Characteristics of patients with coronary artery disease and type 2 diabetes mellitus undergoing elective percutaneous coronary intervention

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Patients with coronary artery disease (CAD) and type 2 diabetes mellitus (T2DM) represent a distinct group at high cardiovascular risk. Up-to-date information on their management in real-world clinical practice may help identify gaps in care.

AIM: The work aimed to characterize the clinical profile of patients with CAD and T2DM, examine associations with cardiovascular risk factors, and evaluate the adequacy of pharmacotherapy.

METHODS: This study included 50 patients who were electively hospitalized for percutaneous coronary intervention (PCI). Sex, age, and clinical history were recorded, along with anthropometric data. Laboratory parameters included total cholesterol, serum creatinine, blood glucose, and glycated hemoglobin levels. Instrumental assessments included left ventricular ejection fraction by echocardiography and the extent of coronary artery lesions by coronary angiography. Based on these data, a patient profile was constructed, and the adequacy of ongoing pharmacotherapy was evaluated by comparison with data from 2022 in Kemerovo.

RESULTS: Pharmacologic therapy at the time of hospitalization was not optimal in all cases: some patients were not receiving drug classes recommended in standard treatment protocols, and inadequate control of key cardiovascular risk factors was observed (as in the previous study). Target levels of total cholesterol were achieved in only 30 patients (60%), and target levels of glycated hemoglobin in only 26%. Active smoking was reported in 48% of patients, and obesity was observed in 68%.

CONCLUSION: Preparing patients with both CAD and T2DM for elective PCI requires a comprehensive approach to risk factor management. Patients with T2DM undergoing elective PCI often do not receive optimal pharmacologic therapy or achieve adequate control of modifiable risk factors, which warrants close attention and timely correction.

About the authors

Anastasiya G. Neeshpapa

Research Institute for Complex Issues of Cardiovascular Diseases

Author for correspondence.
Email: anastasiyaneeshpapa@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6808-9959
SPIN-code: 6156-1449

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, 6 Academician L.S. Barbarasha blvd, Kemerovo, 650002

Victoria N. Karetnikova

Research Institute for Complex Issues of Cardiovascular Diseases; Kemerovo State Medical University

Email: tori1071@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9801-9839
SPIN-code: 7952-6247

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Kemerovo; Kemerovo

References

  1. Yan W, Hua Y. Trends in deaths and disability-adjusted life-years of ischemic heart disease attributable to high body-mass index worldwide, 1990–2019. BMC Cardiovasc Disord. 2024;482:2024. doi: 10.1186/s12872-024-04136-y EDN: LTEZRC
  2. Guduguntla V, Redberg RF. Popular procedures without evidence of benefit: A case study of percutaneous coronary intervention for stable coronary artery disease. Eur J Intern Med. 2021;94:15–21. doi: 10.1016/j.ejim.2021.08.027 EDN: YYPSFL
  3. Adil M, Khan I, Hassan Z, et al. One Year Outcomes After Percutaneous Coronary Intervention in Diabetics With Stable Ischemic Heart Disease: A Single-Center Comparative Study. Cureus. 2021;13(1):e12731. doi: 10.7759/cureus.12731 EDN: MIPJHF
  4. Verreault-Julien L, Bhatt DL, Jung RG, et al. Predictors of angina resolution after percutaneous coronary intervention in stable coronary artery disease. Coron Artery Dis. 2022;33(2):98–104. doi: 10.1097/MCA.0000000000001081 EDN: AUXIQM
  5. Lai CC, Chang BC, Hwang LC. Presence of coronary artery disease in adults with newly detected diabetes mellitus. BMC Cardiovasc Disord. 2025;25(1):76. doi: 10.1186/s12872-024-04463-0 EDN: MIRQZM
  6. Grishaev SL, Cherkashin DV, Salukhov VV, Alanichev AE. Modern strategies for the treatment of type 2 diabetes in patients with stable coronary artery disease. Old goals, new opportunities (literature review). Russ J Cardiol. 2024;29(2):5689. doi: 10.15829/1560-4071-2024-5689 EDN: NGLELH
  7. Raghavan S, Vassy JL, Ho YL, et al. Diabetes Mellitus-Related All-Cause and Cardiovascular Mortality in a National Cohort of Adults. J Am Heart Assoc. 2019;8(4):e011295. doi: 10.1161/JAHA.118.011295
  8. Nekrasov AA, Timoshchenko ES, Nekrasova TA, Bakhrak EV. Prognosis of patients with coronary artery disease and diabetes — what to look for. Russian Journal of Cardiology. 2024;29(9):6030. doi: 10.15829/1560-4071-2024-6030 EDN: DPDOQP
  9. Fauchier L, Halle M, Herrington WG, et al. 2023 ESC Guidelines for the management of cardiovascular disease in patients with diabetes. Eur Heart J. 2023;44(39):4043–4140. doi: 10.1093/eurheartj/ehad192
  10. Popyhova EB, Stepanova TV, Lagutina DD, et al. The role of diabetes in the onset and development of endothelial dysfunction. Problems of Endocrinology. 2020;66(1):47–55. doi: 10.14341/probl12212 EDN: BDUNEQ
  11. Zhang Y, Song H, Bai J, et al. Association between the stress hyperglycemia ratio and severity of coronary artery disease under different glucose metabolic states. Cardiovasc Diabetol. 2023;8;22(1):29. doi: 10.1186/s12933-023-01759-x EDN: ETILXF
  12. World Health Organization. Fact sheets. Obesity and Overweight. Available at: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/obesity-and-overweight. Accessed: 16.02.2025.
  13. Adhikary D, Barman S, Ranjan R, Stone H. A Systematic Review of Major Cardiovascular Risk Factors: A Growing Global Health Concern. Cureus. 2022;14(10):e30119. doi: 10.7759/cureus.30119 EDN: BSRQNN
  14. Kochergina AM, Khorlampenko AA, Karetnikova VN, Barbarash OL. Preparation of patients with type 2 diabetes mellitus for elective percutaneous coronary intervention. Fundamental and Clinical Medicine. 2023;8(3):44–52. doi: 10.23946/2500-0764-2023-8-3-44-52 EDN: OYQFHG
  15. Samson SL, Vellanki P, Blonde L, et al. American Association of Clinical Endocrinology Consensus Statement: Comprehensive Type 2 Diabetes Management Algorithm — 2023 Update. Endocr Pract. 2023;29(5):305–340. doi: 10.1016/j.eprac.2023.02.001 EDN: KSPDHV
  16. Jellinger PS, Handelsman Y, Rosenblit PD, et al. American Association of Clinical Endocrinologists. American College of Endocrinology Comprehensive Diabetes Management Algorithm. Endocrine Practice. 2017;23(4): 573–596. doi: 10.4158/EP171219.APP EDN: PKJOQP
  17. Tan JK, Lim GH, Mohamed Salim NN, et al. Associations Between Mean HbA1c, HbA1c Variability, and Both Mortality and Macrovascular Complications in Patients with Diabetes Mellitus: A Registry-Based Cohort Study. Clinical Epidemiology. 2023;15:137–149. doi: 10.2147/CLEP.S391749 EDN: RXECBZ
  18. Karetnikova VN, Kchorlampenko AA, Osokina AV, et al. Role of glycemic control in elective percutaneous coronary interventions in patients with type 2 diabetes. Russ J Cardiol. 2022;27(12):5137. doi: 10.15829/1560-4071-2022-5137 EDN: OXSWNA
  19. Critchley JA, Carey IM, Harris T, et al. Variability in Glycated Hemoglobin and risk of poor outcomes among people with type 2 diabetes in a large primary care Cohort Study. Diabetes Care. 2019;42(12):2237–2246. doi: 10.2337/dc19-0848
  20. Lin W. The Association between Body Mass Index and Glycohemoglobin (HbA1c) in the US Population’s Diabetes Status. Int J Environ Res Public Health. 2024;21(5):517. doi: 10.3390/ijerph21050517 EDN: JHJVJC
  21. Kennedy-Martin T, Boye KS, Kennedy-Martin M. The Association Between Body Mass Index and Glycemic Control in Patients with Type 2 Diabetes Across Eight Countries: A Literature Review. Curr Res Diabetes Obes J. 2021;15(1):555904. doi: 10.19080/CRDOJ.2021.15.555904 EDN: DJGUOQ
  22. Thapa S, Vaidya N, Pandey R, Takanche JSh. Association of Non High Density Lipoprotein-Cholesterol and HbA1c in Type 2 Diabetes Mellitus. Journal of Nobel Medical College. 2023;12(2):30–35. doi: 10.3126/jonmc.v12i2.61111 EDN: FGFGMY
  23. Wahab Z. Correlation between Glycosylated Haemoglobin and Dyslipidaemia in Patients with Type 2 Diabetes Mellitus. IAR Journal of Medicine and Surgery Research. 2021;2(5):10–13. doi: 10.47310/iarjmsr.2021.V02i05.02 EDN: AKNGTD
  24. Samorodskaya IV, Bubnova MG, Akulova OA, et al. Male and female mortality rates due to acute types of coronary artery disease in five-year age groups in the Russian Federation: what do the numbers mean? Cardiovascular Therapy and Prevention. 2022;21(12):3460. doi: 10.15829/1728-8800-2022-3460 EDN: MNZDMQ
  25. Gao Z, Xu B, Kirtane AJ, et al. Impact of depressed left ventricular function on outcomes in patients with three-vessel coronary disease undergoing percutaneous coronary intervention. Chin Med J (Engl). 2013;126(4):609–614. doi: 10.3760/cma.j.issn.0366-6999.20121583
  26. Teplyakov AT, Grakova EV, Svarovskaya AV, et al. Efficacy of endovascular coronary revascularization in patient with chd with reduced left ventricular. Complex Issues of Cardiovascular Diseases. 2017;(1):79–91. doi: 10.17802/2306-1278-2017-1-79-91 EDN: YLEIJX
  27. Savage P, Watson C, Coburn J, et al. Impact of SGLT2 inhibition on markers of reverse cardiac remodelling in heart failure: Systematic review and meta-analysis. ESC Heart Fail. 2024;11(6):3636–3648. doi: 10.1002/ehf2.14993 EDN: OWSFJE
  28. Suman S, Pravalika J, Manjula P, Farooq U. Gender and CVD- Does It Really Matters? Curr Probl Cardiol. 2023;48(5):101604. doi: 10.1016/j.cpcardiol.2023.101604 EDN: MKXPON
  29. Shalnova SA, Drapkina OM, Kutsenko VA, et al. Chernykh on behalf of the ESSE-RF study participants. T.M. Myocardial infarction in the population of some Russian regions and its prognostic value. Russian Journal of Cardiology. 2022;27(6):4952. doi: 10.15829/1560-4071-2022-4952
  30. Niemann B, Rohrbach S, Miller MR, et al. Oxidative Stress and Cardiovascular Risk: Obesity, Diabetes, Smoking, and Pollution: Part 3 of a 3-Part Series. J Am Coll Cardiol. 2017;70(2):230–251. doi: 10.1016/j.jacc.2017.05.043
  31. Campagna D, Alamo A, Di Pino A, et al. Smoking and diabetes: dangerous liaisons and confusing relationships. Diabetol Metab Syndr. 2023;15(1):117. doi: 10.1186/s13098-023-01099-6 EDN: JGILXA
  32. Niket V. A Study of HbA1c, fasting and 2 hour plasma glucose levels in current smokers presenting at a tertiary care hospital in North India. Int J Adv Med. 2018;5:38–46. doi: 10.18203/2349-3933.ijam20180002
  33. Riaz F, Al Shaikh A, Anjum Q, et al. Factors related to the uncontrolled fasting blood sugar among type 2 diabetic patients attending primary health care center, Abha city, Saudi Arabia. Int J Clin Pract. 2021;75(7):e14168. doi: 10.1111/ijcp.14168 EDN: FXSXXV
  34. Yang Y, Peng N, Chen G, et al. Interaction between smoking and diabetes in relation to subsequent risk of cardiovascular events. Cardiovasc Diabetol. 2022;21(1):14. doi: 10.1186/s12933-022-01447-2 EDN: LZLHGG
  35. Mironchuk NN, Kochegura TN. Analysis of the main indicators of secondary prevention in patients with coronary heart disease. University Therapeutic Journal. 2024;6(2):97–106. doi: 10.56871/UTJ.2024.42.39.011 EDN: TSYFAY

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Body mass index indicators depending on the achievement of the target HbA1c. HbA1c — glycated hemoglobin.

Download (66KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. ROC is a curve that characterizes the discriminatory ability of the body mass index in predicting the achievement of the target level of glycated hemoglobin.

Download (72KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Analysis of the sensitivity and specificity of the model depending on the threshold values of estimates of the probability of achieving the target level of glycated hemoglobin.

Download (77KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Analysis of the values of the left ventricular ejection fraction depending on the volume of damage to the coronary bed. * Indicator 1 — a single-vessel lesion of the coronary bed, indicator 2 — a two-vessel lesion of the coronary bed, indicator 3 — a triple-vessel lesion of the coronary bed.

Download (82KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Analysis of SGLT2 inhibitors intake depending on the presence of postinfarction cardiosclerosis.

Download (110KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 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».