Наталья Петровна Гарганеева — доктор медицинских наук, профессор, профессор кафедры общей врачебной практики и поликлинической терапии
SPIN-код 5449-1169
Томск
MD, D.Sc. (Medicine), Professor, Professor of the Department of General Medical Practice and Outpatient Therapy
SPIN-код 5449-1169
Tomsk
Ирина Фанилевна Таминова — соискатель кафедры госпитальной терапии с курсом реабилитации, физиотерапии и спортивной медицины; зав. филиалом, врач по спортивной медицине высшей квалификационной категории; заведующая филиалом "Клинический врачебно-физкультурный диспансер»
Томск; Нижневартовск
Applicant for the Department of Hospital Therapy with a course of Rehabilitation, Physiotherapy and Sports Medicine;
Head of the Branch of Clinical Medical-Exercises Dispensary, sports medicine physician of the highest qualification category
Tomsk; Nizhnevartovsk
Вадим Витальевич Калюжин — доктор медицинских наук, профессор, зав. кафедрой госпитальной терапии с курсом реабилитации, физиотерапии и спортивной медицины
SPIN-код: 2185-6679
Томск
MD, D.Sc. (Medicine), Professor, Head of the Department of Hospital Therapy with a course of Rehabilitation, Physiotherapy and Sports Medicine
SPIN-код: 2185-6679
Tomsk
Елена Викторовна Калюжина — доктор медицинских наук, профессор кафедры госпитальной терапии с курсом реабилитации, физиотерапии и спортивной медицины
SPIN-код: 9200-3006
Томск
MD, D.Sc. (Medicine), Professor of the Department of Hospital Therapy with a course of Rehabilitation, Physiotherapy and Sports Medicine
SPIN-код: 9200-3006
Tomsk
Ирина Николаевна Смирнова — доктор медицинских наук, профессор кафедры госпитальной терапии с курсом реабилитации, физиотерапии и спортивной медицины; руководитель терапевтического отделения; руководитель терапевтического отделения Сибирского федерального научно-клинического центра
SPIN 18-73-9302
Томск
MD, D.Sc. (Medicine), Professor of the Department of Hospital Therapy with a course of Rehabilitation, Physiotherapy and Sports Medicine,
Head of the Unit of Therapy of Siberian Federal Scientific Clinical Center of Federal Medical Biological Agency
SPIN 18-73-9302
Tomsk
Цель. Определить ранние прогностические факторы изменений сердечнососудистой системы у квалифицированных спортсменов в зависимости от типа и интенсивности физических нагрузок.
Материал и методы. Обследовано 136 спортсменов мужского пола. Из них 116 человек — квалифицированные спортсмены (возраст 22,07±4,1 года) представляли разные виды спорта на этапах спортивного совершенствования и высшего спортивного мастерства: вольная борьба, дзюдо (n=30), лыжные гонки, биатлон (n=27), пауэрлифтинг (n=33), волейбол (n=26). Контрольная группа (n=20), возраст 17,95±1,5 года, спортивная подготовка <3 лет. Методы исследования: электрокардиография (ЭКГ), эхокардиография (ЭхоКГ), велоэргометрия (ВЭМ) с оценкой физической работоспособности (PWC170) и максимального потребления кислорода (МПК). При построении прогностических моделей ранних сердечно-сосудистых изменений применяли метод логистической регрессии, пошагового алгоритма значимых предикторов с использованием стандартизированных коэффициентов регрессии и статистики Вальда (Wald). Критический уровень значимости (p=0,05).
Результаты. Прогностические модели логистической регрессии с использованием ROC-анализа показали высокую чувствительность и специфичность, высокий процент верного прогноза с включением предикторов по данным ЭхоКГ — 86,8%, ВЭМ — 80,9%, ЭКГ и других показателей — 83,1%. Пошаговым алгоритмом были отобраны прогностические факторы, определяющие ранние изменения сердечно-сосудистой системы у молодых спортсменов, в зависимости от этапа спортивной подготовки, интенсивности и типа динамических и/или статических физических нагрузок: толщина задней стенки левого желудочка (p=0,008), масса миокарда левого желудочка (p=0,001), ударный объем (p=0,002), конечно-систолический объем (p=0,001), PWC170 (p=0,025), МПК (р=0,003), время восстановления частоты сердечных сокращений (ЧСС) (р=0,029) и артериальное давление (р=0,032) после выполнения субмаксимальной нагрузки на велоэргометре, индекс массы тела (р=0,029), ЧСС (р=0,034), офисное систолическое артериальное давление (р=0,009), внутрижелудочковые (пучковые) блокады (р=0,046), нарушения процессов реполяризации миокарда левого желудочка (р=0,010), малые соединительнотканные аномалии сердца (р=0,035).
Заключение. Установленные методом логистической регрессии ранние прогностические факторы оказывают влияние на особенности и риск сердечно-сосудистых изменений каждой группы квалифицированных спортсменов молодого возраста, продемонстрировав необходимость разработки индивидуальных программ медицинского сопровождения, дальнейшего контроля и оценки, коррекции и профилактики выявленных нарушений с учетом спортивной направленности, интенсивности и типа физических нагрузок.
Aim. To determine the early predictive factors of cardiovascular changes in professional athletes, depending on the type and intensity of physical activity.
Material and methods. A total of 136 male athletes were examined. Of these, 116 were professional athletes (age, 22,07±4,1 years) as follows: freestyle wrestling, judo (n=30), cross-country skiing, biathlon (n=27), powerlifting (n=33), volleyball (n=26). Control group included 20 athletes (age, 17,95±1,5 years) with a history of training less than 3 years. All participants underwent electrocardiography (ECG), echocardiography, cycle ergometry (CE) with assessment of physical performance at a heart rate of 170 bpm (PWC170) and maximum oxygen consumption (MOC). When creating predictive models of early cardiovascular changes, we used logistic regression, stepwise regression and Wald statistics. Differences were considered significant at p<0,05.
Results. Predictive models of logistic regression using ROC analysis showed high sensitivity and specificity, a high percentage of correct predictions using data from echocardiography — 86,8%, CE — 80,9%, ECG and other indicators — 83,1%. A stepwise algorithm was used to select prognostic factors determining early cardiovascular changes in young athletes, depending on the stage of sports training, the intensity and type of dynamic and/or static exercise: left ventricular posterior wall thickness (p=0,008), left ventricular mass (p=0,001), stroke volume (p=0,002), end-systolic volume (p=0,001), PWC170 (p=0,025), MOC (p=0,003), recovery time of heart rate (HR) (p=0,029) and blood pressure (p=0,032) after submaximal exercise on a cycle ergometer, body mass index (p=0,029), heart rate (p=0,034), office systolic blood pressure (p=0,009), intraventricular (bundle) block (p=0,046), left ventricular repolarization abnormalities (p=0,010), mild cardiac connective tissue anomalies (p=0,035).
Conclusion. The early prognostic factors established by the logistic regression affect the characteristics and risk of cardiovascular changes in each group of young athletes. This demonstrates the need to develop individual medical support programs, further monitoring, evaluation, correction and prevention of identified disorders, taking into account the type of sports, intensity and exercise.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.