Preview

Кардиоваскулярная терапия и профилактика

Расширенный поиск

Прогнозирование развития послеоперационной когнитивной дисфункции у больных ишемической болезнью сердца после аортокоронарного шунтирования с искусственным кровообращением

https://doi.org/10.15829/1728-8800-2023-3508

Содержание

Перейти к:

Аннотация

Ишемическая болезнь сердца является наиболее частой причи­ной смерти во всем мире. Золотым стандартом лечения много­ сосудистого поражения коронарного русла остается аортокоро­нарное шунтирование с искусственным кровообращением (ИК) и кардиоплегией. Однако этот метод хирургического лечения имеет ряд периоперационных осложнений, самым частым из ко­ торых является послеоперационная когнитивная дисфункция (ПОКД).

Цель. Разработать математическую модель прогнозирования би­нарного исхода "наличие/отсутствие отрицательной динамики ПОКД" по когнитивным тестам MMSE (Краткая шкала оценки пси­хического статуса) и FAB (Батарея лобной дисфункции) для свое­временной профилактики когнитивных нарушений в раннем после­ операционном периоде.

Материал и методы. В исследование включено 180 пациентов, страдающих ишемической болезнью сердца со стабильной сте­нокардией, перенесших аортокоронарное шунтирование в усло­виях ИК. Возраст больных [Me (Q25­Q75)] составил 62 [56­67] лет. После операции все больные были разделены на 2 группы: 108 пациентов — без ПОКД и 72 пациента — с различной степенью когнитивного дефицита. Исследование проводилось в три этапа: I этап — за 2 дня до оперативного вмешательства; II этап — в про­цессе операции; III этап — через 7 дней после операции. Оценка когнитивного статуса с помощью тестов FAB, MMSE, проводилась на I и III этапах. На II этапе исследования оценивались биохими­ческие показатели: в артериальной крови — уровни лактата и ге­моглобина, в венозной крови — pH, парциальное давление угле­кислого газа (pCO2, мм рт.ст.) и парциальное давление кислорода (pO2, мм рт.ст.), а также временные параметры операции — время операции, длительность искусственного кровообращения (ИК), время аноксии миокарда. Для разработки математической моде­ли прогнозирования бинарного исхода использован дискрими­нантный анализ.

Результаты. Определены 2 группы наиболее информативных пока­зателей, вошедших в алгоритмы прогнозирования бинарных исходов "наличие/отсутствие отрицательной динамики ПОКД" для когнитив­ных тестов MMSE и FAB. В 1 группу вошли: показатели MMSE в пери­ операционном периоде, факт наличия фибрилляции предсердий до операции, время ИК и pO2. Во 2 группу наиболее информативных по­казателей вошли: время ИК и pH венозной крови во время операции.

Заключение. Разработаны математические модели прогнози­рования бинарного исхода "наличие/отсутствие отрицательной динамики ПОКД" по когнитивным тестам MMSE и FAB, которые позволяют оценить вероятность развития послеоперационной ког­нитивной дисфункции. Предложенные алгоритмы реализуются при помощи электронных таблиц и программы ЭВМ.

Для цитирования:


Осипова О.А., Шепель Р.Н., Шевцов Р.Ю., Комисов А.А., Демко В.В., Мезенцев Ю.А., Драпкина О.М. Прогнозирование развития послеоперационной когнитивной дисфункции у больных ишемической болезнью сердца после аортокоронарного шунтирования с искусственным кровообращением. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2023;22(2):3508. https://doi.org/10.15829/1728-8800-2023-3508

For citation:


Osipova O.A., Shepel R.N., Shevtsov R.Yu., Komisov A.A., Demko V.V., Mezentsev Yu.A., Drapkina O.M. Prediction of postoperative cognitive dysfunction in patients with coronary artery disease after on­pump coronary artery bypass grafting. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2023;22(2):3508. (In Russ.) https://doi.org/10.15829/1728-8800-2023-3508

Введение

Ишемическая болезнь сердца (ИБС) является ведущей причиной смерти во всем мире. В настоящий момент ИБС страдают ~126 млн человек (1655 случаев/100 тыс. населения), что составляет ~1,72% населения мира; по прогнозам Всемирной организации здравоохранения, к 2030г ее распространенность может превысить 1845 случаев/100 тыс. населения, что может быть обусловлено не только ростом самой заболеваемости, но и старением населения планеты. Ежегодно в мире от этого заболевания умирает ~9 млн человек [1]. Главной причиной ИБС является стенозирующий атеросклероз коронарных артерий [2]. ИБС имеет общие факторы риска (ФР) с цереброваскулярными заболеваниями (ЦВЗ) [3]. К таким факторам относятся возраст (мужчины >45 лет, женщины >55 лет), пол (мужчины > женщины), семейный анамнез сердечно-сосудистых заболеваний и расовая принадлежность (афроамериканцы). Взаимно модифицируемые ФР включают повышенный уровень холестерина липопротеинов низкой плотности, артериальную гипертензию, сахарный диабет, курение, ожирение, низкую физическую активность, метаболический синдром, психологический стресс, депрессию, избыточное употребление алкоголя [4].

Как ЦВЗ, так и ИБС могут серьезно повлиять на когнитивную функцию [5][6], которая представляет собой внутренние психические процессы, лежащие в основе того, как люди воспринимают, запоминают, говорят, думают, принимают решения и решают проблемы [7][8]. Во многих исследованиях изучалась связь между когнитивными нарушениями и ЦВЗ или инсультом [9-11], в то время как связь между когнитивной функцией и ИБС изучена меньше [12-14]. Исследование 1101 пациента с ИБС в возрасте >65 лет выявило значительные когнитивные нарушения. В 24% случаев была установлена легкая форма когнитивной дисфункции, в 22% — средняя форма, в 16% — тяжелая форма. Фактически среди пациентов с ИБС в возрасте >65 лет без инсульта в анамнезе распространенность когнитивной дисфункции составила 62% [15].

Золотым стандартом лечения ИБС с многососудистым поражением коронарных артерий является аортокоронарное шунтирование (АКШ) с искусственным кровообращением (ИК). Этот метод позволяет улучшить качество жизни и увеличить ее продолжительность у пациентов любого возраста и практически любого функционального статуса [16][17]. Но, как и любой другой вид хирургического вмешательства, АКШ имеет свой перечень осложнений. К наиболее распространенным послеоперационным осложнениям относятся: фибрилляция предсердий (ФП), острая почечная недостаточность, хроническая сердечная недостаточность, посткардиотомный синдром и др. [18]. Однако наиболее распространенным не хирургическим осложнением является послеоперационная когнитивная дисфункция (ПОКД), которая проявляется снижением памяти, внимания, концентрации, критики мышления и ухудшением праксиса [19]. Частота развития данного осложнения после АКШ составляет 47-79%, причем у 42% пациентов приобретает стойкий характер и сохраняется даже спустя 3-5 лет после операции [20][21].

Основные методы диагностики ПОКД делятся на лабораторные и методы нейропсихологического тестирования. К наиболее распространенным методам лабораторной диагностики относятся выявление в ликворе глиального фибриллярного кислого протеина, липокалина-2, основного белка миелина; из плазменных биохимических маркеров используют мозговой натрийуретический пептид, грелин, астроцитарный белок S100β и церебральную энолазу (белок NSE) [22]. Данные биомаркеры позволяют определить не только факт повреждения нервной ткани во время операции, но зачастую и степень повреждения, о чем можно судить по их концентрации в ликворе и плазме крови, соответственно. К основным методам нейропсихологического тестирования относятся: краткая шкала оценки психического статуса (Mini-Mental State Examination, MMSE), батарея тестов на лобную дисфункцию (Frontal Assessment Batter, FAB), тест рисования часов, таблицы Шульте, Монреальская шкала, тест Mini-Cog (скрининговый опросник для определения когнитивных нарушений). Каждый из этих методов обладает различной степенью точности и специфичности, однако их различные комбинации позволяют оценить, как степень когнитивного дефицита, так и топику повреждения центральной нервной системы [23].

Несмотря на высокую распространенность ПОКД, зачастую данное осложнение остается недиагностированным ввиду отсутствия четких клинических проявлений. Лабораторные методы диагностики ПОКД имеют высокую стоимость, а нейропсихологические тесты (особенно их комбинации) требуют дополнительных компетенций от лечащего врача и могут занимать большое количество времени, что не позволяет рассматривать эти методы диагностики как рутинные. Таким образом, поиск доступного, применимого в ежедневной клинической практике диагностического критерия формирования ПОКД остается актуальным.

Цель исследования — разработать математическую модель прогнозирования бинарного исхода "наличие/отсутствие отрицательной динамики ПОКД" по когнитивным тестам MMSE и FAB для своевременной профилактики когнитивных нарушения в раннем послеоперационном периоде.

Материал и методы

Исследование проспективное открытое контролируемое. За период 2018-2020гг включено 180 пациентов, страдающих ИБС со стабильной стенокардией высоких функциональных классов, перенесших реваскуляризацию миокарда методом АКШ в условиях ИК. Возраст больных колебался в пределах 45-73 лет; медиана (Me) возраста составила 62 [интерквартильный размах Q25-Q75: 56-67] лет.

Всеми пациентами было подписано информированное согласие на участие в исследовании. Критериями невключения в исследование считали: осложненный послеоперационный период; наличие сопутствующей клапанной патологии сердца; выраженное снижение фракции выброса левого желудочка (<30%);острое нарушение мозгового кровообращения в анамнезе; острый инфаркт миокарда; дисциркуляторная энцефалопатия >I ст.; острую или хроническую почечная недостаточность; печеночную недостаточность; наличие гемодинамически значимых стенозов брахиоцефальных артерий (>60%); признанную в установленном законом порядке недееспособность пациентов; некомплаентность пациента; сопутствующие острые воспалительные, инфекционные, онкологические, иммунокомплексные заболевания; хронические заболевания в стадии обострения.

Количество мужчин в группе составило 150 (83,3%) человек; женщин — 30 (16,7%) человек. После операции все больные были разделены на 2 группы: 45 пациентов без ПОКД и 135 пациентов с различной степенью когнитивного дефицита. При построении дискриминантной модели исследуемая когорта была разделена на две выборки: анализируемую (обучающую) — 145 пациентов, чьи данные использовали при анализе влияния параметров на дисперсию зависимых (предсказываемых) параметров при помощи оценки лямбда-статистика Уилкса (Wilks’ Lambda) и F-cтатистики с последующим расчетом коэффициентов регрессии для значимых параметров. Точность (чувствительность) построенной модели оценивалась на тестовой (валидационной) выборке, которая составила 35 пациентов. Чувствительность модели по результату обратной классификации (на обучающей выборке) составила 93%, при этом падение чувствительности на тестовой выборке составило всего 7,3% (падение до 85,7%), что является отличным результатом, т.к. основная задача модели — оценка риска возникновения когнитивных осложнения лечения, с которой модель успешно справилась на "неизвестных" для нее данных из тестовой выборки.

Исследование проводилось в 3 этапа: I этап — за 2 дня до оперативного вмешательства; II этап — в процессе операции; III этап — через 7 дней после операции. На I и III этапах оценивали когнитивный статус с помощью тестов FAB, MMSE, теста рисования часов и таблиц Шульте, позволяющих определить такие показатели, как способность к обобщению, речевую активность, динамический праксис, реакции выбора и хватательные рефлексы и др. На II этапе оценивали биохимические показатели: в артериальной крови — уровни лактата и гемоглобина; в венозной крови — pH, парциальное давление углекислого газа (pCO2, мм рт.ст.) и парциальное давление кислорода (pO2, мм рт.ст.), а также временные параметры операции: длительность операции, искусственного кровообращения (ИК) и аноксии миокарда.

Результаты представлены в виде Me (Q25-Q75). При обработке результатов использовали дискриминантный анализ (ДА), как метод многомерной статистики, реализованный в программном продукте Statistica Basic Academic 13 for Windows. Построение алгоритма математической модели прогнозирования бинарного исхода "наличие/отсутствие отрицательной динамики ПОКД" выполнено за счет построения новых переменных (линейных комбинаций отобранной части первичных показателей) и оценки их числовых значений. Независимые переменные включались в ДА одновременно.

Результаты

Для оценки вероятности возникновения когнитивных нарушений после АКШ были построены правила прогноза возможной отрицательной динамики показателей MMSE и FAB на основе нескольких количественно измеренных признаков (лактат, гемоглобин, pH, pO2 и pCO2), а также временные параметры операции (длительность операции, ИК и аноксии миокарда).

По результатам применения ДА на множестве анализируемых показателей, наиболее информативным для проведения дифференциальной диагностики по тесту MMSE установлен набор переменных: исходное значение результата теста MMSE, наличие ФП, время ИК и рО2 (таблица 1). Для проведения дифференциальной диагностики уровня "наличие/отсутствие вероятности возникновения отрицательной динамики ПОКД" по когнитивным тестам MMSE определены две группы с разной динамикой ПОКД (таблица 2).

Таблица 1

Результирующая таблица процедуры ДА для оценки вероятности возникновения когнитивных осложнений лечения на основании показателя MMSE

Показатель

Лямбда Уилкса

Частная Лямбда

F-исключение (1,104)

p

Толерантность

1-Толерантность (R-Sqr.)

MMSE (1), балл

0,648

0,867

26,782

0,001

0,896

0,103

ФП (1), +/-

0,627

0,895

20,334

0,001

0,911

0,088

Время ИК (2), мин

0,862

0,651

93,518

0,001

0,870

0,129

pO(2), мм рт.ст.

0,595

0,943

10,417

0,001

0,895

0,104

Примечание: (1) — за 2 дня до оперативного вмешательства, (2) — в процессе операции. ФП — фибрилляции предсердий, MMSE — Mini-Mental State Examination (краткая шкала оценки психического статуса).

Таблица 2

Таблица обратной классификации процедуры ДА для проведения дифференциальной диагностики уровня "наличие/отсутствие отрицательной динамики ПОКД по MMSE"

Группа

Корректно классифицированные наблюдения, %

Группа с отсутствием отрицательной динамики ПОКД по MMSE, p=0,283

Группа с наличием отрицательной динамики ПОКД по MMSE, p=0,717

С отсутствием отрицательной динамики ПОКД по MMSE

70,5

36,0

15,0

С наличием отрицательной динамики ПОКД по MMSE

93,0

9,0

120,0

Всего

86,6

45,0

135,0

Примечание: ПОКД — послеоперационная когнитивная дисфункция, MMSE — Mini-Mental State Examination (краткая шкала оценки психического статуса).

Установлена практическая составляющая модели (таблица 3), с демонстрацией переменных (линейных комбинаций отобранной части первичных показателей), участвующих в диагностике уровня "наличие/отсутствие отрицательной динамики ПОКД по MMSE".

Таблица 3

Классификационные функции протокола ДА для MMSE, проведенного в статистической среде STATISTICA

Показатель

Классификационные функции

Группа с отсутствием отрицательной динамики ПОКД по MMSE, p=0,283

Группа с наличием отрицательной динамики ПОКД по MMSE, p=0,717

MMSE (1), балл

15,772

15,034

ФП (1), 0/1

-19,358

-15,986

Время ИК (2), мин

0,472

0,418

pO(2), мм рт.ст.

1,467

1,382

Константа

-305,070

-269,809

Примечание: (1) — за 2 дня до оперативного вмешательства, (2) — в процессе операции. ИК — искусственное кровообращение, ПОКД — послеоперационная когнитивная дисфункция, ФП — фибрилляции предсердий, MMSE — Mini-Mental State Examination (краткая шкала оценки психического статуса).

По результатам ДА на множестве показателей наиболее информативными для проведения дифференциальной диагностики по результатам теста FAB установлены переменные: время ИК и pH (таблица 4). Данные таблицы 4 свидетельствуют о том, что результаты являются статистически значимыми (p<0,01) и характеризуются также удовлетворительной дискриминацией, о чем свидетельствует лямбда Уилкса (λ), принадлежащая интервалу 0-1. Матрица обратной классификации (таблица 5), характеризует качество построенного алгоритма, и содержит информацию о количестве и проценте корректно классифицированных на его основе наблюдений. Практическая составляющая модели (таблица 6) демонстрирует непосредственно правила классификации — новые переменные (линейных комбинаций отобранной части первичных показателей) диагностики уровня "наличие/отсутствие отрицательной динамики ПОКД по FAB".

Таблица 4

Результирующая таблица процедуры ДА для оценки вероятности возникновения отрицательной динамики ПОКД на основании показателя FAB

Показатель

Лямбда Уилкса

Частная Лямбда

F-исключение (1,177)

p

Толерантность

1-Толерантность (R-Sqr.)

Время ИК (2), мин

0,964

0,926

14,120

0,000

0,949

0,050

pH (2)

0,946

0,944

10,492

0,001

0,949

0,050

Примечание: (2) — в процессе операции. ИК — искусственное кровообращение.

Таблица 5

Таблица обратной классификации процедуры ДА для проведения дифференциальной диагностики уровня "наличие/отсутствие отрицательной динамики ПОКД по FAB"

Группа

Корректно классифицированные наблюдения, %

Группа с отсутствием отрицательной динамики ПОКД по FAB, p=0,40

Группа с наличием отрицательной динамики ПОКД по FAB, p=0,60

Группа с отсутствием отрицательной динамики ПОКД по FAB

33,3

24,0

48,0

Группа с наличием отрицательной динамики ПОКД по FAB

80,5

21,0

87,0

Всего:

86,6

45,0

135,0

Примечание: ПОКД — послеоперационная когнитивная дисфункция, FAB — Frontal Assessment Batter (батарея лобной дисфункции).

Таблица 6

Классификационные функции протокола ДА для FAB, проведенного в статистической среде STATISTICA

Показатель

Классификационные функции

Группа с отсутствием отрицательной динамики ПОКД по FAB, p=0,40

Группа с наличием отрицательной динамики ПОКД по FAB, p=0,60

Время ИК (2), мин

1,50

1,50

pH (2)

4039,10

4027,30

Константа

-15101,40

-15010,90

Примечания: (2) — в процессе операции. ИК — искусственное кровообращение, ПОКД — послеоперационная когнитивная дисфункция, FAB — Frontal Assessment Batter (батарея лобной дисфункции).

Классификация осуществляется путем сравнения результатов сложение констант с результатами умножения входных величин отобранных факторов (MMSE до операции, ФП, время ИК и pO2) на классификационные коэффициенты каждого из возможных прогнозов. В настоящей работе разработан алгоритм "наличие отрицательной динамики ПОКД по MMSE" (НОДКДMMSE).

Дискриминантная функция (ДФ) состояния НОДКДMMSE:

Fотр.дин. = MMSEдо × 15,772 — ФП × 19,358 + Время ИК × 0,492 + pO2 × 1,467 — 305,07,

а ДФ состояния "отсутствие отрицательной динамики ПОКД по MMSE" (ООДКДMMSE):

Fнеотр.дин. = MSEдо × 15,034 — ФП × 19,986 + Время ИК × 0,418 + pO2 × 1,382 — 269,809,

тогда, если

Fотр.дин. > Fнеотр.дин. — состояние НОДКДMMSE,

Fотр.дин. < Fнеотр.дин. — состояние ООДКДMMSE.

Согласно результатам FAB, классификация осуществляется путем сравнения результатов сложения констант с результатами умножения входных величин отобранных факторов (время ИК и pH) на классификационные коэффициенты каждого из возможных прогнозов. Так, в настоящей работе разработан алгоритм "наличие отрицательной динамики ПОКД по FAB" (НОДКДFAB).

ДФ состояния НОДКДFAB:

Dотр.дин. = Время ИК × 1,5 + pH × 4039,1 — 15101,4,

а ДФ состояния "отсутствие отрицательной динамики ПОКД по FAB" (ООДКДFAB):

Dнеотр.дин. = Время ИК × 1,5 + pH × 4027,3 — 15010,9,

тогда, если

Dотр.дин. > Fнеотр.дин. — состояние НОДКДFAB,

Dотр.дин. < Fнеотр.дин. — состояние ООДКДFAB.

Предложенные алгоритмы достаточно просто реализуются при помощи электронных таблиц. Клинический пример № 1, пациент А. ДФ состояния НОДКДMMSE принимает значение 269,5; ДФ состояния ООДКДMMSE — значение 273,8. В результате сравнения предпочтение отдается состоянию ООДКДMMSE.

Клинический пример № 2, пациент С. ДФ состояния НОДКДFAB принимает значение 15422, ДФ состояния ООДКДFAB — значение 15421. В результате сравнения предпочтение отдается состоянию НОДКДFAB.

Обсуждение

Послеоперационная когнитивная дисфункция, характеризующаяся нарушением внимания, концентрации и памяти с возможными долгосрочными последствиями, является частым неврологическим осложнением кардиохирургических вмешательств [17].

Недавние исследования продемонстрировали прямую связь между ИБС и нарушением функции мозга [24]. Когнитивная дисфункция, развившаяся после оперативного вмешательства, описана G Savage в 1887г. Впервые сведения о негативном влиянии анестезиологического пособия во время операции на когнитивный статус были представлены в 1955г P Bedford в журнале Lancet по результатам ретроспективного исследования 1193 пожилых пациентов, оперированных в условиях общей анестезии. С тех пор представления о механизмах развития данного осложнения значительно расширились.

Были выявлены основные факторы риска развития ПОКД после общехирургических операций. К ним относятся: пожилой и старческий возраст, метод анестезии (общая анестезия), продолжительность и объем оперативного вмешательства, заболевания сердечно-сосудистой системы и ЦВЗ, алкогольная зависимость, низкий уровень образования, метаболический синдром.

Ottens TH, et al., сравнив в одномоментном исследовании 102 пациентов с ИБС после реваскуляризации с 48 контрольными субъектами, подтвердили, что больные ИБС имели худшие когнитивные функции и больший объем спинномозговой жидкости, что оказалось независимым предиктором плохой когнитивной функции.

Одновариантный анализ показал, что пожилой возраст, женский пол, более высокая частота кровотечений и повышенный послеоперационный уровень креатинина были в большей степени связаны с ПОКД [25].

Говоря о ФР ПОКД после кардиохирургических операций, следует отметить особое значение ИК, которое проводится в условиях управляемой гипотонии и гемодилюции, что является причиной интраоперационной гипоперфузии головного мозга и анемии. Следует отметить, что сложность исследований ПОКД заключается в отсутствии общепринятых определений и золотых стандартов для ее измерения, что иногда приводит к противоречивым результатам. Церебральная гипоперфузия является важным ФР послеоперационных повреждений головного мозга, особенно у пациентов с атеросклерозом из-за вызванного гипоперфузией нарушения клиренса микроэмболов и усугубления ишемического повреждения.

Исследования, в которых изучались бы когнитивные функции пациентов с ИБС, необходимы для лучшего выявления лиц с высоким риском когнитивного дефицита. Сами условия ИК не являются физиологичными, а их негативное влияние на центральную нервную систему в настоящий момент активно продолжают изучать.

Новым перспективным направлением в этой области являются исследования, направленные изучение прогностических моделей [26]. Следует отметить, что разработка, апробация и, что особенно важно, внедрение в реальную клиническую практику прогностической модели оценки вероятности развития ПОКД у больных ИБС, перенесших АКШ, представляется крайне важной задачей. При этом комплекс патофизиологических и биохимических изменений в организме, их влияние на послеоперационный когнитивный статус, требуют дальнейшего изучения [27]. Кроме того, остается открытым вопрос поиска доступных прогностических критериев формирования ПОКД после операций с ИК. Можно полагать, что математические модели "наличие/отсутствие отрицательной динамики ПОКД" для прогнозирования когнитивных нарушений у пациентов с ИБС, перенесших АКШ, разработанные и представленные в настоящей работе, найдут практическое применение в раннем послеоперационном периоде для своевременной коррекции когнитивного дефицита.

Заключение

Для больных ИБС, перенесших АКШ, разработаны прогностические модели, которые позволяют оценить вероятность развития ПОКД на основании оценки динамики изменения показателей MMSE, в зависимости от наличия у пациента ФП, длительности ИК и рOво время операции, а также динамики изменения показателей FAB, в зависимости от длительности ИК и pH венозной крови во время операции.

Отношения и деятельность: все авторы заявляют об отсутствии потенциального конфликта интересов, требующего раскрытия в данной статье.

Список литературы

1. Khan MA, Hashim MJ, Mustafa H, et al. Global Epidemiology of Ischemic Heart Disease: Results from the Global Burden of Disease Study. Cureus. 2020;12(7):9349. doi:10.7759/cureus.9349.

2. Shahjehan RD, Bhutta BS. Coronary Artery Disease. 2022. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing. 2022. PMID: 33231974.

3. Драпкина О.М., Шишкова В.Н., Котова М.Б. Психоэмоциональные факторы риска хронических неинфекционных заболеваний в амбулаторной практике. Методические рекомендации для терапевтов. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2022;21(10):3438. doi:10.15829/1728-8800-2022-3438.

4. Драпкина О. М., Концевая А.В., Калинина А.М. и др. Профилактика хронических неинфекционных заболеваний в Российской Федерации. Национальное руководство 2022. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2022;21(4):3235. doi:10.15829/1728-8800-2022-3235.

5. Deckers K, Schievink SHJ, Rodriquez MMF, et al. Coronary heart disease and risk for cognitive impairment or dementia: Systematic review and meta-analysis. PLoS One. 2017;12(9):e0184244. doi:10.1371/journal.pone.0184244.

6. Knopman DS. Cerebrovascular pathology in cognitive impairment: new (in)sights. Neurology. 2012;78(14):1032-3. doi:10.1212/WNL.0b013e31824e8fb4.2012.

7. Roy E. Cognitive function. In: Gellman MD, Turner JR. (eds) Encyclopedia of behavioral medicine. New York: Springer New York. 2013:448-9. ISBN 978-1-4419-1005-9.

8. Трубникова О. А., Тарасова И. В., Сырова И.Д. и др. Личностная тревожность как фактор риска когнитивных расстройств у пациентов, перенесших прямую реваскуляризацию миокарда. Российский кардиологический журнал. 2012;(4):25-9.

9. Marchant NL, Reed BR, DeCarli CS, et al. Cerebrovascular disease, β-amyloid, and cognition in aging. Neurobiol Aging. 2012;33(5):1006.25-36. doi:10.1016/j.neurobiolaging.2011.10.001.

10. Deramecourt V, Slade JY, Oakley AE, et al. Staging and natural history of cerebrovascular pathology in dementia. Neurology. 2012;78(14):1043-50. doi:10.1212/WNL.0b013e31824e8e7f.

11. Осипова О.А., Клюшников Н.И., Гостева Е.В. и др. Роль иммунного воспаления в развитии постинсультной депрессии у больных пожилого возраста. Успехи геронтологии. 2021;34(6):841-7.

12. Singh-Manoux A, Sabia S, Lajnef M, et al. History of coronary heart disease and cognitive performance in midlife: The Whitehall II study. Eur Heart J. 2008;29(17):2100-7. doi:10.1093/eurheartj/ehn298.

13. Горулева М.В., Ганенко О.С., Ковальцова Р.С. и др. Качество жизни и психо-когнитивный статус больных, перенесших аортокоронарное шунтирование. Российский кардиологический журнал. 2014;(9):68-71. doi:10.15829/1560-40712014-9-68-71.

14. Сырова И. Д., Трубникова О. А., Тарасова И.В. и др. Влияние предоперационного умеренного когнитивного расстройства на цереброваскулярные события и когнитивный статус пациентов, перенёсших коронарное шунтирование (5-летнее наблюдение). Российский кардиологический журнал. 2021;26(9):4519. doi:10.15829/1560-40712021-4519.

15. Shavelle RM, Paculdo DR, Strauss DJ, et al. Cognitive impairment and mortality in the Cardiovascular Health Study. J Insur Med. 2009;41(2):110-6.

16. Bhatt DL. CABG the clear choice for patients with diabetes and multivessel disease. Lancet. 2018;391:913-4. doi:10.1016/S01406736(18)30424-0.

17. Алексеевич Г.Ю., Родиков М.В., Можейко Е.Ю. Проблемы когнитивной дисфункции после аортокоронарного шунтирования. Сибирское медицинское обозрение. 2015;6:30-2.

18. Дембеле А., Пастухова Н. К. Периоперационные осложнения аортокоронарного шунтирования в зависимости от длительности периода от начала острого инфаркта миокарда. Международный научно-исследовательский журнал. 2015;5(36):59-61.

19. Покачалова М.А., Силютина М.В. Патофизиологические аспекты развития когнитивных нарушений на фоне хронической сердечной недостаточности у пожилых пациентов. Казанский медицинский журнал. 2018;99(2):260-4.

20. Greaves D, Psaltis PJ, Ross TJ, et al. Cognitive outcomes following coronary artery bypass grafting: A systematic review and meta-analysis of 91,829 patients. Int J Cardiol. 2019;289:43-9. doi:10.1016/j.ijcard.2019.04.065.

21. Burkauskas J, Lang P, Bunevičius A, et al. Cognitive function in patients with coronary artery disease: A literature review. J Int Med Res. 2018;46(10):4019-31. doi:10.1177/0300060517751452.

22. Зимницкая О. В., Можейко Е.Ю., Петрова М.М. Биомаркеры сосудистой когнитивной дисфункции. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2021;20(3):2677. doi:10.15829/1728-8800-2021-2677.

23. Дубовская С. С., Битчук Н. Д., Лантухнова Н.Д. Диагностика когнитивной дисфункции в послеоперационном периоде. Журнал Международная научнопрактическая конференция "Мировая наука". 2017;4(11):44-6.

24. Зарудский А. А., Перуцкая Е. А., Перуцкий Д. Н. Когнитивная дисфункция у пациентов с хронической систолической сердечной недостаточностью пожилого и старческого возраста. Научные результаты биомедицинских исследований. 2021;7(2):195-201. doi:10.18413/2658-6533-2021-7-2-0-10.

25. Habib S, Khan Au, Afridi MI, et al. Frequency and predictors of cognitive decline in patients undergoing coronary artery bypass graft surgery. J Coll Physicians Surg Pak. 2014;24(8):543-8.

26. Осипова О. А., Шеховцова Л. В., Шепель Р. Н. и др. Прогнозирование электрофизиологической нестабильности миокарда в острейшем периоде острого коронарного синдрома с подъемом сегмента ST как индикатор эффективности профилактики внезапной сердечной смерти. Профилактическая медицина. 2021;24(5):81-6. doi:10.17116/profmed20212405181.

27. Ильницкий А.Н., Белоусов Н.И., Осипова О.А., Фесенко Э.В. Научные исследования в области геронтологии и гериатрии в десятилетие здорового старения (2021-2030). Врач. 2021;32(6):5-8.


Об авторах

О. А. Осипова
ФГБУ "Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины" Минздрава России; ФГАОУ ВО "Белгородский государственный национальный исследовательский университет"
Россия

Осипова Ольга Александровна — доктор медицинских наук, доцент, ведущий научный сотрудник отдела стратегического развития первичной медико­санитарной помощи, профессор кафедры профилактической кардиологии, профессор кафедры госпи­тальной терапии

Москва, Белгород



Р. Н. Шепель
ФГБУ "Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины" Минздрава России; ФГБУ ВО "Московский государственный медико-стоматологический университет имени А.И. Евдокимова"
Россия

Шепель Руслан Николаевич — кандидат медицинских наук, зам. директора по перспективному развитию медицинской деятельности, доцент кафедры терапии и профилактической ме­дицины

Москва



Р. Ю. Шевцов
ФГАОУ ВО "Белгородский государственный национальный исследовательский университет"
Россия

Шевцов Роман Юрьевич — аспирант кафедры госпитальной терапии Медицинского институт

Белгород

 



А. А. Комисов
ФГАОУ ВО "Белгородский государственный национальный исследовательский университет"
Россия

Комисов Александр Александрович — кандидат медицинских наук, ассистент кафедры госпитальной терапии Медицинского института

Белгород



В. В. Демко
ФГБУ "Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины" Минздрава России
Россия

Демко Владислав Валерьевич — старший научный сотрудник отдела научно-­стратегического развития первичной медико-­санитарной помощи

Москва



Ю. А. Мезенцев
ФГАОУ ВО "Белгородский государственный национальный исследовательский университет"
Россия

Аспирант кафедры госпитальной терапии Медицинского института

Белгород



О. М. Драпкина
ФГБУ "Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины" Минздрава России; ФГБУ ВО "Московский государственный медико-стоматологический университет имени А.И. Евдокимова"
Россия

Драпкина Ольга Михайловна — доктор медицинских наук, профессор, академик РАН, директор, заведующая кафедрой терапии и профилактической медицины

Москва



Дополнительные файлы

Что известно о предмете исследования?

  • Больным ишемической болезнью сердца с многососудистым поражением показано аортокоронарное шунтирование.
  • Искусственное кровообращение и кардиоплегия вызывают послеоперационную когнитивную дисфункцию.

Что добавляют результаты исследования?

  • Разработана математическая модель прогнозирования бинарного исхода "наличие/отсутствие отрицательной динамики послеоперационной когнитивной дисфункции" у больных ишемической болезнью сердца, перенесших аортокоронарное шунтирование, по когнитивным тестам MMSE и FAB, которая позволяет оценить вероятность развития послеоперационной когнитивной дисфункции. Предложенные алгоритмы могут реализоваться при помощи электронных таблиц и программы ЭВМ.

Рецензия

Для цитирования:


Осипова О.А., Шепель Р.Н., Шевцов Р.Ю., Комисов А.А., Демко В.В., Мезенцев Ю.А., Драпкина О.М. Прогнозирование развития послеоперационной когнитивной дисфункции у больных ишемической болезнью сердца после аортокоронарного шунтирования с искусственным кровообращением. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2023;22(2):3508. https://doi.org/10.15829/1728-8800-2023-3508

For citation:


Osipova O.A., Shepel R.N., Shevtsov R.Yu., Komisov A.A., Demko V.V., Mezentsev Yu.A., Drapkina O.M. Prediction of postoperative cognitive dysfunction in patients with coronary artery disease after on­pump coronary artery bypass grafting. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2023;22(2):3508. (In Russ.) https://doi.org/10.15829/1728-8800-2023-3508

Просмотров: 934


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1728-8800 (Print)
ISSN 2619-0125 (Online)