Терапия №4 / 2020
Прогнозирование риска формирования постконтрастного острого повреждения почек у больных острым коронарным синдромом
ФГБОУ ВО «Ростовский государственный медицинский университет» Минздрава России, г. Ростов-на-Дону
Цель исследования – прогнозирование риска формирования постконтрастного острого повреждения почек (ПК-ОПП) у больных острым коронарным синдромом ОКС.
Материал и методы. В исследование было включено 323 пациента с ОКС, находившихся на лечении в кардиологическом отделении регионального сосудистого центра ГБУ РО «Ростовская областная клиническая больница».
Результаты. В ходе двухфакторного логистического регрессионного анализа было продемонстрировано, что сочетание гемодинамически значимого стеноза и величины фракции выброса (ФВ), возраста больного, а также сочетания заболевания почек с уровнем мочевины до коронароангиографии (КАГ), величиной ФВ повышали риск развития ПК-ОПП у пациентов ОКС.
Заключение. Разработаны прогнозные таблицы, применение которых позволяет оценить риск развития ПК-ОПП перед проведением КАГ и принять меры по профилактике почечного повреждения у пациентов с ОКС.
Хронические неинфекционные заболевания, и прежде всего болезни системы кровообращения, остаются главной причиной смерти населения [1]. В России свыше 50% смертей от сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) приходится на долю лиц с ишемической болезнью сердца (ИБС). Одно из наиболее фатальных проявлений ИБС – острый коронарный синдром (ОКС), нередко манифестирующийся в качестве клинического дебюта заболевания [2].
На современном этапе развития интервенционной кардиологии стратегически важным моментом в лечении этой категории пациентов является незамедлительное восстановление коронарного кровотока, приводящее к устранению симптомов и улучшению прогноза [3, 4].
Вместе с тем уже на этапе диагностической коронароангиографии (КАГ), по данным ряда авторов, в 2–29,7% случаев развивается острое почечное повреждение (ОПП), индуцированное введением рентгеноконтрастного средства, – постконтрастное острое повреждение почек (ПК-ОПП). Оно существенно влияет на течение заболевания и прогноз патологического процесса [5].
Развитие ПК-ОПП ведет к увеличению частоты почечной недостаточности с необходимостью в кратковременном или продолжительном курсе гемодиализа, увеличению сроков госпитализации, повышению госпитальной летальности, а также смертности в отдаленном периоде [6]. Актуальным является более строгое предварительное обследование больных с ИБС перед плановым чрескожным вмешательством (ЧКВ) с целью профилактики возможных осложнений. Такого преимущества у пациентов с ОКС, как правило, нет, что исходно делает их еще более уязвимыми.
В связи с вышеизложенным целью настоящего исследования стало прогнозирование риска формирования ПК-ОПП у больных ОКС.
МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ
В исследование было включено 323 пациента с ОКС, находившихся на лечении в кардиологическом отделении регионального сосудистого центра ГБУ РО «Ростовская областная клиническая больница», – 217 (67,1%) мужчин и 106 (32,9%) женщин. Средний возраст обследованных больных составил 59,6±9,2 лет.
На первом этапе всем пациентам были проведены стандартные биохимические исследования, включающие оценку показателей липидного обмена (общий холестерин, холестерин липопротеидов высокой и низкой плотности, индекс атерогенности, триглицериды), уровня креатинина, мочевины. Скорость клубочковой фильтрации (СКФ) рассчитывали по формулам Кокрофта–Голта и CKD-EPI [6].
Комплекс инструментальных исследований включал регистрацию электрокардиограммы (ЭКГ) в покое, холтеровское мониторирование ЭКГ, ультразвуковое исследование (УЗИ) сердца, УЗИ почек, коронароангиографию (КАГ) и селективную ангиографию почечных сосудов.
Статистический анализ полученных результатов проводили с помощью набора прикладных статистических программ Microsoft Office Excel 2010 (Microsoft Corp., США) и STATISTICA 10.0 (StatSoft Inc., США). Для оценки типа распределения данных применяли анализ Колмогорова–Смирнова; при значениях p >0,05 распределение считали не отличающимся от нормального.
Описательную статистику проводили с определением следующих особенностей: данные представляли в виде M±SD (M – среднее арифметическое, SD – стандартное отклонение) при норм...
