Способ прогнозирования очень высокого риска возникновения сердечно-сосудистого заболевания у мужчин европейской популяции в возрасте 40-60 лет Российский патент 2021 года по МПК A61B5/00 

Описание патента на изобретение RU2748715C1

Изобретение относится к области медицины, а именно к кардиологии и предназначено для выявления у мужчин европейской популяции в возрасте 40-60 лет высокого риска возникновения инфаркта миокарда для своевременной коррекции.

Роль сердечно-сосудистых заболеваний в структуре заболеваемости и смертности взрослого населения, как в России, так и в мире в целом не ослабевает. Лидирующее место сердечно-сосудистой патологии в структуре общей смертности побуждает к поиску эффективных и современных методов прогнозирования сердечно-сосудистых рисков, позволяющих проводить индивидуализированную профилактику.

Оценка степени риска возникновения сердечно-сосудистых событий, например, таких как ИБС или ИМ, необходима для выявления тех пациентов, у кого определенные медицинские вмешательства могут улучшить клинические исходы. Таким образом, важнейший компонент клинической тактики - количественная оценка раннего и отдаленного риска у конкретного больного.

Из патента РФ №2693997 известен способ определения степени предрасположенности к сердечно-сосудистым заболеваниям. Испытуемого, чей возраст составляет 20-35 лет, располагают в горизонтальном положении на столе, снабженном приспособлением для измерения угла наклона от 0° до 90° и опорной площадкой для стоп испытуемого. В интервале времени от 7 до 10 мин осуществляют 5 измерений АД на левой и правой плечевых артериях. Последующие измерения АД проводят на стороне с наибольшими значениями. Далее испытуемого переводят в наклонное положение, причем индивидуальный угол наклона стола устанавливают таким образом, чтобы расстояние между макушкой испытуемого и нижней частью его пяток составляло 130 см. Затем между 7-й и 10-й минутами наклонного положения испытуемого проводят 5 измерений АД. Усредняют величины САД в горизонтальном и наклонном положении испытуемого. Определяют ΔСАД путем вычитания из усредненной величины САД наклонного положения усредненной величины САД горизонтального положения. При величине ΔСАД, равной от 0 до 5,0 мм рт.ст., констатируют состояние, соответствующее норме. При величине ΔСАД от 6,0 мм рт.ст. до 15,0 мм рт.ст. отмечают умеренную степень предрасположенности к ССЗ. Величина ΔСАД больше 16 мм рт.ст. свидетельствует о значительной степени предрасположенности к ССЗ. Способ позволяет исключить влияние конституциональных особенностей испытуемых, однако он предназначен только для молодых пациентов.

Из уровня техники (Патент РФ №2352258) известен Способ оценки суммарного риска развития сердечно-сосудистых заболеваний, специфический для российского населения, заключающийся в том, что строят регрессионную модель пропорционального риска, в которой в качестве факторов риска используют возраст индивидуума, систолическое артериальное давление, частоту сердечных сокращений, уровни общего холестерина и холестерина липопротеинов высокой плотности, индекс относительной массы тела, статус стенокардии напряжения и типичной для инфаркта миокарда боли, оценку электрокардиограммы в покое, закодированную по Миннесотскому коду, статусы курения и употребления алкоголя, определяемые в порядковой шкале, рассчитывают риск сердечно-сосудистых заболеваний для конкретного индивида относительно к референсному индивиду российской популяции того же пола, возраста и уровня образования как:

Ri(T,x)=1-Si(T,x)=1-Si(T,xr)**exp(b*(x-xr))

где Ri(T,x) - абсолютный, суммарный риск сердечно-сосудистых заболеваний для индивидуума с «профилем» x в момент времени Τ для образовательной страты I;

Si(T,x) - соответствующая функция выживания для индивидуума с «профилем» x для образовательной страты I, оцениваемой по данным;

Xr - «профиль» типичного референсного индивидуума;

b - вектор регрессионных коэффициентов, оцениваемый по данным.

Указанный известный способ достаточно сложен в реализации, т.к. требует сравнительных данных с референсным индивидумом российской популяции того же пола, возраста и уровня образования.

Из патента РФ №2700124 известен способ прогнозирования осложнений со стороны сердечно-сосудистой системы у спортсменов. На основании оценки эхокардиографических показателей определяют допплернезависимый индекс ремоделирования левых камер сердца (ИРлкс) по формуле

где Vлж - объем левого желудочка в мл, Vлп - объем левого предсердия в мл - в фазу диастолы. При величине ИРлкс менее 2,38 прогнозируют левожелудочковую дисфункцию с высоким проаритмогенным риском и развитие стрессорной кардиомиопатии. Способ обеспечивает прогнозирование и выявление у спортсменов патологических изменений со стороны сердечно-сосудистой системы, а также упрощение и сокращение времени прогнозирования при сохранении объективности способа за счет разработки допплернезависимых эхокардиографических параметров. Однако он предназначен только для спортсменов.

В течение нескольких последних десятилетий большое внимание уделяется изучению свойств сосудистой стенки и ее роли в прогнозировании сердечно-сосудистых событий. В частности, «Золотым стандартом» оценки жесткости артериальной стенки является скорость распространения пульсовой волны (СРПВ). Она отражает упруго-эластические свойства артерий и признана маркером сердечно-сосудистых осложнений у больных с артериальной гипертонией.

Например, из патента РФ №2675035 известен способ прогноза развития диастолической сердечной недостаточности у лиц с коморбидными заболеваниями, включающий определение сердечно-сосудистых индексов, согласно которому для определения сердечно-сосудистых индексов на указательный палец пациента в положении лежа на спине устанавливают фотоплетизмографический датчик, рассчитывают значения индексов жесткости SI и отражения RI, регистрируют сердечно-лодыжечный сосудистый индекс (CAVI), на основании которых судят о развитии диастолической сердечной недостаточности. В частности, при значениях CAVI более 9 прогнозируют развитие атеросклероза.

Также из уровня техники известен способ оценки степени риска повторных приступов ишемии после инфаркта миокарда (ИМ) (Патент РФ №2429783), включающий проведение обследования пациента в первые сутки инфаркта миокарда, при котором проводят аппланационную тонометрию по стандартной методике, определяют скорость пульсовой волны (СПВ) и рассчитывают индекс аугментации (ИА), и при значениях ПА от 29,4% и выше, СПВ от 11 м/с и выше оценивают степень риска развития повторных приступов ишемии в раннем и отдаленном периодах после ИМ как высокую; при значениях ИА от 16,2 до 29,3%, СПВ от 7,6 до 10,9 м/с оценивают степень риска развития повторных приступов ишемии в раннем и отдаленном периодах после ИМ как среднюю; при значениях ИА от -43,3 до -64,5%, СПВ от 5,8 до 7,5 м/с оценивают степень риска развития повторных приступов ишемии в раннем и отдаленном периодах после ИМ как низкую. Недостатком указанного способа является то, что он применим не на стадии прогнозирования, а тогда, когда сердечнососудистое событие уже произошло.

Наиболее близким к предлагаемому изобретению является способ индивидуального прогнозирования десятилетнего риска фатального сердечно-сосудистого события у мужчин в возрасте 40-60 лет, известный из патента РФ №2524626. Известный способ заключается в том, что определяют концентрации общего холестерина и триглицеридов в крови, измеряют в исходном состоянии частоту сердечных сокращений (ЧСС), систолическое (САД) и диастолическое артериальное давление (ДАД), затем проводят пробу со ступенчато возрастающей субмаксимальной физической нагрузкой на бегущей дорожке, регистрируют максимальные и минимальные величины ДАД, САД, максимальное ЧСС на каждой ступени пробы, а также величины САД, ДАД и ЧСС через 30 с, 2, 4 и 6 мин после ее окончания, выявляют аномальную реакцию САД на нагрузку при приросте САД менее 30 мм рт.ст. в сравнении с исходным САД, либо при снижении САД на последующей ступени в сравнении с предыдущими ступенями более чем на 10 мм рт.ст., начиная с третьей ступени нагрузки; учитывают наличие аномального замедленного восстановления ЧСС после нагрузки, при этом замедленным считают снижение ЧСС менее чем на 8 уд./мин в течение первой минуты или менее чем на 12 уд./мин в течение первых двух минут после окончания нагрузки, регистрируют продолжительность пробы и прогнозируют риск возникновения фатального сердечно-сосудистого события в течение десятилетнего периода (Р) по формуле

P=eh/(1+eh),

где е - натуральное основание,

h=-5.573+0.029⋅A+0.367⋅B+0.1234⋅C+0.0265⋅D-0.0396⋅E+0.0404⋅F-5.5371⋅G-0.0531⋅J+0.0058⋅K+0.055⋅L-0.0176⋅M-0.0483⋅N+0,607⋅R+0,872⋅S,

причем

А - возраст, лет,

В - концентрация общего холестерина в крови, ммоль/л,

С - концентрация триглицеридов в крови, ммоль/л,

D - величина САД в исходном состоянии, мм рт.ст.,

Ε - величина ДАД в исходном состоянии, мм рт.ст.,

F - величина ЧСС в исходном состоянии, уд./мин,

G - коэффициент, вычисляемый по формуле

Где i - порядковый номер измерения ЧСС после пробы с физической нагрузкой - через 30 с, 2, 4 и 6 мин, от i=1 до i=4,

xi - время, прошедшее с момента прекращения пробы с физической нагрузкой до i-го измерения ЧСС, мин,

yi - величина ЧСС при i-м измерении, уд./мин,

Σ - знак суммирования по измерениям от i=1 до i=4,

J - коэффициент, вычисляемый по формуле ez,

где е - натуральное основание,

K - максимальная величина САД при нагрузке, мм рт.ст.,

L - максимальная величина ДАД при нагрузке, мм рт.ст.,

Μ - минимальная величина ДАД при нагрузке, мм рт.ст.,

N - продолжительность пробы с нагрузкой, мин,

R - интегральный показатель, характеризующий отсутствие (R=0) или наличие (R=1) аномальной реакции САД на нагрузку,

S - интегральный показатель, характеризующий отсутствие (S=0) или наличие (S=1) аномального замедленного восстановления ЧСС после нагрузки, и при Ρ больше 0,50 десятилетний сердечно-сосудистый риск расценивают как высокий.

Недостатком указанного известного способа является сложность реализации и большое число используемых показателей.

Технический результат, достигаемый предлагаемым изобретением, заключается в способности эффективно и быстро провести прогнозирование возможного риска возникновения инфаркта миокарда у мужчин европейской популяции в возрасте 40-60 лет за счет использования только объективных показателей.

Указанный технический результат достигается предлагаемым способом прогнозирования высокого риска возникновения риска возникновения инфаркта миокарда у мужчин европейской популяции в возрасте 40-60 лет, включающий проведение обследования пациента с установлением ряда функциональных показателей и осуществление оценки риска возникновения инфаркта миокарда по математической формуле, при этом новым является то, что в качестве функциональных показателей определяют у пациента сердечно-лодыжечный сосудистый индекс (CAVI) и индекс аугментации (AI) с помощью объемной сфигмографии, а оценку риска возникновения инфаркта миокарда определяют по математической формуле: p=1/(1+e-z),

где

е - математическая константа, равная 2,72, Ζ - вспомогательная функция:

Ζ=-11,6+0,129×Возраст+0,348×CAVI средний+1,892×AI

p - вероятность риска возникновения у пациента инфаркта миокарда

CAVI - сердечно-лодыжечный сосудистый индекс

AI - индекс аугментации;

и при значении p равном или более 0,5 прогнозируют для пациента, входящего в группу мужчин европейской популяции в возрасте 40-60 лет, вероятность высокого риска возникновения инфаркта миокарда.

Поставленный технический результат достигается за счет следующего.

Вопросы прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний, осложнений занимают одно из центральных мест в современной медицинской науке. В течение нескольких последних десятилетий большое внимание уделяется изучению свойств сосудистой стенки и ее роли в прогнозировании сердечно-сосудистых событий [2019 АСС/АНА Guideline on the Primary Prevention of Cardiovascular Disease: A Report of the American College of Cardiology / American Heart Association Task Force on Clinical Practice Guidelines. Circulation. 2019; 140(11): e596-e646.doi:10.1161/CIR.0000000000000678].

Среди множества предложенных к настоящему времени параметров, характеризующих жесткость артерий, в рекомендации для стратификации риска вошла только каротидно-феморальная скорость пульсовой волны более 10 м/с [Williams В, Mancia G, Spiering W, et al. 2018 ESC/ESH Guidelines for the management of arterial hypertension. Eur Heart J. 2018; 39(33): 3021-3104. doi:10.1093/eurheartj/ehy339]. Другие показатели жесткости проходят активное клиническое тестирование своей прогностической значимости.

В 2006 г в Японии предложен новый показатель артериальной жесткости - сердечно-лодыжечный сосудистый индекс (CAVI), вычисление которого основано на параметре жесткости β, который не зависит от уровня артериального давления на момент измерения с включением в формулу сердечно-феморальной скорости пульсовой волны [Shirai K, Utino J, Otsuka K, Takata Μ. A novel blood pressure-independent arterial wall stiffness parameter; cardio-ankle vascular index (CAVI). J Atheroscler Thromb. 2006; 13(2): 101-107. doi:10.5551/jat.l3.101]; [Namba Т., Masaki N., Takase В., Adachi T. Arterial Stiffness Assessed by Cardio-Ankle Vascular Index. Int J Mol Sci. 2019; 20(15): 3664. Published 2019 Jul 26. doi:10.3390/ijms20153664]. Причем сердечно-лодыжечный сосудистый индекс CAVI позволяет оценить истинную жесткость сосудистой стенки вне зависимости от уровня артериального давления. Показано также, что данный показатель ассоциируется с наличием и тяжестью коронарного атеросклероза и предполагается в качестве его предиктора. Прогностически значимая величина CAVI равна более 9 ед. Однако все исследования по этому показателю основаны только на пациентах азиатской популяции, а кроме того, обычно точность прогноза повышается с привлечением дополнительных диагностических критериев.

Предлагаемый в заявляемом способе, наряду с CAVI, индекс аугментации (AI), основанный на контурном анализе сфигмограммы, также интенсивно изучается как прогностический фактор. Несмотря на большое количество исследований прогностической роли данных показателей, до настоящего времени они не были включены в валидированные системы стратификации риска, что обусловливает актуальность их дальнейшего изучения с целью накопления статистической информации об их связи с риском сердечно-сосудистых осложнений.

Эластические свойства сосудистой стенки зависят от множества факторов риска, воздействующих на нее, поэтому артериальную жесткость приближенно можно рассматривать как интегральный результат всех повреждающих воздействий на стенку артерии. Считается, что показатели, характеризующие жесткость артерий (в том числе и скорости пульсовой волны в различных сосудистых сегментах) имеют различную прогностическую значимость, требующую статистического обоснования отдельно для каждого показателя жесткости. Сердечно-лодыжечный индекс CAVI, разработанный японскими учеными и реализованный в сфигмометре VaSera VS-1500N, позволяет в режиме скрининга получить ряд показателей, характеризующих состояние артериального русла (CAVI, ΑΙ, ЛПИ-лодыжечно-плечевой индекс) для проведения последующих диагностических и профилактических мероприятий. Основной массив данных по прогностическому значению CAVI получено для азиатской популяции. В Японии было установлено, что лица с имеющимися сердечно-сосудистыми заболеваниями имеют более высокие значения CAVI, чем здоровые [Namekata Т., Suzuki K., Ishizuka Ν., Shirai K. Establishing baseline criteria of cardio-ankle vascular index as a new indicator of arteriosclerosis: across-sectionalstudy. BMC Cardiovasc Disord. 2011; 11: 51. doi:10.1186/1471-2261-11-51]. Исследование A.Takaki и соавт.установлено, что CAVI статистически значимо коррелировал с выраженностью коронарного атеросклероза по данным коронарографии и был существенно выше у лиц с стенокардией.

Японскими исследователями выявлена положительная корреляция уровня CAVI с количеством пораженных атеросклеротическим процессом коронарных артерий. Сходные данные представлены М.А. Пурыгиной, где значение CAVI более 9 с чувствительность 75% и специфичностью 93% предсказывало наличие гемодинамически значимых стенозов коронарных артерий. По данным обзора A. Tanaka et al. Значения CAVI более 7,41 могут свидетельствовать о развивающемся коронарном атеросклерозе, более 8-о наличии стеноза коронарных артерий [Tanaka Α., Tomiyama Η., Maruhashi Т., Matsuzawa Y., Miyoshi Т., Kabutoya Т. et al. Physiological Diagnostic Criteria for Vascular Failure. Hypertension. 2018; 72: 1060-1071. doi: 10.1161/HYPERTENSIONAHA.118.11554].

В большинстве научных публикаций для азиатской популяции приводятся данные о рекомендуемых cut-off значениях CAVI в отношении развития сердечно-сосудистых событий: норма - менее 8; пограничный уровень - ≥8 и <9; патологический уровень - ≥9 [Tanaka Α., Tomiyama Η., Maruhashi Т., Matsuzawa Y., Miyoshi Т., Kabutoya Т. et al. Official Announcement of Physiological Diagnostic Criteria for Vascular Failure from the Japanese Society for Vascular Failure. Vasc. Fail. 2018; 2: 59-60. doi:10.30548/vascfail.2.2_59].

Была поставлена задача, используя данные о жесткости артерий, в частности CAVI и AI, получить дополнительные данные об их роли у пациентов европейской популяции, так как, очевидно, наличие различий с данными, полученными на жителях азиатского региона.

Также была поставлена задача для целей прогноза использовать не абсолютные величины, а относительные, которые являются более точными и охватывают несколько именно объективных диагностических показателей, в то время как в известных способах зачастую используют субъективные показатели для расчета прогнозов, например, злоупотребление алкоголем, курение, наследственная отягощенность, степень ожирения и т.п., которые могут скрываться пациентом от врача.

Предлагаемый способ позволяет выделить среди мужчин европейской популяции в возрасте 40-60 лет группу очень высокого риска возникновения сердечно-сосудистого заболевания или события для ускорения решения вопроса о необходимости и сроках определения объема медицинской терапии.

При реализации предлагаемого способа осуществляют следующие операции в нижеуказанной последовательности:

- отбирались пациенты-мужчины европейской популяции в возрасте 40-60 лет,

- у указанных пациентов посредством объемной сфигмографии были определены функциональные показатели: CAVI и AI;

- далее по формуле:

рассчитали прогнозную вероятность риска возникновения инфаркта миокарда, где

е - математическая константа, равная 2,72,

p - вероятность риска возникновения инфаркта миокарда;

CAVI - сердечно-лодыжечный сосудистый индекс;

ΑΙ - индекс аугментации;

- и при значении p равном и более 0,5 делают вывод о высоком риске развития у пациента инфаркта миокарда, а при значении p менее 0,5 о низком риске;

- в зависимости от значения полученной прогнозной вероятности назначается пациенту лечебная терапия.

Предлагаемый способ прогнозной оценки очень высокого риска развития сердечно-сосудистого заболевания (события) основан на изучении результатов наблюдения в стационарах г. Перми 288 мужчин европейской популяции в возрасте от 40 до 60 лет (средний возраст 51,6±6,2 лет).

Среди обследованных 133 человека относились к категории очень высокого сердечно-сосудистого риска (перенесли инфаркт миокарда (ИМ) в течение не более 5 лет до включения в исследование), а 155 пациентов не имели в анамнезе сердечно сосудистых осложнений.

Из исследования были исключены пациенты, имеющие лодыжечно-плечевой индекс (ЛПИ) менее 0,9, так как наличие гемодинамически значимого стеноза артерий нижних конечностей делает невозможным правильную интерпретацию CAVI.

Показатели артериальной жесткости определялись с использованием сфигмографа Fukuda denshi VS-1500 VaSera (Япония). Для каждого пациента были получены сердечно-лодыжечный сосудистый индекс (CAVI) и индекс аугментации (AI).

CAVI - показатель жесткости артерий, основанный на параметре жесткости β, не зависящий от уровня артериального давления на момент измерения. Данный показатель отражает жесткость артериального дерева от корня аорты до лодыжки. Причем прибор определяет этот CAVI справа и слева, но для прогноза берется средний.

AI - отношение давления на пике отраженной волны к давлению на пике ударной волны.

Статистическую обработку проводили с помощью программы SPSS 22. Выполнялось построение модели многофакторной логистической регрессии, описываемой общей формулой:

где p - вероятность риска возникновения у пациента инфаркта миокарда;

x - независимый фактор;

b0, b1,, bi - коэффициенты многофакторной математической модели.

Эта формула может быть записана в следующем выражении:

p=1/(1+e-z),

где

е - математическая константа, равная 2,72,

Ζ - вспомогательная функция:

Ζ=-11,6+0,129×Возраст+0,348×CAVI средний+1,892×А1

В модель были включены CAVI, ΑΙ и возраст пациента. Порогом отсечения при бинарной классификации (перенесенный ИМ есть/перенесенного ИМ не было) для модели считали вероятность 0,5.

Выполнялось построение ROC (receiver operating characteristic) - кривой для каждого тестируемого фактора (возраст, CAVI и AI), а также для массива прогнозной вероятности, определенной с помощью многофакторной логической модели, с целью оценки качества бинарной классификации. Строились ROC-кривые для каждого тестируемого фактора. Определялась площадь под ROC-кривой (area under the curve - AUC). Качество модели по AUC оценивали следующим образом:

0,9-1,0 - отличное;

0,8-0,9 - очень хорошее;

0,7-0,8 - хорошее;

0,6-0,7 - среднее;

0,5-0,6 - неудовлетворительное.

Корреляционный анализ проводился с использованием критерия Спирмена. При использовании статистических процедур достаточным уровнем значимости считали р<0,05.

На нулевом шаге анализа, когда прогноз основывается только на константе без введения факторов в модель, все пациенты относятся к категории, к которой относились большинство обследованных лиц - «сердечно-сосудистого заболевания, в частности, инфаркта миокарда не было», при этом правильно классифицированы 53,8% случаев (таблица 1).

Для факторов, не вошедших в модель на шаге 0 (возраст, CAVI, ΑΙ) остаточное значение χ2 (статистический критерий, который используется при расчетах для доказательства статистической значимости в данном случае предлагаемой модели) составило 66,9 с уровнем значимости р<0,0001, что свидетельствует о статистически значимом улучшении качества модели при их учете.

После введения указанных факторов в модель одним блоком (шаг 1) значение χ2 составило 74,6 с уровнем значимости р<0,0001. Значение - 2Log likelihood для модели составило 323,0, a R2 Найджелкерка - 0,31. Проверка согласия Хосмера-Лемешева показала значимость 0,41 (модель хорошо отражает фактические данные).

По результатам применения модели логистической регрессии 70,1% случаев было классифицировано правильно (таблица 2).

Модель правильно определяла для 66,9% случаев принадлежность к группе пациентов, перенесших инфаркт миокарда (чувствительность) и в 72,9% случаев - принадлежность к группе без перенесенного инфаркта миокарда (специфичность).

Основные коэффициенты регрессионной модели в порядке значимости представлены в таблице 3.

Данные, приведенные в таблице 3, показывают, что все коэффициенты регрессионной модели статистически значимо увеличивают вероятность принадлежности к группе пациентов, перенесших инфаркт миокарда. Наиболее значимым фактором в модели оказался возраст, далее CAVI и наименее значимым - AI.

Согласно матрице ROC-анализа при отнесении пациентов в группу очень высокого риска возникновения сердечно-сосудистых заболеваний, значение cut-off (точка отсечения для какого либо диагностического показателя) для CAVI 8,0 имело чувствительность 64%, а специфичность - 65%; для CAVI 9,0 чувствительность 31%, специфичность 93%. Для AI cut-off более 0,99 определял чувствительность при отнесении к группе очень высокого риска 64%, а специфичность - 55%.

Итоговое уравнение логистической регрессии выглядит следующим образом:

Корреляционная матрица параметров регрессионной модели представлена в таблице 4.

Анализ полученной при указанных испытаниях ROC-кривой представлен в таблице 5. Наибольшая AUC (area under the curve) - площадь под кривой, характеризующая прогностическую способность показателя, выявлена для показателя «возраст» (AUC=0,750), для CAVI значение AUC составило 0,70, в то время, как для AI - 0,641. Соответственно качество модели для возраста и CAVI можно охарактеризовать как хорошее, а для AI - как среднее. Включение предсказанной вероятности в ROC-анализ позволило для всей модели получить AUC 0,777, что характеризует хорошее качество общей модели.

Таким образом, при исследовании продемонстрирована статистически значимая роль CAVI и ΑΙ в прогнозировании отнесения пациентов в группу очень высокого сердечно-сосудистого риска (перенесших инфаркт миокарда). Увеличение отношения шансов отнесения пациента в данную группу при увеличении CAVI на единицу составляет 1,417. По результатам ROC-анализа прогностическая роль CAVI (AUC 0,70) несколько уступает возрасту (AUC 0,75), но превосходит AI(AUC 0,641).

Применение в предлагаемом способе для прогнозирования очень высокого риска развития возникновения сердечно-сосудистого заболевания именно трех объективных прогностических показателей: возраст, CAVI и AI, облегчает расчет такого риска. Это позволяет с высокой точностью оценить ее. Данный способ дает возможность формирования среди пациентов группы риска с очень высокой вероятностью развития сердечно-сосудистого заболевания, события. Тем самым он помогает обосновать принятие решения о тактике лечения для этой группы пациентов.

Рассмотрим на конкретных примерах реализацию предлагаемого способа.

Пример 1. Пациент Р. 60 лет, относится к европейской популяции. При обследовании были установлены следующие функциональные показатели: CAVI=9,4; AI=1,74.

Вставляем значение указанных показателей в формулу:

По результатам вычисления вероятность отнесения пациента к группе очень высокого риска составляет 0,94. Через 8 месяцев пациент был госпитализирован с инфарктом миокарда без зубца Q. Прогноз с помощью предлагаемого способа выполнен правильно.

Пример 2. Пациент П. 49 лет, относится к европейской популяции. При обследовании были установлены следующие функциональные показатели: CAVI=11,15; AI=0,95. Вставляем значение указанных показателей в формулу:

По результатам вычисления вероятность отнесения пациента к группе очень высокого риска составляет 0,59. Через 6 месяцев был поставлен диагноз ИБС, а через 13 месяцев после включения в обследовании перенес ИМ. Прогноз с помощью предлагаемого способа выполнен правильно.

Пример 3. Пациент М. 44 года, относится к европейской популяции. В анамнезе не имел сердечно-сосудистой патологии. CAVI=6,6; AI=1,05. Вставляем значение указанных показателей в формулу:

По результатам вычисления вероятность составляет 0,16, т.е. риск возникновения сердечно-сосудистого заболевания низкий. Это было подтверждено последующими наблюдениями: в течение 2-х лет наблюдения сердечно-сосудистых патологий не выявлено. Прогноз с помощью предлагаемого способа выполнен правильно.

Таким образом, предлагаемый способ имеет следующие преимущества перед известными:

- предлагаемый способ является скрининговым и простым в исполнении, не требует нагрузочного тестирования, либо других трудоемких измерений, предполагает незначительные временные затраты на выполнение, показатели, входящие в модель могут быть получены средним медицинским персоналом и, в дальнейшем, проанализированы врачом.

- по сравнению с наиболее распространенными системи стратификации риска (например шкалой SCORE) предлагаемый метод не предполагает выполнения лабораторных исследований.

- в формулу изобретения входят два параметра жесткости и возраст, независимо влияющие на вероятность отнесения пациента к группе очень высокого сердечно-сосудистого риска, что позволяет более точно оценивать прогноз, чем основываясь на отдельных параметрах.

Похожие патенты RU2748715C1

название год авторы номер документа
Способ скрининговой диагностики атеросклероза брахиоцефальных артерий у мужчин молодого и среднего возраста 2023
  • Носов Александр Евгеньевич
  • Байдина Анастасия Сергеевна
  • Горбушина Ольга Юрьевна
  • Устинова Ольга Юрьевна
RU2802128C1
Способ оценки вероятности нарушения здоровья, связанного с развитием производственно обусловленной артериальной гипертензии, у работников шахт по добыче хромовых руд, подвергающихся сочетанному воздействию вредных факторов: аэрогенной экспозиции пыли хромовой руды, вибрации и шума 2020
  • Носов Александр Евгеньевич
  • Власова Елена Михайловна
  • Алексеев Вадим Борисович
  • Зайцева Нина Владимировна
  • Ивашова Юлия Анатольевна
  • Костарев Виталий Геннадьевич
RU2738569C1
Способ оценки 5-летнего сердечно-сосудистого риска с использованием показателя артериальной жесткости "сердечно-лодыжечный сосудистый индекс-CAVI" 2021
  • Заирова Алсу Рафхатовна
  • Рогоза Анатолий Николаевич
  • Яровая Елена Борисовна
  • Куценко Владимир Александрович
  • Ощепкова Елена Владимировна
  • Бойцов Сергей Анатольевич
RU2768448C1
Способ диагностики морфофункциональных нарушений миокарда у детей старше 5 лет с бронхолегочными заболеваниями, ассоциированными с воздействием бензола, толуола, фенола и формальдегида 2016
  • Зайцева Нина Владимировна
  • Устинова Ольга Юрьевна
  • Маклакова Ольга Анатольевна
  • Ивашова Юлия Анатольевна
RU2612861C1
Способ скрининговой электрокардиографической диагностики гипертрофии левого желудочка у мужчин с артериальной гипертензией 2022
  • Носов Александр Евгеньевич
  • Байдина Анастасия Сергеевна
  • Горбушина Ольга Юрьевна
  • Устинова Ольга Юрьевна
RU2794208C1
Способ диагностики неалкогольной жировой болезни печени у мужчин европейской популяции при скрининговых обследованиях 2021
  • Носов Александр Евгеньевич
  • Зенина Мария Талгатовна
  • Горбушина Ольга Юрьевна
  • Байдина Анастасия Сергеевна
  • Власова Елена Михайловна
  • Устинова Ольга Юрьевна
  • Алексеев Вадим Борисович
RU2760092C1
Способ оценки профессионального риска здоровью, связанного с развитием артериальной гипертензии у работников, занятых на выполнении подземных горных работ в условиях труда с производственным шумом при уровне выше допустимого 2016
  • Зайцева Нина Владимировна
  • Шур Павел Залманович
  • Шляпников Дмитрий Михайлович
  • Алексеев Вадим Борисович
  • Землянова Марина Александровна
  • Власова Елена Михайловна
  • Носов Александр Евгеньевич
RU2639130C1
Способ отбора стажированных работников химического производства в группу высокого риска развития производственно обусловленной кардиореспираторной патологии 2020
  • Власова Елена Михайловна
  • Носов Александр Евгеньевич
  • Воробьева Алена Алексеевна
  • Лешкова Ирина Владимировна
  • Алексеев Вадим Борисович
  • Зайцева Нина Владимировна
  • Устинова Ольга Юрьевна
  • Костарев Виталий Геннадьевич
RU2742342C1
Способ прогнозирования риска развития у мужчин эссенциальной гипертензии, ассоциированной с ожирением 2018
  • Долгих Олег Владимирович
  • Зайцева Нина Владимировна
  • Аликина Инга Николаевна
  • Кривцов Александр Владимирович
  • Гусельников Максим Анатольевич
  • Мазунина Алена Александровна
  • Никоношина Наталья Алексеевна
  • Челакова Юлия Александровна
  • Мухачева Елена Александровна
  • Вдовина Надежда Алексеевна
RU2693469C1
Способ выявления предрасположенности к развитию атеросклероза у мужчин среднего возраста 2020
  • Долгих Олег Владимирович
  • Алексеев Вадим Борисович
  • Казакова Ольга Алексеевна
  • Мазунина Алена Александровна
  • Кривцов Александр Владимирович
  • Челакова Юлия Александровна
  • Аликина Инга Николаевна
RU2738975C1

Реферат патента 2021 года Способ прогнозирования очень высокого риска возникновения сердечно-сосудистого заболевания у мужчин европейской популяции в возрасте 40-60 лет

Изобретение относится к области медицины, а именно к кардиологии, и предназначено для выявления у мужчин европейской популяции в возрасте 40-60 лет высокого риска возникновения инфаркта миокарда для своевременной коррекции. Проводят обследование пациента с установлением ряда функциональных показателей и оценивают риск возникновения инфаркта миокарда по математической формуле. При этом в качестве функциональных показателей определяют у пациента сердечно-лодыжечный сосудистый индекс (CAVI) и индекс аугментации (AI) с помощью объемной сфигмографии. Оценку риска возникновения инфаркта миокарда (р) определяют по оригинальной расчетной формуле. При значении p, равном или более 0,5, прогнозируют для пациента, входящего в группу мужчин европейской популяции в возрасте 40-60 лет, вероятность высокого риска возникновения инфаркта миокарда. Способ позволяет эффективно и быстро провести прогнозирование возможного риска наступления инфаркта миокарда у мужчин европейской популяции в возрасте 40-60 лет за счет использования объективных показателей. 5 табл., 2 пр.

Формула изобретения RU 2 748 715 C1

Способ прогнозирования высокого риска возникновения инфаркта миокарда у мужчин европейской популяции в возрасте 40-60 лет, включающий проведение обследования пациента с установлением ряда функциональных показателей и осуществление оценки риска возникновения инфаркта миокарда по математической формуле, отличающийся тем, что в качестве функциональных показателей определяют у пациента сердечно-лодыжечный сосудистый индекс (CAVI) и индекс аугментации (AI) с помощью объемной сфигмографии, а оценку риска возникновения инфаркта миокарда определяют по математической формуле

p=1/(1+e-z),

где e - математическая константа, равная 2,72,

Z - вспомогательная функция,

Z=-11,6+0,129×Возраст+0,348×CAVI средний+1,892×AI,

p - вероятность риска возникновения у пациента инфаркта миокарда,

CAVI - сердечно-лодыжечный сосудистый индекс,

AI - индекс аугментации,

и при значении p равном или более 0,5, прогнозируют для пациента, входящего в группу мужчин европейской популяции в возрасте 40-60 лет, вероятность высокого риска возникновения инфаркта миокарда.

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2021 года RU2748715C1

СПОСОБ ИНДИВИДУАЛЬНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДЕСЯТИЛЕТНЕГО РИСКА ФАТАЛЬНОГО СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОГО СОБЫТИЯ У МУЖЧИН СРЕДНЕГО ВОЗРАСТА 2013
  • Вилков Владимир Галикович
  • Шальнова Светлана Анатольевна
  • Муромцева Галина Аркадьевна
RU2524626C1
Способ прогноза развития диастолической сердечной недостаточности у лиц с коморбидными заболеваниями 2017
  • Куркина Мария Владимировна
  • Автандилов Александр Георгиевич
  • Полякова Татьяна Юрьевна
RU2675035C1
EA 0201500069 A1, 30.04.2015
Землянова М
А
и др., Факторы риска заболеваний сердечно-сосудистой системы у работников нефтегазодобывающих предприятий, Медицина труда и промышленная экология, 12, 2012, с
Способ изготовления электрических сопротивлений посредством осаждения слоя проводника на поверхности изолятора 1921
  • Андреев Н.Н.
  • Ландсберг Г.С.
SU19A1
Conroy R.M
et al., On behalf of the SCORE project group
Estimation of tenyear

RU 2 748 715 C1

Авторы

Носов Александр Евгеньевич

Горбушина Ольга Юрьевна

Власова Елена Михайловна

Даты

2021-05-31Публикация

2020-08-10Подача