases 0.000 description 1
- 206010020608 Hypercoagulation Diseases 0.000 description 1
- 238000001276 Kolmogorov–Smirnov test Methods 0.000 description 1
- 208000037847 SARS-CoV-2-infection Diseases 0.000 description 1
- 238000000692 Student's t-test Methods 0.000 description 1
- 208000003734 Supraventricular Tachycardia Diseases 0.000 description 1
- 206010042602 Supraventricular extrasystoles Diseases 0.000 description 1
- 206010071436 Systolic dysfunction Diseases 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 210000000709 aorta Anatomy 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000004872 arterial blood pressure Effects 0.000 description 1
- 238000001815 biotherapy Methods 0.000 description 1
- 238000000546 chi-square test Methods 0.000 description 1
- 230000015271 coagulation Effects 0.000 description 1
- 238000005345 coagulation Methods 0.000 description 1
- 238000010835 comparative analysis Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 229940109239 creatinine Drugs 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 230000003001 depressive effect Effects 0.000 description 1
- 230000003205 diastolic effect Effects 0.000 description 1
- 210000003743 erythrocyte Anatomy 0.000 description 1
- 230000003027 hypercoagulation Effects 0.000 description 1
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 1
- 210000003734 kidney Anatomy 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 210000004115 mitral valve Anatomy 0.000 description 1
- 230000003680 myocardial damage Effects 0.000 description 1
- 201000008482 osteoarthritis Diseases 0.000 description 1
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 description 1
- OIGNJSKKLXVSLS-VWUMJDOOSA-N prednisolone Chemical compound O=C1C=C[C@]2(C)[C@H]3[C@@H](O)C[C@](C)([C@@](CC4)(O)C(=O)CO)[C@@H]4[C@@H]3CCC2=C1 OIGNJSKKLXVSLS-VWUMJDOOSA-N 0.000 description 1
- 229960005205 prednisolone Drugs 0.000 description 1
- 238000009117 preventive therapy Methods 0.000 description 1
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 1
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 1
- 230000033764 rhythmic process Effects 0.000 description 1
- 210000005241 right ventricle Anatomy 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
- 229950006348 sarilumab Drugs 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 description 1
- 208000013220 shortness of breath Diseases 0.000 description 1
- 238000013517 stratification Methods 0.000 description 1
- 230000008961 swelling Effects 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- 229960003989 tocilizumab Drugs 0.000 description 1
- 238000010967 transthoracic echocardiography Methods 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
Abstract
Description
Изобретение относится к разделу медицины, а именно, к кардиологии, и может применяться для прогнозирования вероятности развития нарушения глобальной продольной деформации левого желудочка (ЛЖ) – состояния, потенциально опасного для развития хронической сердечной недостаточности, с применением оригинальной математической прогностической модели и использоваться для стратификации риска после пневмонии COVID-19 у лиц без тромбоэмболии легочной артерии (ТЭЛА), периферических тромбозов, ишемической болезни сердца (ИБС) и фибрилляции предсердий (ФП). При этом модель строится на основании демографических, антропометрических и эхокардиографических данных пациента через 3 месяца после пневмонии COVID-19. The invention relates to a branch of medicine, namely to cardiology, and can be used to predict the likelihood of developing a violation of the global longitudinal deformation of the left ventricle (LV) - a condition potentially dangerous for the development of chronic heart failure, using an original mathematical prognostic model and used for risk stratification after COVID-19 pneumonia in individuals without pulmonary embolism (PE), peripheral thrombosis, coronary heart disease (CHD) and atrial fibrillation (AF). In this case, the model is built on the basis of demographic, anthropometric and echocardiographic data of the patient 3 months after COVID-19 pneumonia.
Имеющиеся на сегодня результаты проспективных наблюдений говорят как об увеличении риска сердечно-сосудистых осложнений после COVID-19 [Yan Xie, et al. Long-term cardiovascular outcomes of COVID-19 Nature Medicine 2022], так и о субклиническом поражении дыхательной, сердечно-сосудистой, свертывающей систем и почек, что делает актуальным систематический скрининг даже после легкой и средней степени тяжести перенесенной новой коронавирусной инфекции [Petersen EL et al. Multiorgan assessment in mainly non-hospitalized individuals after SARS-CoV-2 infection: the Hamburg City Health Study. Eur Heart J 2022]. Учитывая огромное количество переболевших, одной из важнейших задач, которая стоит перед современной кардиологией, является определение риска развития нарушений миокардиального стрейна именно в отдаленном периоде после заболевания. Выявленные предикторы развития нарушений миокардиального стрейна могут указать на необходимость более эффективной реабилитации перенесших COVID-19 и обозначить ее пути. Учитывая вышеизложенное, поиск предикторов развития нарушений миокардиального стрейна ЛЖ в отдаленном периоде после COVID-19 является актуальной задачей.The prospective results available to date indicate an increased risk of cardiovascular complications after COVID-19 [ Yan Xie, et al. Long-term cardiovascular outcomes of COVID-19 Nature Medicine 2022 ], as well as subclinical damage to the respiratory, cardiovascular, coagulation systems and kidneys, which makes systematic screening relevant even after mild to moderate severity of a novel coronavirus infection [ Petersen EL et al. Multiorgan assessment in mainly non-hospitalized individuals after SARS-CoV-2 infection: the Hamburg City Health Study. Eur Heart J 2022 ]. Considering the huge number of patients who have been ill, one of the most important tasks facing modern cardiology is to determine the risk of developing myocardial strain disorders in the long-term period after the disease. The identified predictors of the development of myocardial strain disorders may indicate the need for more effective rehabilitation of those who have undergone COVID-19 and indicate its paths. Given the above, the search for predictors of the development of LV myocardial strain disorders in the long-term period after COVID-19 is an urgent task.
В настоящее время в доступной литературе нет данных о предикторах нарушения миокардиального стрейна в отдаленные сроки (12 месяцев и более) после госпитализации с COVID-19. Известен способ прогнозирования нарушений систолической функции ЛЖ в подостром периоде - через 6-10 недель после COVID-19 [M. Tudoran, C. Tudoran, V.E. Lazureanu et al. Alterations of Left Ventricular Function Persisting during Post-Acute COVID-19 in Subjects without Previously Diagnosed Cardiovascular Pathology. J Pers Med. 2021;11(3):225. doi: 10.3390/jpm11030225], заключающийся в предсказании нарушения глобального продольного стрейна ЛЖ по уровню креатинкиназы в период госпитализации, возрасту и индексу массы тела (ИМТ).Currently, there are no data in the available literature on predictors of myocardial strain disorders in the long term (12 months or more) after hospitalization with COVID-19. There is a method for predicting violations of LV systolic function in the subacute period - 6-10 weeks after COVID-19 [ M. Tudoran, C. Tudoran, VE Lazureanu et al. Alterations of Left Ventricular Function Persisting during Post-Acute COVID-19 in Subjects without Previously Diagnosed Cardiovascular Pathology. J Pers Med. 2021;11(3):225. doi: 10.3390/jpm11030225 ], which consists in predicting the violation of the global longitudinal LV strain by the level of creatine kinase during hospitalization, age and body mass index (BMI).
Недостатком данного способа является возможность применения его только у лиц моложе 55 лет без диагностированных сердечно-сосудистых заболеваний, что существенно ограничивает контингент для его применения. В то же время известно, что COVID-19 тяжелее протекает у лиц с уже развившейся на момент заражения сердечно-сосудистой патологией, а значит, и имеющих больше шансов на развитие осложнений со стороны миокарда. Кроме того, небольшой период наблюдения не позволил исключить из числа пациентов с нарушенным глобальной продольной деформации ЛЖ тех, у кого он восстановился в последующем без специально проведенной терапии. Неизвестно, насколько способ пригоден для прогнозирования нарушений систолической функции ЛЖ в отдаленные сроки после заболевания. Также к недостаткам способа можно отнести то, что при его разработке не учитывался мультидисциплинарный подход, а значит и потенциальная взаимосвязь сердечно-сосудистой патологии и нарушений психоэмоциональной сферы. The disadvantage of this method is the possibility of using it only in persons under 55 years of age without diagnosed cardiovascular diseases, which significantly limits the contingent for its use. At the same time, it is known that COVID-19 is more severe in people with already developed cardiovascular pathology at the time of infection, which means they are more likely to develop myocardial complications. In addition, a short follow-up period did not allow us to exclude from the number of patients with impaired global longitudinal LV deformity those in whom it subsequently recovered without special therapy. It is not known whether the method is suitable for predicting LV systolic dysfunction in the long term after the disease. Also, the disadvantages of the method include the fact that when it was developed, a multidisciplinary approach was not taken into account, and hence the potential relationship between cardiovascular pathology and disorders of the psycho-emotional sphere.
Технический результат предлагаемого способа заключается в прогнозировании риска развития нарушений глобальной продольной деформациии ЛЖ у пациентов в отдаленном периоде после пневмонии COVID-19. Указанный технический результат достигается тем, что на основании одного демографического, одного антропометрического и двух эхокардиографических параметров пациента через 3 месяца после заболевания строится математическая прогностическая модель риска развития нарушений стрейна ЛЖ. The technical result of the proposed method is to predict the risk of developing disorders of global longitudinal deformation and LV in patients in the long-term period after COVID-19 pneumonia. The specified technical result is achieved by the fact that on the basis of one demographic, one anthropometric and two echocardiographic parameters of the patient 3 months after the disease, a mathematical predictive model of the risk of developing LV strain disorders is built.
Суть предлагаемого способа прогнозирования риска развития нарушений глобальной продольной деформации ЛЖ у пациентов в отдаленном периоде после пневмонии COVID-19 заключается в следующем: через 3 месяца после заболевания проводится осмотр пациента с определением пола и ИМТ, а также трансторакальная эхокардиография. В ходе этого обследования оценивается возможность развития нарушений глобальной продольной деформации ЛЖ в отдаленные сроки после выписки. На основании полученных данных с использованием прогностической модели производится оценка вероятности развития нарушений глобальной продольной деформации ЛЖ.The essence of the proposed method for predicting the risk of developing disorders of global longitudinal LV deformity in patients in the long-term period after COVID-19 pneumonia is as follows: 3 months after the disease, the patient is examined with the determination of sex and BMI, as well as transthoracic echocardiography. During this examination, the possibility of developing disorders of the global longitudinal deformation of the left ventricle in the long term after discharge is assessed. Based on the data obtained, using a prognostic model, the probability of developing disorders of the global longitudinal LV deformity is assessed.
Предлагаемый способ прогнозирования риска развития нарушений глобальной продольной деформации ЛЖ после пневмонии COVID-19 у пациентов без ТЭЛА, периферических тромбозов, ИБС и ФП был разработан в ходе проведенного анализа. Для решения поставленной задачи была использована прогностическая математическая модель, на основе которой можно рассчитать вероятность развития нарушений. В анализе использовалась база данных «Проспективного регистра лиц, перенесших COVID-19-ассоциированную пневмонию», свидетельство государственной регистрации базы данных № 2021622535. В регистр включали перенесших лабораторно и рентгенологически доказанную пневмонию COVID-19. Протокол исследования включал два очных визита - через 3 и 12 месяцев после выписки из стационара, между очными визитами проводился телефонный контакт с целью выявления жалоб и оценки приверженности к лечению. На очных визитах всем пациентам проводилось клиническое, лабораторные исследования и эхокардиографическое обследование.The proposed method for predicting the risk of developing disorders of global longitudinal LV deformity after COVID-19 pneumonia in patients without PE, peripheral thrombosis, coronary artery disease and AF was developed in the course of the analysis. To solve the problem, a predictive mathematical model was used, on the basis of which it is possible to calculate the probability of development of disorders. The analysis used the database of the “Prospective Register of Persons with COVID-19-Associated Pneumonia”, certificate of state registration of the database No. 2021622535. The register included those who had laboratory and radiographically proven COVID-19 pneumonia. The study protocol included two face-to-face visits - 3 and 12 months after discharge from the hospital, telephone contact was made between face-to-face visits in order to identify complaints and assess adherence to treatment. At face-to-face visits, all patients underwent clinical, laboratory and echocardiographic examinations.
Из 380 больных, включенных в регистр, оба очных визита прошли 350 пациентов. Для корректной оценки динамики глобальной продольной деформации ЛЖ в анализ брали только данные лиц с оптимальной визуализацией при эхокардиографии на обоих визитах. Из анализа исключили перенесших ТЭЛА и периферические тромбозы, поскольку в этих случаях нельзя исключить влияние на эхокардиографические параметры фактора гиперкоагуляции. Чтобы нивелировать влияние коронарного фактора поражения миокарда, исключили больных ИБС. Исключили также больных с ФП, поскольку изучение нарушений глобальной продольной деформации ЛЖ возможно только у лиц с синусовым ритмом. Таким образом, в анализ вошли данные 156 пациентов. Оказалось, что через 12 месяцев после пневмонии COVID-19 нарушение глобальной продольной деформации ЛЖ продемонстрировали 43 (27,6%) из 156 обследованных. Чтобы выявить предикторы нарушенной глобальной продольной деформации ЛЖ в отдаленные сроки после пневмонии COVID-19, 156 обследованных разделили на группы в зависимости от наличия нарушения стрейна ЛЖ на 2-м визите. При сравнении данных госпитализации, а также результатов обследования на 1-м визите были выявлены статистически значимо различающие группы факторы. На их основе была построена модель предсказания нарушения глобальной продольной деформации ЛЖ через 12 месяцев после выписки из стационара. Следует отметить, что в проведенном анализе мы также учитывали такие потенциально значимые в данном случае факторы как возраст, длительность госпитализации и тяжесть течения пневмонии, объем поражения легких в период госпитализации и через 3 месяца после выписки, агрессивную биологическую и гормональную терапию в течение госпитального периода, наличие и структуру жалоб через 3 месяца после выписки, лабораторные показатели в периоде госпитализации и через 3 месяца после выписки, наличие и тяжесть диастолической дисфункции ЛЖ, сопутствующей артериальной гипертонии, признаков сердечной недостаточности, приверженность к назначенному лечению, а также показатели качества жизни, депрессивного и тревожного статуса через 3 месяца после выписки. Таким образом, из всего множества факторов, потенциально влияющих на глобальную продольную деформацию ЛЖ в отдаленные сроки после пневмонии COVID-19, нами были отобраны наиболее значимые. При этом факторы, имеющие сходный механизм влияния, из анализа исключались. Of the 380 patients included in the register, 350 patients completed both face-to-face visits. For a correct assessment of the dynamics of the global longitudinal deformation of the left ventricle, only the data of persons with optimal visualization during echocardiography at both visits were taken into analysis. Those who had undergone PE and peripheral thrombosis were excluded from the analysis, since in these cases the influence of the hypercoagulation factor on the echocardiographic parameters cannot be excluded. To neutralize the influence of the coronary factor of myocardial damage, patients with coronary artery disease were excluded. Patients with AF were also excluded, since the study of disorders of the global longitudinal deformation of the left ventricle is possible only in patients with sinus rhythm. Thus, the analysis included data from 156 patients. It turned out that 12 months after COVID-19 pneumonia, 43 (27.6%) of 156 examined patients demonstrated a violation of the global longitudinal deformation of the left ventricle. To identify predictors of impaired global longitudinal LV deformity in the long term after COVID-19 pneumonia, 156 patients were divided into groups depending on the presence of LV strain disorder at the 2nd visit. When comparing the data of hospitalization, as well as the results of the examination at the 1st visit, statistically significantly different groups of factors were identified. On their basis, a model was built to predict violations of the global longitudinal deformation of the left ventricle 12 months after discharge from the hospital. It should be noted that in our analysis, we also took into account such potentially significant factors in this case as age, duration of hospitalization and severity of pneumonia, the volume of lung damage during hospitalization and 3 months after discharge, aggressive biological and hormonal therapy during the hospital period, the presence and structure of complaints 3 months after discharge, laboratory parameters during hospitalization and 3 months after discharge, the presence and severity of LV diastolic dysfunction, concomitant arterial hypertension, signs of heart failure, adherence to prescribed treatment, as well as indicators of quality of life, depressive and alarm status 3 months after discharge. Thus, from the whole set of factors that potentially affect the global longitudinal deformation of the left ventricle in the long term after COVID-19 pneumonia, we have selected the most significant ones. At the same time, factors with a similar mechanism of influence were excluded from the analysis.
Прогностическая модель риска развития нарушения глобальной продольной деформации ЛЖ строилась на основе логистической регрессии. Вероятность возникновения события в логистической регрессии моделируются линейной функцией A predictive risk model for the development of global longitudinal LV deformity was built on the basis of logistic regression. The probability of an event occurring in logistic regression is modeled by a linear function
р i – апостериорная вероятность события при исходных данных; р i – a posteriori probability of an event with initial data;
е – математическая константа, равная 2,718; e is a mathematical constant equal to 2.718;
х 1… k – входные переменные; х 1… k – input variables;
В качестве зависимой переменной в логистическую регрессию взяли переменную, где закодировано как 1 – наличие нарушения глобальной продольной деформации ЛЖ и 0 – отсутствие нарушения глобальной продольной деформации ЛЖ, а в качестве независимых переменных – набор факторов по которым между группами с отсутствием и наличием нарушения глобальной продольной деформации ЛЖ обнаружили статистически значимые различия. При сравнительном анализе распределение количественных переменных определяли с помощью критерия Колмогорова-Смирнова. При сопоставлении количественных переменных при нормальном распределении использовали критерий t Стьюдента, при распределении, отличном от нормального, применяли непараметрический критерий Манна-Уитни. Для сопоставления качественных переменных использовали критерий χ2. В число переменных, по которым были выявлены статистически значимые различия, вошли: пол (0 - женщины, 1 - мужчины), индекс массы тела (ИМТ), время ускорения кровотока в легочной артерии (ВУЛА), индекс конечно-систолического объема ЛЖ (иКСОЛЖ), ударный объем ЛЖ, систолическая скорость движения септальной части фиброзного кольца митрального клапана, индекс диастолической площади правого желудочка, индекс массы миокарда ЛЖ, относительная ширина распределения эритроцитов, время замедления кровотока в аорте, уровень креатинина сыворотки крови через 3 месяца после пневмонии, а также применение в госпитальном периоде биологически активной терапии (препаратов тоцилизумаб, сарилумаб) и гормонотерапии (преднизолон). Переменные, вошедшие в окончательную модель логистической регрессии представлены в таблице 1.As a dependent variable, a variable was taken into the logistic regression, where it was coded as 1 - the presence of a violation of the global longitudinal deformation of the left ventricle and 0 - the absence of a violation of the global longitudinal deformation of the left ventricle, and as independent variables - a set of factors on which between groups with the absence and presence of a violation of the global longitudinal deformation of the left ventricle LV deformities showed statistically significant differences. In a comparative analysis, the distribution of quantitative variables was determined using the Kolmogorov-Smirnov test. When comparing quantitative variables with a normal distribution, Student's t test was used, with a distribution other than normal, a nonparametric Mann-Whitney test was used. The χ2 test was used to compare qualitative variables. The variables for which statistically significant differences were found were: gender (0 - women, 1 - men), body mass index (BMI), pulmonary artery blood flow acceleration time (PVLA), LV end-systolic volume index (uSOLV). ), stroke volume of the left ventricle, systolic velocity of movement of the septal part of the fibrous ring of the mitral valve, diastolic area index of the right ventricle, LV myocardial mass index, relative width of the distribution of erythrocytes, slowing time of blood flow in the aorta, serum creatinine level 3 months after pneumonia, as well as use in the hospital period of biologically active therapy (drugs tocilizumab, sarilumab) and hormone therapy (prednisolone). The variables included in the final logistic regression model are presented in Table 1.
Таблица 1. Переменные, вошедшие в окончательную модель логистической регрессии.Table 1. Variables included in the final logistic regression model.
Таким образом вероятность развития нарушения глобальной продольной деформации ЛЖ можно рассчитать по следующей формуле:Thus, the probability of developing a violation of the global longitudinal deformation of the left ventricle can be calculated using the following formula:
Для возможности оценить риск развития нарушений глобальной продольной деформации ЛЖ необходимо установить точку разделения расчетной вероятности р, при которой специфичность модели была бы достаточно большой, но при этом не снижалась чувствительность модели. Для этой цели применили ROC-анализ с построением ROC-кривой, расчетом площади под кривой (AUC), и расчетом специфичности и чувствительности. Точка разделения, позволяющая определить риск развития нарушений при чувствительности 78,6% и специфичности 73,1% установлена равной 0,310: до этого значения вероятность развития нарушений глобальной продольной деформации ЛЖ низкая, значение равное или более 0,310 оценивается как наличие высокого риска развития события. Площадь под кривой AUC=0,803 (95%ДИ 0,728-0,879) (р<0,001) соответствует хорошему качеству модели, согласно экспертной шкале AUC. In order to be able to assess the risk of developing disorders of the global longitudinal LV deformation, it is necessary to establish the split point of the calculated probability p at which the specificity of the model would be sufficiently large, but the sensitivity of the model would not decrease. For this purpose, ROC analysis was used with ROC curve construction, area under the curve (AUC) calculation, and specificity and sensitivity calculations. The split point, which allows to determine the risk of developing disorders with a sensitivity of 78.6% and a specificity of 73.1%, is set equal to 0.310: before this value, the probability of developing disorders of the global longitudinal deformation of the left ventricle is low, a value equal to or more than 0.310 is estimated as having a high risk of developing an event. Area under the curve AUC=0.803 (95% CI 0.728-0.879) (p<0.001) corresponds to good quality of the model, according to the AUC expert scale.
Общую оценку согласия модели и реальных данных производили с использованием теста согласия Хосмера-Лемешова. Уровень значимости критерия p=0,239, означает, что нулевая гипотеза о равенстве между реальными и смоделированными данными принимается. An overall assessment of the agreement between the model and real data was made using the Hosmer-Lemeshov agreement test. The significance level of the criterion p=0.239 means that the null hypothesis of equality between real and simulated data is accepted.
Таким образом, предлагаемый способ заключается в следующем: у перенесших пневмонию COVID-19 на основании демографических (пол), антропометрических (индекс массы тела) и эхокардиографических данных (индекс конечно-систолического объема левого желудочка, время ускорения кровотока в легочной артерии), измеренных через 3 месяца после заболевания, рассчитывается вероятность и оценивается риск выявления нарушения глобальной продольной деформации ЛЖ через 12 месяцев. При рассчитанной вероятности равной или более 0,310 определяется высокий риск развития события через 12 месяцев после заболевания. Thus, the proposed method is as follows: in patients with COVID-19 pneumonia, based on demographic (sex), anthropometric (body mass index) and echocardiographic data (left ventricular end-systolic volume index, pulmonary artery blood flow acceleration time), measured through 3 months after the disease, the probability is calculated and the risk of detecting a violation of the global longitudinal deformation of the left ventricle after 12 months is estimated. With a calculated probability equal to or greater than 0.310, a high risk of an event occurring 12 months after the disease is determined.
Предлагаемый способ имеет высокую диагностическую ценность, чувствительность и специфичность, что может значительно повысить качество диагностики в кардиологической клинике, и может быть рекомендован для использования в практическом здравоохранении, не требует специальных условий для проведения, экономичен во времени, прост в эксплуатации.The proposed method has a high diagnostic value, sensitivity and specificity, which can significantly improve the quality of diagnosis in a cardiological clinic, and can be recommended for use in practical healthcare, does not require special conditions for implementation, is economical in time, easy to operate.
Клинический пример 1.Clinical example 1.
Пациентка С., 50 лет. При госпитализации по поводу пневмонии COVID-19 по данным компьютерной томографии регистрировалась тяжелая степень поражения легких (72% легочной ткани), через 3 месяца после выписки из стационара наблюдались остаточные явления в виде участков постпневмонического фиброза по всем полям легких. Проходила амбулаторное обследование в Тюменском кардиологическом научном центре в рамках проспективного регистра перенесших COVID-19-ассоциированную пневмонию. При 1-м визите (через 3 месяца после пневмонии) по данным компьютеной томографии легких по всем полям участки постпневмонического фиброза 2% (динамика положительна). Предъявляет жалобы на слабость, боли в суставах, нарушение сна. Артериальная гипертония была диагностирована 10 лет назад. Повышения артериального давления субъективно не ощущает. Индекс массы тела - 40,23 кг/м2, при эхокардиографии по традиционно оцениваемым показателям патологии не выявлено, значение глобальной продольной деформации ЛЖ составило -18,7%, что входит в так называемую «серую зону», иКСОЛЖ 17,16 мм/м2, время ускорения потока в легочной артерии составило 119 мс. Выставлен диагноз: «Артериальная гипертония 2 стадии, 2 степени, риск 3 (высокий). Редкая наджелудочковая экстрасистолия. Эпизод наджелудочковой тахикардии. Дислипидемия. Хроническая сердечная недостаточность I, функциональный класс I по классификации NYHA. Ожирение 3 степени экзогенно-конституционального генеза. Деформирующий остеоартроз крупных суставов. Состояние после перенесенной новой коронавирусной инфекции, двухсторонней интерстициальной пневмонии, реконвалесценция». Рассчитана вероятность нарушения глобальной продольной деформации ЛЖ в отдаленные сроки после пневмонии:Patient S., 50 years old. During hospitalization for COVID-19 pneumonia, according to computed tomography, a severe degree of lung damage (72% of lung tissue) was recorded, 3 months after discharge from the hospital, residual effects were observed in the form of areas of postpneumonic fibrosis in all lung fields. She underwent an outpatient examination at the Tyumen Cardiology Research Center as part of a prospective register of those who had COVID-19-associated pneumonia. At the 1st visit (3 months after pneumonia), according to computed tomography of the lungs in all fields, areas of post-pneumonic fibrosis were 2% (the dynamics are positive). Complains of weakness, joint pain, sleep disturbance. Arterial hypertension was diagnosed 10 years ago. He does not subjectively feel an increase in blood pressure. Body mass index - 40.23 kg / m2, Echocardiography did not reveal any pathology according to traditionally assessed indicators, the value of the global longitudinal LV deformation was -18.7%, which is included in the so-called "gray zone", and LVLSV 17.16 mm/m2, the flow acceleration time in the pulmonary artery was 119 ms. The diagnosis was made: “Arterial hypertension of the 2nd stage, 2nd degree, risk 3 (high). Rare supraventricular extrasystole. An episode of supraventricular tachycardia. Dyslipidemia. Chronic heart failure I, NYHA functional class I. Obesity 3 degrees of exogenous-constitutional genesis. Deforming osteoarthritis of large joints. Condition after a new coronavirus infection, bilateral interstitial pneumonia, convalescence.” The probability of violation of the global longitudinal deformation of the left ventricle in the long term after pneumonia was calculated:
Полученное значение соответствует высокой вероятности нарушения деформации ЛЖ. При повторном обследовании через год после выписки жалобы на нестабильные цифры артериального давления, одышку при ходьбе в умеренном темпе или подъеме выше 2-го этажа, нарушение сна. При повторной эхокардиографии значение глобальной продольной деформации ЛЖ в динамике снизилось до -16,1%, что соответствует прогнозу и подтверждает высокую предиктивную способность способа. В данном случае применение разработанного нами способа предсказания нарушения глобальной продольной деформации ЛЖ могло бы предотвратить ухудшение глобальной продольной деформации ЛЖ в отдаленном периоде, поскольку расчетный показатель позволил бы классифицировать пациентку как имеющую высокий риск развития нарушений глобальной продольной деформации ЛЖ в отдаленном периоде и обосновать усиленное наблюдение и превентивную терапию. Однако поскольку на тот момент способ еще не был разработан, сумма факторов не была принята в расчет кардиологом амбулаторной службы, консультировавшим пациентку через 3 месяца после пневмонии.The obtained value corresponds to a high probability of violation of the LV deformity. When re-examined a year after discharge, he complained of unstable blood pressure figures, shortness of breath when walking at a moderate pace or rising above the 2nd floor, sleep disturbance. With repeated echocardiography, the value of the global longitudinal deformation of the left ventricle in dynamics decreased to -16.1%, which corresponds to the prognosis and confirms the high predictive ability of the method. In this case, the application of the method developed by us for predicting violations of the global longitudinal LV deformation could prevent worsening of the global longitudinal LV deformation in the long-term period, since the calculated indicator would allow us to classify the patient as having a high risk of developing violations of the global longitudinal LV deformation in the long-term period and justify enhanced observation and preventive therapy. However, since the method had not yet been developed at that time, the sum of the factors was not taken into account by the outpatient cardiologist who consulted the patient 3 months after pneumonia.
Клинический пример 2.Clinical example 2.
Пациентка Ш., 51 год. Подъемы артериального давления до пневмонии отрицает. При госпитализации отмечалась средняя степень поражения легких по данным компьютерной томографии (52% легочной ткани), через 3 месяца после выписки из стационара со стороны легких наблюдались остаточные явления: в нижней доле правого легкого определялся единичный очаг до 7 мм, в S3 левого легкого - очаг до 5 мм и в S6 слева - очаг до 5 мм. На 1-м визите жалобы на отечность ног, индекс массы тела 23,62 кг/м2, при эхокардиографии патологии не выявлено, значение глобального продольного стрейна ЛЖ составило -17,4% (что ниже нормы), иКСОЛЖ 13,37 мм/м2, время ускорения потока в легочной артерии составило 139 мс. Выставлен диагноз: «Ожирение 1 степени. Состояние после перенесенной новой коронавирусной инфекции, двухсторонней интерстициальной пневмонии, реконвалесценция. Артериальная гипертония? Нестенозирующий атеросклероз брахеоцефальных артерий». Рассчитана вероятность нарушения глобальной продольной деформации ЛЖ в отдаленные сроки после пневмонии:Patient Sh., 51 years old. Raises of arterial pressure to pneumonia denies. During hospitalization, an average degree of lung damage was noted according to computed tomography (52% of lung tissue), 3 months after discharge from the hospital, residual effects were observed on the part of the lungs: a single lesion up to 7 mm was determined in the lower lobe of the right lung, and a lesion in S3 of the left lung up to 5 mm and in S6 on the left - focus up to 5 mm. At the 1st visit, complaints of swelling of the legs, body mass index of 23.62 kg/m 2 , echocardiography revealed no pathology, the value of the global longitudinal strain of the left ventricle was -17.4% (which is below the norm), and LCL 13.37 mm/ m 2 , the acceleration time of the flow in the pulmonary artery was 139 MS. The diagnosis was made: “Obesity of the 1st degree. Condition after a new coronavirus infection, bilateral interstitial pneumonia, convalescence. Arterial hypertension? Non-stenosing atherosclerosis of the brachiocephalic arteries. The probability of violation of the global longitudinal deformation of the left ventricle in the long term after pneumonia was calculated:
Полученное значение соответствует низкой вероятности нарушения деформации ЛЖ. На 2-м визите пациентка жалоб не предъявляла. Проведенное повторно обследование позволило исключить артериальную гипертонию и выставить диагноз: «Хроническая сердечная недостаточность I, функциональный класс I по классификации NYHA. Нестенозирующий атеросклероз брахеоцефальных артерий. Дислипидемия». Значение глобального продольного стрейна ЛЖ через год после выписки составило -20,5%, что соответствует прогнозу и также подтверждает высокую предиктивную способность способа.The obtained value corresponds to a low probability of violation of the LV deformity. At the 2nd visit, the patient had no complaints. A re-examination made it possible to exclude arterial hypertension and make a diagnosis: “Chronic heart failure I, functional class I according to the NYHA classification. Non-stenosing atherosclerosis of the brachiocephalic arteries. Dyslipidemia. The value of the global longitudinal strain of the left ventricle one year after discharge was -20.5%, which corresponds to the forecast and also confirms the high predictive ability of the method.
Таким образом, предлагаемый способ позволяет с высокой точностью прогнозировать риск развития нарушений глобальной продольной деформации ЛЖ в отдаленные сроки после пневмонии COVID-19, что дает возможность своевременно (через 3 месяца после заболевания) провести профилактику этого потенциально опасного осложнения. Предотвращение развития нарушений деформации миокарда ЛЖ позволит сократить количество впервые выявленных заболеваний, развитие и прогрессирование сердечной недостаточности, что в итоге поможет уменьшить количество госпитализаций и отдаленную смертность от хронической сердечной недостаточности. Способ может использоваться кардиологами и терапевтами амбулаторной и стационарной служб. Thus, the proposed method makes it possible to predict with high accuracy the risk of developing disorders of global longitudinal LV deformity in the long term after COVID-19 pneumonia, which makes it possible to prevent this potentially dangerous complication in a timely manner (3 months after the disease). Preventing the development of LV myocardial deformity disorders will reduce the number of newly diagnosed diseases, the development and progression of heart failure, which ultimately will help reduce the number of hospitalizations and long-term mortality from chronic heart failure. The method can be used by cardiologists and therapists in outpatient and inpatient services.
Claims (9)
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2782299C1 true RU2782299C1 (en) | 2022-10-25 |
Family
ID=
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2727003C1 (en) * | 2019-12-30 | 2020-07-17 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Самарский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for predicting the risk of developing subclinical left ventricular systolic dysfunction in the patients with chronic lymphatic leukemia in the chemotherapy in the fcr mode |
| RU2754798C1 (en) * | 2021-02-04 | 2021-09-07 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет» | Method for multivariate prediction of chronic heart failure after primary myocardial infarction with st segment elevation during 48-week follow-up |
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2727003C1 (en) * | 2019-12-30 | 2020-07-17 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Самарский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for predicting the risk of developing subclinical left ventricular systolic dysfunction in the patients with chronic lymphatic leukemia in the chemotherapy in the fcr mode |
| RU2754798C1 (en) * | 2021-02-04 | 2021-09-07 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет» | Method for multivariate prediction of chronic heart failure after primary myocardial infarction with st segment elevation during 48-week follow-up |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| ЯРОСЛАВСКАЯ Е.И. и др. Эхокардиографические показатели перенесших COVID-19 пневмонию через три месяца после выписки из стационара. Российский кардиологический журнал. 2021, 26(8), стр. 65-75. ЖАРИКОВА Е.С. и др. Предикторы неблагоприятного ремоделирования левого желудочка у пациентов, перенесших инфаркт миокарда. Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Медицина. 2017, 21(2), стр. 219-226. JANUS S.E. et al. Prognostic Value of Left Ventricular Global Longitudinal Strain in COVID-19. American Journal of Cardiology. 2020, 131, pp. 134-136. GOLUKHOVA E.Z. et al. Transthoracic Echocardiography-Based Prediction Model of Adverse Event Risk in Patients with COVID-19. Pathophysiology. 2022, 29(2), pp.157-172. * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Klok et al. | A simple non-invasive diagnostic algorithm for ruling out chronic thromboembolic pulmonary hypertension in patients after acute pulmonary embolism | |
| Agmon et al. | Is aortic dilatation an atherosclerosis-related process? Clinical, laboratory, and transesophageal echocardiographiccorrelates of thoracic aortic dimensions in the populationwith implications for thoracic aortic aneurysm formation | |
| McDermott et al. | Baseline functional performance predicts the rate of mobility loss in persons with peripheral arterial disease | |
| McDermott et al. | Decline in functional performance predicts later increased mobility loss and mortality in peripheral arterial disease | |
| Bluemke et al. | The relationship of left ventricular mass and geometry to incident cardiovascular events: the MESA (Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis) study | |
| Limkakeng Jr et al. | Combination of Goldman risk and initial cardiac troponin I for emergency department chest pain patient risk stratification | |
| Pearce et al. | Assessment of three schemes for stratifying stroke risk in patients with nonvalvular atrial fibrillation | |
| Shangguan et al. | Modified shock index is a predictor for 7-day outcomes in patients with STEMI | |
| Bocelli et al. | Prevalence and long-term predictors of left ventricular hypertrophy, late hypertension, and hypertensive response to exercise after successful aortic coarctation repair | |
| Kline et al. | Use of pulse oximetry to predict in-hospital complications in normotensive patients with pulmonary embolism | |
| Handberg et al. | Impaired coronary vascular reactivity and functional capacity in women: results from the NHLBI Women’s Ischemia Syndrome Evaluation (WISE) Study | |
| Christ et al. | Diagnostic and prognostic value of high-sensitivity cardiac troponin T in patients with syncope | |
| Hubbard et al. | 2-Dimensional Speckle Tracking Echocardiography predicts severe coronary artery disease in women with normal left ventricular function: a case-control study | |
| Ishizuka et al. | Ankle-brachial index and neurologic deterioration in acute ischemic stroke | |
| Maeda et al. | Cost-effectiveness of a community-based screening programme for chronic atrial fibrillation in Japan | |
| Sydó et al. | Exercise test predicts both noncardiovascular and cardiovascular death in a primary prevention population | |
| Yan et al. | Regional left ventricular myocardial dysfunction as a predictor of incident cardiovascular events: MESA (multi-ethnic study of atherosclerosis) | |
| RU2599372C1 (en) | Method for prediction of unfavourable cardiovascular events five years after suffering myocardial infarction taking into account adherence of patients to treatment | |
| RU2782299C1 (en) | Method for predicting the risk of developing left ventricular global longitudinal deformity after covid-19 pneumonia in individuals without pulmonary embolism, peripheral thrombosis, coronary heart disease, and atrial fibrillation | |
| Zuin et al. | Prognostic role of a new risk index for the prediction of 30-day cardiovascular mortality in patients with acute pulmonary embolism: the Age-Mean Arterial Pressure Index (AMAPI) | |
| Alves et al. | Peak oxygen uptake during the incremental shuttle walk test in a predominantly female population with Chagas heart disease | |
| US20180075206A1 (en) | Human coronary passport | |
| RU2653817C1 (en) | Method for predicting of acute kidney damage in patients with the insult | |
| Wang et al. | Association of elevated NTproBNP with recurrent thromboembolic events after acute pulmonary embolism | |
| RU2748715C1 (en) | Method for predicting very high risk of cardiovascular disease in men aged 40-60 years in european population |