Способ многофакторного прогнозирования отдаленных неблагоприятных исходов у пациентов, перенесших острый коронарный синдром со стойким подъемом сегмента st



Способ многофакторного прогнозирования отдаленных неблагоприятных исходов у пациентов, перенесших острый коронарный синдром со стойким подъемом сегмента st
Способ многофакторного прогнозирования отдаленных неблагоприятных исходов у пациентов, перенесших острый коронарный синдром со стойким подъемом сегмента st
Способ многофакторного прогнозирования отдаленных неблагоприятных исходов у пациентов, перенесших острый коронарный синдром со стойким подъемом сегмента st
Способ многофакторного прогнозирования отдаленных неблагоприятных исходов у пациентов, перенесших острый коронарный синдром со стойким подъемом сегмента st
Способ многофакторного прогнозирования отдаленных неблагоприятных исходов у пациентов, перенесших острый коронарный синдром со стойким подъемом сегмента st

Владельцы патента RU 2566212:

Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Новосибирский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ГБОУ ВПО НГМУ Минздрава России) (RU)
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Научно-исследовательский институт терапии и профилактической медицины" Сибирского отделения Российской академии медицинских наук (ФГБУ "НИИТПМ" СО РАМН) (RU)

Изобретение относится к медицине, а именно кардиологии. Определяют наличие или отсутствие у пациента сахарного диабета (СД), величину фракции выброса левого желудочка (ФВ ЛЖ), концентрацию высокочувствительного С-реактивного протеина в сыворотке крови (вчСРП), генотип по полиморфному варианту rs1376251 гена TAS2R50. Затем значения вышеуказанных параметров подставляют в оригинальную математическую формулу для расчета прогноза (Р(Х)). И при величине p(X), равной или превышающей 0,4, прогнозируют наступление у пациента какого-либо неблагоприятного исхода или их сочетания. При величине р(Х) менее 0,4 прогнозируют отсутствие неблагоприятных исходов в течение охватываемого прогнозом периода. Способ позволяет с высокой точностью прогнозировать отдаленные исходы у пациентов, перенесших острый коронарный синдром, за счет учета ранга факторов риска по степени их влияния на вероятность неблагоприятного исхода. 1 ил., 4 табл., 1 пр.

 

Изобретение относится к области медицины, а именно к кардиологии, и может быть использовано для прогнозирования неблагоприятных исходов острого коронарного синдрома (ОКС) с подъемом сегмента ST в течение 12 месяцев от его начала.

Смертность от ОКС в мире и России продолжает оставаться одной из самых высоких. Согласно данным регистра GRACE она может составлять 15% к концу 12-го месяца наблюдения. В связи с этим оценка риска неблагоприятного исхода у пациента, поступившего с подозрением на ОКС, необходима не только для выбора стратегии лечения в остром периоде, но и для оптимизации индивидуальной программы вторичной профилактики.

Существует довольно много способов оценки риска неблагоприятных исходов ОКС, но зачастую наблюдается их несоответствие реальной клинической практике. Нередко они требуют учета большого количества факторов, не всегда доступных для измерения в медицинских учреждениях, что резко уменьшает число пользователей этими способами. Существенным недостатком и причиной низкой информативности многих способов оценки является то, что они разработаны на основе европейской и американской популяций и не учитывают специфические для российской популяции факторы, влияющие на прогноз больных ОКС.

Известны следующие способы прогнозирования отдаленных неблагоприятных исходов ОКС со стойким подъемом сегмента ST (OKCпST).

1. Оценка годового риска неблагоприятных исходов ОКС при помощи шкалы CADILLAC.

Шкала CADILLAC (the Controlled Abciximab and Device Investigation to Lower Late Angioplasty Complications) учитывает 7 предикторов годичной летальности: фракция выброса левого желудочка (ФВ ЛЖ) менее 40% (сила 4 балла), почечная недостаточность - скорость клубочковой фильтрации менее 60 мл/мин (3 балла), класс тяжести ИМ по Киллип 2/3 (3 балла), кровоток по шкале TIMI после процедуры коронароангиопластики составляет 0-2 (2 балла), возраст старше 65 лет (2 балла), анемия (2 балла) и трехсосудистое поражение коронарных артерий (2 балла). Для упрощения риск-стратификации выделены 3 группы: низкого риска (сумма от 0 до 2 баллов), промежуточного риска (3-5 баллов) и высокого риска смерти (≥6 баллов) (CADILLAC (controlled abciximab and device investigation to lower late angioplasty complications) // Clinical Cardiology Volume 23, Issue 1, page 57, January 2000).

Шкала риска была разработана в результате исследования CADILLAC, в которое вошли 2082 пациента западноевропейского происхождения с инфарктом миокарда (ИМ) без кардиогенного шока. Шкала не учитывает генетические и воспалительные факторы, при ее разработке в исследование включались пациенты с первичной ангиопластикой, а доля таковых в России в удаленных от сосудистых центров регионах не превышает 50%. Все это делает непригодной шкалу CADILLAC для российской популяции.

2. Способ генетической диагностики неблагоприятных исходов у больных в течение одного года после OKCпST (патент РФ 2502474). Данный способ близок к предлагаемому нами только тем, что разработан на основе генотипирования у пациентов с OKCпST российской популяции.

Способ включает анализ полиморфных генов-кандидатов сердечно-сосудистых заболеваний и стратификацию риска на основании балльной системы оценки и заключается в том, что у пациента определяют генотипы полиморфного варианта rs4291 гена ангиотензин-превращающего фермента (АСЕ), полиморфного варианта rs6025 гена V свертывающего фактора (F5), а также генотипы полиморфного варианта rs5918 гена тромбоцитарного гликопротеина IIIa (IGTB3), при этом выявленный генотип ТТ по полиморфизму rs4291 (ген АСЕ) оценивают в 2 балла, генотип AT оценивают в 1 балл, генотип АА - 0 баллов; генотип ТТ по полиморфному rs6025 (ген F5) - 2 балла, генотип СТ - 1 балл, генотип СС - 0 баллов; генотипу СС полиморфизма rs5918 гена IGTB3 присваивают 2 балла, генотипу СТ - 1 балл, а генотипу ТТ - 0 баллов; далее на основании полученной суммы баллов оценивают вероятный риск развития неблагоприятных событий, соответственно минимальный риск определяют при сумме баллов 0-1, средний риск при сумме баллов 2, а высокий риск при сумме баллов, равной 3-4.

В качестве неблагоприятных исходов в данном способе рассматривались только случаи смерти или нефатального ИМ, в то время как инсульт, госпитализация и внеплановая коронарная реваскуляризация в связи с нестабильной стенокардией и некоронарная реваскуляризация также являются опасными сердечно-сосудистыми осложнениями со сходным патогенезом и вторичной профилактикой. Способом учитываются только генетические факторы и не учитываются другие факторы, используемые в рутинной клинической практике (возраст, величина фракции выброса левого желудочка, концентрация высокочувствительного С-реактивного протеина (вчСРП) в сыворотке крови), то время как OKCпST является мультифакториальным заболеванием и недооценка других факторов приводит к снижению прогностической ценности способа.

3. Способ прогнозирования вероятности тридцатидневной летальности и нефатального инфаркта миокарда для пациентов с OKCпST с использованием шкалы TIMI (TIMI risk score for ST-elevation myocardial infarction. A convenient, bedside, clinical score for risk assessment at presentation. An intravenous nPA for Treatment of infracting Myocardium Early II Trial substudy / D.A. Morrow, E.M. Antman, A. Charlesworth et al. // Circulation. - 2000. - Vol.102. - P. 2031-2037). Шкала TIMI учитывает следующие факторы на дату заболевания пациента OKCпST: возраст старше 65 лет; наличие в анамнезе сахарного диабета, артериальной гипертензии или стенокардии; частоту сердечных сокращений, превышающую 100 уд/мин; систолическое артериальное давление менее 100 мм рт. ст.; нарушение гемодинамики по классификации Killip от II до IV; вес пациента менее 67 кг; переднюю локализацию ИМ, а также время от начала приступа, превышающее 4 часа. Подсчитывают сумму баллов, на основании чего определяется низкий, средний и высокий риск смерти или повторного нефатального ИМ, требующего внеплановой реваскуляризации.

Способ позволяет оценить риск только летальности и нефатального ИМ и только в ближайшие 30 дней от начала заболевания.

4. Известен способ прогнозирования полугодовых неблагоприятных исходов (кардиоваскулярной смертности и нефатальных ИМ) после развития ОКС (для всех типов ОКС) путем подсчета баллов по шкале GRACE (Fox КА, Fitzgerald G, Puymirat E, Huang W, Carruthers K, Simon T, Coste P, Monsegu J, Gabriel Steg P, Danchin N, Anderson F. Should patients with acute coronary disease be stratified for management according to their risk? Derivation, external validation and outcomes using the updated GRACE risk score. // BMJ Open. 2014 Feb 21; 4(2): e004425) (прототип).

Шкала GRACE является наиболее известной, полученной по данным регистра GRACE IM методом регрессионного анализа и включает 8 переменных: возраст, класс сердечной недостаточности (СН) по классификации Killip, уровень систолического артериального давления (САД), число сердечных сокращений (ЧСС), уровень креатинина, диагностический уровень биомаркеров некроза миокарда, динамику сегмента ST, остановку сердца. Подсчет баллов осуществляется либо вручную, либо с помощью онлайн-калькулятора.

Тяжесть сердечной, недостаточности по классификации Killip оценивается следующим образом:

класс I - отсутствие признаков застойной сердечной недостаточности;

класс II - наличие хрипов в легких и/или повышенного давления в югулярных венах;

класс III - наличие отека легких;

класс IV - наличие кардиогенного шока.

Если подсчет баллов по шкале GRACE выполняется вручную, балльная оценка для каждого конкретно взятого признака проводится согласно данным таблицы 1, после чего полученные баллы суммируются.

Если какой-либо из последних 3-х клинических признаков, приведенных в таблице 1 (остановка сердца на момент поступления пациента, девиация сегмента ST, наличие диагностически значимого повышения уровня кардиоспецифических ферментов), отсутствует, то баллы по данной позиции не начисляются. Риск, оцениваемый по шкале GRACE, принято интерпретировать так:

1) низкий риск - вероятность смерти в течение полугода с даты OKCпST менее 1% (при расчете при помощи автоматического калькулятора); количество баллов - менее 109 (при выполнении расчетов вручную);

2) средний риск - вероятность смерти в течение полугода с даты OKCпST - от 1% до 3% (при расчете при помощи автоматического калькулятора); количество баллов - от 109 до 140 (при выполнении расчетов вручную);

3) высокий риск - вероятность смерти в течение полугода с даты OKCпST - более 3% (при расчете при помощи автоматического калькулятора); количество баллов - более 140 (при выполнении расчетов вручную).

Данный способ:

- не прогнозирует такие нефатальные сердечно-сосудистые осложнения, как инсульт, госпитализацию в связи с повторной ишемией, внеплановую коронарную и некоронарную реваскуляризацию;

- разработан на основе западноевропейской популяции и не может быть экстраполирован в полной мере на российскую популяцию;

- не учитывает генетические факторы, индивидуализирующие отдаленный прогноз и вторичную профилактику;

- не учитывает маркер активности воспалительного процесса при атеросклерозе - вчСРП;

- оценивает только 6-месячный прогноз, в то время как высокая опасность поздних осложнений сохраняется весь первый год после ОКС.

Фигуры иллюстративного материала

Фиг. 1. Вычисление значения р(Х) с помощью Excel.

Раскрытие изобретения

Способ многофакторного прогнозирования отдаленных неблагоприятных исходов у пациентов, перенесших OKCпST, характеризуется тем, что прогноз осуществляют на период, равный 12 месяцам с даты OKCпST, прогнозируют следующие неблагоприятные исходы: смерть, не сопровождающийся смертью случай инфаркта миокарда или инсульта, или нестабильной стенокардии, или внеплановой коронарной реваскуляризации, для чего определяют возраст пациента, наличие или отсутствие у него сахарного диабета (СД), величину фракции выброса левого желудочка (ФВ ЛЖ), концентрацию С-реактивного протеина, определенного высокочувствительным методом (концентрацию высокочувствительного С-реактивного протеина - вчСРП) в сыворотке крови, генотип по полиморфному варианту rs1376251 гена TAS2R50, значения вышеуказанных параметров подставляют в нижеприведенную формулу в следующем виде:

возраст (XI) указывают в виде количества полных лет, прожитых пациентом,

при величине ФВ ЛЖ у пациента (Х2) менее 45% значение Х2 указывают равным 1, при величине ФВ ЛЖ, большей или равной 45% - равным 0,

при наличии у пациента СД (Х3) значение Х3 указывают равным 1, при отсутствии - равным 0,

концентрация вчСРП (Х4) указывается в мг/дл,

генотип пациента по полиморфному варианту rs1376251 (Х5) учитывают следующим образом: при наличии у пациента генотипа СТ по полиморфному варианту rs1376251 параметру Х5 присваивают балл, равный 1, при других вариантах генотипов (СС или ТТ) - 0,

затем по формуле

где

z(Х)=-0.156+0.084Х1-3.638(1-Х2)-1.886(1-Х3)+0.108Х4-1.353(1-X5), вычисляют значение p(Х) и при величине p(Х), равной или превышающей 0,4, прогнозируют наступление у пациента какого-либо неблагоприятного исхода или их сочетания, а при величине p(Х) менее 0,4 прогнозируют отсутствие неблагоприятных исходов в течение охватываемого прогнозом периода.

Техническими результатами изобретения являются следующие:

- способ разработан в результате исследования российской популяции пациентов, перенесших OKCпST;

- способ учитывает 5 факторов для построения прогноза: возраст, величину ФВ ЛЖ у пациента, наличие/отсутствие у пациента СД, концентрацию вчСРП, генотип пациента по полиморфному варианту rs1376251 гена TAS2R50. Комплекс этих факторов не учитывается известными способами. Данные факторы были отобраны из нескольких десятков исследованных факторов (показателей), указанных ниже, как имеющие значимые высокие коэффициенты парной корреляции с вероятностью неблагоприятного исхода и слабую корреляцию между собой;

- в качестве неблагоприятных исходов предлагаемый способ прогнозирует не только летальный исход, но и не сопровождающийся смертью случай инфаркта миокарда или инсульта, или нестабильной стенокардии, или внеплановой коронарной реваскуляризации;

- прогноз по данному способу охватывает период, равный 12 месяцам с даты OKCпST;

- способ характеризуется высокой чувствительностью: 82% - по прогнозированию неблагоприятных исходов и 80% - по прогнозированию благоприятных исходов;

- по сравнению со шкалой TIMI предлагаемый способ не связан с использованием данных коронарографии, которая может проводиться только в специализированных сосудистых центрах;

- определение концентрации вчСРП в сыворотке крови позволяет учесть активность атеросклеротического воспалительного процесса;

- способ позволяет индивидуализировать прогноз за счет исследования генетического маркера - генотипа СТ по полиморфному варианту rs1376251 гена TAS2R50;

- предлагаемая формула расчета вероятности неблагоприятного исхода показывает, с каким весовым множителем тот или иной фактор влияет на вероятность неблагоприятного исхода. Это позволяет проранжировать факторы по степени их влияния на вероятность неблагоприятного исхода. Например, возраст (X1) в существенно меньшей степени влияет на неблагоприятный исход, чем фракция выброса (Х2) или наличие у пациента сахарного диабета (Х3). Это помогает врачу ориентироваться, на лечение чего следует обратить внимание в первую очередь.

Обоснование предлагаемого способа

В исследование были включены 145 больных OKCпST (106 мужчин и 39 женщин). Средний возраст больных составил 59,1±6,1 лет.

Диагноз ОКС устанавливался по совокупности критериев, разработанных Европейским обществом кардиологов и Американской коллегией кардиологов (2000 г. ), включающих: а) типичный болевой приступ; б) изменения ЭКГ в 2-х и более последовательных отведениях (высокоамплитудный Т, отрицательный Т, подъем сегмента ST, патологический Q, депрессия сегмента ST, наличие QR); в) динамические изменения в уровне ферментов (КФК, КК-МВ, ТнТ, ТнI).

У больных определяли следующие показатели: возраст; пол; класс сердечной недостаточности по классификации Killip; уровень креатинина; диагностический уровень биомаркеров некроза миокарда: MB креатинкиназы и тропонина, белка, связывающего жирные кислоты (БСЖК); индекс массы тела; окружность талии; концентрацию С-пептида в сыворотке крови; перенесенный ИМ в анамнезе; диагностированный ранее стеноз коронарных сосудов, превышающий 50%; курение; наличие сахарного диабета в анамнезе; артериальную гипертензию; инсульт в анамнезе; застойную хроническую сердечную недостаточность в анамнезе; уровень гликемии при поступлении и выписке; уровень гемоглобина крови при поступлении и выписке; локализацию изменений на электрокардиограмме; систолическое и диастолическое артериальное давление при поступлении; частоту сердечных сокращений при поступлении; величину фракции выброса левого желудочка по эхокардиографии; чрескожное коронарное вмешательство с реперфузией симптом-зависимой артерии, обнаруживаемое при поступлении пациента в клинику; эффективную тромболитическую терапию; время от начала ангинозных болей до реваскуляризации.

Кроме того, методом иммуноферментного анализа у пациентов определяли концентрацию вчСРП в сыворотке крови; интерлейкинов (ИЛ-6, ИЛ-8, ИЛ-1-бета); фактора некроза опухоли (ФНО-альфа); липидограмму: концентрацию липопротеинов низкой плотности (ЛПНП) в сыворотке крови, липопротеинов высокой плотности (ЛПВП), общий холестерин, триглицериды; оценивали генетические маркеры: различные варианты генотипов по полиморфным вариантам rs499818 (хр. 6), rs619203 гена ROS1, rs10757278 и rs1333049 (хр. 9), rs1376251 гена TAS2R50, rs2549513 (хр. 16), rs4804611 гена ZNF627 и rs17465637 гена MIAF3.

Для построения математической модели, определяющей зависимость вероятности неблагоприятного годового прогноза от значений перечисленных выше факторов (показателей), использовали данные по 122 из 145 больных, т.к. для этих 122 человек имелись данные по всем из вышеприведенных исследованных показателей (возраст, пол и т.д.). Средний возраст в данной группе больных составил 60,1±5,4 лет, в ней было 89 мужчин и 33 женщины.

Путем факторного и корреляционного анализа определяли влияние каждого из исследованных показателей на вероятность неблагоприятного годового прогноза. Из всех показателей были отобраны 5: возраст, ФВ ЛЖ, наличие СД, концентрация вчСРП и генотип по полиморфному варианту rs1376251 гена TAS2R50. Эти показатели имели значимые высокие коэффициенты парной корреляции с вероятностью неблагоприятного исхода и слабую корреляцию между собой. Остальные показатели не были включены в модель в силу их слабого влияния на вероятность неблагоприятного исхода или из-за значимой статистической зависимости с уже введенными в модель переменными.

Предлагаемый способ многофакторного прогнозирования разработан на основе построенной регрессионной нелинейной модели, определяющей зависимость вероятности неблагоприятного исхода от значений отобранных пяти факторов, которые учитываются, как указано выше.

Вероятность p(Х) неблагоприятного годового прогноза OKCпST вычисляется по формуле логистической регрессии:

где

z(X)=-0.156+0.084X1-3.638(1-X2)-1.886(1-X3)+0.108X4-1.353(1-X5)

Коэффициенты, стоящие перед переменными, вычислялись с использованием метода максимального правдоподобия по пространственной выборке объемом 122. В табл. 2 приведены значения коэффициентов, а также их характеристики, а именно P-величины (значение меньше 0.05 говорит о значимости соответствующего коэффициента регрессии), нижняя и верхняя границы доверительного интервала (доверительная вероятность 0.95).

Видно, что значения p(Х) могут меняться от 0 (z(X)=-∞) до 1 (z(X)=+∞), и эти значения удовлетворяют требованиям к вероятности случайного события.

Для перехода к значениям зависимой переменной Y, характеризующей исход (благоприятный исход Y=0, неблагоприятный - Y=1) использовалось следующее правило (строчные буквы означают конкретные значения переменных):

где Сp - величина порога (0<Ср<1), принятая равной 0,4.

Заметим, что предложенная модель прогнозирования достаточно просто реализуется на практике: у пациента определяют значения указанных 5 параметров, а затем эти значения подставляют в соответствующие формулы, реализованные либо в табличном процессоре Excel (фрагмент документа показан на фиг. 1), либо в каком-нибудь инженерном калькуляторе.

Статистические методы исследования

Хотя приведенные значения P-величины говорят о значимости вычисленных коэффициентов, была выполнена проверка адекватности построенного уравнения, которая включала два теста.

В первом эксперименте по значениям независимых переменных пространственной выборки (по которым вычислялись коэффициенты регрессии) вычислялись вероятности p(x), которые затем в соответствии с предложенным правилом преобразовывались в значения зависимой переменной 0 или 1 (Ср=0.4). В таблице 2 приведены количество исходных значений переменной Y и количество вычисленных (прогнозируемых) значений, а также процент совпадений этих значений. Видно достаточно хорошее совпадение как значения 1, так и значения 0.

Из таблицы видно, что предлагаемый способ прогноза характеризуется высокой чувствительностью. Из 122 обследованных пациентов с OKCпST неблагоприятные события в течение 12 месяцев с даты OKCпST реально имели место у 51 человека (из них согласно прогнозу по предлагаемому способу они должны были наступить у 42 человек), отсутствовали неблагоприятные события у 71 пациента (из них согласно прогнозу по предлагаемому способу их не должно было быть у 57 человек). Таким образом, чувствительность предлагаемого способа по прогнозированию неблагоприятных исходов составила 82%, благоприятных исходов - 80%.

Во втором эксперименте проверялась пригодность построенного уравнения регрессии для прогнозирования исходов по данным, которые не использовались для вычисления коэффициентов регрессии. Была взята группа пациентов из 54 человек и по значениям независимых переменных этих пациентов были вычислены прогнозируемые значения исходов. Результаты занесены в табл. 3, структура которой аналогична табл. 2. Меньшие проценты совпадений значений 0 и 1 отчасти можно объяснить меньшим объемом выборки, но, тем не менее, они позволяют утверждать, что построенное уравнение регрессии адекватно описывает исследуемый процесс-способ многофакторного прогнозирования отдаленных благоприятных и неблагоприятных исходов у пациентов, перенесших OKCпST.

Вышеприведенные результаты исследований позволяют сделать вывод о возможности успешного использования построенного уравнения для прогнозирования исходов. Это уравнение включает большее число значимых (для диагностики и прогнозирования) факторов и, соответственно, с большей точностью прогнозирует благоприятный или неблагоприятный отдаленный исход для того или иного пациента.

Сущность предложенного способа поясняется примером его осуществления.

Пациент А., 55 лет, мужчина, работающий, вес - 76 кг, рост - 174 см, поступил в приемное отделение. Жалобы при поступлении: на жгучую боль за грудиной в течение 1 часа без эффекта от нитроглицерина, купирован наркотическими анальгетиками на этапе скорой помощи. В анамнезе имеется артериальная гипертензия. Наследственность отягощена по матери (артериальная гипертензия, внезапная смерть в 65 лет), курил в течение 5 лет в молодости. Сахарный диабет отсутствует. При поступлении артериальное давление - 160/90 мм. рт. ст., ЧСС - 66 в минуту. На ЭКГ у пациента имеется элевация сегмента ST по задней стенке левого желудочка, нарушений ритма и проводимости нет. По данным ЭхоКГ, которую выполняли на 7-е сутки от поступления в стационар, фракция выброса левого желудочка составляет 43%. Тяжесть сердечной недостаточности расценена как Killip I (аускультативно хрипов в легких не было и рентгенологически также отсутствовали признаки гипертензии малого круга кровообращения). Концентрация креатинина в сыворотке крови при поступлении - 71 мкмоль/л, при выписке - 70 мкмоль/л, концентрация общей кретинкиназы 420 Е/л, изоформы MB креатинкиназы - 59 Е/л. Пациенту немедленно проведена коронарография, выявлена тромботическая окклюзия правой коронарной артерии в проксимальном сегменте и стеноз передней нисходящей артерии в проксимальном отделе более 50%. Осуществлена успешная ангиопластика со стентированием правой коронарной артерии. В сыворотке крови методом иммуноферментного анализа на анализаторе Multiscan (TermoLabsystems) с использованием тест систем ELISAs (ВСМ Diagnostics, Biomerica) определена концентрация вчСРП (в остром периоде она составила 90 мг/дл).

Геномную ДНК выделяли из венозной крови методом фенол-хлороформной экстракции. Генотипирование проводилось методом Real time PCR (зонды TaqMan, Applied Biosystems, USA) на приборе ABI 7900HT в соответствии с протоколом фирмы-производителя. У пациента выявлен генотип СТ по полиморфному варианту rs1376251. В течение госпитального периода рецидивов коронарных болей не было, по результатам нагрузочной пробы перед выпиской толерантность к физическим нагрузкам - средняя. Пациент выписан со стандартной двойной антитромбоцитарной терапией в сочетании со статинами, b-блокаторами и ингибиторами АПФ. Пациент регулярно принимал назначенное лечение в течение всего постгоспитального периода наблюдения (12 месяцев). В течение года у пациента было три госпитализации, из них две по поводу нестабильной стенокардии и одна - в связи с повторным острым инфарктом миокарда без зубца Q по передней стенке левого желудочка. Проведена внеплановая ангиопластика со стентированием передней нисходящей артерии.

Для определения прогноза наступления неблагоприятного события у данного пациента в течение 12 месяцев с даты OKCпST учитываем возраст данного пациента (55 лет), ФВ ЛЖ (43%), отсутствие сахарного диабета, концентрацию вчСРП (90 мг/дл), СТ по полиморфному варианту rs1376251. Значения переменных X1-Х5 у данного пациента равны следующим величинам: X1=55, Х2=1, Х3=0, Х4=90 мг/дл, Х5=1.

Вычисление осуществляем с помощью табличного процессора Excel, либо инженерного калькулятора, как сделано ниже.

Подставляем полученные значения в формулу

где

z(Х)=-0.156+0.084Х1-3.638(1-Х2)-1.886(1-Х3)+0.108X4-1.353(1-X5)

Получаем:

z(X)=-0,156+0,084*55-3,638*(1-1)-1,886(1-0)+0,108*90-1,353(1-1)=12,298;

p(Х)=1/(1+e-z(X))=1/(1+е-12,298)=1/(1+/e12,298)=1/(1+1/2,71828212,298)=1/(1+1/219257,2)=1/(1+0,0000046)=1/1,0000046=0,9(9).

Данный пациент исходно имел балл по шкалам TIMI - 1 (из 14 возможных), GRACE 103 (из 263 возможных), что определяло низкую вероятность развития у него как летального исхода, так и нефатальных сердечно-сосудистых событий в ранние и отдаленные сроки. Однако, согласно предлагаемому способу оценки прогноза, у пациента выявлялась высокая вероятность развития неблагоприятного исхода, что и реализовалось в развитии 2 эпизодов нестабильной стенокардии, повторного инфаркта миокарда и внеплановой ангиопластики, хотя предикторов развития такового по традиционным шкалам не было.

Способ многофакторного прогнозирования отдаленных неблагоприятных исходов у пациентов, перенесших острый коронарный синдром со стойким подъемом сегмента ST (OKCпST), включающий определение возраста пациента, отличающийся тем, что прогноз осуществляют на период, равный 12 месяцам с даты OKCпST, прогнозируют следующие неблагоприятные исходы: смерть, не сопровождающийся смертью случай инфаркта миокарда или инсульта, или нестабильной стенокардии, или внеплановой коронарной реваскуляризации, для чего дополнительно определяют наличие или отсутствие у пациента сахарного диабета (СД), величину фракции выброса левого желудочка (ФВ ЛЖ), концентрацию высокочувствительного С-реактивного протеина в сыворотке крови (вчСРП), генотип по полиморфному варианту rs1376251 гена TAS2R50, значения вышеуказанных параметров подставляют в нижеприведенную формулу в следующем виде:
возраст (Х1) указывают в виде количества полных лет, прожитых пациентом,
при величине ФВ ЛЖ у пациента (Х2) менее 45% значение Х2 указывают равным 1, при величине ФВ ЛЖ большей или равной 45% - равным 0,
при наличии у пациента СД (Х3) значение Х3 указывают равным 1, при отсутствии - равным 0,
концентрация вчСРП (Х4) указывается в мг/дл,
генотип пациента по полиморфному варианту rs1376251 гена TAS2R50 (Х5) учитывают следующим образом: при наличии у пациента генотипа СТ по полиморфному варианту rs1376251 параметру Х5 присваивают балл, равный 1, при других вариантах генотипов (СС или ТТ) - 0,
затем по формуле
,
где z(X)=-0.156+0.084X1-3.638(1-X2)-1.886(1-X3)+0.108X4-1.353(1-X5),
вычисляют значение p(X) и при величине p(X), равной или превышающей 0,4, прогнозируют наступление у пациента какого-либо неблагоприятного исхода или их сочетания, а при величине р(Х) менее 0,4 прогнозируют отсутствие неблагоприятных исходов в течение охватываемого прогнозом периода.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к медицинской технике, а именно к одноразовым автоматическим ланцетам. Ланцет содержит корпус, игольный сердечник и пружину.

Изобретение относится к медицине, а именно к оториноларингологии, и может быть использовано при выборе тактики лечения гипертрофии глоточной миндалины и хронического аденоидита.
Изобретение относится к медицине, а именно к офтальмологии, пластической хирургии и косметологии, и может быть использовано для оценки эффективности хирургического лечения птоза верхнего века.

Изобретение относится к медицине, а именно к психиатрии, и предназначено для прогнозирования развития депрессии у беременных с потерей плода в анамнезе. У беременных женщин с потерей плода в анамнезе во время тестирования оценивают следующие факторы риска: высшее и неоконченное высшее образование, полная занятость в течение рабочего дня, поддержка со стороны друзей и родственников, удовлетворенность браком, наличие средних и катастрофических стрессоров, суициды в анамнезе, нарушение менструальной функции, паритет беременности и количество выкидышей.

Изобретение относится к связыванию соответствующих информационных записей о пациентах. Техническим результатом является повышение достоверности связывания соответствующих информационных записей о пациентах.

Изобретение относится к медицине, а именно кардиологии. Оценивают обширность поражения миокарда, нарушение сердечной проводимости, признаки хронической сердечной недостаточности, уровень гликемии, мочевины в крови и артериальное систолическое давление при поступлении, и рассчитывают вероятность благоприятного или неблагоприятного прогноза (Р) по формуле.

Способ относится к медицине, а именно к стоматологии, и предназначен для использования при протезировании для предотвращения осложнений, связанных с перегрузкой опорных тканей пародонта.

Изобретение относится к области медицины, а именно к кардиологии. Проводят сбор анамнеза, клиническое и эхо-кардиографическое обследование пациентов 18 лет и старше, находящихся в стационаре.

Изобретение относится к медицине, а именно к функциональной диагностике дыхательных расстройств во время сна. Проводят мониторинг амплитуды дыхания носоротового потока и уровня сатурации крови кислородом на базовом уровне и во время сна.
Изобретение относится к медицине, в частности профилактической медицине. Проводят опрос на наличие стресса, курения, отягощенной наследственности по ранней менопаузе.

Изобретение относится к медицинской технике, а именно к средствам определения глюкозы в биологической пробе. Системы для определения глюкозы содержат, по меньшей мере, один источник света, выполненный с возможностью освещения целевой области биологической пробы, по меньшей мере, один датчик света, имеющий ток, зависящий от времени, являющийся индикатором определенной мощности света, процессор, выполненный с возможностью вычислять аттенуацию, свойственную крови в биологической пробе, присутствующей в целевой области, с отношением "сигнал-шум", по меньшей мере, 20:1 и на основе вычисленной аттенуации определять уровень глюкозы крови, связанный с биологической пробой, присутствующей в целевой области. При этом вычисленная аттенуация основана на стандартном отклонении логарифма тока, зависящего от времени, сгенерированного мощностью света из той же самой целевой области биологической пробы, либо на аппроксимации стандартного отклонения логарифма тока, либо аттенуация вычисляется с использованием разности между пиком и впадиной изменения поглощения света за счет крови в биологической пробе относительно времени, которая вычисляется процессором как функция стандартного отклонения логарифма тока, зависящего от времени, поделенного на коэффициент пропорциональности, в соответствии с уравнением где A(t) является изменением в поглощении света за счет крови в биологической пробе как функция времени, ΔA является разностью между пиком и впадиной графика A(t) во время временного интервала одного сердечного сокращения, ID(t) - ток, зависящий от времени, logID(t) - логарифм тока, зависящего от времени, k - коэффициент пропорциональности, σ[A(t)] - стандартное отклонение A(t) и σ[logID(t)] - стандартное отклонение logID(t), либо - вычисляется с помощью коэффициента нормализации. Процессор также может быть выполнен с возможностью принимать выходной сигнал, по меньшей мере, от одного датчика света и на основе принятого выходного сигнала вычислять аттенуацию, свойственную крови в биологической пробе, присутствующей в целевой области, и исключать эффект неопределенности, вызванный температурно-зависимой характеристикой датчика, по меньшей мере, одного датчика света, путем вычисления стандартного отклонения логарифма сигнала напряжения, зависящего от времени, и на основе вычисленной аттенуации определять уровень глюкозы крови, связанный с биологической пробой, присутствующей в целевой области. Способы определения характеризуют работу заявленных систем. Использование изобретения позволяет снизить ошибки при извлечении информации о характеристиках крови. 15 н. и 40 з.п. ф-лы, 4 ил.

Изобретение относится к области медицины, в частности к способу раннего определения аномального рефрактогенеза у детей, и может быть использовано в офтальмологии. У ребенка определяют диастолическое артериальное давление (ДАД) и частоту сердечных сокращений (ЧСС). На основании полученных данных вычисляют индекс Кердо (ВИК): ВИК=(1-ДАД/ЧСС)×100. При значении ВИК менее 1 определяют наличие аномалии рефрактогенеза. Причем значение ВИК 0,77±0,01 указывает на эмметропию, ВИК 0,73±0,02 - миопию слабой степени, ВИК 0,88±0,06 - миопию средней степени, ВИК 0,65±0,04 - миопию высокой степени, ВИК 0,54±0,03 - смешанный астигматизм. Способ позволяет повысить точность раннего определения аномального рефрактогенеза у детей за счет определения значений офтальмологических исследований и кардиореспираторной системы, а также позволяет изучить баланс ВНС и кардиореспираторных показателей, оценить их влияние на динамический рост организма, становление зрительных функций ребенка. 12 табл.
Изобретение относится к области медицины, а именно к акушерству и кардиологии. Проводят суточное мониторирование артериального давления (СМАД) и определяют следующие показатели: дневной индекс времени систолического артериального давления (САД), величину утреннего подъема диастолического артериального давления (ДАД), дневную вариабельность САД, ночной индекс времени ДАД, дневной суточный индекс САД, величину утреннего САД, дневное среднепульсовое артериальное давление (АД). По результатам СМАД устанавливают их числовые значения, по которым определяют прогностические коэффициенты F1 и F2 с последующим сравнением их величин. При величине F2 больше F1 диагностируют преэклампсию, а при F1 больше F2 - гестационную гипертензию. Способ позволяет с высокой точностью осуществить дифференциальную диагностику между преэклампсией и гестационной гипертензией. 3 пр.
Изобретение относится к медицине, а именно к антропологии, и может быть использовано для измерения углов скрученности длинных трубчатых костей. Кость закрепляют в штативе горизонтально. С помощью механического или электронного уровня-угломера измеряют углы наклона эпифизов по отношению к плоскости горизонта. Вычисляют разность углов наклона дистального и проксимального эпифизов, определяя тем самым угол скрученности кости. Способ позволяет просто, доступно и быстро измерить углы скрученности длинных трубчатых костей за счет оптимальной фиксации кости и предварительного измерения углов наклона эпифизов по отношению к плоскости горизонта.

Изобретение относится к офтальмологии и может быть использовано для оценки морфофункционального состояния мейбомиевых желез (МЖ). Определяют в баллах среднее расстояние между устьями протоков соседних МЖ, которые открываются на реберном крае века (d). Определяют среднее соотношение между размером устья протока МЖ и расстоянием между устьями протоков соседних МЖ (id). Определяют средний размер МЖ, который визуализируется при вывернутом кнаружи веке (g). Определяют среднее соотношение между расстоянием между соседними МЖ и средним размером мейбомиевых желез (ig). Проводят балльную оценку всех выявленных показателей. Рассчитывают биометрический индекс МЖ по определенной формуле. При величине индекса 7-8 баллов оценивают морфофункциональное состояние МЖ как нормальное, 5-6 баллов - как частичную дисфункцию МЖ, 4 балла - как выраженную дисфункцию МЖ. Способ обеспечивает количественную оценку нарушений морфофункционального состояния МЖ, проведение своевременных лечебных мероприятий за счет проведения биомикроскопии, оценки 4 выявленных показателей и величины биометрического индекса МЖ. 4 ил., 2 пр.

Изобретение относится к медицинской технике. Фотоплетизмограф с адаптивной коррекцией постоянной составляющей содержит генератор импульсов, источник света, фотоприемник, преобразователь ток/напряжение, усилитель переменного напряжения и синхронный демодулятор. В устройство дополнительно введены цифро-аналоговый преобразователь, дифференциальный усилитель, аналого-цифровой преобразователь и микроконтроллер. Выход синхронного демодулятора подключен к неинвертирующему входу дифференциального усилителя и ко второму входу аналого-цифрового преобразователя. Выход цифро-аналогового преобразователя подключен к инвертирующему входу дифференциального усилителя. Выход дифференциального усилителя подключен к первому входу аналого-цифрового преобразователя. Выход аналого-цифрового преобразователя подключен к входу микроконтроллера. Выход микроконтроллера подключен к входу цифро-аналогового преобразователя. Применение изобретения позволит увеличить быстродействие коррекции постоянной составляющей в фотоплетизмографе, регистрирующем сигнал артериальной пульсации крови. 1 ил.

Изобретение относится к медицинской технике и может быть использовано при выполнении различных медицинских процедур. Функциональная структура одновременного возвратно-поступательного разворота группы выдвижных элементов для захвата и удержания диагностических и хирургических корпусов в тороидальной робототехнической системе с выдвижной крышкой, включающая корпус, опорную шайбу с закрепленным приводом с редуктором, который посредством шестеренки редуктора функционально связан с шестеренкой разворота, которая закреплена или является частью круглой пластины с осевым отверстием, где с определенным шагом по кругу закреплены выдвижные элементы захвата и удержания диагностических и хирургических корпусов, а внутренние края круглой пластины с осевым отверстием выполнены цилиндрической формы, также включает подшипники, при этом корпус одновременного возвратно-поступательного разворота группы выдвижных элементов захвата и удержания диагностических и хирургических устройств выполнен тороидальной формы с выдвижной крышкой совместно с выдвижной внутренней частью тороидального корпуса, внутри которого закреплена опорная шайба с осевым отверстием, при этом средняя часть и крайняя часть опорной шайбы выполнены цилиндрической формы, между которыми расположена круглая пластина с выдвижными элементами захвата и удержания диагностических и хирургических устройств, на внутренней цилиндрической части которой зафиксированы подшипники, которые позиционно расположены на горизонтально ориентированной части опорной шайбы. 4 ил.

Изобретение относится к медицине, а именно к неврологии, и может быть использовано для прогнозирования поражения нервной системы в ранней стадии болезни Кавасаки. Устанавливают факторы риска по данным общеклинического обследования. Определяют содержание гемоглобина, наличие дилатации коронарных артерий. Определяют наличие других системных проявлений болезни Кавасаки: поражение органов желудочно-кишечного тракта, суставов, мочевыделительной системы. Устанавливают градации и числовые значения факторов риска. Определяют величины двух прогностических коэффициентов и сравнивают их. При значении F1 больше F2 прогнозируют поражение нервной системы в ранней стадии болезни Кавасаки. Устанавливают степень риска развития поражения нервной системы. Способ позволяет с высокой точностью осуществить индивидуальный прогноз и установить степень риска развития поражения нервной системы в ранней стадии болезни Кавасаки, своевременно провести лечение за счет установления и математического анализа факторов риска. 1 з.п. ф-лы, 2 табл., 4 пр.

Изобретения относятся к медицине. Способ когнитивной поведенческой терапии бессонницы осуществляют посредством системы для когнитивной поведенческой терапии. Система для когнитивной поведенческой терапии содержит устройство электронной связи, систему датчиков для обнаружения данных активности во время сна, первый блок обработки для преобразования данных активности во время сна в данные структуры сна, второй блок обработки с устройством ввода для сбора входных данных пациента, которые содержат информацию, указывающую оценку влияния бессонницы пациента на дневную деятельность пациента, третий блок обработки для приема данных структуры сна и входных данных пациента, их анализа и создания профиля сна пациента, четвертый блок обработки для анализа профиля сна пациента и обеспечения курса терапии и дисплей. Запоминающее устройство четвертого блока обработки содержит множество модулей терапевтических инструкций для представления на дисплее. Четвертый блок обработки выполнен с возможностью организации модулей терапевтических инструкций, основываясь на упомянутом профиле сна пациента, и представления организованных модулей терапевтических инструкций на дисплее. При этом контролируют сон пациента с помощью системы датчиков, собирают входные данные пациента с помощью устройства ввода, объединяют входные данные пациента и данные активности во время сна для создания профиля сна пациента, анализируют упомянутый профиль для определения курса терапии и представляют упомянутый курс терапии пациенту на дисплее. Применение изобретений обеспечит более точную оценку состояния пациента и облегчит когнитивную поведенческую терапию для пациента. 2 н. и 17 з.п. ф-лы, 12 ил.
Изобретение относится к медицине, а именно к стоматологии, и может быть использовано для определения глубины пародонтального кармана. В пародонтальный карман в области исследуемого зуба вводят шарик пародонтального пуговчатого зонда диаметром 0,5 мм. Затем вводят шарик меньшего диаметра, равного не менее 0,2 мм и не более 0,4 мм. Фиксируют величины глубины зондирования. Проводят расчет глубины пародонтального кармана по определенной формуле. Способ позволяет установить правильный диагноз, выбрать тактику лечения, осуществлять дифференциальную диагностику микробной и нагрузочной составляющих повреждения пародонта за счет использования при измерении глубины пародонтального кармана двух пародонтальных пуговчатых зондов с различным диаметром шарика. 2 пр.
Наверх