Ложкина Наталья Геннадьевна — доктор медицинских наук, профессор кафедры факультетской терапии НГМУ, кардиолог, научный руководитель Регионального сосудистого центра №1 на базе городской клинической больницы №1 г. Новосибирска.
Хасанова Мадина Хусейновна — ассистент кафедры факультетской терапии НГМУ, кардиолог.
Толмачева Анастасия Александровна — аспирант кафедры факультетской терапии НГМУ, кардиолог.
Найдена Екатерина Александровна. — аспирант кафедры факультетской терапии НГМУ, кардиолог.
Стафеева Елена Александровна — аспирант кафедры факультетской терапии НГМУ, кардиолог.
Козик Валентина Александровна — аспирант кафедры факультетской терапии НГМУ, кардиолог.
Барбарич Владимир Борисович — руководитель регионального сосудистого центра ГБУЗ НСО “ГКБ № 1”, заведующий отделением неотложной кардиологии в составе регионального сосудистого центра ГБУЗ НСО “ГКБ № 1”, соискатель кафедры факультетской терапии НГМУ, кардиолог.
Куимов Андрей Дмитриевич — доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой факультетской терапии НГМУ, кардиолог.
Максимов Владимир Николаевич — доктор медицинских наук, профессор, заведующий лабораторией молекулярно-генетических исследований терапевтических заболеваний.
Novosibirsk.
Воевода Михаил Иванович — академик РАН, доктор медицинских наук, профессор, директор НИИ терапии и профилактической медицины - филиала Института цитологии и генетики СО РАН.
Novosibirsk.
Цель. Выявить факторы отдаленного неблагоприятного прогноза больных, перенесших острый коронарный синдром (ОКС), в результате пятилетнего наблюдения.
Материал и методы. В исследование были включено 280 пациентов с ОКС, госпитализированных в 1 кардиологическое отделение ГБУЗ ГКБ № 1 города Новосибирска в 2010-2011гг. Состав исследуемой когорты больных: 145 пациентов с острым коронарным синдромом с подъемом сегмента ST (ОКСпST) (107 мужчин и 38 женщин), 135 пациентов с острым коронарным синдромом без подъема сегмента ST (ОКСбпST) (93 мужчины и 43 женщины). Средний возраст мужчин составил 56,3±5,2, женщин 52,1±5,3 лет. Для постановки диагноза ОКС использовались критерии Европейского общества кардиологов (2015г, 2017г). В течение пяти лет со всеми пациентами, включенными в исследование, поддерживался контакт с помощью средств связи и ежегодных медицинских осмотров, на которые пациенты были приглашены в клинику. Осмотры включали в себя следующие клинико-инструментальные методы: клинический осмотр, электрокардиография, холтеровское мониторирование электрокардиограммы, эхокардиография, исследование липидного профиля, воспалительных цитокинов и молекулярно-генетических показателей. В ходе исследования составлена математическая модель прогнозирования пятилетних исходов ОКСпST и ОКСбпST.
Результаты. Пятилетнее наблюдение позволило с помощью построенной математической модели определить не только место каждого фактора в сер-дечно-сосудистом прогнозе, но и оценить, как меняется роль данных прогностических маркеров со временем.
Заключение. Использование математической модели прогнозирования отдаленных неблагоприятных исходов ОКС позволяет оценить значение конкретных факторов риска и предикторов, вносит весомый вклад в оптимизацию вторичной профилактики и персонифицированного подхода к лечению. Вместе с тем, влияние выявленных предикторов ослабевает пропорционально увеличению количества лет от сосудистой катастрофы. Таким образом, выявленные факторы риска оказывают максимальное влияние в первый год после ОКС, в последующие годы роль данных факторов уменьшается, что, вероятно, связано не сколько с важностью самих факторов, сколько с присоединением других факторов риска в общую картину заболевания пациентов. Тем не менее, использование данной модели необходимо для решения проблемы снижения сердечно-сосудистого риска.
Aim. To identify the factors of long-term adverse prognosis of patients with acute coronary syndrome as a result of five-year follow-up.
Material and methods. The study included 280 patients with ACS hospitalized in the 1st cardiology Department of the Novosibirsk municipal CLINICAL hospital № 1 in 2010-2011. The study cohort included 145 patients with ACS (107 men and 38 women), 135 patients with ACS (93 men and 43 women). The average age of men was 56,3±5,2, women 52,1±5,3 years. The criteria of the European society of cardiology (2015, 2017) were used for the diagnosis of ACS. For five years, all patients included in the study were contacted through communication and annual medical examinations, to which patients were invited to the clinic. The examinations included the following clinical and instrumental examinations: clinical examination, electrocardiography, Holter monitoring of electrocardiogram, echocardiography, lipid profile, inflammatory cytokines and molecular genetic parameters. In the study, a mathematical model for predicting five-year outcomes Oxpt and Oxbt.
Results. Five-year observation allowed using the constructed mathematical model to determine not only the place of each factor in the cardiovascular prognosis, but also to assess how the role of these prognostic markers changes over time.
Conclusion. The use of a mathematical model for predicting long-term adverse outcomes of ACS allows to assess the value of specific risk factors and predictors, respectively, makes a significant contribution to the optimization of secondary prevention and personalized approach to treatment. At the same time, the influence of the identified predictors weakens in proportion to the increase in the number of years from a vascular accident. Thus, the identified risk factors have the maximum impact in the first year after ACS, in subsequent years, the role of these factors is reduced, which is probably due not only to the importance of the factors themselves, but also to the addition of other risk factors to the overall picture of the disease of patients. Nevertheless, the use of this model is necessary to solve the problem of reducing cardiovascular risk.
Aim. to identify the factors of long-term adverse prognosis of patients with acute coronary syndrome as a result of five-year follow-up.
Material and methods. The study included 280 patients with ACS hospitalized in the 1st cardiology Department of the Novosibirsk municipal CLINICAL hospital №1 in 2010-2011. The study cohort included 145 patients with ACS (107 men and 38 women), 135 patients with ACS (93 men and 43 women). The average age of men was 56.3±5.2, women 52.1±5.3 years. The criteria of the European society of cardiology (2015, 2017) were used for the diagnosis of ACS. For five years, all patients included in the study were contacted through communication and annual medical examinations, to which patients were invited to the clinic. The examinations included the following clinical and instrumental examinations: clinical examination, electrocardiography, Holter monitoring of electrocardiogram, echocardiography, lipid profile, inflammatory cytokines and molecular genetic parameters. In the study, a mathematical model for predicting five-year outcomes Oxpt and Oxbt.
Results. Five-year observation allowed using the constructed mathematical model to determine not only the place of each factor in the cardiovascular prognosis, but also to assess how the role of these prognostic markers changes over time.
Conclusion. The use of a mathematical model for predicting long-term adverse outcomes of ACS allows to assess the value of specific risk factors and predictors, respectively, makes a significant contribution to the optimization of secondary prevention and personalized approach to treatment. At the same time, the influence of the identified predictors weakens in proportion to the increase in the number of years from a vascular accident. Thus, the identified risk factors have the maximum impact in the first year after ACS, in subsequent years, the role of these factors is reduced, which is probably due not only to the importance of the factors themselves, but also to the addition of other risk factors to the overall picture of the disease of patients. Nevertheless, the use of this model is necessary to solve the problem of reducing cardiovascular risk.
Key words: acute coronary syndrome; myocardial infarction; prognostic factors; multifactorial prediction; genetic markers.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.