Ученые нашли способ точнее прогнозировать риск сердечной недостаточности

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.