Аспирант кафедры факультетской терапии.
Чита
Chita
Доктор медицинских наук, доцент, заведующий кафедрой факультетской терапии, ректор.
Чита
Chita
Профессор, доктор медицинских наук, ведущий специалист по научной работе научного отдела.
Чита
Chita
Доктор медицинских наук, доцент кафедры функциональной и ультразвуковой диагностики.
Чита
Chita
Врач функциональной и ультразвуковой диагностики.
Чита
Chita
Цель. Определить прогностическое значение содержания в крови биомаркеров N-концевого промозгового натрийуретического пептида (NT-proBNP) и стимулирующего фактора роста ST2 (sST2) у больных постинфарктной сердечной недостаточностью на фоне новой коронавирусной инфекции (COVID-19).
Материал и методы. Были сформированы 3 группы: у пациентов I группы (основной), которые проходили стационарное лечение по поводу COVID-19, причиной хронической сердечной недостаточности (ХСН) был перенесенный в прошлом Q-инфаркт миокарда; у больных II группы (сравнения), которые не переносили ранее и в момент настоящей госпитализации COVID-19, причиной ХСН также был перенесенный в прошлом Q-инфаркт миокарда; III группа (сравнения) — пациенты с ХСН ишемической этиологии без постинфарктного кардиосклероза и не инфицированные ранее и на момент обследования SARS-CoV-2. Статистическая обработка осуществлялась с помощью пакета программ "IBM SPSS v. 26.0".
Результаты. Пациенты всех трех групп, включенных в настоящее исследование, были сопоставимы между собой. Через 6 мес. в I группе регистрировалось ухудшение клинического течения ХСН. У пациентов I и II группы к 6 мес. наблюдения зафиксировано снижение функционального класса (ФК) ХСН по NYHA со 2 до 3 и 4 ФК, в отличие от пациентов III группы, среди которых количество больных с 3 ФК ХСН сократилось на 25% вследствие их компенсации до 2 ФК. Пациенты исследуемых групп, у которых в сыворотке крови регистрировалось повышенное содержание NT-proBNP и sST2, имели более выраженные структурно-функциональные нарушения миокарда, чем пациенты с нормальным содержанием данных биомаркеров. В развитии неблагоприятных сердечно-сосудистых событий, таких как повторный инфаркт миокарда, развитие острого нарушения мозгового кровообращения, госпитализация в связи с ухудшением течения ишемической болезни сердца, декомпенсация сердечной недостаточности, потребовавшая госпитализации пациента, разработана прогностическая модель с помощью нейронной сети. Наибольшей важностью в структуре разработанной модели преобладали: возраст пациента, уровень NT-proBNP и sST2, а также уровень поражения легких по данным компьютерной томографии.
Заключение. Современные биомаркеры NT-proBNP и sST2 обладают достаточной прогностической ценностью для определения риска развития неблагоприятных событий при ХСН.
Aim. To determine the prognostic significance of N-terminal pro-brain natriuretic peptide (NT-proBNP) and soluble ST2 (sST2) in patients with post-myocardial infarction heart failure after a coronavirus disease 2019 (COVID-19)
Material and methods. Three following groups were formed: in patients of group I (main), who underwent inpatient treatment for COVID-19, the cause of heart failure (HF) was prior Q-wave myocardial infarction; in patients of group II (comparison) without COVID-19, the cause of HF was prior Q-wave myocardial infarction; Group III (comparison) — patients with HF of ischemic origin without postinfarction cardiosclerosis and COVID-19. Statistical processing was carried out using the software package IBM SPSS Statistics Version 26.0.
Results. The patients of all three groups included in the present study were comparable. After 6 months in group I, HF course worsening was recorded. In patients of groups I and II, an increase in NYHA HF class from 2 to 3 and 4 was recorded, in contrast to patients of group III, among whom the number of patients with class 3 HF decreased by 25% due to compensation to class 2. Patients of the studied groups, who had elevated serum levels of NT-proBNP and sST2, had more pronounced structural and functional myocardial disorders than patients with normal levels of these biomarkers. Using analysis of adverse cardiovascular events, such as recurrent myocardial infarction, cerebrovascular accident, hospitalization due to coronary artery disease, decompensated HF, which required hospitalization, a predictive model was developed using a neural network. There were following most important factors of the developed model: age, level of NT-proBNP and sST2, lung involvement according to computed tomography.
Conclusion. Modern biomarkers NT-proBNP and sST2 have sufficient predictive value to determine the risk of adverse events in HF.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.