Дальневосточный государственный медицинский университет Поиск | Личный кабинет | Авторизация
Поиск статьи по названию
Поиск книги по названию
Каталог рубрик
в коллекциюДобавить в коллекцию

Возможности ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПИКОВОГО ПОТРЕБЛЕНИЯ КИСЛОРОДА У ПАЦИЕНТОВ С ХРОНИЧЕСКОЙ СЕРДЕЧНОЙ НЕДОСТАТОЧНОСТЬЮ ПО ДАННЫМ 6-МИНУТНОГО ТЕСТА ХОДЬБЫ


Аннотация:

Определение уровня корреляции результатов теста с 6-минутной ходьбой (6МТХ) и пикового потребления кислорода (VО2пик) для популяций пациентов с хронической сердечной недостаточностью, имеющих выраженные клинико-демографические различия, и изучение возможности косвенного определения VО2пик на основе результатов 6МТХ с помощью доступных в литературе формул. Анализировались две базы данных: 50 пациентов, включенных в исследование АЭРОФИТ (группа А), и 31 пациент из НМИЦ им. В.А. Алмазова (группа Б). Критериями включения пациентов было наличие данных кардиопульмонального нагрузочного тестирования и 6МТХ. Для определения возможности прогнозирования VО2пик на основе результатов 6МТХ были выполнены расчеты с использованием формул, представленных в литературе. Для оценки прогностической точности моделей использовался коэффициент детерминации R2. Для оценки зависимости функциональных и клинико-демографических показателей использовался корреляционный анализ Пирсона или Спирмена. Исследуемые группы статистически значимо различались по всем параметрам, кроме доли мужчин и среднего уровня VО2пик. Пациенты группы Б были на 20 лет моложе пациентов группы А, имели более низкую фракцию выброса левого желудочка (24,06±7,75 и 41,52±10,48% соответственно; р<0,001), в среднем преодолевали расстояние на 130 м меньше, по данным 6МГХ. Несмотря на отсутствие статистически значимого различия по VО2пик между группами А и Б (13,6 и 13,1 мл/кг/мин соответственно; р=0,6581), в группе Б 61% пациентов относились к IV функциональному классу по классификации Вебера, в группе А - 20%. В группе А расстояние, пройденное в 6МТХ, тесно коррелировало с УО2пик (R=0,78; р<0,01) и слабо - с возрастом (R=0,4) и индексом массы тела (R=0,3). В группе Б расстояние, пройденное в 6МТХ, коррелировало только с VО2пик (R=0,77; р<0,01). Для группы А высокую точность в определении среднего значения VО2пик продемонстрировала модель R.M. Ross et al., где ошибка прогнозного значения, нормализованная по измеренному VО2пик, составила 0,06%). Для группы Б ни одна из моделей не показала удовлетворительную прогностическую точность. Наилучшие коэффициенты детерминации для групп А и Б имели модели Ross и Cahalin: Группа А - Ross et al. (R2=0,58) и Cahalin et al. (R2=0,59); Группа Б - Ross et al. (R2=0,59) и Cahalin et al. (R2=0,6). В двух группах пациентов со статистически незначимой разницей средних значений VО2пик, средние значения расстояния, пройденного в 6МТХ, статистически значимо различались, хотя корреляция этих показателей была тесной. Модели прогнозирования VО2пик показывают удовлетворительную точность при оценке средних значений VO2 и низкую для определения индивидуальных значений. Большую точность прогнозирования определяют сходные клинико-демографические характеристики между обучающей и тестовой популяцией, а также, вероятно, модели, созданные на основании более обширных и диверсифицированных популяций.

Авторы:

Беграмбекова Ю.Л.
Федотов Д.А.
Каранадзе Н.А.
Лелявина Т.А.
Борцова М.А.
Орлова Я.А.

Издание: Кардиология
Год издания: 2024
Объем: 9с.
Дополнительная информация: 2024.-N 2.-С.34-42. Библ. 34 назв.
Просмотров: 7

Рубрики
Ключевые слова
алмаз
анализ
базы
болеющие
большая
вебер
вероятность
включениями
возможности
возраст
выбросы
выполнение
высокий
групп
данные
детерминация
диджорджи
доли
доступ
желудочки
жизни
зависимости
значению
измерения
изучение
индекс
индивидуального
использование
исследование
исследований
кардиология
кардиопульмональное
качество
кислород
класс
классификация
клиники
корреляты
корреляционный
корреляция
косая
коэффициент
критерии
левого
лет
литература
массы
модели
мужчин
нагрузочная
наличия
недостаточность
низкие
нмиц
нормы
обучающие
обширные
одного
определение
основа
основание
отсутствие
оценка
ошибки
параметр
пациент
пирсона
показатели
помощи
популяции
потребление
прогноз
прогнозирование
прогностическая
различие
расстояния
расчет
результата
сердечн
сердечная
созданные
состав
среднего
статистические
тела
тест
теста
тестирование
тестовые
точная
уровни
формула
фракция
функциональная
характеристика
ходьба
хроническая
хронической
Ваш уровень доступа: Посетитель (IP-адрес: 18.220.110.239)
Яндекс.Метрика