Preview

Архивъ внутренней медицины

Расширенный поиск

Модель прогнозирования гипертрофии миокарда левого желудочка у пациентов с обструктивным апноэ сна

https://doi.org/10.20514/2226-6704-2020-10-6-458-467

Аннотация

Обструктивное апноэ сна (ОАС) диагностируется у 25% взрослых лиц и сопровождается высокими фатальными рисками кардиоваскулярных осложнений. Гипертрофия миокарда левого желудочка (ГЛЖ) признается одним из маркеров таких рисков. В настоящем исследовании нами предпринята попытка создания математической модели прогнозирования ГЛЖ среди пациентов с ОАС с различной степенью тяжести заболевания.

Материалы и методы. В проспективное когортное исследование включены 368 пациентов (358 муж. возраст 46,0 [42,0; 49,0] лет) с диагностированным ОАС, артериальной гипертензией, ожирением I-II степени (классификация ВОЗ, 1997). Характер и тяжесть апноэ сна верифицировалась в ходе ночной компьютерной сомнографии (КСГ) на аппаратном комплексе WatchPAT-200 (ItamarMedical, Израиль) с оригинальным программным обеспечением zzzPATTMSW ver. 5.1.77.7 (ItamarMedical, Израиль) путём регистрации основных респираторных полиграфических характеристик в период 23:00 — 7:30. Эхокардиография, допплерография сердца и сосудов выполнялась в одно- и двухмерном режимах в стандартных эхокардиографических позициях с помощью ультразвукового сканера Xario-200 (Toshiba, Япония) с использованием датчика частотой 3,5 МГц. Гемодинамические показатели систолической функции левого желудочка (фракция выброса (ФВ), конечный систолический объём (КСО), конечный диастолический объём (КДО)) определялись при количественной оценке двухмерных эхокардиограмм модифицированным методом Simpson. Оценку систолической функции правого желудочка (ПЖ) проводили в «М»-режиме путём измерения систолической экскурсии фиброзного кольца трикуспидального клапана (TAPSE).

Результаты. Наилучшими предикторами прогнозирования ГЛЖ при различной степени тяжести ОАС следует считать ESS и TSat90% (AUC = 0,975; SD = 0,00741; ДИ 95% [0,953; 0,988]), позволяющих предложить прогностическую модель с чувствительностью в 93,7% и специфичностью в 93,8%, после проведения анкетного скрининга и компьютерного сомнографического исследования.

Выводы. Предлагаемая модель клинического прогнозирования ГЛЖ среди пациентов с ОАС различной степени тяжести основывается на тщательно спланированном анализе анкетных и инструментальных данных, хорошо применима в условиях реальных диагностических процедур широким кругом врачей терапевтической практики.

Об авторах

М. В. Горбунова
ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова» Минздрава России
Россия
Москва


С. Л. Бабак
ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова» Минздрава России
Россия

Сергей Львович Бабак

Москва 



В. С. Боровицкий
ФГБОУ ВО «Кировский государственный медицинский университет» Минздрава России
Россия
Киров


Ж. К. Науменко
ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова» Минздрава России
Россия
Москва


А. Г. Малявин
ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова» Минздрава России
Россия
Москва


Список литературы

1. Gottlieb D.J., Punjabi N.M. Diagnosis and Management of Obstructive Sleep Apnea: A Review. JAMA. 2020;323(14):1389-1400. doi: 10.1001/jama.2020.3514.

2. Mehra R. Sleep apnea and the heart. Cleve Clin J Med. 2019 Sep;86(9 Suppl 1):10-18. doi: 10.3949/ccjm.86.s1.03.

3. Javaheri S., Barbe F., Campos-Rodriguez F. et al. Sleep Apnea: Types, Mechanisms, and Clinical Cardiovascular Consequences. J Am Coll Cardiol. 2017 Feb 21;69(7):841-858. doi: 10.1016/j.jacc.2016.11.069.

4. Yu L., Li H., Liu X. et al. Left ventricular remodeling and dysfunction in obstructive sleep apnea: Systematic review and meta-analysis. Herz. 2019. doi: 10.1007/s00059-019-04850-w.

5. Ko S.M., Kim T.H., Chun E.J. et al. Assessment of Left Ventricular Myocardial Diseases with Cardiac Computed Tomography. Korean J Radiol. 2019;20(3):333-351. doi: 10.3348/kjr.2018.0280.

6. Малявин А.Г., Бабак С.Л., Адашева Т.В., Горбунова М.В., Мартынов А.И. Диагностика и ведение пациентов с резистентной артериальной гипертензией и обструктивным апноэ сна (клинические рекомендации). Терапия. 2018; 1(19): 4–42

7. Lang R.M., Badano L.P., Mor-Avi V. et al. Recommendations for cardiac chamber quantification by echocardiography in adults: an update from the American Society of Echocardiography and the European Association of Cardiovascular Imaging. Eur Heart J Cardiovasc Imaging. 2015;16(3):233-70. doi: 10.1093/ehjci/jev014.

8. Ganau A., Devereux R.B., Roman M.J. et al. Patterns of left ventricular hypertrophy and geometric remodeling in essential hypertension. J Am Coll Cardiol. 1992;19(7):1550-8. doi: 10.1016/0735-1097(92)90617-v.

9. Nagueh S.F., Smiseth O.A., Appleton C.P. et al. Recommendations for the Evaluation of Left Ventricular Diastolic Function by Echocardiography: An Update from the American Society of Echocardiography and the European Association of Cardiovascular Imaging. J Am Soc Echocardiogr. 2016;29(4):277-314. doi: 10.1016/j.echo.2016.01.011.

10. Nagueh S.F., Smiseth O.A., Appleton C.P. et al. Recommendations for the Evaluation of Left Ventricular Diastolic Function by Echocardiography: An Update from the American Society of Echocardiography and the European Association of Cardiovascular Imaging. Eur Heart J Cardiovasc Imaging. 2016;17(12):1321-1360. doi: 10.1093/ehjci/jew082.

11. Iacobellis G., Willens H.J. Echocardiographic epicardial fat: a review of research and clinical applications. J Am Soc Echocardiogr. 2009;22(12):1311-9. doi: 10.1016/j.echo.2009.10.013

12. Tam W.C., Hsieh M.H., Yeh J.S. Echocardiographic Measurement of Epicardial Fat Thickness. Acta Cardiol Sin. 2019;35(5):546-547. doi: 10.6515/ACS.201909_35(5).20170922A.

13. Kapur V.K., Auckley D.H., Chowdhuri S. et al. Clinical Practice Guideline for Diagnostic Testing for Adult Obstructive Sleep Apnea: An American Academy of Sleep Medicine Clinical Practice Guideline. J Clin Sleep Med. 2017;13(3):479-504. doi: 10.5664/jcsm.6506.

14. Choi J.H., Lee B., Lee J.Y. et al. Validating the Watch-PAT for Diagnosing Obstructive Sleep Apnea in Adolescents. J Clin Sleep Med. 2018;14(10):1741-1747. doi: 10.5664/jcsm.7386.

15. Zhang Z., Sowho M., Otvos T. et al. A comparison of automated and manual sleep staging and respiratory event recognition in a portable sleep diagnostic device with in-lab sleep study. J Clin Sleep Med. 2020;16(4):563-573. doi: 10.5664/jcsm.8278.

16. Pillar G., Berall M., Berry R. et al. Detecting central sleep apnea in adult patients using WatchPAT-a multicenter validation study. Sleep Breath. 2020;24(1):387-398. doi: 10.1007/s11325-019-01904-5.

17. Julkowska M.M., Saade S., Agarwal G. MVApp-Multivariate Analysis Application for Streamlined Data Analysis and Curation. Plant Physiol. 2019;180(3):1261-1276. doi: 10.1104/pp.19.00235.

18. Hosmer D.W., Lemeshow, S. (2000) Applied Logistic Regression. Second edition. Wiley, NY.2000; 376p. doi:10.1002/0471722146.

19. Salman L.A, Shulman R., Cohen J.B. Obstructive Sleep Apnea, Hypertension, and Cardiovascular Risk: Epidemiology, Pathophysiology, and Management. Curr Cardiol Rep. 2020;22(2):6. doi: 10.1007/s11886-020-1257-y.

20. Chen JS, Pei Y, Li CE, Li YN, Wang QY, Yu J. Comparative efficacy of different types of antihypertensive drugs in reversing left ventricular hypertrophy as determined with echocardiography in hypertensive patients: A network meta-analysis of randomized controlled trials. J Clin Hypertens (Greenwich). 2020 Nov 15. doi: 10.1111/jch.14047.


Рецензия

Для цитирования:


Горбунова М.В., Бабак С.Л., Боровицкий В.С., Науменко Ж.К., Малявин А.Г. Модель прогнозирования гипертрофии миокарда левого желудочка у пациентов с обструктивным апноэ сна. Архивъ внутренней медицины. 2020;10(6):458-467. https://doi.org/10.20514/2226-6704-2020-10-6-458-467

For citation:


Gorbunova M.V., Babak S.L., Borovitsky V.S., Naumenko Zh.K., Malyavin A.G. Model for Prediction of Left Ventricular Myocardial Hypertrophy in Patients with Obstructive Sleep Apnea. The Russian Archives of Internal Medicine. 2020;10(6):458-467. https://doi.org/10.20514/2226-6704-2020-10-6-458-467

Просмотров: 936


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


ISSN 2226-6704 (Print)
ISSN 2411-6564 (Online)