Алгоритм прогнозування розвитку гострої серцевої недостатності у хворих на гострий інфаркт міокарда із супутнім ожирінням із урахуванням рівнів копептину, MRproADM, тропоніну І і параметрів ліпідного обміну

Abstract

Обстежено 50 пацієнтів з гострим інфарктом міокарда (ГІМ) та ожирінням (ОЖ), з яких 23 пацієнти мали ускладнення у вигляди розвитку гострої серцевої недостатності (ГСН) (гострої лівошлуночкової недостатності (ГЛШН). Отримані результати свідчать про доцільність використання моделі з урахуванням рівнів копептину, тропоніну I, MRproADM, загального холестерину (ЗХ), холестирину ліпопротеїдів низької щільності (ХСЛПНЩ), фракції викиду (ФВ) з метою прогнозування розвитку ГСН у хворих на ГІМ з ОЖ. Розроблений алгоритм прогнозу ГСН дозволяє з надійністю 94 % оптимізувати діагностику ускладнень у хворих з ГІМ і ОЖ з метою вибору найбільш ефективного для конкретного хворого режиму терапії. Висока надійність (94 %) розробленого прогностичного алгоритму з урахуванням рівнів копептину, тропоніну I, MRproADM, ЗХ, ХСЛПНЩ, ФВ дозволяє рекомендувати його для клінічного застосування We examined 50 patients with acute myocardial infarction (AMI) and obesity, among which 23 patients had complications such as acute heart failure (AHF) (acute left ventricular failure (ALVF). The results indicate the usefulness of the model with the levels of copeptin , troponin I, MRproADM, total cholesterol, cholesterol lipoprotens low density, ejection fraction (EF) to predict the development of AHF in patients with AMI with obesity. The algorithm AHF’s prognosis allows the reliability of 94% to optimize the diagnosis of complications in patients with AMI and obesity in order to select the most efficient mode for a particular patient therapy. Predictive algorithm’s high reliability (94%) based on levels of copeptin, troponin I, MRproADM, total cholesterol, cholesterol lipoprotens low density, EF can be recommended for clinical use.