Аверьянова Елена Владимировна — к.м.н., доцент кафедры "Терапия"Пенза
Penza
Тонкоглаз Анастасия Александровна — инженер-исследователь научной лаборатории "Комплексные методы изучения биомеханики и электрофизиологии сердечно-сосудистой системы"Пенза
Penza
Чернова Ангелина Андреевна — аспирант очной формы обучения кафедры "Терапия"Пенза
Penza
Донецкая Наталия Александровна — зав. отделением лучевой диагностики, врач-рентгенолог, по совмещению ассистент кафедры "Терапия"Пенза
Penza
Олейников Валентин Эливич — д.м.н., профессор, зав. кафедрой "Терапия"Пенза
Penza
Цель. Выявление маркеров развития пробежек желудочковой тахикардии (ЖТ), создание многофакторной модели прогнозирования аритмических событий у больных инфарктом миокарда (ИМ) на госпитальном этапе.
Материал и методы. Объектом исследования стали 80 больных ИМ в возрасте 55,6±8,7 лет. Обследование проводили на 7-9 сут. ИМ: эхокардиография, оценка глобальной продольной деформаци (GLS), магнитно-резонансная томография (МРТ) сердца с применением внутривенного контрастного вещества, определение концентрации N-концевого промозгового натрийуретического пептида (NT-proBNP). При многосуточном мониторировании электрокардиограммы (ММ ЭКГ) в течение 72 ч выявляли пробежки ЖТ, выполнялся анализ микровольтной альтернации зубца Т (МАТ), турбулентности сердечного ритма, поздних потенциалов желудочка, вариабельности сердечного ритма, хронотропной нагрузки сердца, дисперсии QT. Конечной точкой считали наличие ≥1 эпизода ЖТ (≥3 комплекса QRS) по данным ММ ЭКГ.
Результаты. У 10 (12,5%) больных, которые составили группу "ЖТ", были зарегистрированы неустойчивые пробежки ЖТ. Остальные 70 (87,5%) человек, не имевших эпизодов ЖТ, вошли в группу сравнения — "С". По данным МРТ установлено, что масса рубцовой ткани — 36,8±23,7 г и её процентное содержание — 28,5±19,8% в группе "ЖТ" было выше, чем в группе "С" — 16,9 (6,5; 27,9) г (р=0,025) и 13,3 (5,8; 22,2)% (р=0,045), соответственно.
По данным однофакторного регрессионного анализа установлены факторы, ассоциированные с риском ЖТ: ишемическая болезнь сердца в анамнезе, высокие значения NT-proBNP, турбулентности сердечного ритма, МАТ, конечный диастолический размер, GLS, масса рубцовой ткани, рубцовая зона от общей массы миокарда (%), параметры вариабельности сердечного ритма в ночные часы — ULfP, TINN, SDANN.
Заключение. Предложена многофакторная модель прогнозирования неустойчивой ЖТ у больных ИМ, включающая следующие параметры: конечный диастолический размер, МАТ, NT-proBNP, GLS, массу рубцовой ткани и наличие ишемической болезни сердца в анамнезе.
Aim. To identify markers of ventricular tachycardia (VT), as well as to create a multifactorial prediction model for arrhythmic events in inpatients with myocardial infarction (MI).
Material and methods. The study included 80 patients with MI aged 55,6±8,7 years. The following examination was carried out on days 7-9 of MI: echocardiography, assessment of global longitudinal strain (GLS), contrast-enhanced cardiac magnetic resonance imaging (MRI), determination of N-terminal pro-brain natriuretic peptide (NT-proBNP). During 72-hour electrocardiographic (ECG) monitoring, we detected VT runs, as well as analyzed microvolt T-wave alternans (TWA), heart rate turbulence, late ventricular potentials, heart rate variability, cardiac chronotropic load, and QT dispersion. The end point was the presence of ≥1 VT episode (≥3 QRS complexes) according to multi-day ECG monitoring data.
Results. Nonsustained VT runs were recorded in 10 (12,5%) patients, who made up the VT group. The remaining 70 (87,5%) people who did not have VT episodes were included in the comparison group. MRI data established that the scar tissue mass (36,8±23,7 g) and percentage (28,5±19,8%) in the VT group was higher than in the comparison group (16,9 (6,5; 27,9) g (p=0,025) and 13,3 (5,8; 22,2)% (p=0,045), respectively).
Univariate regression analysis revealed following factors associated with the VT risk: history of coronary artery disease, high NT-proBNP values, heart rate turbulence, microvolt TWA, end diastolic dimension, GLS, scar tissue mass, scar area from total myocardial mass (%), night-time heart rate variability parameters — ULfP, TINN, SDANN.
Conclusion. A multifactorial model for predicting non-sustained VT in patients with MI is proposed, including the following parameters: end-diastolic dimension, MAT, NT-proBNP, GLS, scar tissue mass, and history of coronary artery disease.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.