Оценка эффективности сердечной ресинхронизирующей терапии в отдаленном послеоперационном периоде

Цель. Поиск количественных критериев оценки терапевтического эффекта и наиболее информативного временного срока после проведения сердечной ресинхронизирующей терапии (СРТ) для оценки ее результативности на основе анализа ретроспективных данных пациентов в отдаленные послеоперационные сроки (1, 2, 3 года наблюдения). Для оценки результативности СРТ рассматривались параметры обратного ремоделирования левого желудочка (ЛЖ) и признаки, характеризующие клинический ответ на СРТ.

Материал и методы. В одноцентровое ретроспективное нерандомизированное исследование включены данные 278 пациентов с имплантированными устройствами СРТ. Поиск количественных критериев оценки эффективности СРТ проводился с помощью двухэтапного кластерного анализа данных пациентов в сроке 1, 2 и 3 года после СРТ по параметрам обратного ремоделирования ЛЖ.

Результаты. В наборе данных с хорошей разделительной точностью после первого года выделено два кластера, которые условно названы как “нере-спондеры” и “респондеры”. В сроке 2 и 3 года после терапии пациенты классифицируются на три кластера: “нереспондеры”, “респондеры” и “супер-респондеры”. Для полученных кластеров найдены разделяющие пороговые значения параметров обратного ремоделирования ЛЖ, которые можно использовать как критерии ответа на терапию.

В исследовании определены наиболее информативные временные сроки для оценки эффективности СРТ в послеоперационных периодах 1, 2, 3 года. При этом клинический ответ на терапию проявляется раньше по сравнению с обратным ремоделированием ЛЖ.

Несмотря на высокую разделимость пациентов на респондеров и нереспон-деров, обученные на имеющихся наборах прогностические модели эффективности СРТ по дооперационным параметрам, регистрируемым в рамках стандартных протоколов диагностики пациентов с хронической сердечной недостаточностью, обладают недостаточной точностью, чтобы использовать их в помощь принятию решений о целесообразности проведения терапии. Это обстоятельство указывает на необходимость привлечения дополнительных данных для улучшения качества прогноза.

Заключение. В результате исследования определен срок для оценки клинического ответа и изменения параметров обратного ремоделирования ЛЖ после операции СРТ, что важно для оптимального выбора послеоперационного лечения пациентов. Показано, что для оценки клинического ответа в большинстве случаев достаточного одного послеоперационного года, а процесс обратного ремоделирования ЛЖ может продолжаться в среднем до двух лет.

При оценке эффективности СРТ по параметрам обратного ремоделирования наряду с изменением конечно-систолического объема (КСО) ЛЖ необходимо учитывать изменение конечно-диастолического объема (КДО) ЛЖ. Изменение фракции выброса ЛЖ показало существенно меньшую значимость среди анализируемых параметров при оценке эффективности СРТ. На основе кластерной классификации пациентов установлено разделяющее правило для респондеров и нереспондеров в первый и второй послеоперационный год с точностью 97%: снижение КСО и снижение КДО ЛЖ на 9% и более по сравнению с дооперационными показателями.

1. Фомин И. Хроническая сердечная недостаточность в Российской Федерации: что сегодня мы знаем и что должны делать. Российский кардиологический журнал. 2016;(8):7-13. doi:10.15829/1560-4071-2016-8-7-13.

2. Bleeker GB, Schalij MJ, Van Der Wall EE, Bax JJ. Postero-lateral scar tissue resulting in non-response to cardiac resynchronization therapy. Journal of cardiovascular electrophysiology. 2006;17(8):899-901. doi:10.1111/j.1540-8167.2006.00499.x.

3. Cleland JG, Daubert J-C, Erdmann E, et al. The effect of cardiac resynchronization on morbidity and mortality in heart failure. New England Journal of Medicine. 2005;352(15):1539-49. doi:10.1056/NEJMoa050496.

4. Zhang Q, Zhou Y, Yu C-M. Incidence, definition, diagnosis, and management of the cardiac resynchronization therapy nonresponder. Current opinion in cardiology. 2015;30(1):40-9. doi:10.1097/HCO.0000000000000140.

5. Dickstein K, Normand C, Auricchio A, et al. CRT Survey II: a European Society of Cardiology survey of cardiac resynchronisation therapy in 11 088 patients who is doing what to whom and how? European journal of heart failure. 2018;20(6):1039-51. doi:10.1002/ejhf.1142.

6. Бокерия Л., Неминущий Н., Постол А. Сердечная ресинхронизирующая терапия. Формирование показаний и современные подходы к повышению эффективности метода. Комплексные проблемы сердечно-сосудистых заболеваний. 2018;7(3):102-16. doi:10.17802/2306-1278-2018-7-3-102-116.

7. Daubert C, Behar N, Martins RP, et al. Avoiding non-responders to cardiac resynchronization therapy: a practical guide. European heart journal. 2017;38(19):1463-72. doi:10.1093/eurheartj/ehw270.

8. Tomassoni G. How to define cardiac resynchronization therapy response. J Innov Card Rhythm Manag. 2016;7:S1-7. doi:10.19102/icrm.2016.070003.

9. van't Sant J, Mast T, Bos M, et al. Echo response and clinical outcome in CRT patients. Netherlands Heart Journal. 2016;24(1):47-55. doi:10.1007/s12471-015-0767-5.

10. Cleland JG, Ghio S. The determinants of clinical outcome and clinical response to CRT are not the same. Heart failure reviews. 2012;17(6):755-66. doi:10.1007/s10741-011-9268-9.

11. Кузнецов В.А., Солдатова А. М., Криночкин Д. В., Енина Т. Н. Сердечная ресинхронизирующая терапия при хронической сердечной недостаточности: нужно ли ждать быстрого ответа. Журнал Сердечная недостаточность. 2017;18(3):172-7. doi:10.18087/rhfj.2017.3.2341.

12. Ghani A, Delnoy PPH, Adiyaman A, et al. Predictors and long-term outcome of superresponders to cardiac resynchronization therapy. Clinical cardiology. 2017;40(5):292-9.

13. Liu X, Hu Y, Hua W, et al. A Predictive Model for Super-Response to Cardiac Resynchronization Therapy: The QQ-LAE Score. Cardiol Res Pract. 2020;2020:3856294. doi:10.1155/2020/3856294.

14. Poulidakis E, Aggeli C, Sideris S, et al. Echocardiography for prediction of 6-month and late response to cardiac resynchronization therapy: implementation of stress echocardiography and comparative assessment along with widely used dyssynchrony indices. The international journal of cardiovascular imaging. 2019;35(2):285-94. doi:10.1007/s10554-018-01520-6.

15. Feeny AK, Rickard J, Patel D, et al. Machine learning prediction of response to cardiac resynchronization therapy: Improvement versus current guidelines. Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology. 2019;12(7):e007316. doi:10.1161/CIRCEP.119.007316.