Управление сердечно-сосудистыми рисками у больных, перенесших острый коронарный синдром без стойкого подъема сегмента ST


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Прогнозирование долгосрочных (годовых) благоприятных и неблагоприятных исходов острого коронарного синдрома без стойкого подъема сегмента ST (OКCбпST) для оптимизации реабилитации, вторичной профилактики и персонализированного подхода к лечению. Материал и методы. В исследование были включены 135 пациентов с ОКСбпST (средний возраст 59,1±6,1 года), в том числе 94 мужчины и 41 женщина, госпитализированных в ГКБ №1 г. Новосибирска в течение 2010 г. Всем пациентам в госпитальном периоде и в течение 1 года после выписки проводилась стандартная медикаментозная терапия ОКС согласно рекомендациям РКО, ESC, ACCA. Диагноз ОКС устанавливался по совокупности критериев, разработанных Европейским обществом кардиологов и Американской коллегией кардиологов (2000 г.). Проведено клинико-инструментальное исследование по следующей программе: клинический осмотр, ЭКГ, ЭхоКГ, холтеровское мониторирование ЭКГ, исследование воспалительных цитокинов и молекулярно-генетические исследования. В работе было определено влияние каждого из исследованных показателей на вероятность неблагоприятного годового прогноза методами факторного и корреляционного анализа. Результаты. Получена математическая модель многофакторного прогнозирования отдаленных (годовых) неблагоприятных и благоприятных исходов OКCбпST. Модель включает в себя определение возраста пациента в годах, наличия или отсутствия у пациента: тахикардии при поступлении, Killip более II, жизнеугрожающих пароксизмальных тахиаритмий, а также концентрации высокочувствительного С-реактивного протеина в сыворотке крови и генотипа по полиморфному варианту rs1376251 гена TAS2R50. Методика внедрена в рутинную клиническую практику Регионального сосудистого центра ГБУЗ НО «Городская клиническая больница №1» г. Новосибирска. Заключение. Применение предложенной модели многофакторного прогнозирования отдаленных исходов OКCбпST позволяет повысить точность предсказываемого события, так как она разработана на основе исследования показателей у российских пациентов и учитывает активность субклинического воспаления атеросклероза и генотип пациента. Формула расчета вероятности неблагоприятного исхода показывает, с каким весовым множителем тот или иной фактор влияет на вероятность неблагоприятного исхода. Модель проста в использовании и позволяет персонифицировать вторичную профилактику, что будет способствовать снижению суммарного сердечно-сосудистого риска у этих пациентов.

Об авторах

Н. Г Ложкина

ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный медицинский университет» Минздрава России

Новосибирск, Россия

В. А Козик

ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный медицинский университет» Минздрава России

Новосибирск, Россия

М. Х Хасанова

ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный медицинский университет» Минздрава России

Новосибирск, Россия

Е. А Глебченко

ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный медицинский университет» Минздрава России

Новосибирск, Россия

А. Д Куимов

ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный медицинский университет» Минздрава России

Новосибирск, Россия

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© ООО "Эко-Вектор", 2017

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».