Перспективы использования показателей жесткости легочной артерии для оценки прогноза больных с легочной артериальной гипертензией


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель исследования. Охарактеризовать механические свойства стенки легочной артерии (ЛА) у пациентов с легочной артериальной гипертензией (ЛАГ), используя данные магнитно-резонансной томографии (МРТ) сердца, а также определить их диагностическое и прогностическое значение. Материалы и методы. Обследовано 57 пациентов с ЛАГ. Диагноз ЛАГ верифицирован согласно рекомендациям ERS/ESC от 2015 г. Всем пациентам выполнено развернутое эхокардиографическое (ЭхоКГ) исследование, МРТ сердца и катетеризация правых отделов сердца (КПОС). Для расчета показателей жесткости стенки ЛА использовались данные МРТ и КПОС. Результаты. Подтверждена связь между функциональным классом ЛАГ и показателями гемодинамики, физической работоспособности, ЭхоКГ параметрами правых камер. Не установлено различий в показателях жесткости ЛА в зависимости от функционального класса ЛАГ. Среди шести анализируемых показателей жесткости только индекс пульсации сопряжен со структурно-функциональными показателями правого желудочка и легочным сосудистым сопротивлением. Заключение. Индекс пульсации - наиболее простой в исполнении и перспективный в отношении оценки прогноза больных с ЛАГ МРТ показатель жесткости стенки легочной артерии.

Об авторах

Мария Александровна Симакова

ФГБУ «НМИЦ им. В. А. Алмазова» Минздрава России

Email: maria.simakova@gmail.com
к.м.н., с.н.с. НИЛ кардиомиопатий; ORCID: 0000-0001-9478-1941 Санкт-Петербург

Антон Владимирович Рыжков

ФГБУ «НМИЦ им. В. А. Алмазова» Минздрава России

врач-рентгенолог, зав. отд-нием магнитно-резонансной томографии Санкт-Петербург

Айгюн Вюгаркызы Казымлы

ФГБУ «НМИЦ им. В. А. Алмазова» Минздрава России

к.м.н., н. с. НИЛ кардиомиопатий Санкт-Петербург

Александр Викторович Наймушин

ФГБУ «НМИЦ им. В. А. Алмазова» Минздрава России

к.м.н., зав. отд-нием анестезиологии-реанимации с палатами реанимации и интенсивной терапии №2 Санкт-Петербург

Виталий Леонидович Лукинов

Институт вычислительной математики и математической геофизики Сибирского отделения РАН

к.ф.-м.н., ассистент каф. прикладной математики Новосибирск

Ольга Михайловна Моисеева

ФГБУ «НМИЦ им. В. А. Алмазова» Минздрава России

д.м.н., зав. НИО некоронарогенных заболеваний сердца Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Казымлы А.В., Рыжков А.В., Симакова М.А., Козленок А.В., Наймушин А.В., Моисеева О.М. Значение двухмерной эхокардиографии в оценке больных с легочной гипертензией. Кардиология. 2016;56(1):25-30. http://dx.doi.org/10.18565/cardio.2016.1.25-30
  2. Galie`N, Humbert M, Vachiery J, Gibbs S, Lang I, Torbicki A, et al. ESC/ERS Guidelines for the diagnosis and treatment of pulmonary hypertension: The Joint Task Force for the Diagnosis and Treatment of Pulmonary Hypertension of the European Society of Cardiology (ESC) and the European Respiratory Society (ERS): Endorsed by: Association for European Paediatric and Congenital Cardiology (AEPC), International Society for Heart and Lung Transplantation (ISHLT). Eur Respir J. 2015; 46: 903-75. http://dx.doi.org/10.1183/13993003.01032-2015
  3. Stevens G, Fida N, Sanz J. Computed tomography and cardiac magnetic resonance imaging in pulmonary hypertension. Prog Cardiovasc Dis. 2012;55(2):161-71. http://dx.doi.org/10.1016/j.pcad.2012.07.009
  4. Swift A, Rajaram S, Condliffe R, et al. Pulmonary artery relative area change detects mild elevations in pulmonary vascular resistance and predicts adverse outcome in pulmonary. J Thorac Imaging. 2014;29(2): 68-79. http://dx.doi.org/ 10.1097/RTI.0000000000000079
  5. Naeije R, D’Alto M, Forfia P. Clinical and research measurement techniques of the pulmonary circulation: the present and the future. Prog Cardiovasc Dis. 2015; 57: 463-72. http://dx.doi.org/10.1016/j.pcad. 2014.12.003
  6. Creuzé N, Hoette S, Montani D, et al. Usefulness of Cardiovascular Magnetic Resonance Indices to Rule In or Rule Out Precapillary Pulmonary Hypertension. Can J Cardiol. 2015;31(12):1469-76. http://dx.doi.org/10.1016/j.cjca.2015.04.014
  7. Lang R, Badano L, Mor-Avi V, et. al. Recommendations for cardiac chamber quantification by echocardiography in adults: an update from the American Society of Echocardiography and the European Association of Cardiovascular Imaging. Eur Heart J Cardiovasc Imaging. 2015;16(3): 233-70. http://dx.doi.org/10.1093/ehjci/jev014
  8. Sanz J, Kariisa M, Dellegrottaglie S, Prat-González S, Garcia M, Fuster V, Rajagopalan S. Evaluation of pulmonary artery stiffness in pulmonary hypertension with cardiac magnetic resonance. JACC Cardiovasc Imaging. 2009; 2(3): 286-95. http://dx.doi.org/10.1016/j.jcmg. 2008.08.007
  9. Stevens G, Garcia-Alvarez A, Sahni S, Garcia M, Fuster V, Sanz J. RV dysfunction in pulmonary hypertension is independently related to pulmonary artery stiffness. JACC Cardiovasc Imaging. 2012;5(4):378-87. http://dx.doi.org/10.1016/j.jcmg.2011.11.020
  10. Jardim C, Rochitte C, Humbert M, Rubenfeld G, Jasinowodolinski D, Carvalho C, et al. Pulmonary artery distensibility in pulmonary arterial hypertension: an MRI pilot study. Eur Respir J. 2007;29:476-81. http://dx.doi.org/10.1183/09031936.00016806
  11. Peacock A, Vonk Noordegraaf A. Cardiac magnetic resonance imaging in pulmonary arterial hypertension. Eur Respir Rev. 2013;22(130): 526-34. http://dx. doi.org/10.1183/09059180.00006313
  12. Kang K, Chang H, Kim Y, Choi B, Lee H, Yang W, et al. Cardiac magnetic resonance imaging - derived pulmonary artery distensibility index correlates with pulmonary artery stiffness and predicts functional capacity in patients with pulmonary arterial hypertension. Circ J. 2011; 75:2244-51. http://dx.doi.org/10.1253/circj.CJ-10-1310
  13. Gan C, Lankhaar J, Westerhof N, et al. Noninvasively assessed pulmonary artery stiffness predicts mortality in pulmonary arterial hypertension. Chest. 2007;132(6):1906-12.
  14. Swift A, Rajaram S, Hurdman J, Hill C, Davies C, Sproson T, et al. Noninvasive estimation of PA pressure, flow, and resistance with CMR imaging: derivation and prospective validation study from the ASPIRE registry. JACC Cardiovasc Imaging. 2013;6(10):1036-47. http://dx. doi. org/10.1016/j.jcmg.2013.01.013
  15. Ibrahim el-S.H, Shaffer J.M, White R.D. Assessment of pulmonary artery stiffness using velocity - encoding magnetic resonance imaging: evaluation of techniques. Magn Reson Imaging. 2011;29(7):966-74. http://dx.doi.org/:10.1016/j.mri.2011.04.012
  16. Rolf A, Rixe J, Kim W, Guth S, Ko ̈rlings N, Mo ̈llmann H, et al. Pulmonary vascular remodeling before and after pulmonary endarterectomy in patients with chronic thromboembolic pulmonary hypertension: a cardiac magnetic resonance study. Int J Cardiovasc Imaging. 2015;31:613-9. http://dx. doi.org/10.1007/s10554-014- 0580-z
  17. Vonk-Noordegraaf A, Souza R. Cardiac magnetic resonance imaging: what can it add to our knowledge of the right ventricle in pulmonary arterial hypertension? Am J Cardiol. 2012;110:25S-31S. http://dx.doi.org/10.1016/j.amjcard.2012.06.013

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© ООО "Консилиум Медикум", 2018

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
 
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».