Саратовский научно-медицинский ЖУРНАЛ

Возраст и возрастзави-симые предикторы при рискометрии хронической сердечной недостаточности у пациентов пожилого и старческого возраста

Год: 2020, том 16 Номер: №1 Страницы: 172-176
Рубрика: Тематическое приложение Тип статьи: Оригинальная статья
Авторы: Малинова Л. И., Липатова Т. Е., Жук А. А., Долотовская П. В., Фурман Н. В., Денисова Т. П.
Организация: ФГБОУ ВО Саратовский ГМУ им. В.И. Разумовского Минздрава России
Резюме:

Цель: оценить наличие и характер возрастзависимых изменений предикторов, используемых при рискометрии у пациентов с хронической сердечной недостаточностью (ХСН). Материал и методы. Проведен анализ прогнозных моделей ХСН, включающий сравнительную оценку предикторов и возраста пациентов. На втором этапе проводилась характеризация возрастзависимых изменений наиболее часто используемых предикторов у 2764 больных ХСН (36-94 года), находящихся на стационарном лечении. Результаты. Проанализировано 275 моделей, построенных на основании обследования пациентов с ХСН 68,9±7,56 года. В число предикторов основных прогнозных моделей включены возраст пациента и/или потенциально возрастзависимые параметры: уровни гемоглобина, креатинина, RDW, фракция выброса левого желудочка, систолическое артериальное давление и NT-proBNP. В сформированной выборке больных ХСН все перечисленные параметры коррелировали с возрастом с максимальной силой относительно «NT-proBNP — возраст» (R=0,57; р<0,05) и «уровень гемоглобина — возраст» (-0,57; р<0,05). Заключение. Выявлено превалирование пациентов зрелого и пожилого возраста в популяциях исследований, использованных для разработки большинства инструментов рискометрии при ХСН. Установлен возрастзависимый характер предикторов, используемых при рискометрии ХСН (уровни гемоглобина, креатинина, RDW, ФВ ЛЖ, САД и NT-proBNP). Одновременное использование в качестве предикторов возраста и возрастзависимых параметров при создании инструментов рискометрии может рассматриваться как одна из причин неудовлетворительного качества стратификации риска при ХСН, в том числе у пациентов пожилого и старческого возраста.

Литература:
1. Snipelisky D, Chaudhry SP, Stewart GC. The Many Faces of Heart Failure. Card Electrophysiol Clin 2019; 11 (1): 11-20.

2. Ponikowski P, Voors AA, Anker SD, et al. 2016 ESC Guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure: The Task Force for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure of the European Society of Cardiology (ESC). Eur Heart J 2016; 37 (27): 2129-200.
3. Levy WC, Mozaffarian D, Linker DT, et al. The Seattle Heart Failure Model: Prediction of Survival in Heart Failure. Circulation 2006; 113: 1424-33.
4. Pocock SJ, Ariti CA, McMurray J, et al. Predicting survival in heart failure: a risk score based on 39372 patients from 30 studies. Eur Heart J 2013 May; 34 (19): 1404-13.
5. Agostoni P, Corra U, Cattadori G, et al. Metabolic exercise test data combined with cardiac and kidney indexes, the MECKI score: a multiparametric approach to heart failure prognosis. Int J Cardiol 2013; 167 (6): 2710-8.
6. Lupon J, de Antonio M, GalanA, et al. Combined use of the novel biomarkers high-sensitivity troponin T and ST2 for heart failure risk stratification vs conventional assessment [published correction appears in Mayo Clin Proc. 2013 May; 88 (5): 532]. Mayo Clin Proc 2013; 88 (3): 234-3.
7. Senni M, Parrella P, De Maria R et al. Predicting Heart Failure Outcome from Cardiac and Comorbid Conditions: the 3C-HF Score. Int J Cardiol 2013; 163:206-11.
8. Xanthopoulos A, Tryposkiadis K, Giamouzis G, et al. Larissa Heart Failure Risk Score: a proposed simple score for risk stratification in chronic heart failure. Eur J Heart Fail 2018; 20 (3): 614-6.
9. Nutter AL, Tanawuttiwat T, Silver MA. Evaluation of 6 prognostic models used to calculate mortality rates in elderly heart failure patients with a fatal heart failure admission. Congest Heart Fail 2010; 16 (5): 196-201.
10. Ouwerkerk W, Voors AA, Zwinderman AH. Factors influencing the predictive power of models for predicting mortality and/or heart failure hospitalization in patients with heart failure. JACC Heart Fail 2014; 2 (5): 429-36.
11. Wills AK, Lawlor DA, Matthews FE, et al. Life course trajectories of systolic blood pressure using longitudinal data from eight UK cohorts. PLoS Med 2011; 8 (6): e1000440.
12. Delgado J, Bowman K, Ble A, et al. Blood Pressure Trajectories in the 20 Years before Death. JAMA Intern Med 2018; 178(1): 93-9.
13. Obas V, Vasan RS. The aging heart. Clinical Science 2018; 132(13): 1367-82.
14. Martin JE, Sheaff MT. Renal ageing. J Pathol 2007; 211 (2): 198-205.
15. Halawi R, Moukhadder H, Taher A. Anemia in the elderly: a consequence of aging? Expert Rev Hematol 2017; 10 (4): 327-35.
16. Hoffmann JJ, Nabbe КС, van den Broek NM. Effect of age and gender on reference intervals of red blood cell distribution width (RDW) and mean red cell volume (MCV). Clin Chem Lab Med 2015; 53 (12): 2015-9.
17. Januzzi JL Jr, Chen-Tournoux AA, Christenson RH, et al. N-Terminal Pro-B-Type Natriuretic Peptide in the Emergency Department: The ICON-RELOADED Study. J Am Coll Cardiol 2018; 71 (11): 1191-200.
18. Денисова Т. П., Малинова Л. И., Прохоров С. А. Старение и долгожительство. М.: БИНОМ, 2007; 256 с.

Прикрепленный файлРазмер
2020-01-1_172-176.pdf389.36 кб

Голосов пока нет