RU2536278C1 - Method for prediction of early complications following coronary artery bypass graft surgery - Google Patents
Method for prediction of early complications following coronary artery bypass graft surgery Download PDFInfo
- Publication number
- RU2536278C1 RU2536278C1 RU2013152203/14A RU2013152203A RU2536278C1 RU 2536278 C1 RU2536278 C1 RU 2536278C1 RU 2013152203/14 A RU2013152203/14 A RU 2013152203/14A RU 2013152203 A RU2013152203 A RU 2013152203A RU 2536278 C1 RU2536278 C1 RU 2536278C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- values
- risk
- age
- coronary artery
- patient
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области медицины, а именно к сердечно-сосудистой хирургии, анестезиологии и реаниматологии, и может быть использовано для прогнозирования развития осложнений в раннем послеоперационном периоде (в первые 6 суток после операций) у пациентов при выполнении операции шунтирования коронарных артерий (АКШ) в условиях искусственного кровообращения, которые могут быть выражены в виде органных дисфункций, в частности острой почечной недостаточности, дыхательной недостаточности, острой сердечно-сосудистой недостаточности, острого инфаркта миокарда, фибрилляции предсердий, энцефалопатии и нарушений мозгового кровообращения. При этом прогноз наступления неблагоприятных событий, согласно заявляемому способу, делают в процессе проведения операции или после завершения процедуры искусственного кровообращения по критериям риска - параметрам гомеостаза и гемодинамики, снимаемым непосредственно во время проведения операции.The invention relates to medicine, namely to cardiovascular surgery, anesthesiology and resuscitation, and can be used to predict the development of complications in the early postoperative period (in the first 6 days after surgery) in patients performing coronary artery bypass surgery (CABG) in cardiopulmonary bypass, which can be expressed as organ dysfunctions, in particular acute renal failure, respiratory failure, acute cardiovascular failure and acute myocardial infarction, atrial fibrillation, encephalopathy and cerebrovascular events. In this case, the forecast of the onset of adverse events, according to the claimed method, is made during the operation or after completion of the cardiopulmonary bypass according to risk criteria - parameters of homeostasis and hemodynamics, taken directly during the operation.
В настоящее время операции шунтирования коронарных артерий - один из наиболее распространенных видов кардиохирургических вмешательств. В РФ за последние 5 лет количество ежегодно выполняемых операций увеличилось почти в 1,5 раза, составив в 2010 г. более 27,5 тысяч [Бокерия Л.А., Гудкова Р.Г., 2010]. Развитие хирургической техники, методов анестезиологического пособия и органной протекции в условиях искусственного кровообращения (ИК) позволили значительно улучшить результаты таких операций и снизить уровень летальности до 1-2,5% [Бокерия Л.А., Гудкова Р.Г., 2010; Miyata Н., et al., 2012]. Однако, несмотря на очевидные успехи, до конца нерешенной остается проблема послеоперационных осложнений, большая часть которых связана с агрессивным воздействием искусственного кровообращения.Currently, coronary artery bypass surgery is one of the most common types of cardiac surgery. In the Russian Federation over the past 5 years, the number of operations performed annually has increased by almost 1.5 times, amounting to more than 27.5 thousand in 2010 [Bokeria L.A., Gudkova R.G., 2010]. The development of surgical techniques, methods of anesthesiological aid and organ protection under conditions of cardiopulmonary bypass (IC) allowed to significantly improve the results of such operations and reduce the mortality rate to 1-2.5% [Bokeria L.A., Gudkova R.G., 2010; Miyata, H., et al., 2012]. However, despite the obvious successes, the problem of postoperative complications remains unresolved, most of which are associated with the aggressive effects of cardiopulmonary bypass.
Развитие в раннем послеоперационном периоде вначале изолированных органных дисфункций затем приводит к декомпенсации предсуществующих нарушений у пациентов с исходно сложной сопутствующей патологией и формированию полиорганной недостаточности, сопровождающейся увеличением госпитальной летальности в десятки раз.The development in the early postoperative period of initially isolated organ dysfunctions then leads to decompensation of preexisting disorders in patients with initially complex concomitant pathology and the formation of multiple organ failure, accompanied by a ten-fold increase in hospital mortality.
Частота развития послеоперационной острой почечной недостаточности после операций в условиях ИК, по данным различных авторов, составляет от 1% до 30%, при этом у 23-25% таких больных требуется применение гемодиализа, а летальность в данной группе увеличивается до 40% [Rodrigues A.J. et al., 2009; Shahzad D Raja, 2005; Stall wood M.I. et al., 2004]. Развитие левожелудочковой недостаточности после шунтирующих вмешательств может являться следствием реперфузионного повреждения миокарда [Hammon J.W. et al., 2003] и потребовать применения инотропной поддержки или методов вспомогательного кровообращения. По данным Wongcharoen W. et al. (2012), частота развития острого инфаркта миокарда после коронарного шунтирования может достигать 30%. Фибрилляция предсердий является наиболее часто встречающимся осложнением операций коронарного шунтирования и отмечается у 20-40% пациентов, перенесших данный вид вмешательств [Zangrillo A. et al., 2004]. Ведущую роль в патогенезе послеоперационной фибрилляции предсердий предположительно играет воздействие ИК и кардиоплегии [Archbold A., et al., 2003]. Инфаркты головного мозга развиваются в послеоперационном периоде примерно в 3% случаев, а основную роль в их патогенезе играет микроэмболия мозговых артерий в процессе ИК Knipp S.C., et al., 2004.According to various authors, the incidence of postoperative acute renal failure after surgery under IR conditions is from 1% to 30%, while hemodialysis is required in 23-25% of these patients, and mortality in this group increases to 40% [Rodrigues A.J. et al., 2009; Shahzad D Raja, 2005; Stall wood M.I. et al., 2004]. The development of left ventricular failure after shunt interventions may result from reperfusion injury to the myocardium [Hammon J.W. et al., 2003] and require the use of inotropic support or circulatory support methods. According to Wongcharoen W. et al. (2012), the incidence of acute myocardial infarction after coronary bypass surgery can reach 30%. Atrial fibrillation is the most common complication of coronary artery bypass surgery and occurs in 20–40% of patients who have undergone this type of intervention [Zangrillo A. et al., 2004]. The leading role in the pathogenesis of postoperative atrial fibrillation is presumably played by the effects of IR and cardioplegia [Archbold A., et al., 2003]. Cerebral infarction develops in the postoperative period in about 3% of cases, and cerebral artery microembolism in the process of IC plays the main role in their pathogenesis. Knipp S.C., et al., 2004.
Развитие послеоперационных осложнений даже при изолированной дисфункции значительно повышает вероятность летального исхода, а в благоприятном случае приводит к удлинению сроков пребывания в отделении интенсивной терапии, сроков госпитализации, затрудняет проведение послеоперационной реабилитации пациента и ухудшает последующее качество жизни. Тогда как восстановление качества жизни пациентов с хронической ИБС является первоочередной задачей операций реваскуляризации миокарда.The development of postoperative complications even with isolated dysfunction significantly increases the likelihood of a fatal outcome, and in a favorable case leads to an increase in the length of stay in the intensive care unit, the length of hospitalization, complicates the postoperative rehabilitation of the patient and worsens the subsequent quality of life. While the restoration of the quality of life of patients with chronic coronary artery disease is a priority for myocardial revascularization operations.
Решению проблемы оценки рисков и прогнозирования наступления неблагоприятных исходов операций коронарного шунтирования были посвящены работы многих исследователей в течение нескольких последних десятилетий. Результатами этих исследований, основанных на анализах баз данных, стали разработки интегральных шкал оценки вероятности развития осложнений и наступления летального исхода. Примерами наиболее распространенных систем оценки рисков являются шкалы Euroscore, QMMI и т.д. При этом была показана их высокая предсказательная способность [Giedrius V., et al., 2004; Nashef S.A. et al., 1999].The work of many researchers over the past few decades has been devoted to solving the problem of risk assessment and predicting the onset of adverse outcomes of coronary artery bypass surgery. The results of these studies, based on database analyzes, have led to the development of integrated scales for assessing the likelihood of complications and a fatal outcome. Examples of the most common risk assessment systems are Euroscore, QMMI, etc. At the same time, their high predictive ability was shown [Giedrius V., et al., 2004; Nashef S.A. et al., 1999].
Однако следует отметить, что указанные системы предназначены исключительно для предоперационного использования и основываются на оценке анамнестических данных и результатов лабораторных исследований, проведенных непосредственно перед вмешательством. При таком подходе остается нерешенной задача интраоперационного мониторинга витальных функций и прогнозирования развития неблагоприятных событий с учетом изменений, происходящих в организме пациента непосредственно в течение хирургического вмешательства в условиях ИК. Особенно актуально это в группах пациентов с одинаковым исходным уровнем риска наступления неблагоприятных событий, то есть, например, равным числом баллов по Euroscore.However, it should be noted that these systems are intended exclusively for preoperative use and are based on the assessment of medical history data and the results of laboratory tests conducted immediately before the intervention. With this approach, the task of intraoperative monitoring of vital functions and predicting the development of adverse events remains unresolved, taking into account changes that occur in the patient’s body directly during surgery in an IR environment. This is especially true in groups of patients with the same initial level of risk of adverse events, that is, for example, an equal number of Euroscore scores.
Из уровня техники известен способ прогнозирования результатов кардиохирургических операций в раннем послеоперационном периоде у больных с изолированными, сочетанными и комбинированными поражениями клапанного аппарата сердца - патент RU 2251964 C1. Для прогнозирования риска послеоперационной смертности используется анализ наличия нескольких критериев риска из перечисленного перечня: наличие функционального класса недостаточности кровообращения выше третьего, величины исходной фракции левого желудочка менее 45%, величины исходной легочной гипертензии не менее 60 мм рт.ст., концентрации сывороточного креатинина в предоперационном периоде более 102 МкМ/л, времени искусственного кровообращения более 230 минут. При наличии трех или более из вышеперечисленных критериев риска прогноз считают неблагоприятным.The prior art method for predicting the results of cardiac surgery in the early postoperative period in patients with isolated, combined and combined lesions of the valvular apparatus of the heart - patent RU 2251964 C1. To predict the risk of postoperative mortality, an analysis of the presence of several risk criteria from the above list is used: the presence of a functional class of circulatory failure above the third, the initial fraction of the left ventricle is less than 45%, the initial pulmonary hypertension is at least 60 mm Hg, and the concentration of serum creatinine in the preoperative a period of more than 102 μm / l, cardiopulmonary bypass time more than 230 minutes. If there are three or more of the above risk criteria, the prognosis is considered unfavorable.
Однако данный способ информативен только в отношении наступления летального исхода в послеоперационном периоде и не позволяет прогнозировать развитие нелетальных осложнений в виде органных дисфункций, которые при развитии в послеоперационном периоде приводят к удлинению сроков пребывания пациентов в отделении интенсивной терапии, в стационаре, приводят к увеличению стоимости лечения и снижению качества жизни на послегоспитальном этапе. В известном способе используются дооперационные критерии риска без учета изменений параметров гомеостаза, происходящих во время оперативного вмешательства в условиях искусственного кровообращения. Единственным критерием риска, связанным с проведением искусственного кровообращения (ИК), является продолжительность ИК более 230 минут, что малоприменимо для операций коронарного шунтирования, продолжительность которых значительно меньше.However, this method is informative only in relation to the onset of a fatal outcome in the postoperative period and does not allow predicting the development of non-lethal complications in the form of organ dysfunctions, which, when developed in the postoperative period, lead to an extension of the length of stay of patients in the intensive care unit, in the hospital, and increase the cost of treatment and lower quality of life in the post-hospital phase. In the known method, preoperative risk criteria are used without taking into account changes in the parameters of homeostasis that occur during surgery in conditions of cardiopulmonary bypass. The only risk criterion associated with the use of cardiopulmonary bypass (IR) is an IR duration of more than 230 minutes, which is not applicable for coronary bypass operations, the duration of which is much shorter.
Также из уровня техники известен способ оценки риска развития неблагоприятных событий после операций шунтирования коронарных артерий в условиях искусственного кровообращения, раскрытый в статье «Stratification of adverse outcomes by preoperative risk factors in coronary artery bypass graft patients: an artificial neural network prediction model» Chee-Fah Chong, Yu-Chuan Li, Tzong-Luen Wang, Hang Chang AMIA Annu Symp Proc. 2003; 2003: 160-164. Авторами данной статьи на основе ретроспективного анализа данных 563 пациентов, которым выполнялись операции аортокоронарного шунтирования в условиях искусственного кровообращения, предложена методика оценки риска развития неблагоприятных событий: смерти, остановки сердца, развития комы, почечной недостаточности, требующей диализа, а также необходимости в искусственной вентиляции легких в течение более чем 14 дней. Для формирования прогноза использовался метод нейронных сетей. В качестве предикторов в способе использованы более 20 переменных, характеризующих дооперационные признаки. Интраоперационные параметры авторами для прогноза не использовались.Also known from the prior art is a method for assessing the risk of adverse events after coronary artery bypass grafting in cardiopulmonary bypass, disclosed in the article "Stratification of adverse outcomes by preoperative risk factors in coronary artery bypass graft patients: an artificial neural network prediction model" Chee-Fah Chong, Yu-Chuan Li, Tzong-Luen Wang, Hang Chang AMIA Annu Symp Proc. 2003; 2003: 160-164. The authors of this article based on a retrospective analysis of data from 563 patients who underwent coronary artery bypass grafting under cardiopulmonary bypass, proposed a methodology for assessing the risk of adverse events: death, cardiac arrest, coma, renal failure requiring dialysis, and the need for mechanical ventilation for more than 14 days. To form a forecast, the neural network method was used. As predictors in the method used more than 20 variables characterizing preoperative signs. The authors did not use intraoperative parameters for prediction.
Однако в этом способе для оценки риска использовались только дооперационные показатели, что также не позволяет оценить влияние оперативного вмешательства и процедуры ИК на величину риска развития неблагоприятных событий после операций. Также прогнозировались только крайне тяжелые осложнения, частота встречаемости которых после операций аортокоронарного шунтирования в настоящее время не превышает 1-5%.However, in this method, only preoperative indicators were used to assess the risk, which also does not allow to assess the impact of surgical intervention and IR procedures on the risk of adverse events after operations. Only extremely severe complications were also predicted, the frequency of occurrence of which after coronary artery bypass surgery does not currently exceed 1-5%.
Наиболее близким к заявляемому является способ прогнозирования респираторного дистресс-синдрома взрослых и полиорганной недостаточности при коронарном шунтировании с использованием искусственного кровообращения по патенту RU 2138049 C1, согласно которому рассчитывают в баллах степень операционного риска по шкале клинических, анамнестических и лабораторных факторов риска (клинической шкале) с дополнительным определением в баллах степени риска по шкале иммунологических и метаболических факторов риска (патогенетической шкале). При сопоставлении риска по обеим шкалам делают вывод о прогнозе. При совпадении степени риска по обеим шкалам точность прогноза повышается. При высоком риске по любой из шкал делается вывод о неблагоприятном прогнозе.Closest to the claimed is a method for predicting adult respiratory distress syndrome and multiple organ failure during coronary artery bypass grafting using cardiopulmonary bypass according to patent RU 2138049 C1, according to which the degree of operational risk is calculated on a scale of clinical, anamnestic and laboratory risk factors (clinical scale) with additional definition of risk degree on the scale of immunological and metabolic risk factors (pathogenetic scale). When comparing risk on both scales, a conclusion is made about the forecast. If the degree of risk coincides on both scales, the accuracy of the forecast increases. At high risk on any of the scales, a conclusion is made about an unfavorable prognosis.
Недостатком данного способа является большое количество показателей-предикторов, для определения которых необходимо проведение сложных иммунологических тестов с использованием дорогостоящих реактивов и специального лабораторного оборудования, длительных по времени выполнения, что ограничивает применимость предлагаемого метода для прогнозирования развития осложнений в раннем послеоперационном периоде.The disadvantage of this method is the large number of predictor indicators, the determination of which requires complex immunological tests using expensive reagents and special laboratory equipment, time-consuming, which limits the applicability of the proposed method for predicting the development of complications in the early postoperative period.
Другим недостатком данного способа является сложность его применения в повседневной клинической практике в связи с необходимостью проведения расчетов по нескольким шкалам и неоднозначность трактовки результатов прогноза при разнонаправленных предсказаниях используемых шкал. Определение большинства параметров-предикторов производится в предоперационном периоде, что не позволяет полностью учитывать влияние процедуры искусственного кровообращения на гомеостаз. В описании метода отсутствуют четкие критерии диагностики респираторного дистресс-синдрома и полиорганной недостаточности. Кроме того, метод разработан на выборке пациентов, оперативные вмешательства которым выполнялись в условиях искусственного кровообращения и умеренной гипотермии, и неизвестна возможность использования данного метода и точность прогноза при операциях коронарного шунтирования в условиях нормотермии.Another disadvantage of this method is the difficulty of its application in everyday clinical practice due to the need to carry out calculations on several scales and the ambiguity in the interpretation of the forecast results with multidirectional predictions of the scales used. The determination of most predictor parameters is performed in the preoperative period, which does not allow fully taking into account the effect of cardiopulmonary bypass on homeostasis. In the description of the method there are no clear criteria for the diagnosis of respiratory distress syndrome and multiple organ failure. In addition, the method was developed on a sample of patients whose surgical interventions were performed under conditions of cardiopulmonary bypass and moderate hypothermia, and the possibility of using this method and the accuracy of the prognosis for coronary artery bypass surgery under normothermia is unknown.
Задачей изобретения является создание для клинической практики нового способа прогнозирования развития осложнений в раннем периоде после операций шунтирования коронарных артерий в условиях искусственного кровообращения на основании данных интраоперационного мониторинга.The objective of the invention is the creation for clinical practice of a new method for predicting the development of complications in the early period after bypass surgery of coronary arteries in cardiopulmonary bypass based on intraoperative monitoring data.
Техническим результатом, на достижение которого направлено заявленное изобретение, является повышение скорости получения результатов прогноза при сохранении высокой прогностической точности, а также возможность получения результатов в режиме онлайн - непосредственно в процессе проведения операции шунтирования коронарных артерий по завершении процедуры искусственного кровообращения.The technical result to which the claimed invention is directed is to increase the speed of obtaining forecast results while maintaining high prognostic accuracy, as well as the ability to obtain results online - directly during the coronary artery bypass surgery at the end of the cardiopulmonary bypass.
Поставленная задача решается тем, что способ интраоперационного определения риска развития органных дисфункций в раннем периоде после проведения операции изолированного шунтирования коронарных артерий в условиях искусственного кровообращения включает измерение в диапазоне 25-35 минут с момента начала проведения процедуры искусственного кровообращения показателей центральной гемодинамики, включающих уровень артериального (АР) и центрального венозного давлений (CVP), показателей гомеостаза, включающих концентрацию лактата в крови (Lact), парциальное давление кислорода в венозной (pvO2) и артериальной крови (paO2), уровень гематокрита (Ht), а также определение показателей длительности искусственного кровообращения (t1) и пережатия аорты (t2), и возраста больного (age) с последующим определением значения дискриминантной функции по формуле:The problem is solved in that the method of intraoperative determination of the risk of developing organ dysfunctions in the early period after the operation of isolated coronary artery bypass grafting under cardiopulmonary bypass involves measuring in the range of 25-35 minutes from the start of the cardiopulmonary bypass procedure of central hemodynamics, including the level of arterial ( AR) and central venous pressure (CVP), indicators of homeostasis, including the concentration of lactate in the blood (Lact) , partial pressure of oxygen in venous (pvO2) and arterial blood (paO2), hematocrit (Ht), as well as determination of the duration of cardiopulmonary bypass (t1) and clamping of the aorta (t2), and patient age (age), followed by determination of the discriminant value functions according to the formula:
D=3,321+(0,006)*АР+(0,011)*CVP+(1,030)*Lact+(-0,009)*раО2+(0,005)*pvO2+(-0,124)*Ht+(-0,023)*Age+(0,014)*t1+(-0,019)*t2,D = 3.321 + (0.006) * AP + (0.011) * CVP + (1.030) * Lact + (- 0.009) * paO2 + (0.005) * pvO2 + (- 0.124) * Ht + (- 0.023) * Age + (0.014) * t1 + (- 0.019) * t2,
и при получении значения D<-0,6 делают вывод о низком риске развития органных дисфункций в раннем периоде после проведения операции, при получении значений D>0,6 делают вывод о высоком риске развития органных дисфункций, при этом интервал значений -0,6<D<0,6 характеризуют как интервал неопределенности, при получении значения D из данного интервала осуществляют контроль состояния пациента, включая более частое измерение стандартных параметров.and when receiving values of D <-0.6, they conclude that there is a low risk of developing organ dysfunctions in the early period after the operation, when receiving values of D> 0.6 they conclude that there is a high risk of developing organ dysfunctions, while the interval of values is -0.6 <D <0.6 is characterized as an uncertainty interval; upon receipt of the D value from this interval, the state of the patient is monitored, including a more frequent measurement of standard parameters.
Изобретение поясняется чертежами, представленными на фиг.1-4.The invention is illustrated by the drawings shown in figures 1-4.
На фиг.1 представлена диаграмма группировки значений дискриминантной функции (D-функции) для пациентов без послеоперационных осложнений, на фиг.2 - для пациентов с послеоперационными осложнениями; на фиг.1 и 2 по оси X обозначено значение функции D, по оси Y - количество пациентов с соответствующим значением D; на фиг.3 представлена ROC-кривая для разработанной модели (AUC=0,847; p=0,016; доверительный интервал 0,656-1,0) для контрольной выборки; на фиг.4 представлено графическое распределение значений D-функции пациентов контрольной выборки с послеоперационными осложнениями (точка 1 по оси X) и без них (точка 0 по оси X), по оси Y отложены значения функции D. Значения D для каждого из пациентов обозначено квадратами.Figure 1 presents a diagram of the grouping of values of the discriminant function (D-function) for patients without postoperative complications, figure 2 - for patients with postoperative complications; 1 and 2 along the X axis indicate the value of the function D, along the Y axis the number of patients with the corresponding value of D; figure 3 presents the ROC curve for the developed model (AUC = 0.847; p = 0.016; confidence interval 0.656-1.0) for the control sample; figure 4 presents a graphical distribution of the D-function values of patients of the control sample with postoperative complications (
Заявляемый способ был разработан на основе анализа ретроспективно подобранной выборки из 33 пациентов, которым в ГУЗ «Областной кардиохирургический центр» г.Саратова были выполнены операции изолированного шунтирования коронарных артерий в условиях искусственного кровообращения. Выборка была разделена на две группы:The inventive method was developed on the basis of an analysis of a retrospectively selected sample of 33 patients who underwent isolated coronary artery bypass grafting under conditions of cardiopulmonary bypass at the Regional Cardiac Surgery Center of Saratov. The sample was divided into two groups:
- Группа 0 - без послеоперационных осложнений, в которую вошли 33 пациента: мужчин - 26 (80%), женщин - 7 (20%), средний возраст пациентов в данной группе составил 58,4±8,5 лет (42-76 лет);- Group 0 - without postoperative complications, which included 33 patients: men - 26 (80%), women - 7 (20%), the average age of patients in this group was 58.4 ± 8.5 years (42-76 years );
- Группа 1-е осложненным течением послеоперационного периода (структура осложнений представлена в Таблице 1), в которую вошли 24 пациента: мужчин - 19 (79,3%), женщин - 6 (20,7%), средний возраст пациентов в группе составил 59,6±7,9 лет (42-73 года).-
Обе группы по результатам статистического сравнения с использованием непараметрических методов были сопоставимы по полу, возрасту, характеру поражения коронарных артерий и структуре сопутствующей патологии (см. Таблицу 2), что позволило использовать данную выборку для разработки модели для прогнозирования послеоперационных осложненийBoth groups according to the results of statistical comparison using nonparametric methods were comparable by sex, age, nature of coronary artery damage and the structure of concomitant pathology (see Table 2), which allowed us to use this sample to develop a model for predicting postoperative complications
Осложненным считали ранний (1-6 суток с момента оперативного вмешательства) послеоперационный период при наличии хотя бы одного из следующих состояний:Complicated was considered the early (1-6 days from the time of surgery) postoperative period in the presence of at least one of the following conditions:
- развитие почечной недостаточности - повышение уровня креатинина крови более 200 мкмоль/л или более 50% от дооперационного уровня;- the development of renal failure - an increase in blood creatinine level of more than 200 μmol / l or more than 50% of the preoperative level;
- развитие дыхательной недостаточности, требующей применения продленной искусственной вентиляции легких;- the development of respiratory failure, requiring the use of prolonged mechanical ventilation;
- развитие пароксизма фибрилляции предсердий;- development of paroxysm of atrial fibrillation;
- нестабильность гемодинамики, требующая применения инотропной или вазопрессорной поддержки и/или методов вспомогательного кровообращения;- hemodynamic instability, requiring the use of inotropic or vasopressor support and / or methods of auxiliary circulation;
- признаки острого инфаркта миокарда;- Signs of acute myocardial infarction;
- симптомы энцефалопатии и признаки острого нарушения мозгового кровообращения (ОНМК).- Symptoms of encephalopathy and signs of acute cerebrovascular accident (stroke).
Структура послеоперационных осложнений, развитие которых было отмечено в первые 6 суток после оперативного вмешательства, представлена в таблице 1.The structure of postoperative complications, the development of which was noted in the first 6 days after surgery, is presented in table 1.
Развитие полиорганной недостаточности (с вовлечением 3 и более систем) было отмечено у 11 (45,8%) пациентов данной группы. Летальность в группе 1 составила 37,5% - умерли 9 пациентов.The development of multiple organ failure (involving 3 or more systems) was observed in 11 (45.8%) patients in this group. Mortality in
Краткие дооперационные характеристики групп и параметры хирургических вмешательств представлены в таблице 2.Brief preoperative characteristics of the groups and parameters of surgical interventions are presented in table 2.
Как следует из представленной таблицы, между группами имеются статистически достоверные различия по продолжительности ИК и времени пережатия аорты. Полученные результаты полностью согласуются с данными других авторов [Wesselink R.M., 1997; Бабаев М.А., 2011] о том, что при увеличении времени ИК возрастает вероятность развития органной недостаточности и тяжесть ее клинических проявлений.As follows from the table, between the groups there are statistically significant differences in the duration of IR and time of clamping of the aorta. The results obtained are completely consistent with the data of other authors [Wesselink R.M., 1997; Babaev MA, 2011] that with an increase in IC time, the likelihood of developing organ failure and the severity of its clinical manifestations increases.
Перед оперативным вмешательством в обеих группах производилась оценка риска развития неблагоприятных исходов с использованием шкалы Euroscore. Всем пациентам выполнялись операции изолированного шунтирования коронарных артерий в условиях ИК нормотермии. Анестезия и ИК проводились по унифицированному протоколу, принятому в клинике, использовалась фармакохолодовая кардиоплегия. Проводился мониторинг общепринятых гемодинамических параметров.Before surgery, both groups evaluated the risk of adverse outcomes using the Euroscore scale. All patients underwent isolated coronary artery bypass surgery under IR normothermia. Anesthesia and IR were performed according to the unified protocol adopted at the clinic, pharmacological cold cardioplegia was used. Conventional hemodynamic parameters were monitored.
Для дальнейшего анализа были отобраны следующие показатели: уровень артериального давления (АР, мм рт.ст.), центрального венозного давления (CVP, мм вод.ст.), уровень лактата крови (Lact, ммоль/л), гематокрит (Ht, %), парциальное давление кислорода в артериальной и венозной крови (paO2 и pvO2, мм рт.ст.). Для прогноза использовались значения предикторов, определяемые в сроки 25-35 минут от начала искусственного кровообращения. Следует отметить, что на протяжении всего периода интраоперационного мониторинга значения указанных параметров находились в пределах референтного диапазона нормальных значений у пациентов обеих групп. Также для прогноза использовались показатели: возраст пациента (age), длительность ИК (t1) и время пережатия аорты (t2).The following indicators were selected for further analysis: blood pressure (AR, mmHg), central venous pressure (CVP, mmHg), blood lactate level (Lact, mmol / l), hematocrit (Ht,% ), the partial pressure of oxygen in arterial and venous blood (paO2 and pvO2, mmHg). For the forecast, predictor values were used, determined within 25-35 minutes from the beginning of cardiopulmonary bypass. It should be noted that throughout the entire period of intraoperative monitoring, the values of these parameters were within the reference range of normal values in patients of both groups. The following indicators were also used for the prognosis: patient age (age), IR duration (t1) and aortic clamping time (t2).
Для определения прогностической значимости изменений выбранных параметров в отношении развития послеоперационных осложнений был использован метод дискриминантного анализа. Для проведения дискриминантного анализа был использован программный пакет IBM SPSS 19.0, для графического отображения результатов ROC-анализа, характеризующего прогностическую точность полученной модели, использовали программу MedCalc 7.4.To determine the prognostic significance of changes in the selected parameters in relation to the development of postoperative complications, the method of discriminant analysis was used. To carry out discriminant analysis, the IBM SPSS 19.0 software package was used, and MedCalc 7.4 was used to graphically display the results of the ROC analysis characterizing the predictive accuracy of the obtained model.
Дискриминантный анализ является статистическим методом, позволяющим решать задачи отнесения какого-либо изучаемого объекта к одной из нескольких имеющихся групп на основании определения у него некоторого числа признаков. Технология автоматизированного проведения дискриминантного анализа с получением дискриминантной функции подробно представлена в книге Наследов А.Д. SPSS: профессиональный статистический анализ данных / А.Д. Наследов, Санкт-Петербург, 2011. Полученная в результате дискриминантного анализа прогностическая модель представляет собой линейную дискриминантную функцию. Отнесение пациентов к группе с послеоперационными осложнениями или без них при помощи предлагаемой диагностической модели основывается на сравнении значения полученной линейной дискриминантной функции конкретного пациента со средними значениями соответствующих функций для пациентов исследуемых групп. Для расчета дискриминантной функции в программу SPSSS 19.0. вводили значения отобранных для прогноза интраоперационных предикторов, а также данные об известных исходах. В результате была получена линейная дискриминантная функция вида:Discriminant analysis is a statistical method that allows you to solve the problem of assigning a studied object to one of several available groups based on the determination of a certain number of features. The technology of automated discriminant analysis to obtain the discriminant function is presented in detail in the book Nasledov A.D. SPSS: professional statistical data analysis / A.D. Nasledov, St. Petersburg, 2011. The prognostic model obtained as a result of discriminant analysis is a linear discriminant function. The assignment of patients to the group with or without postoperative complications using the proposed diagnostic model is based on comparing the values of the obtained linear discriminant function of a particular patient with the average values of the corresponding functions for patients of the studied groups. To calculate the discriminant function in the program SPSSS 19.0. the values of intraoperative predictors selected for the prediction were entered, as well as data on known outcomes. As a result, a linear discriminant function of the form was obtained:
D=3,321+(0,006)*АР+(0,011)*CVP+(1,030)*Lact+(-0,009)*раО2+(0,005)*pvO2+(-0,124)*Ht+(-0,023)*Age+(0,014)*t+(-0,019)*t2,D = 3.321 + (0.006) * AP + (0.011) * CVP + (1.030) * Lact + (- 0.009) * paO2 + (0.005) * pvO2 + (- 0.124) * Ht + (- 0.023) * Age + (0.014) * t + (- 0.019) * t2,
где D - значение дискриминантной функции.where D is the value of the discriminant function.
Полученная модель характеризуется высокой степенью предсказательной точности, которая подтверждается значением коэффициента канонической корреляции, который для данной функции равен 0,833. Для данного коэффициента уровень достоверности p<0,001, что свидетельствует о высокой предсказательной точности полученной модели.The resulting model is characterized by a high degree of predictive accuracy, which is confirmed by the value of the canonical correlation coefficient, which for this function is 0.833. For this coefficient, the confidence level is p <0.001, which indicates a high predictive accuracy of the obtained model.
Различия между группами также характеризуются различными средними значениями D-функции для каждой из исследуемых групп. На фиг.1 графически представлено распределение пациентов каждой из групп обучающей выборки на плоскости в соответствии со значениями функции D, рассчитанными для каждого из пациентов. Видно, что наибольшее число пациентов группы 1 с послеоперационными осложнениями группируется в положительной полуплоскости вблизи среднего значения D для данной группы, которое равно 1,93. В то же время большинство пациентов без послеоперационных осложнений (группа 0) по значению функции D группируется в отрицательной полуплоскости, вблизи среднего для данной группы, которое равно -1,10. Таким образом, на фиг.1 и фиг.2 видно, что значения D для групп с послеоперационными осложнениями и без них смещены относительно 0 координатной плоскости в положительную и отрицательную части, соответственно.The differences between the groups are also characterized by different average values of the D-function for each of the studied groups. Figure 1 graphically shows the distribution of patients of each of the groups of the training sample on the plane in accordance with the values of the function D calculated for each of the patients. It can be seen that the largest number of patients of
Наиболее точное отнесение конкретного пациента к одной из групп будет происходить в случаях, когда линейная дискриминантная функция будет принимать значения, близкие к средним групповым, или же при расположении значений дискриминантной функции, соответственно, в зонах менее отрицательного и более положительного значения средних групповых значений. В случае же «попадания» значений дискриминантной функции исследуемого пациента в зону, располагающуюся «между группами», особенно вблизи значения, условно делящего расстояние между средними групп надвое, точность работы данной математической модели будет очевидно снижаться, формируя, таким образом, некий «диапазон неопределенности».The most accurate assignment of a particular patient to one of the groups will occur in cases where the linear discriminant function will take values close to the average group, or when the values of the discriminant function are located, respectively, in areas of less negative and more positive values of the average group values. In the case of “getting” the values of the discriminant function of the studied patient into the zone located “between the groups”, especially near the value conditionally dividing the distance between the middle groups in two, the accuracy of this mathematical model will obviously decrease, thus forming a certain “range of uncertainty ".
Точность разработанной модели была проверена на дополнительной контрольной выборке из 20 пациентов, перенесших операцию шунтирования коронарных артерий, с известными исходами. Для проверки прогностической точности разработанной модели в контрольной выборке использовали процедуру ROC-анализа (результаты графически представлены на фиг.3 и 4). Численная оценка клинической значимости исследуемого параметра производилась при помощи показателя AUC (area under curve) в соответствии с общепринятой экспертной шкалой для значений AUC.The accuracy of the developed model was tested on an additional control sample of 20 patients who underwent coronary artery bypass surgery with known outcomes. To verify the predictive accuracy of the developed model in the control sample, the ROC analysis procedure was used (the results are graphically presented in Figs. 3 and 4). The clinical significance of the studied parameter was numerically evaluated using the AUC indicator (area under curve) in accordance with the generally accepted expert scale for AUC values.
В ходе ROC-анализа значение D сопоставлялось с известным исходом наличия или отсутствия ранних послеоперационных осложнений. На фиг.3 представлена собственно ROC-кривая, по осям, соответственно, показатели чувствительности и 100-специфичности, представленные в процентах (%). Площадь под ROC-кривой, полученной для нашей модели, а соответственно, и точность прогнозирования равна 0,847. На фиг.4 представлена оценка порогового значения D-функции, а именно схематичная группировка значений D-функции, соответствующих пациентам с послеоперационными осложнениями и без них, также указано значение функции D с оптимальным сочетанием чувствительности и специфичности, позволяющее разграничить исследуемые группы.In the course of the ROC analysis, the value of D was compared with the known outcome of the presence or absence of early postoperative complications. Figure 3 presents the actual ROC curve, along the axes, respectively, indicators of sensitivity and 100 specificity, presented in percent (%). The area under the ROC curve obtained for our model, and, accordingly, the forecasting accuracy is 0.847. Figure 4 presents the assessment of the threshold value of the D-function, namely, a schematic grouping of the values of the D-function corresponding to patients with and without postoperative complications, the value of the function D is also indicated with the optimal combination of sensitivity and specificity, which makes it possible to distinguish between the studied groups.
Полученное значение AUC=0,847 соответствует экспертной оценке качества модели «очень хорошее», при этом значение p=0,016 свидетельствует о статистической достоверности рассчитанных параметров. «Критическим» признано значение D=-0,6, которое позволяет разграничивать группы с осложнениями и без них, Таким образом, при использовании данной модели при получении значений меньше -0,6 наиболее вероятным будет гладкое течение послеоперационного периода; больше -0,6 прогнозируется развитие послеоперационных осложнений; при получении значения =-0,6 прогноз следует считать неопределенным, в клинической практике, исходя из большей опасности нераспознавания развития осложнений, нежели их гипердиагностики, следует таких больных относить к группе с прогнозируемым развитием осложнений. При использовании данной модели в клинической практике очевидна необходимость дифференцированного лечебного и тактического подходов в зависимости от результатов отнесения пациента к той или иной группе.The obtained value AUC = 0.847 corresponds to an expert assessment of the model quality “very good”, while the value p = 0.016 indicates the statistical reliability of the calculated parameters. The value D = -0.6 is recognized as “critical”, which allows one to distinguish between groups with and without complications. Thus, when using this model, when values are less than -0.6, a smooth course of the postoperative period will be most likely; greater than -0.6, the development of postoperative complications is predicted; when a value of = -0.6 is obtained, the prognosis should be considered uncertain, in clinical practice, based on the greater risk of unrecognizing the development of complications than their overdiagnosis, these patients should be assigned to the group with predicted development of complications. When using this model in clinical practice, the need for a differentiated therapeutic and tactical approaches is obvious depending on the results of assigning the patient to a particular group.
В течение оперативного вмешательства по завершении процедуры искусственного кровообращения производят расчет прогноза, подставив в формулу значения параметров исследуемого пациента. При получении значения D<-0,6 делают вывод о низком риске развития органных дисфункций в раннем периоде после проведения операции, при получении значений D>0,6 делают вывод о высоком риске развития органных дисфункций, при этом в случае получения значения D=-0,6 прогноз характеризуют как сомнительный, и при получении значения D из данного интервала осуществляют наблюдение за пациентом, контролируя состояние внутренней среды организма, включая более частое измерение стандартных параметров (гемодинамики, биохимического анализа крови, диуреза и т.д.). Данная категория пациентов подлежит более пристальному наблюдению в условиях палаты интенсивной терапии.During surgery, upon completion of the cardiopulmonary bypass procedure, the prognosis is calculated by substituting the values of the parameters of the studied patient into the formula. Upon receipt of a value of D <-0.6, a conclusion is made that there is a low risk of developing organ dysfunctions in the early period after an operation; when a value of D> 0.6 is obtained, a conclusion is made that there is a high risk of developing organ dysfunctions, and if a value of D = - 0.6 the prognosis is characterized as doubtful, and when the D value is obtained from this interval, the patient is monitored, monitoring the state of the internal environment of the body, including more frequent measurement of standard parameters (hemodynamics, blood chemistry, urine output, and etc.). This category of patients is subject to closer monitoring in the intensive care unit.
Пример 1. Пациентка К., 58 лет. Выполнено маммарокоронарное шунтирование ПМЖВ и аортокоронарное шунтирование 3 артерий. Длительность ИК 79 минут, длительность пережатия аорты 30 минут. На 30-й минуте ИК определяемые параметры имели значения: АД=49 мм рт.ст., ЦВД=70 мм вод.ст., уровень лактата в крови - 2,3 ммоль/л; pvO2=39 мм рт.ст., paO2=204 мм рт.ст., гематокрит=25%. При расчете значений дискриминантной функции путем подстановки указанных значений в формулу D=1,215 - значение более критического «-0,6», приближено к среднему для группы с осложнениями. В послеоперационном периоде у данной пациентки наблюдалась гипотония, потребовавшая инотропной поддержки.Example 1. Patient K., 58 years old. A mammary coronary artery bypass grafting was performed and 3 coronary artery bypass grafting was performed. The duration of the IR is 79 minutes, the duration of clamping the aorta is 30 minutes. At the 30th minute of the IR, the determined parameters had the following values: HELL = 49 mm Hg, CVP = 70 mm Hg, blood lactate level - 2.3 mmol / L; pvO2 = 39 mmHg, paO2 = 204 mmHg, hematocrit = 25%. When calculating the values of the discriminant function by substituting the indicated values in the formula D = 1.215, the value is more critical "-0.6", close to the average for the group with complications. In the postoperative period, this patient had hypotension, which required inotropic support.
Пример 2. Пациент С., 59 лет. Выполнено маммарокоронарное шунтирование ПМЖВ и аортокоронарное шунтирование 3 артерий. Длительность ИК 55 минут, длительность пережатия аорты 34 минут. На 30-й минуте ИК определяемые параметры имели значения: АД=41 мм рт.ст., ЦВД=0 мм вод.ст., уровень лактата в крови -1,1 ммоль/л; pvO2=29,5 мм рт.ст., paO2=293 мм рт.ст., гематокрит=21,9%. При расчете значений дискриминантной функции путем подстановки указанных значений в формулу D=-1,738 - значение меньше «критического». Отмечено гладкое течение послеоперационного периода. Следует отметить, что в обоих случаях значения мониторируемых показателей не выходили за пределы нормальных значений, однако классифицировались моделью по-разному.Example 2. Patient S., 59 years old. A mammary coronary artery bypass grafting was performed and 3 coronary artery bypass grafting was performed. The duration of the IR is 55 minutes, the duration of clamping the aorta is 34 minutes. At the 30th minute of the IR, the determined parameters had the following values: HELL = 41 mm Hg, CVP = 0 mm Hg, blood lactate level -1.1 mmol / L; pvO2 = 29.5 mmHg, paO2 = 293 mmHg, hematocrit = 21.9%. When calculating the values of the discriminant function by substituting the indicated values in the formula D = -1.738, the value is less than the “critical” one. A smooth course of the postoperative period was noted. It should be noted that in both cases the values of the monitored indicators did not go beyond the limits of normal values, however, they were classified by the model differently.
Таким образом, использование заявляемого изобретения - прогностических моделей в динамическом мониторинге клинико-лабораторных параметров позволяет корректировать лечебную тактику на начальных этапах формирования патологических процессов.Thus, the use of the claimed invention - prognostic models in the dynamic monitoring of clinical and laboratory parameters allows you to adjust the treatment tactics at the initial stages of the formation of pathological processes.
Claims (1)
D=3,321+(0,006)*АР+(0,011)*CVP+(1,030)*Lact+(-0,009)*раО2+(0,005)*pvO2+(-0,124)*Ht+(-0,023)*age+(0,014)*t1+(-0,019)*t2,
и при получении значения D<-0,6 делают вывод о низком риске развития органных дисфункций в раннем периоде после проведения операции, при получении значений D>0,6 делают вывод о высоком риске развития органных дисфункций, при этом интервал значений -0,6<D<0,6 характеризуют как интервал неопределенности, при получении значения D из данного интервала осуществляют контроль состояния пациента, включая более частое измерение стандартных параметров. The method of intraoperative determination of the risk of developing organ dysfunctions in the early period after the operation of isolated coronary artery bypass grafting under cardiopulmonary bypass, including measuring in the range of 25-35 minutes from the start of the cardiopulmonary bypass procedure of central hemodynamics, including the level of arterial (AP) and central venous pressures (CVP), indicators of homeostasis, including the concentration of lactate in the blood (Lact), the partial pressure of oxygen in noznoy (pvO2) and arterial blood (paO2), hematocrit (Ht), as well as determination indexes duration artificial circulation (t1), the time of aortic cross-clamping (t2), and age of the patient (age) with subsequent determination of the value of the discriminant formula features:
D = 3.321 + (0.006) * AP + (0.011) * CVP + (1.030) * Lact + (- 0.009) * paO2 + (0.005) * pvO2 + (- 0.124) * Ht + (- 0.023) * age + (0.014) * t1 + (- 0.019) * t2,
and when receiving values of D <-0.6, they conclude that there is a low risk of developing organ dysfunctions in the early period after the operation, when receiving values of D> 0.6 they conclude that there is a high risk of developing organ dysfunctions, while the interval of values is -0.6 <D <0.6 is characterized as an uncertainty interval; upon receipt of the D value from this interval, the patient's condition is monitored, including a more frequent measurement of standard parameters.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2013152203/14A RU2536278C1 (en) | 2013-11-25 | 2013-11-25 | Method for prediction of early complications following coronary artery bypass graft surgery |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2013152203/14A RU2536278C1 (en) | 2013-11-25 | 2013-11-25 | Method for prediction of early complications following coronary artery bypass graft surgery |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2536278C1 true RU2536278C1 (en) | 2014-12-20 |
Family
ID=53286308
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2013152203/14A RU2536278C1 (en) | 2013-11-25 | 2013-11-25 | Method for prediction of early complications following coronary artery bypass graft surgery |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2536278C1 (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2634634C1 (en) * | 2016-11-16 | 2017-11-02 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук (Томский НИМЦ) | Method of diagnostics of microcirculatory bloodstream state in cardiac-surgery patients during artificial circulation |
RU2692455C1 (en) * | 2018-03-27 | 2019-06-24 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Южно-Уральский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО ЮУГМУ Минздрава России) | Method for prediction of risk of developing early abdominal complications in patients undergoing coronary artery bypass surgery in cardiopulmonary bypass |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2138049C1 (en) * | 1997-11-25 | 1999-09-20 | Миролюбова Ольга Алексеевна | Method for predicting occurrences of respiratory distress syndrome of adults and polyorgan insufficiency in carrying out coronary by-pass with artificial blood circulation applied |
WO2008149103A1 (en) * | 2007-06-06 | 2008-12-11 | University Court Of The University Of Edinburgh | Methods of assessing and treating multiple-organ failure |
RU2422092C1 (en) * | 2010-01-11 | 2011-06-27 | Учреждение Российской академии медицинских наук Научно-исследовательский институт комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний Сибирского отделения Российской академии медицинских наук (УРАМН НИИ КПССЗ СО РАМН) | Method of predicting risk of developing polyorgan insufficiency in cardio-surgical patients |
-
2013
- 2013-11-25 RU RU2013152203/14A patent/RU2536278C1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2138049C1 (en) * | 1997-11-25 | 1999-09-20 | Миролюбова Ольга Алексеевна | Method for predicting occurrences of respiratory distress syndrome of adults and polyorgan insufficiency in carrying out coronary by-pass with artificial blood circulation applied |
WO2008149103A1 (en) * | 2007-06-06 | 2008-12-11 | University Court Of The University Of Edinburgh | Methods of assessing and treating multiple-organ failure |
RU2422092C1 (en) * | 2010-01-11 | 2011-06-27 | Учреждение Российской академии медицинских наук Научно-исследовательский институт комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний Сибирского отделения Российской академии медицинских наук (УРАМН НИИ КПССЗ СО РАМН) | Method of predicting risk of developing polyorgan insufficiency in cardio-surgical patients |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
СОТНИКОВ А.В. Прогнозирование, профилактика и упреждающая интенсивная терапия полиорганной недостаточности при постгеморрагических и септических состояниях. Автореф. дисс. - Краснодар: 2005, с.12-28. TURINA J., et al., Predictors of the long-term outcome after combined aortic and mitral valve surgery, Circulation 1999, v. 1000, p. 11-48. Chong CF, et al., Stratification of adverse outcomes by preoperative risk factors in coronary artery bypass graft patients: an artificial neural network prediction model., AMIA Annu Symp Proc. 2003:160-4 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2634634C1 (en) * | 2016-11-16 | 2017-11-02 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук (Томский НИМЦ) | Method of diagnostics of microcirculatory bloodstream state in cardiac-surgery patients during artificial circulation |
RU2692455C1 (en) * | 2018-03-27 | 2019-06-24 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Южно-Уральский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО ЮУГМУ Минздрава России) | Method for prediction of risk of developing early abdominal complications in patients undergoing coronary artery bypass surgery in cardiopulmonary bypass |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Aloia et al. | TAPSE: an old but useful tool in different diseases | |
Kellner et al. | Predictive value of outcome scores in patients suffering from cardiogenic shock complicating AMI | |
Bellavia et al. | Evidence of impaired left ventricular systolic function by Doppler myocardial imaging in patients with systemic amyloidosis and no evidence of cardiac involvement by standard two-dimensional and Doppler echocardiography | |
Merli et al. | Survival at 2 years among liver cirrhotic patients is influenced by left atrial volume and left ventricular mass | |
Yıldız et al. | The association between the neutrophil/lymphocyte ratio and functional capacity in patients with idiopathic dilated cardiomyopathy | |
RU2536279C1 (en) | Method for prediction of complications following coronary artery bypass graft surgery | |
EP3189336B1 (en) | Method for determining risk of pre-eclampsia | |
Palazzuoli et al. | Prognostic significance of an early echocardiographic evaluation of right ventricular dimension and function in acute heart failure | |
Harada et al. | Different pathophysiology and outcomes of heart failure with preserved ejection fraction stratified by K-means clustering | |
Shahul et al. | Abnormal mid-trimester cardiac strain in women with chronic hypertension predates superimposed preeclampsia | |
Yalçın et al. | The APACHE II score as a predictor of mortality after open heart surgery | |
RU2536278C1 (en) | Method for prediction of early complications following coronary artery bypass graft surgery | |
RU2632509C1 (en) | Method for diagnostics of non-infectious diseases based on statistical methods of data processing | |
Karsli et al. | Galectin-3 as a potential prognostic biomarker for COVID-19 disease: A case-control study | |
Curtis et al. | Right atrial and right ventricular strain: prognostic value depends on the severity of tricuspid regurgitation | |
Camci et al. | The predictive value of the combined systolic‐diastolic index for atrial fibrillation after coronary artery bypass surgery | |
RU2682811C1 (en) | Method for predicting adverse cardiovascular events in patients with coronary heart disease | |
RU2748715C1 (en) | Method for predicting very high risk of cardiovascular disease in men aged 40-60 years in european population | |
Frea et al. | Comprehensive non-invasive haemodynamic assessment in acute decompensated heart failure-related cardiogenic shock: a step towards echodynamics | |
RU2802390C1 (en) | Method of predicting the risk of atrial fibrillation in men with coronary heart disease and arterial hypertension | |
Kartal et al. | Outpatient treatment of pulmonary embolism: sPESI score and highly sensitive troponin may prove helpful | |
Rachwalik et al. | Resistin Levels in Perivascular Adipose Tissue and Mid-Term Mortality in Patients Undergoing Coronary Artery Bypass Granting | |
RU2776232C1 (en) | Method for determining the risk of delayed cognitive impairment after surgical operations for malignant neoplasms of the chest and abdomen | |
RU2700124C1 (en) | Method for prediction of cardiovascular complications in sportsmen | |
Çizgici et al. | Utility of TAPSE/sPAP Ratio in Acute Pulmonary Embolism as Valuable Prognostic Marker as PESI Score |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20171126 |