Правила публикации статей
Архив 1997 - 2016

Отдаленные сердечно-сосудистые события в зависимости от биомаркерного профиля у пациентов с инфарктом миокарда

Статьи

Хамитова А. Ф.1, Загидуллин Ш. З.1, Лакман И. Р.2, Гареева Д. Ф.1, Загидуллин Н. Ш.1,2

Резюме

Острый коронарный синдром (ОКС) и его осложнения являются одной из основных причин смертности и инвалидизации в мире. Появление “новых” биомаркеров, таких как ST2, NT-proBNP и Pentraxin-3 (Ptx-3) предоставляют больше возможностей в диагностике заболеваний и в оценке прогноза их развития.

Цель. Изучение стандартных и “новых” биомаркеров при разных вариантах инфаркта миокарда (ИМ) и определение их взаимосвязи с отдалёнными неблагоприятными сердечно-сосудистыми событиями через 1 год после ИМ.

Материал и методы. У 180 пациентов, перенесших ИМ (61,4±1,7 лет), определяли уровень стандартных и “новых” (ST2, NT-proBNP, Ptx-3) биомаркеров в группах с Q/не-Q, с подъемом и без подъёма сегмента ST, и через 1 год (384,3±21,2 дней) определялись конечные точки исследования (ИМ, инсульты, повторные госпитализации и сердечно-сосудистая смертность).

Результаты. Пациенты с Q-ИМ и ИМ с подъёмом ST имели более высокий риск развития всех неблагоприятных сердечно-сосудистых событий (p<0,05). Ptx-3 >43,9 нг/мл являлся фактором риска смертельного исхода (чувствительность 70,0%, специфичность 52,9%), а более 125,9±0,062 нг/мл (74,1% и 44,1%) — повторного ИМ.

Заключение. Биомаркеры NT-proBNP, ST2 и Ptx-3 продемонстрировали прогностическую значимость в диагностике отдалённых неблагоприятных сердечно-сосудистых событий.

Российский кардиологический журнал. 2019;24(3):24–31

dx.doi.org/10.15829/1560-4071-2019-3-24-31

Ключевые слова: инфаркт миокарда, отдаленный прогноз, стимулирующий фактор роста ST2, N-концевой предшественник мозгового натрийуретического пептида (NT-proBNP), пентраксин-3 (Pentraxin-3).

Конфликт интересов: не заявлен.

Финансирование. Выполнены при поддержке гранта “Умник Хелснет НТИ” следующие работы: дизайн, сбор информации, анализ и интерпретация данных, построение статистических моделей.

Благодарности: зав. отделением кардиологии ГКБ № 21 д. м.н. Тулбаеву Э. Л., студенту 5 курса БГМУ Дождеву С. С., аспиранту УГАТУ Ахметвалееву Р. Р.

Авторы

1ФГБОУ ВО Башкирский государственный медицинский университет Минздрава России, Уфа; 2Уфимский государственный авиационный технический университет, Уфа, Россия.

Хамитова А. Ф. — аспирант II года очного обучения кафедры пропедевтики внутренних болезней, ORCID: 0000-0002-7496-7172, Загидуллин Ш. З. — д. м.н., профессор кафедры пропедевтики внутренних болезней, ORCID: 0000-0002-7249-3364, Лакман И. Р. — к.тех.н., доцент кафедры вычислительной математики и кибернетики, ORCID: 0000-0001-9876-9202, Гареева Д. Ф. — ассистент кафедры пропедевтики внутренних болезней, ORCID: 0000-0002-1874-8661, Загидуллин Н. Ш.* — д. м.н., доцент кафедры пропедевтики внутренних болезней, ORCID: 0000-0003-2386-6707.

*Автор, ответственный за переписку (Corresponding author): znaufal@mail.ru

Рукопись получена 24.08.2018

Рецензия получена 14.10.2018

Принята к публикации 29.11.2018

3 апреля 2019 г.

Комментарии

(видны только специалистам, верифицированным редакцией МЕДИ РУ)
Если Вы медицинский специалист, или зарегистрируйтесь

МЕДИ РУ в: МЕДИ РУ на YouTube МЕДИ РУ в Twitter МЕДИ РУ вКонтакте Яндекс.Метрика