RU2226691C1 - Method for predicting conservative infectious endocarditis treatment results - Google Patents
Method for predicting conservative infectious endocarditis treatment results Download PDFInfo
- Publication number
- RU2226691C1 RU2226691C1 RU2002123171/15A RU2002123171A RU2226691C1 RU 2226691 C1 RU2226691 C1 RU 2226691C1 RU 2002123171/15 A RU2002123171/15 A RU 2002123171/15A RU 2002123171 A RU2002123171 A RU 2002123171A RU 2226691 C1 RU2226691 C1 RU 2226691C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- clinical
- examination
- patient
- valve
- predicting
- Prior art date
Links
Landscapes
- Infusion, Injection, And Reservoir Apparatuses (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к медицине, а именно к кардиологии.The invention relates to medicine, namely to cardiology.
В настоящее время инфекционный эндокардит (ИЭ) является одним из самых непредсказуемых по своему исходу заболеваний с высокой летальностью. Поэтому надежное прогнозирование результатов его лечения является чрезвычайно актуальным.Currently, infectious endocarditis (IE) is one of the most unpredictable diseases with a high mortality rate. Therefore, reliable prediction of the results of its treatment is extremely relevant.
Опубликован ряд работ, посвященных прогнозированию течения и исходов ИЭ (например, /1, 2/), в которых результаты обследования больных подвергали математической обработке и выявляли отдельные прогностически значимые параметры обследования, характеризующие неблагоприятное течение ИЭ /2/. В работе /2/ прогноз строят на оценке значения отдельных параметров обследования, не учитывая весь их комплекс и не отслеживая их взаимодействие между собой. В итоге страдает точность прогноза.A number of works have been published on predicting the course and outcome of IE (for example, / 1, 2 /), in which the results of the examination of patients were subjected to mathematical processing and certain prognostically significant examination parameters characterizing the unfavorable course of IE / 2 / were revealed. In work / 2 /, the forecast is based on assessing the values of individual survey parameters, not taking into account their entire complex and not tracking their interaction with each other. As a result, the accuracy of the forecast suffers.
Наиболее близким аналогом (прототип) является способ прогнозирования результатов консервативного лечения ИЭ, включающий комплексное клинико-инструментальное обследование больного, математическую обработку результатов обследования с вычислением показателя прогноза /3/. В этом способе для получения показателя прогноза определены клинические и ЭхоКГ-признаки, достоверно влияющие на тяжесть прогноза: клапанная локализация процесса, вариант течения ИЭ (первичный или вторичный), функциональный класс сердечной недостаточности, срок постановки диагноза, степень аортальной регургитации, степень митральной регургитации, конечно-диастолический размер левого желудочка, фракция выброса, наличие легочной гипертензии, распространенность вегетации, периферические симптомы аортальной регургитации. В данном способе для оценки прогноза использована лишь часть клинико-инструментальных параметров, получаемых обычно в результате обследования больного, а также проведена оценка степени влияния на результат прогноза каждого выделенного признака в отдельности, что ведет к недостаточной точности прогноза. Кроме того, использование для вычисления показателя прогноза суммы диагностических коэффициентов признаков по бальной системе позволяет отнести больного лишь в группу благополучного или неблагополучного прогноза без детализации исхода, что может повлечь за собой как чрезмерно агрессивную хирургическую тактику, так и неоправданную задержку оперативного лечения.The closest analogue (prototype) is a method for predicting the results of conservative treatment of IE, including a comprehensive clinical and instrumental examination of the patient, mathematical processing of the results of the examination with the calculation of the prognosis indicator / 3 /. In this method, to obtain a prognosis index, clinical and echocardiographic signs are identified that significantly affect the severity of the prognosis: valve localization of the process, variant of the course of IE (primary or secondary), functional class of heart failure, time frame for diagnosis, degree of aortic regurgitation, degree of mitral regurgitation, end-diastolic size of the left ventricle, ejection fraction, the presence of pulmonary hypertension, the prevalence of vegetation, peripheral symptoms of aortic regurgitation. In this method, to estimate the prognosis, only a part of the clinical and instrumental parameters, usually obtained as a result of examination of the patient, is used, and the degree of influence on the forecast result of each selected sign separately is assessed, which leads to insufficient forecast accuracy. In addition, the use of the sum of the diagnostic coefficients of signs for the scoring system for calculating the prognosis index allows the patient to be assigned only to the group of successful or unsuccessful prognosis without detailing the outcome, which can entail both overly aggressive surgical tactics and unjustified delay in surgical treatment.
Задача изобретения - повышение эффективности лечения инфекционного эндокардита.The objective of the invention is to increase the effectiveness of the treatment of infectious endocarditis.
Технический результат - детализация прогноза консервативного лечения при повышении его точности и достоверности.The technical result is a detailed forecast of conservative treatment while increasing its accuracy and reliability.
Этот результат достигается тем, что в способе прогнозирования результатов консервативного лечения ИЭ, включающем комплексное клинико-инструментальное обследование больного и математическую обработку результатов обследования с вычислением показателя прогноза, авторы предлагают все параметры клинико-инструментального обследования больного кодировать в цифрах согласно разработанной градации, значения кодов использовать для расчета показателя прогноза Y и по его величине прогнозировать результат консервативного лечения: при 0,5≤Y<1,5 - ремиссия; при 1,5≤Y<2,5 - снижение клинико-лабораторной активности заболевания; при 2,5≤Y<3,5 - без улучшения; при 3,5≤Y≤4,5 - летальный исход, при этом величину показателя прогноза Y рассчитывать по формуле Y=-0,030X1+0,026X2+0,076Х3+0,029X4-0,024X5-0,061Х6-0,049Х7+0,039X8+0,086X9+0,008Х10+0,113Х11+0,035X12-0,184X13-0,176X14-0,015X15-0,16X16-0,031X17-0,009X18+0,022X19+0,051X20+0,028X21+0,03X22+ 0,034Х23+0,045X24+0,042X25+0,009X26+0,013X27+0,018X28-0,052X29-0,021Х30-0,04Х31+0,007Х32+0,015Х33-0,017Х34+0,012Х35+0,01Х36+2,383,This result is achieved by the fact that in the method for predicting the results of conservative treatment of IE, including a comprehensive clinical and instrumental examination of the patient and mathematical processing of the results of the examination with the calculation of the prognosis indicator, the authors propose to encode all parameters of the clinical and instrumental examination of the patient in figures according to the developed gradation, use the values of the codes to calculate the prognosis indicator Y and its value to predict the result of conservative treatment: at 0.5≤Y <1.5 - remission; at 1,5≤Y <2,5 - a decrease in the clinical and laboratory activity of the disease; at 2.5≤Y <3.5 - no improvement; at 3.5≤Y≤4.5 - a fatal outcome, while the value of the forecast indicator Y is calculated using the formula Y = -0.030X 1 + 0.026X 2 + 0.076X 3 + 0.029X 4 -0.024X 5 -0.061X 6 - 0.049X 7 + 0.039X 8 + 0.086X 9 + 0.008X 10 + 0.113X 11 + 0.035X 12 -0.184X 13 -0.176X 14 -0.015X 15 -0.16X 16 -0.031X 17 -0.009X 18 +0.022 X 19 + 0.051X 20 + 0.028X 21 + 0.03X 22 + 0.034X 23 + 0.045X 24 + 0.042X 25 + 0.009X 26 + 0.013X 27 + 0.018X 28 -0.052X 29 -0.021X 30 -0, 04X 31 + 0.007X 32 + 0.015X 33 -0.017X 34 + 0.012X 35 + 0.01X 36 +2.383,
где Y - показатель прогноза;where Y is the forecast indicator;
Xi - код градации параметра обследования больного (см. табл.1).X i is the gradation code of the patient examination parameter (see Table 1).
В этом способе для оценки прогноза используется весь комплекс традиционного клинико-инструментального обследования больного, включающий обычно 36 параметров, что более значимо для оценки прогноза. Авторами разработана детальная градация и кодирование этих параметров. Использование большого количества параметров, характеризующих состояние больного, и их детальная градация совместно с применением современного математического аппарата (метод нейронных сетей) позволили выявить связь между этими параметрами и определить их влияние на дальнейшее течение болезни. Это дало возможность получить математическое выражение зависимости величины показателя прогноза от параметров обследования больного, повысить точность прогноза и детально прогнозировать результат консервативного лечения. За счет использования при выводе математического выражения трехслойной нейронной сети, когда на последнем этапе анализа учитывается наименее возможное количество параметров, что ведет к снижению дисперии адекватности, достигнуто повышение достоверности прогноза.In this method, to evaluate the prognosis, the whole complex of traditional clinical and instrumental examination of the patient is used, usually including 36 parameters, which is more significant for assessing the prognosis. The authors developed a detailed gradation and coding of these parameters. The use of a large number of parameters characterizing the patient’s condition, and their detailed gradation together with the use of a modern mathematical apparatus (neural network method) made it possible to identify the relationship between these parameters and determine their effect on the further course of the disease. This made it possible to obtain a mathematical expression of the dependence of the value of the prognosis indicator on the parameters of the patient’s examination, to increase the accuracy of the prognosis and to predict in detail the result of conservative treatment. Due to the use of a mathematical expression of a three-layer neural network when deriving, at the last stage of the analysis, the least possible number of parameters is taken into account, which leads to a decrease in the adequacy variance, an increase in the reliability of the forecast is achieved.
Математическое выражение было получено путем построения трехслойной нейронной сети взаимодействия множества параметров клинико-инструментального обследования, взятых из историй болезни 90 человек, больных инфекционным эндокардитом. При этом результаты лечения закодировали в виде: 1 - ремиссия; 2 - снижение клинико-лабораторной активности заболевания; 3 - без улучшения; 4 - летальный исход. Вначале провели нормирование кодов параметров, составивших первый слой нейронной сети. С помощью метода факторного анализа обосновано количество нейронов второго слоя (шесть) и выявлена связь каждого из них с соответствующими ему шестью нейронами первого слоя (корреляционные формулы их взаимодействия). Для единственного нейрона третьего слоя выведена корреляционная формула, определяющая его взаимодействие с шестью нейронами второго слоя и формирующая в конечном счете искомый результат прогноза величину Y. Полученная формула на материале обучения дала расчетные значения Y в интервале 0,5-4,5. Поскольку прогнозное значение Y является непрерывной величиной, то интервал его изменения разбили на 4 равных интервала с центрами 1, 2, 3, 4, что соответствует кодировке исходного материала (результаты лечения). Для удобства пользования выведена конечная формула, объединяющая все промежуточные этапы и определяющая величину показателя прогноза Y на основе данных комплексного обследования больного, при этом прогнозируется результат лечения: при 0,5≤Y<1,5 - ремиссия; при 1,5≤Y<2,5 - снижение клинико-лабораторной активности заболевания; при 2,5≤Y<3,5 - без улучшения; при 3,5≤Y≤4,5 - летальный исход. Варианты исхода консервативного лечения характеризуются с точностью 74%.The mathematical expression was obtained by constructing a three-layer neural network of interaction of many parameters of the clinical and instrumental examination, taken from case histories of 90 people with infectious endocarditis. Moreover, the treatment results were encoded as: 1 - remission; 2 - reduction of clinical and laboratory activity of the disease; 3 - no improvement; 4 - fatal outcome. First, we carried out the normalization of the parameter codes that made up the first layer of the neural network. Using the method of factor analysis, the number of neurons of the second layer (six) is substantiated and the connection of each of them with the corresponding six neurons of the first layer (correlation formulas for their interaction) is revealed. A correlation formula was derived for a single neuron of the third layer, which determines its interaction with six neurons of the second layer and ultimately forms the desired value of the forecast Y value. The obtained formula on the training material gave calculated values of Y in the range of 0.5-4.5. Since the predicted value of Y is a continuous value, the interval of its change was divided into 4 equal intervals with centers 1, 2, 3, 4, which corresponds to the encoding of the source material (treatment results). For ease of use, a final formula has been derived that combines all the intermediate stages and determines the value of the prognosis indicator Y based on the data of a comprehensive examination of the patient, and the treatment outcome is predicted: at 0.5≤Y <1.5 - remission; at 1,5≤Y <2,5 - a decrease in the clinical and laboratory activity of the disease; at 2.5≤Y <3.5 - no improvement; at 3,5≤Y≤4,5 - death. Conservative treatment outcome options are characterized with an accuracy of 74%.
Способ осуществляют следующим образом. Вначале проводят комплексное обследование больного с получением 36 параметров (клинических, лабораторных и эхокардиографических). После этого определяют код каждого параметра по разработанной авторами градации и по формуле рассчитывают величину показателя прогноза Y, по которой детально прогнозируют результат консервативного лечения:The method is as follows. First, a comprehensive examination of the patient is carried out with obtaining 36 parameters (clinical, laboratory and echocardiographic). After that, the code of each parameter is determined according to the gradation developed by the authors, and the value of the prognosis index Y is calculated using the formula, according to which the result of conservative treatment is predicted in detail:
при 0,5≤Y<1,5 ожидают ремиссию, в соответствии с полученным прогнозом продолжают активное консервативное лечение;at 0.5≤Y <1.5, remission is expected, in accordance with the prognosis obtained, active conservative treatment is continued;
при 1,5≤Y<2,5 - снижение клинико-лабораторной активности заболевания, что требует изменения схемы антибактериальной терапии и проведения динамического наблюдения за клиническими, лабораторными и эхокардиографическими данными;at 1.5≤Y <2.5 - a decrease in the clinical and laboratory activity of the disease, which requires a change in the antibiotic therapy regimen and dynamic monitoring of clinical, laboratory and echocardiographic data;
при 2,5≤Y<3,5 - без улучшения, показано оперативное лечение в плановом порядке;at 2.5≤Y <3.5 - without improvement, surgical treatment is indicated in a planned manner;
при 3,5≤Y≤4,5 - прогнозируется летальный исход, поэтому -немедленная операция (“операция отчаяния”).at 3,5≤Y≤4,5 - a lethal outcome is predicted, therefore, an immediate operation (“despair operation”).
В соответствии с полученным прогнозом лечащий врач может выработать правильную тактику ведения больного, чтобы избежать как чрезмерно агрессивного хирургического вмешательства, так и неоправданной задержки оперативного лечения. Если Y<0,5, либо Y>4,5, то данный больной должен подвергнуться дополнительному обследованию.In accordance with the forecast obtained, the attending physician can develop the right tactics for patient management in order to avoid both overly aggressive surgical intervention and unjustified delay in surgical treatment. If Y <0.5, or Y> 4.5, then this patient should undergo an additional examination.
Клинические примеры.Clinical examples.
1) Больной В., 46 лет. Клинический диагноз при поступлении: Первичный подострый инфекционный эндокардит митрального клапана, недостаточность митрального клапана, ХСН IV функциональный класс по NYHA. Больной поступил с жалобами на подъемы температуры до 38,5°С в вечерние часы с ознобами и ночными потами, общую слабость, одышку при умеренных физических нагрузках. Диагноз установлен через 2 недели от начала заболевания. Эхокардиографическое обследование выявило вегетации на створках митрального клапана до 1 см, признаки митральной регургитации III степени, снижение фракции выброса до 39%. В общем анализе крови снижение гемоглобина до 105 г/л, лейкоцитоз 12,0 109/л, СОЭ 45 мм в час. В результате комплексного клинического обследования получены 36 параметров, осуществлена их градация. Расчет по формуле определил: Y1=2,98, т.е. прогноз консервативного лечения неутешительный: без улучшения. Это означает, что необходимо оперативное вмешательство. Больному было выполнено протезирование митрального клапана в активной фазе заболевания. Течение послеоперационного периода гладкое, выписан на 21-й день. Контрольная явка через 6 месяцев - состояние удовлетворительное, температура нормальная, гемодинамика стабильная, лабораторные показатели нормальные, при эхокардиографическом исследовании патологии со стороны протезированного клапана не выявлено, показатели сократительной способности миокарда в пределах нормы.1) Patient V., 46 years old. Clinical diagnosis at admission: Primary subacute infectious endocarditis of the mitral valve, mitral valve insufficiency, CHF IV functional class according to NYHA. The patient was admitted with complaints of temperature rises to 38.5 ° C in the evening with chills and night sweats, general weakness, shortness of breath with moderate physical exertion. The diagnosis was made 2 weeks after the onset of the disease. An echocardiographic examination revealed vegetation on the cusps of the mitral valve to 1 cm, signs of mitral regurgitation of the III degree, a decrease in the ejection fraction to 39%. In a general blood test, a decrease in hemoglobin to 105 g / l, leukocytosis 12.0 10 9 / l, ESR 45 mm per hour. As a result of a comprehensive clinical examination, 36 parameters were obtained, their gradation was carried out. The calculation according to the formula determined: Y 1 = 2.98, i.e. the prognosis of conservative treatment is disappointing: no improvement. This means that surgical intervention is necessary. The patient underwent mitral valve replacement in the active phase of the disease. The postoperative period is smooth, discharged on the 21st day. The control turnout after 6 months was satisfactory, the temperature was normal, the hemodynamics were stable, the laboratory parameters were normal, no echocardiographic examination of the pathology of the prosthetic valve was detected, myocardial contractility was within normal limits.
2) Больной Д., 52 года. Клинический диагноз при поступлении: первичный подострый инфекционный эндокардит трикуспидального клапана, недостаточность трикуспидального клапана, ХСН II функциональный класс по NYHA. Поступил с жалобами на общую слабость, боли в суставах, подъемы температуры до 39,0-39,5°С в вечерние часы с ознобами, ночные поты, снижение аппетита, периодические необильные носовые кровотечения. Срок установления диагноза от начала заболевания 1 месяц. Гемокультура положительная - эпидермальный стафилококк. Эхокардиографическое обследование - вегетации на септальной створке трикуспидального клапана 1,2 см, утолщение хорд, фракция выброса 62%. В результате комплексного клинического обследования также получены 36 параметров и осуществлена их градация. Расчет по формуле определил: Y2=1,28, т.е. прогноз консервативного лечения благоприятный: клинико-лабораторная ремиссия заболевания. Это означает, что требуется продолжить активное консервативное лечение, без оперативного вмешательства в настоящее время. Была продолжена комбинированная антибактериальная терапия внутривенно, в результате чего достигнута клинико-лабораторная ремиссия.2) Patient D., 52 years old. Clinical diagnosis at admission: primary subacute infectious endocarditis of the tricuspid valve, insufficiency of the tricuspid valve, CHF II NYHA functional class. He was admitted with complaints of general weakness, joint pain, temperature rises to 39.0-39.5 ° C in the evening with chills, night sweats, loss of appetite, periodic mild nosebleeds. The period of diagnosis from the onset of the disease is 1 month. Positive blood culture - epidermal staphylococcus. Echocardiographic examination - vegetation on the septal cusp of the tricuspid valve 1.2 cm, thickening of the chords, ejection fraction of 62%. As a result of a comprehensive clinical examination, 36 parameters were also obtained and their gradation was carried out. The calculation by the formula determined: Y 2 = 1.28, i.e. the prognosis of conservative treatment is favorable: clinical and laboratory remission of the disease. This means that it is required to continue active conservative treatment, without surgical intervention at present. Combined antibiotic therapy was continued intravenously, as a result of which clinical and laboratory remission was achieved.
Как видно из приведенных примеров, детализация прогноза способствует проведению гибкой лечебной тактики, что повышает эффективность лечения ИЭ.As can be seen from the above examples, a detailed forecast contributes to the implementation of flexible therapeutic tactics, which increases the effectiveness of treatment of IE.
ЛитератураLiterature
1. Шевченко Ю.Л. и др. Прогнозирование в кардиологии. - С.-Пб.: Питер, 1998.1. Shevchenko Yu.L. et al. Prediction in cardiology. - S.-Pb .: Peter, 1998.
2. Таранова М.В. и др. Подходы к прогнозированию течения и исходов подострого инфекционного эндокардита // Тер. архив. 1995, №5, с.64-67.2. Taranova M.V. et al. Approaches to predicting the course and outcomes of subacute infectious endocarditis // Ter. archive. 1995, No. 5, p. 64-67.
3. Виноградова Т.Л. и др. Подходы к оценке отдаленного прогноза у больных подострым инфекционным эндокардитом // Тер. архив. 2002, №5, с.69-73, прототип.3. Vinogradova T.L. et al. Approaches to the assessment of long-term prognosis in patients with subacute infectious endocarditis // Ter. archive. 2002, No. 5, pp. 69-73, prototype.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2002123171/15A RU2226691C1 (en) | 2002-08-29 | 2002-08-29 | Method for predicting conservative infectious endocarditis treatment results |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2002123171/15A RU2226691C1 (en) | 2002-08-29 | 2002-08-29 | Method for predicting conservative infectious endocarditis treatment results |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2002123171A RU2002123171A (en) | 2004-03-20 |
| RU2226691C1 true RU2226691C1 (en) | 2004-04-10 |
Family
ID=32465349
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2002123171/15A RU2226691C1 (en) | 2002-08-29 | 2002-08-29 | Method for predicting conservative infectious endocarditis treatment results |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2226691C1 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2677469C1 (en) * | 2018-05-22 | 2019-01-17 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования "Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России) | Method for predicting outcome of infectious endocarditis |
-
2002
- 2002-08-29 RU RU2002123171/15A patent/RU2226691C1/en not_active IP Right Cessation
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| ВИНОГРАДОВА Т.Л. и др. Подходы к оценке отдаленного прогноза у больных подострым инфекционным эндокардитом. Тер.архив, 2002, №5, с.69-73. КОВЫРЯЛКИН О.В. Клиника, диагностика и лечебная тактика у больных с клапанными поражениями сердца септической этиологии. Автореферат на соиск.учен.ст.к.м.н., 1984, с.8. * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2677469C1 (en) * | 2018-05-22 | 2019-01-17 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования "Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России) | Method for predicting outcome of infectious endocarditis |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2002123171A (en) | 2004-03-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6533724B2 (en) | Decision analysis system and method for evaluating patient candidacy for a therapeutic procedure | |
| Topilsky et al. | Clinical context and mechanism of functional tricuspid regurgitation in patients with and without pulmonary hypertension | |
| Bogaert et al. | Remote myocardial dysfunction after acute anterior myocardial infarction: impact of left ventricular shape on regional function: a magnetic resonance myocardial tagging study | |
| Liew et al. | Hypertrophic cardiomyopathy—past, present and future | |
| Valente et al. | Rationale and design of an International Multicenter Registry of patients with repaired tetralogy of Fallot to define risk factors for late adverse outcomes: the INDICATOR cohort | |
| Turvey et al. | Transthoracic echocardiography of hypertrophic cardiomyopathy in adults: a practical guideline from the British Society of Echocardiography | |
| Gelsomino et al. | Left ventricular reverse remodeling after undersized mitral ring annuloplasty in patients with ischemic regurgitation | |
| Cavarretta et al. | How to manage an athlete with mitral valve prolapse | |
| Pradel et al. | Left ventricular assessment in patients with systemic light chain amyloidosis: a 3-dimensional speckle tracking transthoracic echocardiographic study | |
| CN113571183A (en) | COVID-19 patient management risk prediction | |
| Lette et al. | Artificial intelligence versus logistic regression statistical modelling to predict cardiac complications after noncardiac surgery | |
| Santarpino et al. | Sutureless versus transcatheter aortic valve replacement: A multicenter analysis of “real-world” data | |
| Onorati et al. | Midterm clinical and echocardiographic results and predictors of mitral regurgitation recurrence following restrictive annuloplasty for ischemic cardiomyopathy | |
| RU2226691C1 (en) | Method for predicting conservative infectious endocarditis treatment results | |
| RU2679126C1 (en) | Method for predicting type of early left ventricular remodeling in patients with acute myocardial infarction | |
| Clements et al. | Influence of left ventricular diastolic filling on symptoms and survival in patients with decreased left ventricular systolic function | |
| RU2742429C1 (en) | Method for rapid assessment of changes in lung tissue with covid-19 without using computer tomography of thorax organs | |
| CN111671414B (en) | System and method for monitoring, evaluating and controlling senile heart failure based on non-invasive blood flow | |
| Atzeni et al. | From old to new cardiovascular complications in ankylosing spondylitis | |
| Suzuki et al. | Detection of congestive heart failure and myocardial dysfunction in cats with cardiomyopathy by using two-dimensional speckle-tracking echocardiography | |
| RU2479247C1 (en) | Method assessing cardiovascular system state following surgical intervention | |
| RU2813269C1 (en) | Method for assessing likelihood of damage to right heart during hypoxic pulmonary vasoconstriction in patients who have covid-19 associated pneumonia | |
| Pavić et al. | RISK CLASSIFICATION FOR SUDDEN CARDIAC DEATH IN PATIENTS WITH HYPERTROPHIC CARDIOMYOPATHY BASED ON MACHINE LEARNING ALGORITHMS | |
| Fikrle et al. | Simplified apical four‐chamber view evaluation of relative apical sparing of longitudinal strain in diagnosing AL amyloid cardiomyopathy | |
| RU2802390C1 (en) | Method of predicting the risk of atrial fibrillation in men with coronary heart disease and arterial hypertension |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20040830 |