RU2573103C1 - Способ прогнозирования летального исхода у пациентов трудоспособного возраста, перенесших острый инфаркт миокарда - Google Patents
Способ прогнозирования летального исхода у пациентов трудоспособного возраста, перенесших острый инфаркт миокарда Download PDFInfo
- Publication number
- RU2573103C1 RU2573103C1 RU2014151246/14A RU2014151246A RU2573103C1 RU 2573103 C1 RU2573103 C1 RU 2573103C1 RU 2014151246/14 A RU2014151246/14 A RU 2014151246/14A RU 2014151246 A RU2014151246 A RU 2014151246A RU 2573103 C1 RU2573103 C1 RU 2573103C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- myocardial infarction
- acute
- infarction
- index
- acute period
- Prior art date
Links
Landscapes
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области медицины, а именно к кардиологии. Определяют параметры: наличие фармакоинвазивной реперфузии в остром периоде индексного инфаркта миокарда или сочетания тромболизиса в остром периоде индексного инфаркта миокарада и стентирования в течение ближайшего года после него, наличие тромболитической терапии в остром периоде индексного инфаркта миокарда, развитие отека легких как осложнения острого периода индексного инфаркта миокарда, наличие перенесенного инфаркта миокарда в анамнезе и вероятность развития летального исхода р определяют по формуле. При значении р≥0,5 прогнозируют летальный исход острого инфаркта миокарда за счет определения основных параметров, характеризующих особенности течения и лечения острого инфаркта миокарда. 2 пр., 1 табл.
Description
Изобретение относится к области медицины, а именно к кардиологии.
В свете последних эпидемиологических исследований четко обозначилось понимание проблемы сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) как неинфекционной пандемии, поражающей миллионы людей во всем мире. Согласно прогнозным оценкам, бремя ССЗ для мирового сообщества будет и дальше нарастать. Заболевания сердечно-сосудистой системы - глобальная проблема современной медицины. Согласно данным за 2011 год, опубликованным Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ), в мире каждый год умирает 55 миллионов человек, в том числе две трети всех случаев смерти связаны с неинфекционными заболеваниями. При этом ИБС является самой распространенной и самой тяжелой медицинской проблемой современного общества. Настораживает тот факт, что ИБС, проявления которой крайне разнообразны, нередко приводит к полной или частичной потере работоспособности и является ведущей причиной инвалидизации и ранней смертности, показатели которых остаются стабильно высокими, имея тенденцию к поступательному увеличению. Значительная часть больных погибают в остром периоде инфаркта миокарда, однако риск развития сердечно-сосудистых событий в более поздние сроки также остается высоким [1]. Исследования последних лет показали, что увеличение смертности происходит преимущественно за счет лиц трудоспособного возраста, обременяя экономический аспект государственности. При этом ученые опровергли предположение о том, что инфаркт миокарда поражает преимущественно пациентов молодого и среднего возраста. Однако срыв социально-экономической мощности этого общественного слоя влечет за собой глобальные финансовые потери для государства в целом. Это ставит проблему острых форм ИБС, и прежде всего острого инфаркта миокарда, в разряд приоритетных задач для здравоохранения, требуя скорейшего проведения мероприятий по снижению смертности от острых сердечно-сосудистых катастроф.
Госпитальные регистры (GRACE, EuroHeartSurvey ACS-II, EuroHeartSurvey ACS), созданные в прошлые годы и успешно применяемые для внутрибольничной стратификации риска, обеспечивают прогнозирование летальности на стационарном этапе и в ближайшие полгода после свершившегося коронарного события. Результаты исследований, полученные по итогам проведения регистров, носят преимущественно эпидемиологически-описательный характер с акцентом на особенности контингента больных и сведения об оказании помощи на данном этапе. Попытки прогнозирования исходов острого инфаркта миокарда в отдаленном периоде наблюдения предпринимались неоднократно и многими исследователями [2]. Однако результаты проведенных исследований зачастую существенно расходятся. Объясняется это весьма объективными причинами. Во-первых, группы пациентов отличались селективностью ввиду того, что были искусственно сформированы. Во-вторых, существенное влияние на итоги исследовательских работ оказывали различия в распространенности факторов риска, а также в подходах и качестве диагностики и лечения этой группы пациентов в регионах, где они проводились.
Прогноз пациентов с острым инфарктом миокарда неоднозначен и зависит от множества факторов. Выявление наиболее весомых предикторов неблагоприятных исходов является приоритетной задачей кардиологии и здравоохранения в целом. При этом не вызывает сомнений, что особенно значимой является возможность оценить последующий риск развития летальных исходов у больных инфарктом миокарда на начальном этапе заболевания, поскольку это способствует дифференцированному подходу к терапии, повышению эффективности лечения и качества жизни пациентов, что имеет немаловажное социально-экономическое значение. Прогноз инфаркта миокарда в отдаленном периоде осуществляется построением моделей, основанных на длительном, в течение нескольких лет, наблюдении за больными и верификации исходов болезни. Прогноз течения заболевания, вероятных осложнений и исходов как в остром, так и в отдаленном периодах может служить поводом для активного вмешательства в течение болезни. Современные тактические руководства по ведению пациентов с острым инфарктом миокарда ориентируют на ранний инвазивный подход к диагностике и стратификации риска летального исхода, что предполагает применение дорогостоящих высокотехнологичных методик, наличие квалифицированного медицинского персонала, что не всегда доступно в условиях повседневной медицинской практики. В связи с этим все большую актуальность приобретает разработка неинвазивных способов прогнозирования неблагоприятных событий в отдаленном периоде инфаркта миокарда и дифференциации группы больных высокого риска, требующих повышенного внимания и больших технологических затрат.
Наиболее точным методом, позволяющим получить информацию о реальной картине конкретного заболевания с учетом всех возможных прогностических предикторов, является создание регистров, осуществляющих организованную работу по централизованному сбору данных стандартного характера по унифицированной методике.
В проанализированной медицинской и патентной литературе адекватного прототипа не обнаружено.
Задача изобретения - разработать способ прогнозирования летального исхода у пациентов трудоспособного возраста, перенесших острый инфаркт миокарда.
Поставленная задача решается путем определения основных параметров, характеризующих особенности течения и лечения острого инфаркта миокарда, включающих его осложнения, анамнестические данные пациента, а также тактические особенности восстановления коронарного кровотока. К таким параметрам относятся характеристика ведения пациента в остром периоде и/или в течение ближайшего года после инфаркта миокарда (тромболизис в остром периоде, фармакоинвазивная реперфузия или сочетание тромболитической терапии в остром периоде и стентирования в течение ближайшего года). Затем определяют наличие в анамнезе перенесенного ранее инфаркта миокарда, а также осложнений в остром периоде индексного инфаркта миокарда путем опроса или анализа медицинской документации.
Вероятность развития летального исхода определяют по формуле
где
р - вероятность развития летального исхода;
z - значение дискриминантной функции.
Индивидуальная количественная оценка риска летального исхода вычисляется по зависимости риска от интегрального показателя, который определяют как сумму произведений показателей и соответствующих им весовых коэффициентов, полученных на предварительном этапе разработки способа.
Определяют значение дискриминантной функции по формуле
где x1-x4 - значения переменных, соответствующих рассматриваемым показателям, коэффициенты a, b, c, d - весовые коэффициенты соответствующих показателей;
x1 - комбинированное лечение (фармакоинвазивная реперфузия в остром периоде или сочетание тромболизиса в остром периоде со стентированием в течение ближайшего года после перенесенного инфаркта миокарда):
а=-1,993 - при наличии комбинированного лечения;
а=0 - при отсутствии комбинированного лечения;
х2 - тромболитическая терапия в остром периоде индексного инфаркта:
b=-1,663 - при выполнении тромболизиса в остром периоде индексного инфаркта миокарда;
b=0 - при отсутствии проведения тромболизиса в остром периоде индексного инфаркта миокарда;
х3 - отек легких как осложнение острого периода индексного инфаркта миокарда:
с=1,433 - при развитии отека легких в остром периоде индексного инфаркта миокарда;
с=0 - при отсутствии отека легких как осложнения острого периода индексного инфаркта миокарда;
x4 - перенесенный в анамнезе инфаркт миокарда:
d=0,839 - при упоминании в анамнезе постинфарктного кардиосклероза;
d=0 - при отсутствии перенесенного ранее инфаркта миокарда.
При значении р≥0,5 прогнозируют летальный исход острого инфаркта миокарда. Для представления вероятности неблагоприятного исхода перенесенного инфаркта миокарда в % умножают р на 100 (процентная интерпретация более понятна врачу).
Нами определены факторы, обладающие весомой прогнозной значимостью. Кроме того, предложена многофакторная регрессионная модель, позволяющая рассчитать вероятность развития летального исхода в течение последующих лет жизни у пациентов трудоспособного возраста после перенесенного инфаркта миокарда.
Была сформулирована задача: выявить факторы, значимо влияющие на развитие летального исхода острого инфаркта миокарда, и разработать прогностическую модель для его предсказания.
В анализ были включены следующие признаки (факторы):
- Пол (мужской, женский);
- Перенесенный в прошлом инфаркт миокарда (да, нет);
- Наличие патологии углеводного обмена (да, нет);
- Наличие дислипидемии (да, нет);
- Локализация индексного инфаркта миокарда (боковой, передний, задний, нижний, циркулярный);
- Наличие осложнений острого периода инфаркта миокарда (да, нет);
- Характер осложнений острого периода инфаркта миокарда (постинфарктная стенокардия, аневризматическая деформация левого желудочка, рецидивирующее течение, нарушения ритма и проводимости, шок различного генеза, отек легких);
- Фармакологическая реваскуляризация в остром периоде (да, нет);
- Внутрисосудистая реваскуляризация миокарда за период 5-летнего наблюдения (да, нет);
- Мощность нагрузки, выполненной при выписке, по уровню ТФН (≤75 Вт, >75 Вт);
- Окклюзия шунтов (да, нет);
- Рестеноз имплантированных ранее стентов (да, нет);
- Сочетание фармакологической реваскуляризации в остром периоде и выполнение стентирования в ближайший год после перенесенного инфаркта миокарда (да, нет).
Необходимо было выяснить, наличие какого из перечисленных факторов является наиболее неблагоприятным в плане развития летального исхода и степень влияния каждого из них.
Построение модели происходило пошаговым методом условного включения переменных в модель. Были определены переменные, статистически значимые с исходом и вносящие достоверные различия в дискриминацию групп, с благоприятным и неблагоприятным исходом, рассчитаны отношения шансов и построена прогностическая функция. В результате пошаговой процедуры отбора значимых факторов в модель вошли следующие показатели:
1. Фармакоинвазивная стратегия восстановления кровотока в остром периоде индексного инфаркта миокарда или сочетание тромболизиса в остром периоде индексного инфаркта миокарда и внутрисосудистой реваскуляризации, выполненной в ближайший год после него (р<0,001) (да/нет);
2. Проведение тромболитической терапии в остром периоде индексного инфаркта миокарда (р<0,001) (да/нет);
3. Отек легких как осложнение острого периода индексного инфаркта миокарда (р=0,022) (да/нет);
4. Перенесенный ранее инфаркт миокарда (р=0,005) (да/нет).
Развитие острой левожелудочковой недостаточности в остром периоде индексного инфаркта миокарда в виде отека легких увеличивает шансы неблагоприятного исхода в 4 раза.
Наличие в анамнезе перенесенного ранее инфаркта миокарда увеличивает риск летального исхода в 2 раза.
Новым в предлагаемом изобретении является выделение основных параметров, влияющих на отдаленный исход заболевания и определяющих долгосрочный прогноз перенесенного инфаркта миокарда среди социально активной категории населения.
Общий процент правильно классифицированных исходов (коэффициент конкордации) - 83,1. Чувствительность модели - 43,7%, специфичность - 97,6%. Процент ложноположительных результатов классификации - 2,4%, процент ложноотрицательных результатов - 56,3%.
Полученная модель статистически значима (объединенный тест коэффициентов модели, хи-квадрат = 154,8, р<0,001). Качество подгонки модели удовлетворительное (критерий Хосмера-Лемешова, хи-квадрат = 4,1, р=0,385). Согласованность модели с данными недостаточная - R2 Найджелкерка - 0,389.
Модель позволила выявить совокупность факторов, значимо связанных с летальным исходом, и определить, какие факторы увеличивают, а какие из них снижают этот шанс.
Клинический пример №1.
Пациент А., 60 лет, рабочий квалифицированного труда. В анамнезе: перенес в прошлом инфаркт миокарда и ишемический инсульт. Выявлены следующие факторы риска ИБС: сахарный диабет 2 типа, артериальная гипертензия, курение. В сентябре 2005 г. госпитализировался в ОКБ с повторным субэндокардиальным инфарктом миокарда передней стенки левого желудочка. Острый период заболевания осложнился развитием отека легких. В остром периоде и в течение года после перенесенного индексного события реваскуляризирующие процедуры не были выполнены. После выписки принимал ацетилсалициловую кислоту 100 мг/сутки, триметазидин 70 мг/сутки, бисопролол 5 мг/сутки. В течение динамического наблюдения перенес повторный (третий) инфаркт миокарда.
При оценке риска развития летального исхода была использована разработанная модель:
z=0-0+l.433+0.839=2.272, р=0.91, умножаем на 100, получаем 91.
Таким образом, риск развития летального исхода в отдаленном периоде острого инфаркта миокарда составила 91%.
Действительно, в 2010 году пациент умер.
Клинический пример №2.
Пациент А., 49 лет, безработный. В анамнезе: перенес в прошлом инфаркт миокарда. Выявлены следующие факторы риска ИБС: сахарный диабет 2 типа и курение. В октябре 2003 г. госпитализировался в отделение неотложной кардиологии НИИ кардиологии с повторным инфарктом миокарда без подъема сегмента ST передней стенки левого желудочка. Острый период заболевания осложнился развитием жизнеугрожающих желудочковых нарушений сердечного ритма. За время госпитализации в специализированный кардиологический стационар пациенту выполнена ангиография: диагностировано локальное стенозирующее поражение проксимальной трети передней нисходящей артерии. После баллонной дилатации в проекцию стеноза имплантирован один стент. После выписки принимал метопролола тартрат 100 мг/сутки, изосорбида динитрат 60 мг/сутки, ацетилсалициловую кислоту 75 мг/сутки и клопидогрель 75 мг/сутки. За время наблюдения перенес повторный инфаркт миокарда. Интервенционные вмешательства по этому поводу не проводились.
При оценке риска развития летального исхода была использована разработанная модель:
z=-1.993-0+0+0.839=-1.154, р=0.24, умножаем на 100, получаем 24.
Таким образом, риск развития летального исхода в отдаленном периоде острого инфаркта миокарда составила 24%.
Действительно, пациент преодолел рубеж 5-летнего наблюдения, посетив кардиолога в мае 2013 г.
Предлагаемый в качестве изобретения способ апробирован на 398 больных и позволяет своевременно спрогнозировать развитие летального исхода в отдаленном периоде острого инфаркта миокарда у пациентов трудоспособного возраста и провести соответствующую коррекцию лечебно-диагностической стратегии у данной категории пациентов для улучшения выживаемости.
Список литературы
1. Марцевич С.Ю. Люберецкое исследование смертности (исследование ЛИС): факторы, влияющие на отдаленный прогноз жизни после перенесенного инфаркта миокарда. / С.Ю. Марцевич, М.Л. Гинзбург // Профилактическая кардиология. - 2013. - №2. - С. 32-38.
2. Population trends in the incidence and outcomes of acute myocardial infarction. / Yeh R., Sidney S., Chandra M. [et al.] // N Engl J Med. - 2010. - Vol. 362. - P. 2155-2165.
Claims (1)
- Способ прогнозирования летального исхода у пациентов трудоспособного возраста, перенесших острый инфаркт миокарда, характеризующийся тем, что определяют основные параметры: наличие фармакоинвазивной реперфузии в остром периоде индексного инфаркта миокарда или сочетания тромболизиса в остром периоде индексного инфаркта миокарада и стентирования в течение ближайшего года после него, наличие тромболитической терапии в остром периоде индексного инфаркта миокарда, развитие отека легких как осложнения острого периода индексного инфаркта миокарда, наличие перенесенного инфаркта миокарда в анамнезе и вероятность развития летального исхода определяют по формуле
p=1/1+exp(-z),
где
p - вероятность развития летального исхода;
z - дискриминантная функция.
Значение дискриминантной функции определяют по формуле
z=-ax1-bx2+cx3+dx4,
где x1-x4 - значения переменных, соответствующих рассматриваемым показателям, коэффициенты a, b, c, d - весовые коэффициенты соответствующих показателей;
x1 - комбинированное лечение (фармакоинвазивная реперфузия в остром периоде или сочетание тромболизиса в остром периоде со стентированием в течение ближайшего года после перенесенного инфаркта миокарда):
а=-1,993 - при наличии комбинированного лечения;
а=0 - при отсутствии комбинированного лечения;
x2 - тромболитическая терапия в остром периоде индексного инфаркта:
b=-1,663 - при выполнении тромболизиса в остром периоде индексного инфаркта миокарда;
b=0 - при отсутствии проведения тромболизиса в остром периоде индексного инфаркта миокарда;
x3 - отек легких как осложнение острого периода индексного инфаркта миокарда:
с=1,433 - при развитии отека легких в остром периоде индексного инфаркта миокарда;
с=0 - при отсутствии отека легких как осложнения острого периода индексного инфаркта миокарда;
x4 - перенесенный в анамнезе инфаркт миокарда:
d=0,839 - при упоминании в анамнезе постинфарктного кардиосклероза;
d=0 - при отсутствии перенесенного ранее инфаркта миокарда;
при значении p≥0,5 прогнозируют летальный исход острого инфаркта миокарда.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2014151246/14A RU2573103C1 (ru) | 2014-12-17 | 2014-12-17 | Способ прогнозирования летального исхода у пациентов трудоспособного возраста, перенесших острый инфаркт миокарда |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2014151246/14A RU2573103C1 (ru) | 2014-12-17 | 2014-12-17 | Способ прогнозирования летального исхода у пациентов трудоспособного возраста, перенесших острый инфаркт миокарда |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2573103C1 true RU2573103C1 (ru) | 2016-01-20 |
Family
ID=55087107
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2014151246/14A RU2573103C1 (ru) | 2014-12-17 | 2014-12-17 | Способ прогнозирования летального исхода у пациентов трудоспособного возраста, перенесших острый инфаркт миокарда |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2573103C1 (ru) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2613441C1 (ru) * | 2016-04-18 | 2017-03-16 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт кардиологии" | Способ прогнозирования неблагоприятного течения постинфарктного периода у пациентов трудоспособного возраста |
| RU2691617C1 (ru) * | 2018-03-28 | 2019-06-14 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук" (Томский НИМЦ) | Способ прогнозирования неблагоприятных сердечно-сосудистых событий у пациентов пожилого и старческого возраста в течение пяти лет после перенесенного инфаркта миокарда |
| RU2750843C1 (ru) * | 2021-01-19 | 2021-07-05 | Государственное бюджетное учреждение Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт скорой помощи им. И.И. Джанелидзе Российской Федерации | Способ прогнозирования летального исхода у тяжелообожженных |
| RU2767914C1 (ru) * | 2021-05-31 | 2022-03-22 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Астраханский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО Астраханский ГМУ Минздрава России) | Способ прогнозирования риска развития жизнеугрожающих осложнений у пациентов в остром периоде инфаркта миокарда |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2406091C2 (ru) * | 2008-10-23 | 2010-12-10 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тверская государственная медицинская академия Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию" | Способ определения риска летального исхода инфаркта миокарда |
-
2014
- 2014-12-17 RU RU2014151246/14A patent/RU2573103C1/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2406091C2 (ru) * | 2008-10-23 | 2010-12-10 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тверская государственная медицинская академия Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию" | Способ определения риска летального исхода инфаркта миокарда |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Yeh R., Sidney S., Chandra M., Population trends in the incidence and outcomes of acute myocardial infarction, N Engl J Med., 2010, Vol. 362., P. 2155-2165, реферат. * |
| Марцевич С.Ю., Люберецкое исследование смертности (исследование ЛИС): факторы, влияющие на отдаленный прогноз жизни после перенесенного инфаркта миокарда, Профилактическая кардиология, 2013, N2, С. 32-38. АРОНОВ Д.М. и др. Прогнозирование летальных исходов в отдаленном периоде после инфаркта миокарда, Терапевтический архив, 1989, 61, N9, с.49-52. CATELLIER D. Risk prediction after myocardial infarction in the elderly. J Am Coll Cardiol 2001; 38:460-3, реферат. * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2613441C1 (ru) * | 2016-04-18 | 2017-03-16 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт кардиологии" | Способ прогнозирования неблагоприятного течения постинфарктного периода у пациентов трудоспособного возраста |
| RU2691617C1 (ru) * | 2018-03-28 | 2019-06-14 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук" (Томский НИМЦ) | Способ прогнозирования неблагоприятных сердечно-сосудистых событий у пациентов пожилого и старческого возраста в течение пяти лет после перенесенного инфаркта миокарда |
| RU2750843C1 (ru) * | 2021-01-19 | 2021-07-05 | Государственное бюджетное учреждение Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт скорой помощи им. И.И. Джанелидзе Российской Федерации | Способ прогнозирования летального исхода у тяжелообожженных |
| RU2767914C1 (ru) * | 2021-05-31 | 2022-03-22 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Астраханский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО Астраханский ГМУ Минздрава России) | Способ прогнозирования риска развития жизнеугрожающих осложнений у пациентов в остром периоде инфаркта миокарда |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Diederichsen et al. | Atrial fibrillation detected by continuous electrocardiographic monitoring using implantable loop recorder to prevent stroke in individuals at risk (the LOOP study): rationale and design of a large randomized controlled trial | |
| Nørgaard et al. | Diagnostic performance of noninvasive fractional flow reserve derived from coronary computed tomography angiography in suspected coronary artery disease: the NXT trial (Analysis of Coronary Blood Flow Using CT Angiography: Next Steps) | |
| Sekhri et al. | Incremental prognostic value of the exercise electrocardiogram in the initial assessment of patients with suspected angina: cohort study | |
| RU2573103C1 (ru) | Способ прогнозирования летального исхода у пациентов трудоспособного возраста, перенесших острый инфаркт миокарда | |
| RU2645626C1 (ru) | Способ прогнозирования повторного острого инфаркта миокарда в течение пяти лет постинфарктного периода | |
| Khan et al. | A Comparative Study of Machine Learning classifiers to analyze the Precision of Myocardial Infarction prediction | |
| Maredza et al. | Economic burden of stroke in a rural South African setting | |
| Sawano et al. | Deep learning model to detect significant aortic regurgitation using electrocardiography | |
| RU2590869C1 (ru) | Способ прогнозирования летального исхода в течение пяти лет после перенесенного инфаркта миокарда | |
| Bradley et al. | Frequent inaccuracies in ABCD2 scoring in non-stroke specialists' referrals to a daily Rapid Access Stroke Prevention service | |
| Zegkos et al. | Validation of the new American College of Cardiology/American Heart Association Guidelines for the risk stratification of sudden cardiac death in a large Mediterranean cohort with Hypertrophic Cardiomyopathy | |
| Summerton | Diagnosis and general practice. | |
| RU2599372C1 (ru) | Способ прогнозирования неблагоприятных сердечно-сосудистых событий в течение пяти лет после перенесенного инфаркта миокарда с учетом приверженности пациентов к лечению | |
| RU2659143C1 (ru) | Способ прогнозирования летального исхода у пациентов пожилого и старческого возраста в течение пяти лет после перенесенного инфаркта миокарда | |
| Amsterdam et al. | Acute ischemic syndromes: chest pain center concept | |
| US20180075206A1 (en) | Human coronary passport | |
| RU2692667C1 (ru) | Способ прогнозирования развития рецидивирующего инфаркта миокарда после повторного инфаркта миокарда у мужчин моложе 60 лет | |
| RU2613441C1 (ru) | Способ прогнозирования неблагоприятного течения постинфарктного периода у пациентов трудоспособного возраста | |
| Bittencourt et al. | Comparison of the use of downstream tests after exercise treadmill testing by cardiologists versus noncardiologists | |
| Ivanchuk et al. | One example of using Markov Chain Monte Carlo Method for predicting in medicine | |
| RU2716452C1 (ru) | Способ прогнозирования развития дисфункции почек в конце подострого периода инфаркта миокарда у мужчин моложе 60 лет | |
| RU2691617C1 (ru) | Способ прогнозирования неблагоприятных сердечно-сосудистых событий у пациентов пожилого и старческого возраста в течение пяти лет после перенесенного инфаркта миокарда | |
| Perry et al. | How do we manage emergency department patients diagnosed with transient ischemic attack? | |
| RU2571715C1 (ru) | Способ прогнозирования сердечно-сосудистых осложнений у больных ишемической болезнью сердца после коронарного шунтирования | |
| RU2690612C1 (ru) | Способ повышения эффективности прогнозирования неблагоприятного исхода при инфаркте миокарда у мужчин моложе 60 лет |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20161218 |