On predicting outcomes in patients with chronic heart failure with frailty syndrome

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Background. The presence of frailty negatively affects the prognosis of patients with chronic heart failure, increasing the frequency of hospitalizations, limiting treatment options, and also increasing the mortality of patients.

Aim. To develop a model for predicting mortality in patients with decompensated chronic heart failure, including frailty syndrome.

Material and methods. 107 patients aged 45–95 years with decompensated chronic heart failure were studied. Four age groups were formed: the first — 29 patients aged 45–59 years old (average age 53.9±4.5 years), the second — 31 elderly patients (60–74 years old, average 68.3±5.0 years), the third — 40 senile people (75–90 years, average age 81.5±4.1 years), the fourth — 7 long-lived patients (>90 years, average 92±1.4 years). A comprehensive geriatric assessment was performed using the program “Optimization of care in geriatrics depending on the degree of frailty”. A multivariate logistic regression analysis was performed to select mortality predictors.

Results. The prognostic model included 6 independent variables: age — 1.05 [0.96; 1.17] (p=0.28), male gender — 0.25 [0.03; 1.65] (p=0.17), frailty of severe or terminal degree — 5.56 [1.08; 37.14] (p=0.05), IV functional class according to the classification of New York Heart Association — 3.41 [0.60; 27.35] (p=0.19), ejection fraction 50% or more — 0.29 [0.03; 2.28] (p=0.26), ejection fraction 40–49% — 0.40 [0.05; 2.60] (p=0.36). The sensitivity of the model was 62%, specificity 82%, prognostic effectiveness 88%.

Conclusion. Severe or terminal asthenia is the strongest predictor of mortality, increasing the risk of an unfavorable outcome by 5.56 times.

About the authors

Ivan V. Podobed

Belgorod State National Research University

Author for correspondence.
Email: i89690868687@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6644-6054

PhD Stud., Depart. of Health Organization and Public Health, Medical Institute

Russian Federation, Belgorod, Russia

Nuruldin M.Kh. Al majmai

Belgorod State National Research University

Email: almajmai@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4803-5988

PhD Stud., Depart. of Health Organization and Public Health, Medical Institute

Russian Federation, Belgorod, Russia

Lyudmila V. Titareva

Kursk State Medical University

Email: kurskmed@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5727-8482

M.D., Cand. Sci. (Med.), Assoc. Prof., Depart. of Infectious Diseases and Epidemiology

Russian Federation, Kursk, Russia

Marina V. Silytina

Voronezh State Medical University named after N.N. Burdenko

Email: marinad57@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7670-2947

M.D., Cand. Sci. (Med.), Assoc. Prof., Depart. of Physical and Rehabilitation Medicine, Geriatrics IAPE

Russian Federation, Voronezh, Russia

Alexey S. Ponomarev

Ural State Medical University

Email: alekseosokin@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2830-0334

M.D., Cand. Sci. (Med.), Assoc. Prof., Depart. of Anatomy

Russian Federation, Ekaterinburg, Russia

References

  1. Ilnickij AN, Potapov VN, Proshchaev KI, Gorelik SG, Kravchenko ES, Zhirikov AV, Taukenova LI. Interaction of gerontological schools in the modern world: focus on ensuring individual and age-specific viability. Vestnik Vserossiyskogo obshchestva specia-listov po mediko-sotsialnoy ekspertize, reabilitatsii i reabilitatsionnoy industrii. 2020;(1):86–94. (In Russ.) doi: 10.17238/issn1999-2351.2020.1.86-94.
  2. Tkachyova ON, Vorob’yova NM, Kotovskaya YuV, Ostroumova OD, Chernyaeva MS, Silyutina MV, Chernov AV, Testova SG, Ovcharova LN, Selezneva EV. Pre-valence of geriatric syndromes in persons over 65 years: the first results of the EVCALIPT study. Russian Journal of Cardiology. 2020;25(10):168–178. (In Russ.) doi: 10.15829/1560-4071-2020-3985.
  3. Ilnitskiy AN, Proshchaev KI. Frailty as a concept of modern gerontology. Gerontologiya. 2013;1(1):1–12. (In Russ.)
  4. Kotovskaya YuV, Rozanov AV, Kurashev DH, Runihina NK, Shchedrina AYu, Tkacheva ON, Kotovskaya NV. Problems of management of heart failure in patients of older age groups. RMJ. Medical review. 2018;2(8-1):24–26. (In Russ.)
  5. Castro RRT, Lechnewski L, Homero A, Denilson CA, Rohde LE, Dirceu A, Joao D, Rassi S, Bacal F, Bocchi E, Moura L. Acute hemodynamic index predicts in-hospital mortality in acute decompensated heart failure. Arq Bras Cardiol. 2021;116(1):77–86. doi: 10.36660/abc.20190439.
  6. Smirnova EA, Sedykh EV. Acute decompensation of heart failure: current issues of epidemiology, diagnostics, therapy. Nauka molodyh. 2021;9(2):289–300. (In Russ.) doi: 10.23888/HMJ202192289-300.
  7. Mareev VYu, Fomin IV, Ageev FT, Begrambekova YuL, Vasyuk YuA, Garganeeva AA, Gendlin GE, Glezer MG, Gautier SV, Dovzhenko TV, Kobalava ZhD, Koziolova NA, Koroteev AV, Mareev YuV, Ovchinnikov AG, Perepech NB, Tarlovskaya EI, Chesnikova AI, Shevchenko AO, Arutynov GP, Belenkov YuN, Galyavich AS, Gilyarevsky SR, Drapkina OM, Duplyakov DV, Lopatin YuM, Sitnikova MYu, Skibitsky VV, Shlyakhto EV. Russian Heart Failure Society, Russian Society of Cardiology. Russian Scientific Medical Society of Internal Medicine Guidelines for Heart failure: chronic (CHF) and acute decompensated (ADHF). Diagnosis, prevention and treatment. Kardiologiya. 2018;58(S6):8–158. (In Russ.) doi: 10.18087/cardio.2475.
  8. Dvornic S, Zaninovic Jurjevic T, Jurjevic N, Lekic A, Zaputovic L. Prognostic factors for in-hospital mortality of patients hospitalized for acutely decompensated heart failure. Acta Clin Belg. 2018;73(3):199–206 doi: 10.1080/17843286.2017.1410599.
  9. Nozaki A, Shirakabe A, Hata N, Kobayashi N, Okazaki H, Matsushita M, Shibata Y, Nishigoori S, Uchiyama S, Kusama Y, Asai K, Shimizu W. The prognostic impact of gender in patients with acute heart failure — An evaluation of the age of female patients with severely decompensated acute heart failure. J Cardiol. 2017;70(3):255–262. doi: 10.1016/j.jjcc.2016.11.015.
  10. Asano R, Kajimoto K, Oka T, Sugiura R, Okada H, Kamishima K, Hirata T, Sato N. Investigators of the Acute Decompensated Heart Failure Syndromes (ATTEND) registry. Association of New York Heart Association functional class IV symptoms at admission and clinical features with outcomes in patients hospitalized for acute heart failure syndromes. Int J Cardiol. 2017;230:585–591. doi: 10.1016/j.ijcard.2016.12.052.
  11. Belyalov FI. Medical scores in clinical practice. Part III. Heart failure. Klinicheskaya meditsina. 2017;95(1):72–77. (In Russ.) doi: 10.18821/0023-2149-2017-95-1-72-77.
  12. Sze S, Zhang J, Pellicori P, Morgan D, Hoye A, Clark AL. Prognostic value of simple frailty and malnutrition screening tools in patients with acute heart failure due to left ventricular systolic dysfunction. Clin Res Cardiol. 2017;106(7):533–541. doi: 10.1007/s00392-017-1082-5.
  13. Podobed IV, Voronina EA, Pra-shchayeu KI, Ilnitski AN, Maslov KG. Mortality predictions in elderly patients with acute heart failure in the intensive care unit. Current problems of health care and medical statistics. 2021;(4):286–296. (In Russ.) doi: 10.24412/2312-2935-2021-4-286-302.
  14. Luchinin AS, Lyanzugov AV. A logistic regression-based model to predict ICU mortality: problems and solutions. Kachestvennaya klinicheskaya praktika. 2022;(2):13–20. (In Russ.) doi: 10.37489/2588-0519-2022-2-13-20.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Рис. 1. Номограмма для оценки вероятности летального исхода; СА — старческая астения; NYHA (от англ. New York Heart Association) — Нью-Йоркская кардиологическая ассоциация

Download (56KB)
3. Рис. 2. Оценка вероятности летального исхода, для значений, полученных в номограмме

Download (35KB)
4. Рис. 3. ROC-кривая прогностической эффективности модели

Download (23KB)

© 2023 Eco-Vector





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».