Registration Number
0225U000636,
(0123U100492)
, R & D reports
Title
To study practical approaches to the management of patients with chronic heart failure and reduced left ventricular ejection fraction combined with comorbid conditions
popup.stage_title
Розробити наукові та практичні підходи до індивідуального прогнозування клінічних ризиків і диспансерного нагляду пацієнтів з ХСН зі зниженою фракцією викиду лівого шлуночка (ФВ ЛШ) з урахуванням наявності, вираженості та характеру поєднання і особливостей фармакологічного лікування даної категорії пацієнтів з супутніми хронічними патологічними станами, в тому числі хронічного посттравматичного стресу, що може слугувати за базу для формування нової моделі диспансерно-лікувального спостереження пацієнтів з ХСН, спрямовану на зниження в них ризиків смерті та вимушеного стаціонарного лікування в умовах воєнного стану.
Head
Voronkov Leonid Н., д.мед.н.
Registration Date
15-01-2025
Organization
State Institution "National Scientific Center "Institute of Cardiology, clinical and regenerative medicine named after academician M.D. Strazhesko" of the National Academy of Medical Sciences of Ukraine
popup.description1
Develop scientific and practical approaches to individual prediction of clinical risks and dispensary supervision of patients with CHF with reduced left ventricular ejection fraction (LV), taking into account the presence, severity and nature of the combination and pharmacological treatment of this category of patients with concomitant chronic conditions.
popup.description2
In patients with CHF with reduced LVEF, according to the data of a univariate logistic regression model, the predictors of a fatal outcome within 3 years are age, ischemic artery disease, renal dysfunction, atrium fibrillation, duration of HF symptoms, PASP, LV ejection fraction, left atrium size, LV diastolic volume index, LV systolic volume index, right ventricle size, LV myocardial mass index , GFR, TSAT. The risk of a fatal outcome begins to increase with blood pressure < 118 mm Hg, LVEF < 30%, plasma iron level < 15 mmol/l, TSAT ≤ 20%, GFR < 64 ml/min/1, 73m2, patient’s age > 64 years old, right ventricle’s size > 3,66 cm, left ventricle’s size > 4,94 cm, LV diastolic volume index > 116,9 ml, LV systolic volume index > 87,88 ml, pulmonary artery systolic pressure > 57 mm Hg, LV myocardial mass index > 172,27 g/m2. According to the multifactorial logistic regression model, the predictors of the occurrence of a fatal outcome within 3 years are BMI (OR 1,04, p<0,05), BP (OR 0,97, p< 0,004), LV diastolic volume index (OR 0,97, р< 0,022), LV systolic volume index (OR 1,05, р< 0,004), pulmonary artery systolic pressure (OR 1,02, р< 0,024), LV myocardial mass index (OR 1,01, р< 0,005), GFR (OR 0 ,98, p< 0,009), MRA in the treatment (OR 0,45, p< 0,016). The use of neural network analysis increase the accuracy of predicting a fatal outcome for a 3-year period compared to a multifactor logistic regression model. According to the construction of the neural network MLP model, a strong connection of the risk of a fatal event over the course of 3 years with the presence of atrium fibrillation, renal disfunction, age, LV diastolic volume index, LV myocardial mass index and ACE inhibitor in the treatment was revealed. The quality of the neural network MLP model is high (area under the curve AUC = 0,842). The accuracy of predicting the risk of a fatal outcome within 3 years for the neural network MLP model is higher than for the 9-factor logistic regression mode
Product Description
popup.authors
Lipkan Naira H.
Liashenko Alina V
Ponomariova Halyna V.
Talaieva Tetiana V.
Tkach Nataliia A.
popup.nrat_date
2025-01-15
