RU2762490C1 - Способ прогнозирования развития инфаркта миокарда у пациентов со стабильной ишемической болезнью сердца - Google Patents

Способ прогнозирования развития инфаркта миокарда у пациентов со стабильной ишемической болезнью сердца Download PDF

Info

Publication number
RU2762490C1
RU2762490C1 RU2021113010A RU2021113010A RU2762490C1 RU 2762490 C1 RU2762490 C1 RU 2762490C1 RU 2021113010 A RU2021113010 A RU 2021113010A RU 2021113010 A RU2021113010 A RU 2021113010A RU 2762490 C1 RU2762490 C1 RU 2762490C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
myocardial infarction
points
depression
patients
years
Prior art date
Application number
RU2021113010A
Other languages
English (en)
Inventor
Андрей Яковлевич Кравченко
Оксана Михайловна Драпкина
Андрей Валериевич Будневский
Наталья Александровна Гладских
Анна Васильевна Концевая
Маргарита Сергеевна Ряскина
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Воронежский государственный медицинский университет им. Н.Н. Бурденко" Министерства здравоохранения Российской Федерации
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 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Воронежский государственный медицинский университет им. Н.Н. Бурденко" Министерства здравоохранения Российской Федерации filed Critical Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Воронежский государственный медицинский университет им. Н.Н. Бурденко" Министерства здравоохранения Российской Федерации
Priority to RU2021113010A priority Critical patent/RU2762490C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2762490C1 publication Critical patent/RU2762490C1/ru

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

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

Description

Изобретение относится к медицине, а именно к кардиологии, может быть использовано для индивидуального прогнозирования развития инфаркта миокарда (ИМ) у больных стабильной ишемической болезнью сердца (ИБС) в течение ближайших трех лет наблюдения.
ИБС представляет собой поражение миокарда, вызванное нарушением кровотока по коронарным артериям [Стабильная ишемическая болезнь сердца. Клинические рекомендации. Министерство здравоохранения Российской Федерации, 2020 г]. ИБС возникает в результате органических и функциональных изменений в органе. Главная причина органического поражения - атеросклероз коронарных артерий. К функциональным причинам относят спазм и внутрисосудистый тромбоз. Понятие ИБС включает в себя острые преходящие (нестабильные) и хронические (стабильные) формы. К стабильным формам ИБС в России принято относить стабильную стенокардию напряжения, постинфарктный кардиосклероз и безболевую ишемию миокарда [Стабильная ишемическая болезнь сердца. Клинические рекомендации. Министерство здравоохранения Российской Федерации, 2016 г].
Инфаркт миокарда (ИМ) представляет собой острое повреждение вследствие ишемии, подтвержденное характерной динамикой уровня биомаркеров крови, в частности тропонинов Т и I [Острый инфаркт миокарда с подъемом сегмента SТ электрокардиограммы. Клинические рекомендации. Министерство здравоохранения Российской Федерации, 2020 г].
ИБС занимает лидирующую позицию в структуре причин смертности от сердечно-сосудистых заболеваний. Вклад ИБС в ежегодную смертность населения России составляет 27%. Больные с установленным диагнозом стабильной стенокардии умирают от ИБС в 2 раза чаще, чем лица без этого заболевания [Карпов Ю.А., Кухарчук В.В., Лякишев А.А. и др. Диагностика и лечение хронической ишемической болезни сердца. Практические рекомендации // Кардиологический вестник. 2015; 3:3-33].
Стабильная ИБС может иметь сравнительно доброкачественное течение на протяжении многих лет, в то время как летальность при ИМ в Европейских странах, по данным национальных регистров, варьирует от 4 до 12% [Acute Myocardial Infarctionin Patients Presenting withST-Segment Elevation (Managementof) Guidelines.ESC Clinical Practice Guidelines, 2017. Найдено в интернет https://www.escardio.org/Guidelines/Clinical-Practice-Guidelines/Acute-Myocardial-Infarction-in-patients-presenting-with-ST-segment-elevation-Ma].
В связи с этим актуальной остается задача прогнозирования развития ИМ у больных, страдающих стабильной ИБС, решение которой позволит повысить эффективность профилактики ИМ.
Известен способ прогнозирования острого инфаркта миокарда» [патент РФ №2105981 от 27.02.1998]. Способ состоит в следующем: исследуют нейтрофилы пациентов, в которых определяют интенсивность люминесцентного свечения мембран клеток в динамике на 1, 7, 14, 21 сутки. Сопоставляют их с показателями здоровых лиц (0,015-0,020 усл.ед.) и при увеличении свечения мембран к 21 дню заболевания выше 0,009 усл.ед. и приближении к показателям здоровых лиц прогнозируют благоприятное течение инфаркта миокарда, при отсутствии изменений свечения относительно первого дня - ухудшение течения заболевания и возможность развития рецидива.
Недостатками способа являются: прогнозирование рецидива и течения уже резвившегося ИМ, что не позволяет определить вероятность развития ИМ; использование в прогностической модели единственного показателя -свечения мембран лейкоцитов, что не способствует точности прогноза.
Известен способ прогнозирования повторного инфаркта миокарда у больных с постинфарктным кардиосклерозом [Патент РФ №2392851 от 27.06.2010]. Способ заключается в том, что больному проводят эхокардиографическое исследование в покое и на 7-й минуте изометрической нагрузки и рассчитывают по формуле индекс прогноза:
Figure 00000001
где СД - систолическое давление в легочной артерии, измеренное в покое, мм рт. ст.; СДнагр - систолическое давление в легочной артерии на 7-й мин изометрической нагрузки, мм. рт.ст.; иКСО - индекс конечно-систолического объема, мл/м2; Е/Анагр - отношение максимальной скорости потока раннего диастолического наполнения к максимальной скорости потока во время систолы предсердий на уровне митрального клапана на фоне нагрузки; К - возрастной коэффициент, рассчитываемый по формуле.
Figure 00000002
При величине индекса более 4,5 прогнозируют развитие повторного инфаркта миокарда.
Недостатками данного способа являются: прогнозирование только повторного инфаркта миокарда у больных с постинфарктным кардиосклерозом, что делает невозможным его применение у пациентов со стабильной ИБС, не имевших в анамнезе ИМ; отсутствие количественных критериев вероятности наступления ИМ.
Известен способ прогнозирования инфаркта миокарда у больных гипертонической болезнью [Патент РФ №2168937 от 20.06.2001]. Способ заключается в том, что у больных гипертонической болезнью без признаков ИБС определяют соматический индекс по формуле Риса-Айзенка. Определяют также соматотип больного. Повышенный риск развития инфаркта миокарда прогнозируют в зависимости от вычисленного соматического индекса и соматотипа у мужчин и женщин.
К недостаткам данного способа можно отнести: использование в модели только антропометрических и психологических характеристик пациентов, что не позволяет учитывать состояние сердечно-сосудистой системы и снижает достоверность прогноза развития ИМ; применимость данного способа лишь для пациентов с гипертонической болезнью.
Наиболее близким к предлагаемому техническому решению является способ прогноза инфаркта миокарда у больных коронарной болезнью сердца [Патент РФ №2281021 от 10.04.2012]. Реализация способа осуществляется следующим образом. У больных с коронарной болезнью сердца определяют избранные анамнестические факторы риска, дополнительно определяют эхокардиографические показатели гемодинамики и рассчитывают прогностический показатель (ПП) по формуле:
Figure 00000003
где ПП - прогностический показатель;
К - явления, сопровождающие боль в грудной клетке: потливость, головокружение, слабость, одышка: отсутствуют - 1 балл, заметные - 3 балла, выраженные и/или превосходят боль в груди - 5 баллов;
CD - фракция выброса: менее 45% - 5 баллов, 45-50% - 4 балла, 51-55% - 3 балла, 56- 65% - 2 балла, более 66% - 1 балл;
BY - время медленной фазы диастолы миокарда в миллисекундах;
DI - степень тяжести артериальной гипертензии: нет - 1 балл, I степени тяжести - 2 балла, II степени тяжести - 3 балла, III степени тяжести - 4 балла, наличие артериальной гипертензии любой степени тяжести в сочетании с перенесенным инсультом - 5 баллов;
EL - возраст в годах: <20 лет - 1 балл, 20-29 лет - 2 балла, 30-39 лет - 3 балла, 40-4 9 лет - 4 балла, 50-59 лет - 5 баллов, старше 60 лет - 6 баллов, и при значении ПП>1 судят о наличии приверженности к инфаркту миокарда или, возможно, перенесенного субклинически в прошлом, а при величине ПП≤1 - об отсутствии такового.
К недостаткам данного способа можно отнести: использование в прогностической модели таких субъективных характеристик пациентов, как потливость, головокружение, слабость; определение не самой вероятности развития ИМ, а приверженности к нему.
Решаемой нами технической проблемой являлась разработка прогностической модели для определения вероятности развития ИМ в течение 3-х ближайших лет наблюдения у пациентов, страдающих стабильной ИБС, для выявления среди них лиц, нуждающихся в коррекции системы лечебно-профилактических мероприятий, которые позволили бы снизить риск развития ИМ.
Достигаемым техническим результатом является получение достоверного прогноза развития ИМ у пациентов со стабильной ИБС за счет одномоментного учета совокупности диагностически значимых для прогноза данного заболевания показателей.
Нами была разработана прогностическая модель развития ИМ у пациентов со стабильной ИБС в течение ближайших 3-х лет.
Для расчета параметров модели было проведено клинико-лабораторное исследование 88 пациентов, средний возраст которых составил 60,2±7,1 года, из них мужчин - 46 (52,3%), женщин - 42 (47,7%). Диагноз ИБС был подтвержден клинически на основании данных анамнеза, физикального обследования, результатов записей стандартной ЭКГ в 12-ти отведениях, суточного мониторирования ЭКГ, данных теста с дозированной физической нагрузкой (велоэргометрия), согласно критериям, изложенных в Клинических рекомендациях Минздрава России «Стабильная ишемическая болезнь сердца» (2016). Длительность заболевания определялась анамнестически. Она колебалась от 2 до 15 лет.Среди клинических характеристик пациентов учитывали наличие артериальной гипертензии и сахарного диабета.
Биохимические исследования крови проводили методом иммуноферментного анализа на автоматическом анализаторе «IMMULITE-2000» (Siemens, США). Определяли уровни глюкозы, общего белка, билирубина, АлАТ, АсАТ, мочевины, креатинина, общего холестерина (ХС), ХС липопротеинов низкой плотности (ЛПНП), ХС липопротеинов высокой плотности (ЛПВП), тиреотропного гормона (ТТГ), свободного Т4, триглицеридов, альфа-интерферона, гамма-интерферона, интерлейкинов (ИЛ) 1-бета, 4, 8, 10, фактора некроза опухолей (ФНО) альфа, NT-proBNP - концевого предшественника мозгового натрий-уретического пептида, альдостерона, лептина, адипонектина.
Суточное мониторирование ЭКГ (СМ ЭКГ) проводили на аппарате «Валента» (Санкт-Петербург, Россия). Структурно-функциональные параметры сердца определяли с помощью эхокардиографа фирмы «Logiq-7» (Япония).
Уровень депрессии определялся с помощью опросника Цунга [найдено в интернет https://psytests.org/clinical/zung-run.html, дата обращения 15.04.2021]. Наличие депрессии определяли при сумме баллов более 50.
Пациентов наблюдали в течение 3-х лет, клинико-инструментальное и лабораторное обследование проводили на этапе включения в исследование. Отмечали развитие или отсутствие инфаркта миокарда на протяжении срока наблюдения.
Для прогнозирования ИМ были выявлены диагностически наиболее значимые признаки из полного, приведенного выше, перечня показателей. Словарь информативных признаков был сформирован на основе диагностического критерия Кульбака и расчета информативности каждого отдельного признака. С помощью комбинаций методов кластерного анализа и полученных значений информативности признаков в ходе проведенного исследования были отобраны наиболее значимые признаки, которые легли в основу построения классификационно-прогностической модели ИМ. Для рационализации принятия врачебных решений при прогнозировании ИМ значения полученных моделей были оптимизированы с помощью модифицированной формулы Байеса.
Построение прогностической модели проводилось в несколько этапов. На первом этапе по каждому показателю все возможные его значения ранжируются по степени значимости. Для ранговой оценки каждого значения применяется метод априорного ранжирования, использующий экспертную информацию. Метод априорного ранжирования позволяет объективно оценить субъективное мнение специалистов, так как при большом числе параметров мнение специалистов-экспертов о степени влияния того или иного фактора могут расходиться.
При сборе априорной информации специалистам-экспертам, в нашем случае 8 человек, предлагалось заполнить анкеты, в которых необходимо оценить n значений показателя в зависимости от степени их влияния на вероятность развития ИМ (табл. 1).
Figure 00000004
В результате ранжирования показателей по степени убывания или возрастания их влияния каждому показателю присваивается определенный ранг. Если эксперты затрудняются присвоить всем значениям различные ранги, они могут присвоить двум или нескольким переменным одинаковые ранги. В случае одинаковых рангов матрица ранжирования приводится к нормальному виду. Для этого переменным, имеющим одинаковые ранги, приписывается ранг, равный среднему значению мест, которые переменные поделили между собой.
По данным матрицы ранжирования производится оценка согласованности экспертов с помощью коэффициента конкордации:
Figure 00000005
где S(d)2 - сумма квадратов разностей
Figure 00000006
aji - оооощенная сумма рангов j-той переменной; Tj - величина, определяемая по формуле
Figure 00000007
tj - число повторений i-го ранга в j-той строке матрицы. Если матрица ранжирования не содержит совпавших рангов, то
Figure 00000008
Величина коэффициента конкордации лежит в пределах (0…1). При W=1 эксперты единодушны в оценке значимости каждого показателя, при W=0 согласие полностью отсутствует.
Оценка значимости коэффициента конкордации W производится по χ2 - критерию Пирсона:
Figure 00000009
Если при числе степеней свободы f=n-1 критическое значение
Figure 00000010
окажется меньше расчетного
Figure 00000011
, то гипотеза о наличии согласия экспертов принимается.
Сама модель представляется в виде свертки:
Figure 00000012
где
Figure 00000013
rij - оценка j-го эксперта, n - количество параметров, m - число экспертов, xi - балльная оценка показателя.
В табл. 2 приведены согласованные с помощью коэффициента конкордации (W) оценки экспертов.
Figure 00000014
Выполнив все этапы предложенной методики, в ходе нашего исследования мы получили следующую прогностическую модель развития ИМ:
Figure 00000015
где:
Y1 - индекс вероятности развития ИМ
X1 - Депрессия
Х2 - Креатинин
Х3 - КДР ЛЖ
Х4 - Ишемия
Х5 - Размер ЛП
Х6- ФВ ЛЖ
Х7- Альдостерон
Х8- ТТГ
X9 - Билирубин
Для установления пределов значений полученной модели использованы описательные характеристики изучаемых переменных (табл. 3).
Figure 00000016
Используя данные из табл.4, получаем, что значения полученной модели находятся в пределах 7,5-106,5 усл. ед.
Установлено, что у тех пациентов, у которых инфаркт миокарда не развивался на протяжении трех лет наблюдения после включения в исследование, величина расчетного коэффициента не превышала 17 условных единиц.
Разработанная модель была апробирована при сравнении расчетных и фактических данных.
Примеры реализации прогностической модели
Из базы данных были взяты 2 наблюдения: оба - мужчины одного и того же возраста.
Пример №1. Пациент К., возраст 69 лет. Креатинин крови 0,092 ммоль/л, депрессия есть; КДР ЛЖ 6, 0 см; ишемия - есть; размер ЛП 3,4 см; ФВ ЛЖ 42%; альдостерон - 121пг/мл; ТТГ-2,77 мкМЕ/мл; билирубин - 9,2 мкмоль/л.
При подстановке значений показателей пациента в разработанную нами формулу получено значение равное 37, что свидетельствует о высокой вероятности развития ИМ. Для уточнения значения вероятности ИМ была использована модифицированная формула Байеса. Полученное значение вероятности ИМ оказалось равным 0,76 (76%), что подтверждает значение полученной модели. В процессе динамического наблюдения в течение 3-х лет от включения в исследование пациент перенес ИМ.
Пример №2. Пациент С., возраст 69 лет. Креатинин 0, 072 ммоль/л; депрессия отсутствует; КДР ЛЖ 4,9 см; ишемии нет; размер ЛП 3,87 см; ФВ ЛЖ 48%; альдостерон 530 пг/мл; ТТГ 0,74 мкМЕ/мл; билирубин - 8,6 мкмоль/л.
При подстановке значений показателей пациента в разработанную нами формулу получено значение равное 13,6. Это соответствует низкой вероятности развития ИМ. Для уточнения значения вероятности ИМ была использована модифицированная формула Байеса. Полученное в данном примере значение вероятности ИМ оказалось равным 0,34 (34%), что подтверждает значение полученной модели - низкая вероятность. При наблюдении за пациентом в течение 3-х лет ИМ не развился.
Таким образом, представленная прогностическая модель определения риска развития ИМ показала свою работоспособность и может применяться в клинических условиях.

Claims (3)

  1. Способ прогнозирования развития инфаркта миокарда у пациентов со стабильной ишемической болезнью сердца в течение ближайших трех лет, включающий определение диагностических показателей, отличающийся тем, что в качестве диагностических показателей определяют: наличие депрессии по шкале Цунга: 50 баллов и менее – депрессии нет, обозначают 0; более 50 баллов – депрессия есть, обозначают 1; креатинин в сыворотке крови, мкмоль/л; конечный диастолический размер левого желудочка (КДР ЛЖ), см; ишемию при СМ ЭКГ: 0 - нет, 1 - есть; размер левого предсердия (ЛП), см; фракцию выброса левого желудочка (ФВ ЛЖ), %; альдостерон, пг/мл; тиреотропный гормон (ТТГ), мкМЕ/мл; билирубин в сыворотке крови, мкмоль/л; на основании полученных данных, вычисляют индекс вероятности развития инфаркта миокарда Y1:
  2. Y1=0,114*X1+0,054*X2+0,114*X3+0,159*X4+0,078*X5+0,131*X6+0,056*X7+0,016*X8+0,005*X9,
  3. где X1 - Депрессия, X2 - Креатинин, X3 - КДР ЛЖ, X4 - Ишемия X5 - Размер ЛП, X6 - ФВ ЛЖ, X7- Альдостерон, X8ь - ТТГ, X9 - Билирубин; при значениях индекса вероятности менее 17 условных единиц прогнозируют низкий риск развития ИМ – заболевание не разовьется в течение ближайших трех лет; если значение индекса вероятности составляет 17 баллов и более – вероятность развития инфаркта миокарда в течение трех ближайших лет высокая.
RU2021113010A 2021-05-06 2021-05-06 Способ прогнозирования развития инфаркта миокарда у пациентов со стабильной ишемической болезнью сердца RU2762490C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2021113010A RU2762490C1 (ru) 2021-05-06 2021-05-06 Способ прогнозирования развития инфаркта миокарда у пациентов со стабильной ишемической болезнью сердца

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2021113010A RU2762490C1 (ru) 2021-05-06 2021-05-06 Способ прогнозирования развития инфаркта миокарда у пациентов со стабильной ишемической болезнью сердца

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2762490C1 true RU2762490C1 (ru) 2021-12-21

Family

ID=80039212

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2021113010A RU2762490C1 (ru) 2021-05-06 2021-05-06 Способ прогнозирования развития инфаркта миокарда у пациентов со стабильной ишемической болезнью сердца

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2762490C1 (ru)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2649964C1 (ru) * 2017-05-10 2018-04-05 федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр профилактической медицины" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ ПМ" Минздрава России) Способ определения долгосрочного риска смерти и нефатальных сердечно-сосудистых осложнений у больных хронической ишемической болезнью сердца
RU2682488C1 (ru) * 2018-06-04 2019-03-19 Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова Министерства обороны Российской Федерации (ВМедА) Способ прогнозирования развития повторного инфаркта миокарда у мужчин моложе 60 лет
RU2692667C1 (ru) * 2018-06-06 2019-06-25 Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова Министерства обороны Российской Федерации (ВМедА) Способ прогнозирования развития рецидивирующего инфаркта миокарда после повторного инфаркта миокарда у мужчин моложе 60 лет

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2649964C1 (ru) * 2017-05-10 2018-04-05 федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр профилактической медицины" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ ПМ" Минздрава России) Способ определения долгосрочного риска смерти и нефатальных сердечно-сосудистых осложнений у больных хронической ишемической болезнью сердца
RU2682488C1 (ru) * 2018-06-04 2019-03-19 Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова Министерства обороны Российской Федерации (ВМедА) Способ прогнозирования развития повторного инфаркта миокарда у мужчин моложе 60 лет
RU2692667C1 (ru) * 2018-06-06 2019-06-25 Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова Министерства обороны Российской Федерации (ВМедА) Способ прогнозирования развития рецидивирующего инфаркта миокарда после повторного инфаркта миокарда у мужчин моложе 60 лет

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Stuart J Pocock et al. Predicting risk of cardiovascular events 1 to 3 years post-myocardial infarction using a global registry. Clin Cardiol. 2020 Jan;43(1):24-32. *
Аверков О.В. и др. Дифференцированный подход в диагностике, формулировке диагноза, ведении больных и статистическом учете инфаркта миокарда 2 типа (согласованная позиция). Российский кардиологический журнал. 2019. Т. 24(6). С. 7-21. *
Аверков О.В. и др. Дифференцированный подход в диагностике, формулировке диагноза, ведении больных и статистическом учете инфаркта миокарда 2 типа (согласованная позиция). Российский кардиологический журнал. 2019. Т. 24(6). С. 7-21. Stuart J Pocock et al. Predicting risk of cardiovascular events 1 to 3 years post-myocardial infarction using a global registry. Clin Cardiol. 2020 Jan;43(1):24-32. *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Atisha et al. A prospective study in search of an optimal B-natriuretic peptide level to screen patients for cardiac dysfunction
Hoff et al. The prevalence of coronary arterycalcium among diabetic individuals without known coronary artery disease
Krishnaswamy et al. Utility of B-natriuretic peptide levels in identifying patients with left ventricular systolic or diastolic dysfunction
Steg et al. B-type natriuretic peptide and echocardiographic determination of ejection fraction in the diagnosis of congestive heart failure in patients with acute dyspnea
Kosmala et al. Comparison of the diastolic stress test with a combined resting echocardiography and biomarker approach to patients with exertional dyspnea: diagnostic and prognostic implications
Niizeki et al. Circulating levels of heart-type fatty acid-binding protein in a general Japanese population effects of age, gender and physiologic characteristics
KR20060017510A (ko) 의심 심장질환 원인에 의한 가슴 통증을 앓는 환자의위험도를 계층화하는 기기 및 방법
CN112420196A (zh) 急性心肌梗死患者5年内生存率的预测方法和系统
Kramer et al. Predictors of major atrial fibrillation endpoints in the National Heart, Lung, and Blood Institute HCMR
Krishna et al. Cardiac abnormalities in COVID-19 and relationship to outcome
Marques-Alves et al. Two-dimensional speckle-tracking global longitudinal strain in high-sensitivity troponin-negative low-risk patients with unstable angina: a “resting ischemia test”?
RU2573499C1 (ru) Способ прогнозирования риска неблагоприятного исхода у больных острым коронарным синдромом и сопутствующим сахарным диабетом 2 типа
RU2704959C1 (ru) Способ оценки риска развития атеросклероза на основании анализа иммунологических параметров
Šuláková et al. Early vascular aging in children with type 1 diabetes and ambulatory normotension
Akcay et al. Association of epicardial adipose tissue thickness with extent and complexity of coronary artery disease in patients with acute coronary syndrome
Kidher et al. Aortic stiffness as a marker of cardiac function and myocardial strain in patients undergoing aortic valve replacement
Kazlauskaite et al. Predictors of diastolic dysfunction among minority patients with newly diagnosed type 2 diabetes
Chung et al. Influence of history of heart failure on diagnostic performance and utility of B-type natriuretic peptide testing for acute dyspnea in the emergency department
RU2762490C1 (ru) Способ прогнозирования развития инфаркта миокарда у пациентов со стабильной ишемической болезнью сердца
Sincer et al. Significant correlation between uric acid levels and flow-mediated dilatation in patients with masked hypertension
Çalık et al. The association of inflammatory markers and echocardiographic parameters in Behçet’s disease
RU2745472C1 (ru) Способ прогнозирования риска развития повторного инфаркта миокарда у мужчин трудоспособного возраста
Bekar et al. Investigation of ICAM-1 levels in hypertensive patients with fragmented QRS complexes
Patel et al. Influence of the metabolic syndrome versus the sum of its individual components on left ventricular geometry in young adults (from the Bogalusa Heart Study)
RU2800404C1 (ru) Способ прогнозирования острой левожелудочковой недостаточности у пациентов с острым инфарктом миокарда с подъемом сегмента ST передней стенки левого желудочка