Ученые нашли способ точнее прогнозировать риск сердечной недостаточности

16.03.2022 14:54

Ученые Пензенского государственного университета (ПГУ) разработали модель надежного прогнозирования риска развития хронической недостаточности у пациентов, перенесших острый инфаркт миокарда. В основе модели — совокупный анализ биомеханики сердца, показателей его ритма и проводимости. Результаты исследования опубликованы в журнале Diagnostics.

До сих пор при составлении прогнозов считывались отдельные параметры. Оценка риска при комплексном подходе, считают исследователи ПГУ, дает результат на порядок выше.

— Комплексный подход необходим для оценки риска прогрессирования сердечной недостаточности у людей, перенесших инфаркт миокарда. Определение отдельных параметров не отражает сложной картины заболевания и не может применяться с большой надежностью. Наилучшим способом оценки риска развития сердечной недостаточности является сочетание нескольких параметров, отражающих состояние сердечно-сосудистой системы в целом, — отмечает кандидат медицинских наук, доцент кафедры «Терапия» Вера Галимская.

При проведении исследования медики использовали комбинацию эхокардиографии (УЗИ сердца) и 24-часового мониторирования электрокардиографии пациентов.

Анализ использования полученной модели показывает ее высокую диагностическую точность.

«Внедрение в практику нашей модели позволяет точнее и раньше выявлять пациентов с высоким риском осложнений после перенесенного инфаркта, своевременно назначать необходимую терапию, снижать частоту госпитализаций. Соответственно, снизятся и затраты здравоохранения на лечение», — говорит руководитель научной группы, доктор медицинских наук, профессор, завкафедрой «Терапия» Валентин Олейников.

Хроническая сердечная недостаточность — серьезная проблема здравоохранения XXI века. Она снижает жизненный потенциал населения во всем мире. Основными причинами развития хронической сердечной недостаточности являются артериальная гипертензия и ишемическая болезнь сердца. Сочетание этих двух заболеваний встречается более чем у половины больных. Выявление на ранних этапах пациентов с риском развития осложнений и риском повторной госпитализации позволит повысить качество жизни и снизить затраты на лечение.