Способ прогнозирования развития инфаркта миокарда у пациентов со стабильной ишемической болезнью сердца Российский патент 2021 года по МПК A61B5/00 

Описание патента на изобретение RU2762490C1

Изобретение относится к медицине, а именно к кардиологии, может быть использовано для индивидуального прогнозирования развития инфаркта миокарда (ИМ) у больных стабильной ишемической болезнью сердца (ИБС) в течение ближайших трех лет наблюдения.

ИБС представляет собой поражение миокарда, вызванное нарушением кровотока по коронарным артериям [Стабильная ишемическая болезнь сердца. Клинические рекомендации. Министерство здравоохранения Российской Федерации, 2020 г]. ИБС возникает в результате органических и функциональных изменений в органе. Главная причина органического поражения - атеросклероз коронарных артерий. К функциональным причинам относят спазм и внутрисосудистый тромбоз. Понятие ИБС включает в себя острые преходящие (нестабильные) и хронические (стабильные) формы. К стабильным формам ИБС в России принято относить стабильную стенокардию напряжения, постинфарктный кардиосклероз и безболевую ишемию миокарда [Стабильная ишемическая болезнь сердца. Клинические рекомендации. Министерство здравоохранения Российской Федерации, 2016 г].

Инфаркт миокарда (ИМ) представляет собой острое повреждение вследствие ишемии, подтвержденное характерной динамикой уровня биомаркеров крови, в частности тропонинов Т и I [Острый инфаркт миокарда с подъемом сегмента SТ электрокардиограммы. Клинические рекомендации. Министерство здравоохранения Российской Федерации, 2020 г].

ИБС занимает лидирующую позицию в структуре причин смертности от сердечно-сосудистых заболеваний. Вклад ИБС в ежегодную смертность населения России составляет 27%. Больные с установленным диагнозом стабильной стенокардии умирают от ИБС в 2 раза чаще, чем лица без этого заболевания [Карпов Ю.А., Кухарчук В.В., Лякишев А.А. и др. Диагностика и лечение хронической ишемической болезни сердца. Практические рекомендации // Кардиологический вестник. 2015; 3:3-33].

Стабильная ИБС может иметь сравнительно доброкачественное течение на протяжении многих лет, в то время как летальность при ИМ в Европейских странах, по данным национальных регистров, варьирует от 4 до 12% [Acute Myocardial Infarctionin Patients Presenting withST-Segment Elevation (Managementof) Guidelines.ESC Clinical Practice Guidelines, 2017. Найдено в интернет https://www.escardio.org/Guidelines/Clinical-Practice-Guidelines/Acute-Myocardial-Infarction-in-patients-presenting-with-ST-segment-elevation-Ma].

В связи с этим актуальной остается задача прогнозирования развития ИМ у больных, страдающих стабильной ИБС, решение которой позволит повысить эффективность профилактики ИМ.

Известен способ прогнозирования острого инфаркта миокарда» [патент РФ №2105981 от 27.02.1998]. Способ состоит в следующем: исследуют нейтрофилы пациентов, в которых определяют интенсивность люминесцентного свечения мембран клеток в динамике на 1, 7, 14, 21 сутки. Сопоставляют их с показателями здоровых лиц (0,015-0,020 усл.ед.) и при увеличении свечения мембран к 21 дню заболевания выше 0,009 усл.ед. и приближении к показателям здоровых лиц прогнозируют благоприятное течение инфаркта миокарда, при отсутствии изменений свечения относительно первого дня - ухудшение течения заболевания и возможность развития рецидива.

Недостатками способа являются: прогнозирование рецидива и течения уже резвившегося ИМ, что не позволяет определить вероятность развития ИМ; использование в прогностической модели единственного показателя -свечения мембран лейкоцитов, что не способствует точности прогноза.

Известен способ прогнозирования повторного инфаркта миокарда у больных с постинфарктным кардиосклерозом [Патент РФ №2392851 от 27.06.2010]. Способ заключается в том, что больному проводят эхокардиографическое исследование в покое и на 7-й минуте изометрической нагрузки и рассчитывают по формуле индекс прогноза:

где СД - систолическое давление в легочной артерии, измеренное в покое, мм рт. ст.; СДнагр - систолическое давление в легочной артерии на 7-й мин изометрической нагрузки, мм. рт.ст.; иКСО - индекс конечно-систолического объема, мл/м2; Е/Анагр - отношение максимальной скорости потока раннего диастолического наполнения к максимальной скорости потока во время систолы предсердий на уровне митрального клапана на фоне нагрузки; К - возрастной коэффициент, рассчитываемый по формуле.

При величине индекса более 4,5 прогнозируют развитие повторного инфаркта миокарда.

Недостатками данного способа являются: прогнозирование только повторного инфаркта миокарда у больных с постинфарктным кардиосклерозом, что делает невозможным его применение у пациентов со стабильной ИБС, не имевших в анамнезе ИМ; отсутствие количественных критериев вероятности наступления ИМ.

Известен способ прогнозирования инфаркта миокарда у больных гипертонической болезнью [Патент РФ №2168937 от 20.06.2001]. Способ заключается в том, что у больных гипертонической болезнью без признаков ИБС определяют соматический индекс по формуле Риса-Айзенка. Определяют также соматотип больного. Повышенный риск развития инфаркта миокарда прогнозируют в зависимости от вычисленного соматического индекса и соматотипа у мужчин и женщин.

К недостаткам данного способа можно отнести: использование в модели только антропометрических и психологических характеристик пациентов, что не позволяет учитывать состояние сердечно-сосудистой системы и снижает достоверность прогноза развития ИМ; применимость данного способа лишь для пациентов с гипертонической болезнью.

Наиболее близким к предлагаемому техническому решению является способ прогноза инфаркта миокарда у больных коронарной болезнью сердца [Патент РФ №2281021 от 10.04.2012]. Реализация способа осуществляется следующим образом. У больных с коронарной болезнью сердца определяют избранные анамнестические факторы риска, дополнительно определяют эхокардиографические показатели гемодинамики и рассчитывают прогностический показатель (ПП) по формуле:

где ПП - прогностический показатель;

К - явления, сопровождающие боль в грудной клетке: потливость, головокружение, слабость, одышка: отсутствуют - 1 балл, заметные - 3 балла, выраженные и/или превосходят боль в груди - 5 баллов;

CD - фракция выброса: менее 45% - 5 баллов, 45-50% - 4 балла, 51-55% - 3 балла, 56- 65% - 2 балла, более 66% - 1 балл;

BY - время медленной фазы диастолы миокарда в миллисекундах;

DI - степень тяжести артериальной гипертензии: нет - 1 балл, I степени тяжести - 2 балла, II степени тяжести - 3 балла, III степени тяжести - 4 балла, наличие артериальной гипертензии любой степени тяжести в сочетании с перенесенным инсультом - 5 баллов;

EL - возраст в годах: <20 лет - 1 балл, 20-29 лет - 2 балла, 30-39 лет - 3 балла, 40-4 9 лет - 4 балла, 50-59 лет - 5 баллов, старше 60 лет - 6 баллов, и при значении ПП>1 судят о наличии приверженности к инфаркту миокарда или, возможно, перенесенного субклинически в прошлом, а при величине ПП≤1 - об отсутствии такового.

К недостаткам данного способа можно отнести: использование в прогностической модели таких субъективных характеристик пациентов, как потливость, головокружение, слабость; определение не самой вероятности развития ИМ, а приверженности к нему.

Решаемой нами технической проблемой являлась разработка прогностической модели для определения вероятности развития ИМ в течение 3-х ближайших лет наблюдения у пациентов, страдающих стабильной ИБС, для выявления среди них лиц, нуждающихся в коррекции системы лечебно-профилактических мероприятий, которые позволили бы снизить риск развития ИМ.

Достигаемым техническим результатом является получение достоверного прогноза развития ИМ у пациентов со стабильной ИБС за счет одномоментного учета совокупности диагностически значимых для прогноза данного заболевания показателей.

Нами была разработана прогностическая модель развития ИМ у пациентов со стабильной ИБС в течение ближайших 3-х лет.

Для расчета параметров модели было проведено клинико-лабораторное исследование 88 пациентов, средний возраст которых составил 60,2±7,1 года, из них мужчин - 46 (52,3%), женщин - 42 (47,7%). Диагноз ИБС был подтвержден клинически на основании данных анамнеза, физикального обследования, результатов записей стандартной ЭКГ в 12-ти отведениях, суточного мониторирования ЭКГ, данных теста с дозированной физической нагрузкой (велоэргометрия), согласно критериям, изложенных в Клинических рекомендациях Минздрава России «Стабильная ишемическая болезнь сердца» (2016). Длительность заболевания определялась анамнестически. Она колебалась от 2 до 15 лет.Среди клинических характеристик пациентов учитывали наличие артериальной гипертензии и сахарного диабета.

Биохимические исследования крови проводили методом иммуноферментного анализа на автоматическом анализаторе «IMMULITE-2000» (Siemens, США). Определяли уровни глюкозы, общего белка, билирубина, АлАТ, АсАТ, мочевины, креатинина, общего холестерина (ХС), ХС липопротеинов низкой плотности (ЛПНП), ХС липопротеинов высокой плотности (ЛПВП), тиреотропного гормона (ТТГ), свободного Т4, триглицеридов, альфа-интерферона, гамма-интерферона, интерлейкинов (ИЛ) 1-бета, 4, 8, 10, фактора некроза опухолей (ФНО) альфа, NT-proBNP - концевого предшественника мозгового натрий-уретического пептида, альдостерона, лептина, адипонектина.

Суточное мониторирование ЭКГ (СМ ЭКГ) проводили на аппарате «Валента» (Санкт-Петербург, Россия). Структурно-функциональные параметры сердца определяли с помощью эхокардиографа фирмы «Logiq-7» (Япония).

Уровень депрессии определялся с помощью опросника Цунга [найдено в интернет https://psytests.org/clinical/zung-run.html, дата обращения 15.04.2021]. Наличие депрессии определяли при сумме баллов более 50.

Пациентов наблюдали в течение 3-х лет, клинико-инструментальное и лабораторное обследование проводили на этапе включения в исследование. Отмечали развитие или отсутствие инфаркта миокарда на протяжении срока наблюдения.

Для прогнозирования ИМ были выявлены диагностически наиболее значимые признаки из полного, приведенного выше, перечня показателей. Словарь информативных признаков был сформирован на основе диагностического критерия Кульбака и расчета информативности каждого отдельного признака. С помощью комбинаций методов кластерного анализа и полученных значений информативности признаков в ходе проведенного исследования были отобраны наиболее значимые признаки, которые легли в основу построения классификационно-прогностической модели ИМ. Для рационализации принятия врачебных решений при прогнозировании ИМ значения полученных моделей были оптимизированы с помощью модифицированной формулы Байеса.

Построение прогностической модели проводилось в несколько этапов. На первом этапе по каждому показателю все возможные его значения ранжируются по степени значимости. Для ранговой оценки каждого значения применяется метод априорного ранжирования, использующий экспертную информацию. Метод априорного ранжирования позволяет объективно оценить субъективное мнение специалистов, так как при большом числе параметров мнение специалистов-экспертов о степени влияния того или иного фактора могут расходиться.

При сборе априорной информации специалистам-экспертам, в нашем случае 8 человек, предлагалось заполнить анкеты, в которых необходимо оценить n значений показателя в зависимости от степени их влияния на вероятность развития ИМ (табл. 1).

В результате ранжирования показателей по степени убывания или возрастания их влияния каждому показателю присваивается определенный ранг. Если эксперты затрудняются присвоить всем значениям различные ранги, они могут присвоить двум или нескольким переменным одинаковые ранги. В случае одинаковых рангов матрица ранжирования приводится к нормальному виду. Для этого переменным, имеющим одинаковые ранги, приписывается ранг, равный среднему значению мест, которые переменные поделили между собой.

По данным матрицы ранжирования производится оценка согласованности экспертов с помощью коэффициента конкордации:

где S(d)2 - сумма квадратов разностей

aji - оооощенная сумма рангов j-той переменной; Tj - величина, определяемая по формуле

tj - число повторений i-го ранга в j-той строке матрицы. Если матрица ранжирования не содержит совпавших рангов, то

Величина коэффициента конкордации лежит в пределах (0…1). При W=1 эксперты единодушны в оценке значимости каждого показателя, при W=0 согласие полностью отсутствует.

Оценка значимости коэффициента конкордации W производится по χ2 - критерию Пирсона:

Если при числе степеней свободы f=n-1 критическое значение окажется меньше расчетного , то гипотеза о наличии согласия экспертов принимается.

Сама модель представляется в виде свертки:

где

rij - оценка j-го эксперта, n - количество параметров, m - число экспертов, xi - балльная оценка показателя.

В табл. 2 приведены согласованные с помощью коэффициента конкордации (W) оценки экспертов.

Выполнив все этапы предложенной методики, в ходе нашего исследования мы получили следующую прогностическую модель развития ИМ:

где:

Y1 - индекс вероятности развития ИМ

X1 - Депрессия

Х2 - Креатинин

Х3 - КДР ЛЖ

Х4 - Ишемия

Х5 - Размер ЛП

Х6- ФВ ЛЖ

Х7- Альдостерон

Х8- ТТГ

X9 - Билирубин

Для установления пределов значений полученной модели использованы описательные характеристики изучаемых переменных (табл. 3).

Используя данные из табл.4, получаем, что значения полученной модели находятся в пределах 7,5-106,5 усл. ед.

Установлено, что у тех пациентов, у которых инфаркт миокарда не развивался на протяжении трех лет наблюдения после включения в исследование, величина расчетного коэффициента не превышала 17 условных единиц.

Разработанная модель была апробирована при сравнении расчетных и фактических данных.

Примеры реализации прогностической модели

Из базы данных были взяты 2 наблюдения: оба - мужчины одного и того же возраста.

Пример №1. Пациент К., возраст 69 лет. Креатинин крови 0,092 ммоль/л, депрессия есть; КДР ЛЖ 6, 0 см; ишемия - есть; размер ЛП 3,4 см; ФВ ЛЖ 42%; альдостерон - 121пг/мл; ТТГ-2,77 мкМЕ/мл; билирубин - 9,2 мкмоль/л.

При подстановке значений показателей пациента в разработанную нами формулу получено значение равное 37, что свидетельствует о высокой вероятности развития ИМ. Для уточнения значения вероятности ИМ была использована модифицированная формула Байеса. Полученное значение вероятности ИМ оказалось равным 0,76 (76%), что подтверждает значение полученной модели. В процессе динамического наблюдения в течение 3-х лет от включения в исследование пациент перенес ИМ.

Пример №2. Пациент С., возраст 69 лет. Креатинин 0, 072 ммоль/л; депрессия отсутствует; КДР ЛЖ 4,9 см; ишемии нет; размер ЛП 3,87 см; ФВ ЛЖ 48%; альдостерон 530 пг/мл; ТТГ 0,74 мкМЕ/мл; билирубин - 8,6 мкмоль/л.

При подстановке значений показателей пациента в разработанную нами формулу получено значение равное 13,6. Это соответствует низкой вероятности развития ИМ. Для уточнения значения вероятности ИМ была использована модифицированная формула Байеса. Полученное в данном примере значение вероятности ИМ оказалось равным 0,34 (34%), что подтверждает значение полученной модели - низкая вероятность. При наблюдении за пациентом в течение 3-х лет ИМ не развился.

Таким образом, представленная прогностическая модель определения риска развития ИМ показала свою работоспособность и может применяться в клинических условиях.

Похожие патенты RU2762490C1

название год авторы номер документа
Способ определения долгосрочного риска смерти и нефатальных сердечно-сосудистых осложнений у больных хронической ишемической болезнью сердца 2017
  • Толпыгина Светлана Николаевна
  • Марцевич Сергей Юрьевич
  • Деев Александр Дмитриевич
RU2649964C1
СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РИСКА СМЕРТИ И НЕФАТАЛЬНЫХ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТЫХ ОСЛОЖНЕНИЙ У БОЛЬНЫХ ХРОНИЧЕСКОЙ ИШЕМИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНЬЮ СЕРДЦА В ОТДАЛЕННОМ ПЕРИОДЕ 2014
  • Марцевич Сергей Юрьевич
  • Толпыгина Светлана Николаевна
  • Деев Александр Дмитриевич
  • Гофман Екатерина Александровна
RU2570089C1
СПОСОБ ДИАГНОСТИКИ МНОЖЕСТВЕННОГО ПОРАЖЕНИЯ КОРОНАРНЫХ АРТЕРИЙ У БОЛЬНЫХ ИБС 2007
  • Оганов Рафаэль Гегамович
  • Колтунов Игорь Ефимович
  • Мазаев Владимир Павлович
  • Деев Александр Дмитриевич
  • Кутишенко Наталья Петровна
  • Марцевич Сергей Юрьевич
RU2356494C1
СПОСОБ ДИАГНОСТИКИ ПОРАЖЕНИЯ КОРОНАРНЫХ АРТЕРИЙ 2007
  • Оганов Рафаэль Гегамович
  • Колтунов Игорь Ефимович
  • Мазаев Владимир Павлович
  • Деев Александр Дмитриевич
  • Марцевич Сергей Юрьевич
  • Загребельный Александр Васильевич
  • Кутишенко Наталья Петровна
RU2356493C1
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИЗМЕНЕНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО КЛАССА ЗАБОЛЕВАНИЯ У ПАЦИЕНТОВ С ХРОНИЧЕСКОЙ СЕРДЕЧНОЙ НЕДОСТАТОЧНОСТЬЮ 2008
  • Бурлова Елена Сергеевна
  • Провоторов Вячеслав Михайлович
  • Будневский Андрей Валериевич
RU2386973C1
Способ прогнозирования риска прогрессирования хронической сердечной недостаточности у пациентов с перенесенным инфарктом миокарда 2019
  • Воронина Людмила Петровна
  • Полунина Екатерина Андреевна
  • Мухамбетова Гульназ Насихатовна
  • Севостьянова Ирина Викторовна
  • Воронина Полина Николаевна
  • Тарасочкина Дария Сергеевна
RU2734671C1
Способ прогнозирования риска развития жизнеугрожающих осложнений у пациентов с инфарктом миокарда на фоне хронической обструктивной болезни легких 2019
  • Полунина Ольга Сергеевна
  • Кузьмичев Богдан Юрьевич
  • Воронина Людмила Петровна
  • Севостьянова Ирина Викторовна
  • Полунина Екатерина Андреевна
  • Кузьмичев Кирилл Юрьевич
  • Прокофьева Татьяна Васильевна
RU2740896C1
Способ прогнозирования развития фибрилляции предсердий после операции коронарного шунтирования у пациентов низкого послеоперационного риска 2023
  • Мингалимова Альфия Рависовна
  • Петриков Сергей Сергеевич
  • Драпкина Оксана Михайловна
  • Чащин Михаил Георгиевич
RU2811647C2
СПОСОБ ДИАГНОСТИКИ ОТСУТСТВИЯ ПОРАЖЕНИЯ КОРОНАРНЫХ АРТЕРИЙ ПРИ ПОДОЗРЕНИИ НА ИШЕМИЧЕСКУЮ БОЛЕЗНЬ СЕРДЦА И НАЛИЧИИ ПСЕВДОИШЕМИЧЕСКИХ ИЗМЕНЕНИЙ НА ЭКГ 2007
  • Оганов Рафаэль Гегамович
  • Колтунов Игорь Ефимович
  • Мазаев Владимир Павлович
  • Деев Александр Дмитриевич
  • Марцевич Сергей Юрьевич
  • Загребельный Александр Васильевич
RU2356492C1
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА РАЗВИТИЯ НЕБЛАГОПРИЯТНЫХ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТЫХ СОБЫТИЙ У БОЛЬНЫХ ИШЕМИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНЬЮ СЕРДЦА С ИШЕМИЧЕСКОЙ И/ИЛИ ПОСТИНФАРКТНОЙ ДИСФУНКЦИЕЙ МИОКАРДА НА ФОНЕ ХРОНИЧЕСКОЙ СЕРДЕЧНОЙ НЕДОСТАТОЧНОСТИ 2014
  • Тепляков Александр Трофимович
  • Гракова Елена Викторовна
  • Андриянова Анна Владимировна
RU2568577C1

Реферат патента 2021 года Способ прогнозирования развития инфаркта миокарда у пациентов со стабильной ишемической болезнью сердца

Изобретение относится к медицине, а именно к кардиологии. В качестве диагностических показателей определяют: наличие депрессии по шкале Цунга: 50 баллов и менее – депрессии нет, обозначают 0. Более 50 баллов – депрессия есть, обозначают 1; креатинин в сыворотке крови, мкмоль/л. Конечный диастолический размер левого желудочка (КДР ЛЖ), см; ишемию при СМ ЭКГ: 0 - нет, 1 – есть. Размер левого предсердия (ЛП), см; фракцию выброса левого желудочка (ФВ ЛЖ), %; альдостерон, пг/мл. Тиреотропный гормон (ТТГ), мкМЕ/мл; билирубин в сыворотке крови, мкмоль/л. На основании полученных данных, вычисляют индекс вероятности развития инфаркта миокарда по формуле. При значениях индекса вероятности менее 17 условных единиц прогнозируют низкий риск развития инфаркта миокарда (ИМ) – заболевание не разовьется в течение ближайших трех лет. Если значение индекса вероятности составляет 17 баллов и более – вероятность развития инфаркта миокарда в течение трех ближайших лет высокая. Способ позволяет достоверно прогнозировать развитие ИМ у пациентов со стабильной ишемической болезнью сердца (ИБС) за счет одномоментного учета совокупности диагностически значимых для данного заболевания показателей. 2 пр., 3 табл.

Формула изобретения RU 2 762 490 C1

Способ прогнозирования развития инфаркта миокарда у пациентов со стабильной ишемической болезнью сердца в течение ближайших трех лет, включающий определение диагностических показателей, отличающийся тем, что в качестве диагностических показателей определяют: наличие депрессии по шкале Цунга: 50 баллов и менее – депрессии нет, обозначают 0; более 50 баллов – депрессия есть, обозначают 1; креатинин в сыворотке крови, мкмоль/л; конечный диастолический размер левого желудочка (КДР ЛЖ), см; ишемию при СМ ЭКГ: 0 - нет, 1 - есть; размер левого предсердия (ЛП), см; фракцию выброса левого желудочка (ФВ ЛЖ), %; альдостерон, пг/мл; тиреотропный гормон (ТТГ), мкМЕ/мл; билирубин в сыворотке крови, мкмоль/л; на основании полученных данных, вычисляют индекс вероятности развития инфаркта миокарда Y1:

Y1=0,114*X1+0,054*X2+0,114*X3+0,159*X4+0,078*X5+0,131*X6+0,056*X7+0,016*X8+0,005*X9,

где X1 - Депрессия, X2 - Креатинин, X3 - КДР ЛЖ, X4 - Ишемия X5 - Размер ЛП, X6 - ФВ ЛЖ, X7- Альдостерон, X - ТТГ, X9 - Билирубин; при значениях индекса вероятности менее 17 условных единиц прогнозируют низкий риск развития ИМ – заболевание не разовьется в течение ближайших трех лет; если значение индекса вероятности составляет 17 баллов и более – вероятность развития инфаркта миокарда в течение трех ближайших лет высокая.

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2021 года RU2762490C1

СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ РЕЦИДИВИРУЮЩЕГО ИНФАРКТА МИОКАРДА ПОСЛЕ ПОВТОРНОГО ИНФАРКТА МИОКАРДА У МУЖЧИН МОЛОЖЕ 60 ЛЕТ 2018
  • Сотников Алексей Владимирович
  • Гордиенко Александр Волеславович
  • Сахин Валерий Тимофеевич
  • Носович Дмитрий Владимирович
  • Епифанов Сергей Юрьевич
RU2692667C1
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ ПОВТОРНОГО ИНФАРКТА МИОКАРДА У МУЖЧИН МОЛОЖЕ 60 ЛЕТ 2018
  • Сотников Алексей Владимирович
  • Гордиенко Александр Волеславович
  • Сахин Валерий Тимофеевич
  • Носович Дмитрий Владимирович
  • Година Зоя Николаевна
  • Чертищева Алена Андреевна
  • Нгуен Ван Тханг
  • Яковлев Владимир Валерьевич
RU2682488C1
Способ определения долгосрочного риска смерти и нефатальных сердечно-сосудистых осложнений у больных хронической ишемической болезнью сердца 2017
  • Толпыгина Светлана Николаевна
  • Марцевич Сергей Юрьевич
  • Деев Александр Дмитриевич
RU2649964C1
Аверков О.В
и др
Дифференцированный подход в диагностике, формулировке диагноза, ведении больных и статистическом учете инфаркта миокарда 2 типа (согласованная позиция)
Российский кардиологический журнал
Станок для придания концам круглых радиаторных трубок шестигранного сечения 1924
  • Гаркин В.А.
SU2019A1
Т
Пишущая машина для тюркско-арабского шрифта 1922
  • Мадьярова А.
  • Туганов Т.
SU24A1
С
Способ восстановления хромовой кислоты, в частности для получения хромовых квасцов 1921
  • Ланговой С.П.
  • Рейзнек А.Р.
SU7A1
Stuart J Pocock et al
Predicting

RU 2 762 490 C1

Авторы

Кравченко Андрей Яковлевич

Драпкина Оксана Михайловна

Будневский Андрей Валериевич

Гладских Наталья Александровна

Концевая Анна Васильевна

Ряскина Маргарита Сергеевна

Даты

2021-12-21Публикация

2021-05-06Подача