Управление сердечно-сосудистыми рисками у больных, перенесших острый коронарный синдром без стойкого подъема сегмента ST



Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Прогнозирование долгосрочных (годовых) благоприятных и неблагоприятных исходов острого коронарного синдрома без стойкого подъема сегмента ST (OКCбпST) для оптимизации реабилитации, вторичной профилактики и персонализированного подхода к лечению. Материал и методы. В исследование были включены 135 пациентов с ОКСбпST (средний возраст 59,1±6,1 года), в том числе 94 мужчины и 41 женщина, госпитализированных в ГКБ №1 г. Новосибирска в течение 2010 г. Всем пациентам в госпитальном периоде и в течение 1 года после выписки проводилась стандартная медикаментозная терапия ОКС согласно рекомендациям РКО, ESC, ACCA. Диагноз ОКС устанавливался по совокупности критериев, разработанных Европейским обществом кардиологов и Американской коллегией кардиологов (2000 г.). Проведено клинико-инструментальное исследование по следующей программе: клинический осмотр, ЭКГ, ЭхоКГ, холтеровское мониторирование ЭКГ, исследование воспалительных цитокинов и молекулярно-генетические исследования. В работе было определено влияние каждого из исследованных показателей на вероятность неблагоприятного годового прогноза методами факторного и корреляционного анализа. Результаты. Получена математическая модель многофакторного прогнозирования отдаленных (годовых) неблагоприятных и благоприятных исходов OКCбпST. Модель включает в себя определение возраста пациента в годах, наличия или отсутствия у пациента: тахикардии при поступлении, Killip более II, жизнеугрожающих пароксизмальных тахиаритмий, а также концентрации высокочувствительного С-реактивного протеина в сыворотке крови и генотипа по полиморфному варианту rs1376251 гена TAS2R50. Методика внедрена в рутинную клиническую практику Регионального сосудистого центра ГБУЗ НО «Городская клиническая больница №1» г. Новосибирска. Заключение. Применение предложенной модели многофакторного прогнозирования отдаленных исходов OКCбпST позволяет повысить точность предсказываемого события, так как она разработана на основе исследования показателей у российских пациентов и учитывает активность субклинического воспаления атеросклероза и генотип пациента. Формула расчета вероятности неблагоприятного исхода показывает, с каким весовым множителем тот или иной фактор влияет на вероятность неблагоприятного исхода. Модель проста в использовании и позволяет персонифицировать вторичную профилактику, что будет способствовать снижению суммарного сердечно-сосудистого риска у этих пациентов.

Полный текст

Цель. Прогнозирование долгосрочных (годовых) благоприятных и неблагоприятных исходов острого коронарного синдрома без стойкого подъема сегмента ST (OКCбпST) для оптимизации реабилитации, вторичной профилактики и персонализированного подхода к лечению. Материал и методы. В исследование были включены 135 пациентов с ОКСбпST (средний возраст 59,1±6,1 года), в том числе 94 мужчины и 41 женщина, госпитализированных в ГКБ №1 г. Новосибирска в течение 2010 г. Всем пациентам в госпитальном периоде и в течение 1 года после выписки проводилась стандартная медикаментозная терапия ОКС согласно рекомендациям РКО, ESC, ACCA. Диагноз ОКС устанавливался по совокупности критериев, разработанных Европейским обществом кардиологов и Американской коллегией кардиологов (2000 г.). Проведено клинико-инструментальное исследование по следующей программе: клинический осмотр, ЭКГ, ЭхоКГ, холтеровское мониторирование ЭКГ, исследование воспалительных цитокинов и молекулярно-генетические исследования. В работе было определено влияние каждого из исследованных показателей на вероятность неблагоприятного годового прогноза методами факторного и корреляционного анализа. Результаты. Получена математическая модель многофакторного прогнозирования отдаленных (годовых) неблагоприятных и благоприятных исходов OКCбпST. Модель включает в себя определение возраста пациента в годах, наличия или отсутствия у пациента: тахикардии при поступлении, Killip более II, жизнеугрожающих пароксизмальных тахиаритмий, а также концентрации высокочувствительного С-реактивного протеина в сыворотке крови и генотипа по полиморфному варианту rs1376251 гена TAS2R50. Методика внедрена в рутинную клиническую практику Регионального сосудистого центра ГБУЗ НО «Городская клиническая больница №1» г. Новосибирска. Заключение. Применение предложенной модели многофакторного прогнозирования отдаленных исходов OКCбпST позволяет повысить точность предсказываемого события, так как она разработана на основе исследования показателей у российских пациентов и учитывает активность субклинического воспаления атеросклероза и генотип пациента. Формула расчета вероятности неблагоприятного исхода показывает, с каким весовым множителем тот или иной фактор влияет на вероятность неблагоприятного исхода. Модель проста в использовании и позволяет персонифицировать вторичную профилактику, что будет способствовать снижению суммарного сердечно-сосудистого риска у этих пациентов.
×

Об авторах

Н. Г Ложкина

ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный медицинский университет» Минздрава России

Новосибирск, Россия

В. А Козик

ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный медицинский университет» Минздрава России

Новосибирск, Россия

М. Х Хасанова

ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный медицинский университет» Минздрава России

Новосибирск, Россия

Е. А Глебченко

ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный медицинский университет» Минздрава России

Новосибирск, Россия

А. Д Куимов

ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный медицинский университет» Минздрава России

Новосибирск, Россия

Список литературы

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© ООО "Эко-Вектор", 2017

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

СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: ПИ № ФС 77 - 64546 от 22.01.2016. 


Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах