Увеличение смертности населения от сердечно-сосудистых заболеваний обусловливает актуальность исследований направленных на сохранение здоровья населения, и прогнозирование течения патологического процесса. Ишемическая болезнь сердца распространена во всех возрастных группах, обуславливает высокий процент потери трудоспособности и смертности. Выявление предикторов утяжеления состояния пациентов с ишемическим поражением миокарда и, особенно в сочетании с сопутствующей патологией позволяет повысить качество лечения, реагируя на изменения в функционировании сердечно-сосудистой системы на этапе отсутствия клинических проявлений.

Целью данной работы являлось математическое моделирование функционирования сердечно-сосудистой системы у пациентов с сахарным диабетом и ишемической болезнью сердца на основе исследования вариабельности сердечного ритма.

Вариабельность сердечного ритма позволяет судить о функционировании вегетативной нервной системы, позволяет говорить о состоянии регуляторных систем организма, что особенно актуально в случае наличия у пациента сочетанной соматической патологии. Отсутствие клинических проявлений, особенно в случае наличия у пациента с сахарным диабетом диабетической кардиальной нейропатии повышает риск развития сосудистых катастроф в виде инфаркта миокарда, инсульта.

Нами рассматривалось 35 показателей ритмограммы полученных в ходе суточной записи кардиоинтервалов, включая показатель суточной вариабельности ритма (СВВР). Записи проводились в группах пациентов с различными функциональными классами стенокардии.

На первом этапе исследования для построения модели вегетативной дисфункции выбирались наиболее информативные показатели на основе проведенного корреляционного анализа. Выбирались статистически значимые коэффициенты корреляции с наиболее сильной связью. Для построения модели использовался метод экспертного оценивания. Далее рассчитывались весовые коэффициенты для отобранных показателей.

Значения рассчитанной модели находятся в интервале от нуля до единицы и в зависимости от полученного значения модели делается вывод о состоянии адаптационных возможностей сердечно-сосудистой системы пациента внутри функционального класса стенокардии. В разработанную нами модель подставляются нормированные значения показателей.

Таблица 1  

Критерии функционирования разработанной модели

Нормированное значение показателя
неудовлетворительный уровень	0,7-1
удовлетворительный уровень	0,333-0,69

хороший уровень 0-0,332

    

Прогностическая модель показателя вариабельности сердечного ритма СВВР у пациентов с I ФК стенокардии. В качестве показателей были отобраны SDNN ind (коэффициент корреляции статистически достоверен и равен 0,58), NN50 (коэффициент корреляции статистически достоверен и равен 0,77), PNN50 (коэффициент корреляции статистически достоверен и равен 0,78), RMSSD (коэффициент корреляции статистически достоверен и равен 0,62).

СВВР=f(SDNN ind,NN50,PNN 50,RMSSD)

Таблица 2  

Экспертное ранжирование показателей ВСР у пациентов с I ФК стенокардии

Оценки экспертов
Показатель	1	2	3	4	5	6	7	8
SDNN ind	1	1	1	2	1	1	1	2
NN50	2	2	2	2	1	2	3	3
PNN50	2	3	2	1	2	3	3	1
RMSSD	2	3	3	3	2	3	2	3

 

СВВР1гр=0,353*SDNNind+0,24*NN50+0,24*PNN50+0,176*RMSSD                               (1)

Прогностическая модель показателя вариабельности сердечного ритма СВВР у пациентов второй группы. В качестве показателей были отобраны PNN50 (коэффициент корреляции статистически достоверен и равен 0,74), RMSSD (коэффициент корреляции статистически достоверен и равен 0,72), SDSD (коэффициент корреляции статистически достоверен и равен 0,76).

СВВР=f(PNN50,RMSSD,SDSD)

Таблица 2

 Экспертное ранжирование показателей ВСР у пациентов со II ФК стенокардии

Оценки экспертов
Показатель	1	2	3	4	5	6	7	8
PNN50	1	1	1	1	1	1	1	1
RMSSD	2	3	3	2	1	1	3	2
SDSD	2	2	2	2	2	2	2	2

 

СВВР2гр=0,516*PNN50+0,226* RMSSD+0,258*SDSD                                         (2)

Прогностическая модель показателя вариабельности сердечного ритма СВВР у пациентов третьей группы. В качестве показателей были отобраны SDNN (коэффициент корреляции статистически достоверен и равен 0,42), NN50 (коэффициент корреляции статистически достоверен и равен 0,71), PNN 50 (коэффициент корреляции статистически достоверен и равен 0,52).

СВВР3гр=f(SDNN,NN50,PNN 50)

 

Экспертное ранжирование показателей ВСР у пациентов с III ФК стенокардии

Таблица 2

Оценки экспертов
Показатель	1	2	3	4	5	6	7	8
SDNN	1	3	1	1	1	1	2	1
NN50	2	1	2	1	2	2	1	2
PNN 50	3	2	2	1	2	3	3	2

СВВР3гр=0,4332* SDNN +0,366* NN50+0,2*PNN50                                                (3)

 

значение модели
норма	0..0,333
напряженная адаптация	0,34..0,666
срыв адаптации	0,67..1

 

Разработанные нами модели состояния адаптационных возможностей сердечно-сосудистой системы апробированы в клинических условиях и показали высокую точность определения состояния функционирования сердечно-сосудистой системы.

 

Список литературы

1.     Вариабельность ритма сердца у пациентов с сахарным диабетом 2 типа и ишемической болезнью сердца / А.В. Свиридова, А.И. Бородулин, О.В. Судаков, В.О. Зязина // Прикладные информационные аспекты медицины. 2013. Т. 16. № 2. С. 75-78.

2.     Длительная терапия сулодексидом как профилактика поздних осложнений сахарного диабета / Г.М. Панюшкина, Р.В. Авдеев, О.В. Судаков, Т.П. Кучковская // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2014. Т. 13. № 1. С. 226-230.

3.     Панюшкина Г. Эффективность применения сулодексида при сахарном диабете типа 2 / Г. Панюшкина, Э. Минаков, О. Судаков // Врач. 2012. № 6. С. 34-36.

4.     Построение модели адаптационного потенциала больных сахарным диабетом 2 типа и артериальной гипертензией / О.В. Судаков, Т.П. Кучковская, А.В. Свиридова, Г.М. Панюшкина, Е.А. Студеникина // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2014. Т. 13. № 2. С. 447-452.

5.     Судаков О.В. Математическое моделирование вариабельности ритма сердца при исследовании длительных интервалов времени / О.В. Судаков, А.В. Свиридова // Научно-медицинский вестник Центрального Черноземья. 2007. № 27. С. 52-58.

6.     Судаков О.В., Построение прогностической математической модели, базирующейся на параметрах сердечного ритма для оценки тяжести сердечных заболеваний / О.В. Судаков // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2007. Т. 6. № 1. С. 201-208.