Возможности эхокардиографии в оценке тяжести сердечной недостаточности у больных, перенесших инфаркт миокарда

Аннотация

Показана диагностическая информативность эхокардиографии для оценки тяжести сердечной недостаточности у пациентов после инфаркта миокарда. Разработана дискриминантная модель определения функционального класса сердечной недостаточности. Ее использование при проведении экспертной работы у больных после инфаркта миокарда позволит объективизировать оценку недостаточности сердечной недостаточности.

Полный текст

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.