infarct, infarct miocardic, simptome infarct, la cate batai pe minut faci infarct, infarct mezenteric, tensiune normala, tensiune mare, tensiune mica

Fiziopatologic, infarctul de miocard este definit de necroza celulelor miocardice, ca urmare a unui proces de ischemie prelungită. Nivelurile scăzute ale glicogenului celular, relaxarea miofibrilelor şi perturbările de la nivelul sarcolemei, sunt principalele modificări ultrastructurale, ce pot fi evidenţiate în primele 10-15 minute de la debutul ischemiei.

De asemenea, în primele 10 minute post ocluzie de arteră coronară, sunt observate anomalii mitocondriale, prin examinare la microscopul electronic, aceste modificări apărând în mod progresiv.

Având în vedere riscurile crescute de morbiditate și mortalitate în rândul pacienților care au suferit un infarct miocardic, cercetătorii au încercat prin diferite studii să identifice care este probabilitatea recurenței unui alt eveniment cardiac, după un infarct de miocard.

Cuprins:

1 din 4 pacienți care supraviețuiesc unui infarct miocardic vor dezvolta insuficiență cardiacă

Rețeaua neuronală artificială testată pe datele pacienților cu infarct miocardic

Beneficiile ANN în estimarea riscului de a dezvolta insuficiență cardiacă post infarct miocardic

Predicţia riscului cardiovascular cu ajutorul testelor de laborator

1 din 4 pacienți care supraviețuiesc unui infarct miocardic vor dezvolta insuficiență cardiacă

Conform statisticilor, pacienții cu infarct miocardic în antecedente au un risc de mortalitate de 15-20% în primul an post eveniment, iar 1 din 4 pacienți care supraviețuiesc acestui eveniment, vor dezvolta insuficiență cardiacă, fiind astfel redusă sever calitatea vieții și crescând riscul de mortalitate, pe termen lung.

Astfel, în luna ianuarie 2022 în The Lancet, a fost publicat un studiuîn cadrul căruia autorii și-au propus să stabilească un algoritm de testare folosind o rețea neuronală de inteligență artificială (ANN), pentru a estima atât probabilitatea apariției insuficienței cardiace, cât și mortalitatea la un an post infarct miocardic.

Acest studiu a pornit de la premiza că recunoașterea timpurie a pacienților cu risc crescut de apariție a unor evenimente cardiovasculare sau complicatii ar putea salva vieți în timpul spitalizării și ar putea îmbunătăți rezultatele pe termen lung, prin selectarea unor terapii personalizate și transferarea mai precoce a resurselor de îngrijire a sănătății, către pacienții care au o nevoie stringentă.

Metode

În acest studiu populațional la nivel național, au fost folosite datele obținute de la pacienții internați cu infarct miocardic într-o unitate de îngrijire coronariană din Suedia (n=139 288) între 1 ianuarie 2008 și 1 aprilie 2017, datele fiind extrase din registrul național SWEDEHEART. A fost dezvoltată o ANN, integrând un număr de 21 de variabile incluzând: vârsta, sexul, istoricul medical, medicamentația anterioară, caracteristicile spitalicești și medicamentele recomandate la externare.

Algoritmul ANN a fost apoi validat și la pacienții cu infarct miocardic înscriși în Western Denmark Heart Registry (n=30 971) între 1 ianuarie 2008 și 31 decembrie 2016. Capacitatea predictivă a modelului a fost evaluată utilizând ca unelte statistice de evaluare AUROC și indicele Youden.

Rețeaua neuronală artificială testată pe datele pacienților cu infarct miocardic

Au fost comparate rezultatele obținute prin ANN cu cele rezultate în urma clasificării în baza scorului convențional de risc GRACE, din Registrul global de evenimente coronariene acute. Astfel, modelele de inteligență artificială au clasificat corect 73,6% dintre pacienți, din punct de vedere al producerii deceselor de toate cauzele, comparativ cu 67,8 – 69,3%, conform rezultatelor obținute cu ajutorul scorului de risc.

Pentru spitalizarea cauzată de insuficiența cardiacă 61,5% dintre pacienți au fost înregistrați în baza ANN comparativ cu 55,5 – 65,0% selectați conform scorului de risc. În viitor, modelul de prediciție a nevoii de internare în spital pentru insuficiență cardiacă ar putea fi îmbunătățit prin adăugarea biomarkerului de insuficiență cardiacă NT-proBNP, acesta nefiind încadrat, alături de celelalte variabile.

Nivelurile serice ale NT-proBNP se corelează foarte bine cu severitatea disfuncţiei ventriculare stângi și respectiv cu clasele NYHA (New York Heart Association) în care sunt încadrați pacienții cu IC, pe baza simptomatologiei lor clinice. La pacienții spitalizați NT-proBNP are valoare predictivă pozitivă, privind mortalitatea și/ sau reinternarea în spital. De asemenea, se cunoaște deja, faptul că valorile NT-proBNP, asociate cu ecocardiografia Doppler, îmbunătățesc stratificarea riscului unor evenimente cardiace viitoare.

Până în prezent, acesta este cel mai extins studiu care a folosit inteligența artificială pentru a estima rezultatele după un infarct miocardic și singurul care utilizează date despre aproape toate cazurile de infarct miocardic, din două țări diferite, comparând performanța ANN cu unul dintre scorurile clasice de risc, recomandat de ghidurile actuale.

Beneficiile ANN în estimarea riscului de a dezvolta insuficiență cardiacă post infarct miocardic

Astfel, identificarea pacienților cu un risc ridicat de a dezvolta insuficiență cardiacă sau deces după infarct miocardic ar putea duce la tranșarea unui management terapeutic personalizat.

Comparativ cu scorurile de risc calculate manual, stipulate de ghidurile de evaluare a riscurilor, estimarea bazată pe inteligența artificială ar putea fi utilizată pentru îmbunătățirea acurateței predicției. Există o multitudine de factori care pot afecta ratele de mortalitate, în urma unui infarct de miocard. Identificarea unei modalități de utilizare a informațiilor, privind acești factori, va contribui la predicția exactă a posibilelor fenomene adverse¹.

Predicţia riscului cardiovascular cu ajutorul testelor de laborator

Pentru predicţia risculuide apariție a unui evenimentcardiovascular, Synevo recomandă un Profil de afectiuni cardiologice util în diagnosticul, monitorizarea și evaluarea răspunsului la tratament, pentru cele mai frecvente sindroame clinice frecvente în practică, precum ateroscleroza, boala coronariană sau insuficienţă cardiacă.

Referințe: