Possibilities of echocardiography in the estimation of severity of heart failure in patients after myocardial infarction

Abstract

The diagnostic informativity of echocardiography for estimation of severity of heart failure in patients after myocardial infarction is shown. The discriminant model of determining the functional class of heart failure is developed. Its use in performing the expert work in patients after myocardial infarction will make it possible to objectify the estimation of heart failure insufficiency.

Full Text

Основной причиной развития сердечной недостаточности (СН) является ИБС, в том числе инфаркт миокарда [6, 10]. Присоединение СН ухудшает прогноз для жизни и уменьшает выживаемость больных [3, 4]. Наиболее часто трудности в постановке диагноза возникают на начальных стадиях СН. При оценке тяжести этого осложнения необходимы более полные сведения о деятельности сердца, включая данные о биомеханике и структурно-функциональных изменениях [2]. Улучшению качества диагностики СН должно способствовать применение комплексных методов исследования, включая современные способы статистического анализа цифровой информации.

Цель работы — изучить диагностическое значение эхокардиографических показателей при оценке тяжести СН у больных после инфаркта миокарда и разработать дискриминантную модель определения функционального класса (ФК) СН.

Были обследованы 93 пациента в возрасте от 36 до 60 лет (средний возраст — 48±3 года), перенесших проникающий инфаркт миокарда. Давность последнего колебалась от 2 месяцев до 5 лет. Лиц с аневризмой левого желудочка, артериальной гипертонией, хронической бронхолегочной патологией в группы обследования не включали.

В зависимости от тяжести СН больные были распределены на 3 группы по классификации NYHA [5]. В 1-ю группу вошли 18 больных с СН I ФК (средний возраст — 48±3 года), во 2-ю (51) — с СН II ФК (средний возраст — 47+2 года), в 3-ю (24) - с СН III ФК (средний возраст - 49±2 года).

Структурно-функциональное состояние сердца оценивали с помощью эхокардиографии (ЭхоКГ) на аппарате “’’SHIMADSU SDU-500” в М-, В- и D-режимах. Для левых отделов сердца определяли следующие показатели: толщину межжелудочковой перегородки (ТМЖП) и задней стенки (ТЗС) левого желудочка, конечный систолический (КСР) и конечный диастолический (КДР) размеры и индексы (соответственно ИКСР и ИКДР), конечный систолический (КСО) и конечный диастолический (КДО) объемы и индексы (соответственно ИКСО и ИКДО), ударный объем (УО) и ударный индекс (УИ), минутный объем (МО) и сердечный индекс (СИ), фракцию выброса (ФВ), степень укорочения переднезаднего размера левого желудочка (% DS), Среднюю скорость укорочения циркулярных волокон миокарда (Vcf), размер левого предсердия в диастолу (ЛП), отношение ЛП/КДР, массу миокарда левого желудочка (ММ) по формуле R.В.Devereux, N.Reichek [8], индекс массы миокарда (ИММ), индекс гипертрофии левого желудочка по формуле ИГ = (ТМЖП + ТЗС)/КДР ММ, индекс КДО/ММ, показатель 2H/D, отражающий динамику изменения толщины стенки левого желудочка в диастолу к его диастолическому размеру [2].

Из верхушечной позиции датчика регистрировали трансмитральный и транстрикуспидальный потоки. Рассчитывали показатели притока крови в левый желудочек: максимальные и средние скорости в фазы быстрого наполнения (соответственно VE и VE ср.) и систолу левого предсердия (соответственно VA и VA ср.), максимальные и средние градиенты давления в фазу быстрого наполнения (соответственно G max БН и Gcp. БН) и систолу левого предсердия (соответственно G max СП и Gcp. СП), время ускорения (АТ) и замедления (DT) кровотока волны быстрого наполнения, интегралы скоростей волны быстрого наполнения (Е) и систолы левого предсердия (А), отношения максимальных скоростей (VE/VA) и интегралов скоростей (E/A).

Функциональное состояние правых отделов оценивали по размерам предсердия (ПП) и желудочка (ПЖ) в диастолу, максимальным скоростям транстрикуспидального потока крови в фазу быстрого наполнения (RV) и систолу предсердия (AV) и их отношению (RV/AV).

Легочную артерию визуализировали из левой парастернальной позиции, по потоку крови в ней определяли максимальную (PV) и среднюю (PV ср.) скорости, максимальный (G max ЛА) и средний (G ср. ЛА) градиенты давления, интеграл скорости кровотока (TD ЛА), среднее давление в легочной артерии (ДЛА ср.) по формуле A.Kitabatake et al. [9].

Контролем служили результаты исследования 34 здоровых лиц (средний возраст - 43+3 года).

Полученный материал обработан статистически с предварительной проверкой выборки на нормальность и однородность. Анализ осуществляли с применением дескриптивной статистики и факторного и дискриминантного методов [1, 7]. Обработку данных производили в среде пакета статистических программ “’’Statistica” фирмы “’’StatSoft” (США).

Данные комплексного ультразвукового исследования сердца больных, имевших СН различной тяжести, были подвергнуты факторному анализу по группам. Для выбора числа факторов применяли scree-test. Под фактором в данном случае следует понимать совокупность показателей ЭхоКГ со значением факторной нагрузки больше 0,6.

Для больных 1-й группы с I ФК СН в соответствии с критериями scree-test оптимальное решение было найдено в пространстве с 4-мя размерностями. Выделенные 4 фактора объясняли 76,9% дисперсии выборки 1-й группы. Фактор 1 включил структурно-функциональные параметры левого желудочка — V cf, %DS, КДР, ИКДР, КСР, ИКСР, КДО, ИКДО, КСО, ИКСО, ФВ, ИММ. Доля этого фактора составила 27,2 % общей дисперсии выборки. Фактор 2 объединил показатели, характеризующие поток крови в легочной артерии, трансмитральный и транстрикуспидальный потоки — Gmax ЛА, Gcp. ЛА, VE, VA, Gmax БН, Gmax СП, Gcp. БН, Gcp. СП, DT, Е, A, RV, AV. На долю данного фактора пришлось 27%. Фактор 3 (ММ, ИММ, КДО/ММ, ИГ, 2H/D) занял 11,6% общей дисперсии. Доля фактора 4 гемодинамического (УИ, МО, СИ) — составила — 11,2%.

При анализе данных больных 2-й группы, составившей II ФК СН, также после scree-test было выделено 4 фактора, которые объясняли 66,8% дисперсии выборки. Фактор 1 — структурнофункциональный (Vcf, %DS, КДР, ИКДР, КСР, ИКСР, кдо, икдо, КСО, ИКСО, ФВ, ММ, ИММ) составил 21,9%. Фактор 2 — параметры раннего наполнения трансмитрального потока (VE, VEcp., Gmax БН, Gcp. БН. DT, Е), его доля оказалась равной 16,5%. Фактор 3 — показатели позднего наполнения трансмитрального потока (VA, VA ср., Gmax СП, Gcp. СП, VE/VA), имел 14% дисперсии. Фактор 4 — показатели потока в легочной артерии (Gmax ЛА, Gcp. ЛА) составили 14,2%.

Факторный анализ данных 3-й группы больных, имевших III ФК СН, выявил оптимальное решение в пространстве с размерностью 4, объяснившее 71,4% дисперсии. Фактор 1 (23,8%) - структурно-функциональный (Vcf, %DS, КДР, КСР, ИКСР, КДО, КСО, ИКСО, КДО/MM, ФВ, 2H/D). Фактор 2 (18,2% дисперсии) - показатели раннего наполнения левого и правого желудочков (VE, VEcp., Gmax БН, Gcp. БН, DT, Е, VE/VA, RV). Фактор 3 (17,7% дисперсии) — характеристики позднего наполнения левого желудочка (VA, VA ср, Gmax СП, Gcp. СП, А, E/A). Фактор 4 (11,7% дисперсии) - гемодинамический (МО, УИ, СИ, ИГ).

Полученные результаты факторного анализа позволили выявить те показатели ЭхоКГ, которые не описывали тяжесть СН. Среди них оказались диастолические размеры левого и правого предсердий, правого желудочка, а также УО, ЛП/КДР, AT. PV, PVcp., ТИЛА, ДЛАср.

Заслуживало внимания то обстоятельство, что структура факторов, характеризующих тот или иной ФК СН, различалась. Наиболее весомым и постоянным при всех трех ФК СН оказался структурно-функциональный комплекс показателей. Это подтверждает значение данных нарушений левого желудочка как основы для развития СН после перенесенного инфаркта миокарда.

Следующим интересным моментом явилось определение роли показателей трансмитрального потока и потока крови в легочной артерии в характеристике тяжести СН. Если для I ФК СН они составили единый фактор, то при II и III ФК — разделились. Причем параметры раннего и позднего наполнения левого желудочка образовали самостоятельные независимые факторы, подчеркивая тем самым их значение.

С учетом факторного исследования был выполнен дискриминантный анализ I, II и III ФК СН. При этом мы стремились в какой-то степени верифицировать включение обследованных больных в тот или иной класс, а также выбрать различающие их независимые и объективные критерии. Последнее дало бы возможность практическому врачу по результатам ЭхоКГ судить о тяжести СН.

Дискриминантная модель была получена при помощи способа “пошаговый с исключением”. Статистика Уилкса, приближенное значение F-статистики, связанной с лямбдой Уилкса, и коэффициент детерминации свидетельствовали о хорошей достоверности модели. При сопоставлении случаев отнесения обследованных к тому или иному ФК СН с результатами дискриминантного анализа совпадения наблюдались в 75,9% случаев, причем наибольший процент совпадений имел место при III ФК (91,7%), а наименьший — при I ФК (66,7%). В итоге была разработана дискриминантная модель, позволяющая по показателям ЭхоКГ косвенно судить о тяжести СН. В таблице приведены величины классификационных функций дискриминантной модели ФК СН.

І. ФК = –l,369-GmaxJIA+162,9-Gmax СП+ +90,75-Gcp.BH—141,2-Gcp.Cn — 4,941-Е+ +0,340-MM+3,661-HMM+1207,6-2H/D+ +1242,6-КД О/ММ-5,638-ИКДО- -6,807-ИГ—650,9.

ІІ. ФК=1,205-Gmax Л А+164,5-Gmax СП+ + 95,67-Gcp.BH-142,6-Gcp.Cn- -5,415-Е + О,307-М М + 3,860-ИМ М + + 1198,3-2H/D+1255,3-КД О/ММ- -5,846-ИКДО—7,454-ИГ—647,1.

ІІІ. ФК = 0,421-Gmax ЛА+154,5- -GmaxCn + 86,50-Gcp.BH-127,5-Gcp.Cn—4,994-Е+0,295-ММ+3,741-ИММ+ + 1168,6-2Н/О+1222,4-КДО/ММ- -5,631-ИКДО—7,106-ИГ—620,9.

Для определения ФК СН следует подставить значения показателей в приведенные выше формулы и произвести вычисления. Пациент будет относиться к тому ФК, для которого полученная величина окажется наименьшей.

Таким образом, применение современных способов статистического анализа цифровой информации позволило выделить наиболее значимые эхокардиографические показатели и разработать модель для определения ФК СН. Применение дискриминантной модели при проведении экспертной работы у больных после инфаркта миокарда даст возможность объективизировать оценку тяжести СН, так как используемая в клинической практике классификация NYHA основана в большей степени на субъективных данных.