Олесин Александр Иосифович, доктор медицинских наук, профессор кафедры госпитальной терапии и кардиологии им. М. С. Кушаковского
191015, г. Санкт-Петербург, ул. Кирочная, д. 41
Dr. Alexander I. Olesin, MD, DSc, Professor, Department of Clinical Therapy and Cardiology
41, Kirochnaya Street, St. Petersburg, 191015
Константинова Ирина Викторовна, кандидат медицинских наук, доцент кафедры госпитальной терапии и кардиологии им. М. С. Кушаковского
191015, г. Санкт-Петербург, ул. Кирочная, д. 41
Dr. Irina V. Konstantinova, MD, PhD, Associate Professor, Department of Clinical Therapy and Cardiology
41, Kirochnaya Street, St. Petersburg, 191015
Иванов Владимир Сергеевич, кандидат медицинских наук, заведующий кардиологическим отделением №2
195257, г. Санкт-Петербург, ул. Вавиловых, д. 14
Dr. Vladimir S. Ivanov, MD, PhD, Head of the Cardiology Unit № 2
14, Vavilovykh Street, St. Petersburg, 195257
Цель. На основании анализа характера внеочередных предсердных комплексов (ВПК) и предикторов формирования фибрилляции предсердий (ФП) определить потенциально-прогностический временной диапазон развития первичных приступов этой аритмии у больных метаболическим синдромом (МС) с потенциальным риском ее возникновения при проспективном исследовании.
Материал и методы. Наблюдалось 1726 больных МС с выявленной ВПК в количестве 100 и более за сутки наблюдения в возрасте от 45 до 75 лет. Всем больным определялись объемы камер сердца, сократительная способность и дисфункция левого желудочка, параметры сигнал-усредненной электрокардиограммы предсердий, дисперсия зубца Р, а также характер ВПК с расчетом потенциального индекса риска развития ФП (PI), в том числе по системе CHARGE-AF (RCHARGE-AF). У больных МС с ВПК потенциально-прогностический временной диапазон развития ФП (ПВДРФП) определялся при уменьшении значений PI в динамике наблюдении в сравнении с исходными данными по оригинальной формуле: ПВДРФП = [PI1 – 0,01] ÷ [PI1 – (PI2 , PI3 , и т.д.)] х I, где ПВДРФП - потенциально-прогностический временной диапазон развития ФП, PI1 − значения после первого исследования, PI2 , PI3 , и т.д. – значения PI соответственно при 2-3-м и последующих исследованиях, 0,01 – значения PI, при которых наблюдается развитие спонтанных приступов ФП, I – интервал (в месяцах) между первым и последующими исследованиями. Больные наблюдались от 1 года до 4−5 лет. Сохранение синусового ритма или развитие ФП явилось конечной точкой исследования.
Результаты. У 218 (12,41%) из обследованных больных МС в течение от 1 года до 4−5 лет после обследования развилась пароксизмальная или персистирующая формы ФП. Больные МС старшей возрастной группы с выявлением (при однократном исследовании) RCHARGE-AF ≥ 0,72 ед. и предикторов развития ФП (ВПК, дилатации предсердий и т.д.) относятся к группе риска развития этой аритмии с неопределенной временной его реализацией в динамике наблюдения. Развитие первичной ФП у больных МС коррелировало (при ОШ > 3) с индексом конечно-диастолического объема левого предсердия > 34 мл/м2 с последующим его увеличением в среднем на +5%/ год (ОШ = 3,3), с RCHARGE-AF ≥ 0,72 ед. (ОШ = 4,2), с PI < 8 ед. с последующей регрессией в среднем на -20%/год (ОШ = 14,8). Точность определения ПВДРФП в течение 3–5 лет до начала ее развития составила в среднем около 60%, а на протяжении 3 лет и менее – 86% и более.
Заключение. Больные МС старшей возрастной группы с выявлением (при однократном исследовании) RCHARGE-AF, ≥ 0,72 ед., предикторов развития ФП (ВПК, дилатации предсердий и т.д.) относятся к группе риска развития этой аритмии с неопределенной временной его реализацией в динамике наблюдения. Оценка PI у больных МС с ВПК в динамике наблюдения позволяет определить ПВДРФП за 3−5 лет до развития ФП с точностью в среднем около 60%, а на протяжении 3 лет и менее – 86% и более.
Aim. To develop an algorithm for the prediction of the atrial fbrillation onset in patients with metabolic syndrome (MS) and premature atrial contractions (PACs) in a prospective study.
Materials and Methods. We enrolled 1,726 MS patients (age range 45-75 years) with ≥ 100 PACs per day. We measured cardiac chamber volumes, left ventricle contractility, parameters of the atrial electrocardiogram, P-wave dispersion, and the origin of PACs, further calculating the potential index of atrial fbrillation (PI) according to the CHARGEAF (RCHARGE-AF) model. The follow-up was 1-5 years. Maintenance of sinus rhythm or development of atrial fbrillation (AF) were the study endpoints.
Results. Paroxysmal or persistent AF was registered in 218 (12.41%) patients. Elderly patients with MS and RCHARGE-AF score ≥ 0.72 units or predictors of AF development of AF (e.g., PACs or atrial enlargement) belonged to AF risk group. Development of AF in patients with MS correlated (OR > 3) with left atrial end-diastolic volume index > 34 mL/m2 with its average increase of +5% per year (OR = 3.3), RCHARGE-AF ≥ 0.72 (OR = 4.2), and PI < 8 units followed by an average regression of -20%/ year (OR = 14.8). The accuracy of predicting atrial fbrillation within 3-5 years before its onset was ≈ 60%, reaching ≥ 86% for the 3-year time frame.
Conclusion. Our forecasting algorithm can identify the risk groups and predict the development of AF in patients with MS and PACs.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.