RU2599974C1 - Способ выбора метода реваскуляризации сердца с использованием параметров эхокардиографии - Google Patents

Способ выбора метода реваскуляризации сердца с использованием параметров эхокардиографии Download PDF

Info

Publication number
RU2599974C1
RU2599974C1 RU2015132275/14A RU2015132275A RU2599974C1 RU 2599974 C1 RU2599974 C1 RU 2599974C1 RU 2015132275/14 A RU2015132275/14 A RU 2015132275/14A RU 2015132275 A RU2015132275 A RU 2015132275A RU 2599974 C1 RU2599974 C1 RU 2599974C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
cabg
pci
survival
patients
postoperative
Prior art date
Application number
RU2015132275/14A
Other languages
English (en)
Inventor
Владимир Вячеславович Плечев
Игорь Вячеславович Бузаев
Тимур Шамилевич Сагатдинов
Ирина Евгеньевна Николаева
Original Assignee
Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Башкирский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации
Общество с ограниченной ответственностью Научно-производственное объединение "Башбиомед"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Башкирский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации, Общество с ограниченной ответственностью Научно-производственное объединение "Башбиомед" filed Critical Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Башкирский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации
Priority to RU2015132275/14A priority Critical patent/RU2599974C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2599974C1 publication Critical patent/RU2599974C1/ru

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/13Tomography
    • A61B8/14Echo-tomography

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области медицины, а именно к методам функциональной диагностики сердечно-сосудистой системы. Проводят ЭХО-КГ и определяют параметры работающего сердца: давление правого желудочка, размеры левого предсердия, фракцию выброса левого желудочка, размеры правого предсердия, ударный объем. Полученные результаты обследования подставляют в математическую модель прогнозирования пятилетней выживаемости S1(t) после чрескожного коронарного вмешательства (ЧКВ), затем результаты обследования подставляют в математическую модель прогнозирования пятилетней выживаемости S2(t) после аортокоронарного шунтирования (АКШ). При значении показателя S1(t) больше S2(t) на 5% и более считают целесообразным ЧКВ, при значении показателя S1(t) меньше S2(t) на 5% и более - АКШ. Способ позволяет повысить точность перипроцедурного риска у пациентов с коронарной реваскуляризацией. 3 табл., 3 пр.

Description

Изобретение относится к области медицины, а именно к методам функциональной диагностики сердечно-сосудистой системы, и может использоваться для прогнозирования отдаленной выживаемости у пациентов после операций на сердце, связанных с восстановлением коронарного кровотока, в частности аортокоронарного шунтирования и чрескожного коронарного вмешательства.
В повседневной практике врача по рентгенэндоваскулярной диагностике и лечению встречаются ситуации, когда после проведенного исследования встает вопрос о выборе метода реваскуляризации миокарда при подходящей анатомии коронарных артерий из двух способов: аортокоронарного шунтирования или коронарной ангиопластики. При выборе решения на первый план встает общее состояние пациента, которое влияет на отдаленные результаты стентирования и риск развития сердечно-сосудистых осложнений.
Разработаны и продолжают разрабатываться способы прогнозирования отдаленных результатов аортокоронарного шунтирования (АКШ) и чрескожного коронарного вмешательства (ЧКВ), позволяющие определить вероятность больших кардиальных и цереброваскулярных событий.
Одним из известных способов прогнозирования исходов является шкала Euroscore, которая позволяет рассчитать риск смерти после операции на сердце. Модель включает 17 пунктов информации о пациенте, состоянии сердечно-сосудистой системы и предполагаемой операции и использует логистическую регрессию, чтобы вычислить риск смерти. Недостатком является то, что эта модель существует с 1999 года и логистические модели уже устарели, на смену ей разработана новая модель EuroSCORE II [Факторы риска и исход в Европейской кардиохирургии: анализ базы данных многонациональной EuroSCORE из 19030 пациентов. Рокес F, Nashef SA и др. Eur J SurgCardiothorac. 1999, июнь; 15 (6): 816-22].
Вторым известным способом прогнозирования является новая модель EuroSCORE II, которая была подготовлена из свежих данных и запущена в 2011 EACTS на встрече в Лиссабоне. EuroSCORE II имеет более точный подсчет послеоперационной летальности по сравнению с первоначальной EuroSCORE, которая значительно завышала предсказанный риск послеоперационной летальности. В новую модель был включен новый фактор риска, который учитывал мобильность пациента, способность к самообслуживанию, но не включал в себя другие факторы, такие как, например, «ожирение» [EuroSCORE interactive calculator [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.euroscore.org/calc.html. Дата доступа 17.06.2015].
Известен способ прогнозирования риска внутрибольничной смертности клиники Мейо при ЧКВ и АКШ, использующий для подсчета риска следующие факторы: возраст, уровень креатинина, фракция выброса левого желудочка (ЛЖ), инфаркт миокарда ≤24 часов, шок, застойная сердечная недостаточность и заболевания периферических сосудов. Данная модель прогнозирования риска может обеспечить информацией медицинских работников, пациентов и членов их семей для лучшего понимания сопутствующих факторов риска и выбора объективного метода лечения [Mayo Clinic Risk Score for Percutaneous Coronary Intervention Predicts In-Hospital Mortality in Patients Undergoing Coronary Artery Bypass Graft Surgery. Mandeep Singh et al. Circulation. 2008; 117:356-362. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://circ.ahajournals.org/content/117/3/356.full. Дата доступа 17.06.2015]. Недостаток способа - применение у стационарных больных.
Прототипом изобретения является способ выбора стратегии реваскуляризации «Syntaxscore II», который был разработан для повышения эффективности выбора между АКШ и ЧКВ. Факторы, включенные в Syntaxscore 2: анатомические особенности коронарных артерий, пол, хроническая обструктивная болезнь легких, возраст и фракция выброса левого желудочка [SYNTAX II - SYNTAX SCORE II [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.ecri-trials.com/studies/syntax-ii/syntax-score-ii. Дата доступа 17.06.2015].
Калькулятор SYNTAX Score II был признан независимым предиктором отдаленных больших кардиальных и цереброваскулярных событий в группе пациентов, подвергшихся ЧКВ, но не КШ. Он также не учитывает наличие предыдущих интервенционных вмешательств и может привести к ошибочным выводам.
Задачей изобретения является разработка способа прогнозирования отдаленных результатов оперативного вмешательства и выбора наиболее эффективного и безопасного пути оперативного лечения: АКШ или ЧКВ.
Технический результат при использовании изобретения - упрощение способа и повышение точности перипроцедурного риска у пациентов с коронарной реваскуляризацией.
Предлагаемый способ прогнозирования осуществляется следующим образом: пациенту с помощью ЭХО-КГ определяют параметры работающего сердца. Определяют параметры, которые значимо влияют на отдаленную выживаемость пациентов при АКШ: давление правого желудочка (ДПЖ), размеры левого предсердия (ЛП), фракцию выброса (ФВ), при ЧКВ: размеры правого предсердия (ПП), ФВ, ударный объем (УО). Полученные результаты обследования подставляют в математическую модель прогнозирования пятилетней выживаемости после чрескожного коронарного вмешательства (ЧКВ):
Figure 00000001
где S1(t) - функция послеоперационной выживаемости при ЧКВ в зависимости от времени послеоперационного периода, в процентах;
е - константа, рассчитанная для ЧКВ, равная 0,390791083;
t - срок послеоперационного периода, 1800 дней (5 лет);
H01(t)=0,000023+0,0002t+0,000000035158t2.
Затем результаты обследования подставляют в математическую модель прогнозирования пятилетней выживаемости после аортокоронарного шунтирования (АКШ):
Figure 00000002
где S2(t) - функция послеоперационной выживаемости при АКШ в зависимости от времени послеоперационного периода, в процентах;
е - константа, рассчитанная для АКШ, равная 0,999147727;
t - срок послеоперационного периода, 1800 дней (5 лет);
H02(t)=0,0062+0,000044425t+0,000000035444t2,
и при значении показателя S1(t) больше S2(t) на 5% и более считают целесообразным ЧКВ, при значении показателя S1(t) меньше S2(t) на 5% и более - АКШ. При разнице между S1(t) и S2(t) менее 5% при прочих равных условиях стратегии выбора будут равнозначны и метод реваскуляризации будет зависеть от анатомических критериев.
Предлагаемый способ позволяет проводить исследования в безопасном для пациента режиме, достигается хорошая визуализацию сердечной мышцы. Сам метод входит в «золотой стандарт», является не инвазивным, безболезненным и не требует специальной подготовки.
Заявляемый способ позволяет расширить возможности в повседневной клинической практике врача и повысить эффективность в принятии решений при рассмотрении случаев с многососудистым поражением коронарных артерий.
В исследование были включены 3581 пациент. Средний возраст пациентов 58,09±0,22 (М±m) (медиана 58 лет, минимальный 23 года, максимальный 86 лет), 3014 мужчин, 567 женщин. Конечная точка - смерть в течение 5 лет достигнута у 275 больных.
Пациенты были разделены на две группы по виду реваскуляризации.
Первая группа включала 1586 пациентов, которым проведено чрескожное коронарное вмешательство, средний возраст 58,09±0,23 (М±m), 1289 мужчин, 297 женщин. Конечная точка - смерть в течение 5 лет достигнута у 109 больных.
Вторая группа включала 1995 пациентов, которым проводилось аортокоронарное шунтирование. 58,33±0,17 (М±m), мужчин 1725, женщин 270. Конечная точка - смерть в течение 5 лет достигнута у 156 больных.
На основании полученных данных построены модели Кокса выживаемости в каждой из групп.
Критерий правдоподобия Log-Likelihood окончательной модели: - 684,221, Log-Likelihood нулевой гипотезы: - 713,459, Хи-квадрат: 58,48, df=10 p=0,00000.
Параметры, которые значимо влияли на выживаемость, выделены жирным шрифтом в табл. 1, а значения полученных коэффициентов для каждого параметра представлены в табл. 2.
Figure 00000003
где
Figure 00000004
рассчитана вышеуказанных для средних значений и равна 0,390791083.
На основании полученных результатов появилась возможность смоделировать H01(t).
H01(t)=0,000023+0,0002t+0,000000035158t2.
Таким образом, модель выживаемости больных с ЧКВ приняла следующий вид:
Figure 00000005
Модель выживаемости у пациентов с АКШ
Количество пригодных наблюдений 1995, полных: 156 (7,82%) цензурированных: 1839 (92,18%).
Критерий правдоподобия Log-Likelihood окончательной модели: -1019,57Log-Likelihood нулевой гипотезы: -1053,79, Хи-квадрат: 68,44 df=10 p=0,00000.
Параметры, которые значимо влияли на выживаемость, выделены жирным шрифтом, значения полученных коэффициентов модели представлены в табл. 3.
Построена модель базовой функции интенсивности, для чего была построена модель для средних значений.
Аналогично тому, как это сделано для ЧКВ, произведено моделирование базовой функции интенсивности.
Figure 00000006
рассчитана вышеуказанных для средних значений и составляла 0,999147727.
H02(t)=0,0062+0,000044425t+0,000000035444t2.
Таким образом, модель выживаемости больных с АКШ приняла следующий вид:
Figure 00000007
Интеграция двух моделей выживаемости
Для принятия решения необходимо объединить эти две модели и соотнести показатели прогнозируемой выживаемости при двух различных решениях.
Для этого создана программа ввода параметров и расчета показателей суммарной доли выживших от времени в днях S(t). После подсчета получают вероятность выживания в процентах в течение 1800 дней (5 лет).
При показателях S1(t)>S2(t): тактикой выбора будет являться ЧКВ, при показателях S1(t)<S2(t) - АКШ. Разница в 5% и более между S1(t) и S2(t) считается значимой. При разнице между S1(t) и S2(t) менее 5% при прочих равных условиях стратегии выбора будут равнозначны и метод реваскуляризации будет зависеть от анатомических критериев.
Тот вид реваскуляризации, который дает лучшую выживаемость, предпочтителен с точки зрения эхокардиографических данных.
Сущность изобретения иллюстрируется следующими клиническими примерами.
Пример 1
Пациент мужчина со средними показателями эхокардиографии, давлением в правом желудочке 25 мм рт.ст., фракцией выброса 60%, левым предсердием 4 см, правым предсердием 4,6 мл, ударным объемом 75,6 мл. Каждая модель послеоперационной выживаемости пациента для ЧКВ и АКШ была рассчитана отдельно. На основе полученных данных модель прогнозирования выживаемости через 5 лет при шунтировании имела лучшие показатели по сравнению с ЧКВ (S1(t)<S2(t) на 1%), с условием, что анатомические факторы выживаемости одинаковые. То есть выживаемость и АКШ, и ЧКВ с точки зрения коронарной анатомии одинаковая. Если учитывать другие сильные факторы, например при SYNTAX менее 11 и более 33, выживаемость пациентов там сильно зависит от метода реваскуляризации по анатомическим критериям.
Пример 2
Пациент с коронарной патологией, с давлением в правом желудочке 35 мм рт.ст. и фракцией выброса 40%, левым предсердием 4 см, правым предсердием 4,6 мл, ударным объемом 75,6 мл, будет иметь выживаемость через 5 лет лучшую при стентировании (S1(t)>S2(t) на 14%). Пациенту было выполнено ЧКВ, через 5 лет наблюдения у пациента не произошли сердечно-сосудистые события, такие как внезапная сердечная смерть, инфаркт миокарда.
Пример 3
Пациент мужчина с показателями эхокардиографии, давлением в правом желудочке 19 мм рт.ст., фракцией выброса 63%, левым предсердием 3,5 см, правым предсердием 4,2 мл, ударным объемом 78,4 мл будет иметь выживаемость через 5 лет лучшую при шунтировании (S1(t)<S2(t) на 11%). Пациенту было выполнено аортокоронарное шунтирование, через 5 лет наблюдения у пациента не произошли сердечно-сосудистые события, такие как внезапная сердечная смерть, инфаркт миокарда.
Figure 00000008
Figure 00000009

Claims (1)

  1. Способ выбора метода реваскуляризации сердца, включающий проведение эхокардиографии, определение фракции выброса (ФВ) левого желудочка, отличающийся тем, что дополнительно определяют давление правого желудочка (ДПЖ), размеры левого предсердия (ЛП), размеры правого предсердия (ПП), ударный объем (УО), полученные результаты обследования подставляют в математическую модель прогнозирования пятилетней выживаемости после чрескожного коронарного вмешательства (ЧКВ):
    Figure 00000010

    где S1(t) - функция послеоперационной выживаемости при ЧКВ в зависимости от времени послеоперационного периода, в процентах;
    е - константа, рассчитанная для ЧКВ, равная 0,390791083;
    t - срок послеоперационного периода, 1800 дней (5 лет);
    H01(t)=0,000023+0,0002t+0,000000035158t2,
    затем результаты обследования подставляют в математическую модель прогнозирования пятилетней выживаемости после аортокоронарного шунтирования (АКШ):
    Figure 00000011

    где S2(t) - функция послеоперационной выживаемости при АКШ в зависимости от времени послеоперационного периода, в процентах;
    е - константа, рассчитанная для АКШ, равная 0,999147727;
    t - срок послеоперационного периода, 1800 дней (5 лет);
    H02(t)=0,0062+0,000044425t+0,000000035444t2,
    и при значении показателя S1(t) больше S2(t) на 5% и более считают целесообразным ЧКВ, при значении показателя S1(t) меньше S2(t) на 5% и более - АКШ.
RU2015132275/14A 2015-08-03 2015-08-03 Способ выбора метода реваскуляризации сердца с использованием параметров эхокардиографии RU2599974C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2015132275/14A RU2599974C1 (ru) 2015-08-03 2015-08-03 Способ выбора метода реваскуляризации сердца с использованием параметров эхокардиографии

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2015132275/14A RU2599974C1 (ru) 2015-08-03 2015-08-03 Способ выбора метода реваскуляризации сердца с использованием параметров эхокардиографии

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2599974C1 true RU2599974C1 (ru) 2016-10-20

Family

ID=57138402

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2015132275/14A RU2599974C1 (ru) 2015-08-03 2015-08-03 Способ выбора метода реваскуляризации сердца с использованием параметров эхокардиографии

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2599974C1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2681581C1 (ru) * 2017-10-03 2019-03-11 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний" (НИИ КПССЗ) Способ определения оптимальной стратегии реваскуляризации у пациентов с симультанным атеросклеротическим поражением брахиоцефальных и коронарных артерий

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2322188C1 (ru) * 2006-06-28 2008-04-20 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Нижегородская государственная медицинская академия Федерального Агентства по здравоохранению и социальному развитию" (ГОУ ВПО НижГМА Росздрава) Способ оценки состояния коронарного кровотока после проведенного оперативного вмешательства

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2322188C1 (ru) * 2006-06-28 2008-04-20 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Нижегородская государственная медицинская академия Федерального Агентства по здравоохранению и социальному развитию" (ГОУ ВПО НижГМА Росздрава) Способ оценки состояния коронарного кровотока после проведенного оперативного вмешательства

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Mayo Clinic Risk Score for Percutaneous Coronary Intervention Predicts In-Hospital Mortality in Patients Undergoing Coronary Artery Bypass Graft Surgery. Mandeep Singh et al. Circulation. 2008; 117:356-362. *
Бокерия Л. А. и др., Показания к реваскуляризации миокарда (Российский согласительный документ), М.: НЦССХ им. А. Н. Бакулева, РАМН, 2011, c.162.. *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2681581C1 (ru) * 2017-10-03 2019-03-11 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний" (НИИ КПССЗ) Способ определения оптимальной стратегии реваскуляризации у пациентов с симультанным атеросклеротическим поражением брахиоцефальных и коронарных артерий

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Panahiazar et al. Using EHRs and machine learning for heart failure survival analysis
Karatzia et al. Artificial intelligence in cardiology: Hope for the future and power for the present
Viceconti et al. Big data, big knowledge: big data for personalized healthcare
Wu et al. A risk score to predict in-hospital mortality for percutaneous coronary interventions
Weiss et al. Creation of a quantitative recipient risk index for mortality prediction after cardiac transplantation (IMPACT)
Bonow Myocardial viability and prognosis in patients with ischemic left ventricular dysfunction
Hsich et al. Variables of importance in the Scientific Registry of Transplant Recipients database predictive of heart transplant waitlist mortality
Furukawa et al. Frailty in cardiothoracic surgery: systematic review of the literature
US9561006B2 (en) Bayesian modeling of pre-transplant variables accurately predicts kidney graft survival
JP2020537232A (ja) 全母集団から任意に選択された部分母集団内の被験者における非健康状態のリスク、発生又は進行を予測する医療装置及びコンピュータ実装方法
Rios et al. Handling missing values in machine learning to predict patient-specific risk of adverse cardiac events: Insights from REFINE SPECT registry
Singh et al. Direct risk assessment from myocardial perfusion imaging using explainable deep learning
Kerckhoffs Patient-specific modeling of the cardiovascular system: technology-driven personalized medicine
RU2599974C1 (ru) Способ выбора метода реваскуляризации сердца с использованием параметров эхокардиографии
Baumgartner et al. Aortic stenosis severity: do we need a new concept?
Gao et al. Semiparametric regression analysis of interval-censored data with informative dropout
US20230126877A1 (en) Synthetic data generation and annotation for tumor diagnostics and treatment
Ivanchuk et al. One example of using Markov Chain Monte Carlo Method for predicting in medicine
Ogunyemi et al. Combining geometric and probabilistic reasoning for computer-based penetrating-trauma assessment
Mack et al. TAVR risk assessment: does the eyeball test have 20/20 vision, or can we do better?
Holm et al. Algorithm for the analysis of pre-extraction computed tomographic images to evaluate implanted lead–lead interactions and lead–vascular attachments
Stehlik et al. The HeartMate 3 risk score: Updating LVAD risk assessment for the current era
Mistri et al. Detection of heart disease using different machine learning techniques
Masih et al. Compartmental and Probabilistic Modelling for Research into the Development of Cancer and its Biological History
Tsipouras et al. Adverse event prediction in patients with left ventricular assist devices

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20170804