Кобалава Жанна Давидовна – д-р мед. наук, профессор, чл.-корр. РАН, зав. кафедрой внутренних болезней с курсом кардиологии и функциональной диагностики имени академика В.С. Моисеева,
117198, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, 8
8, Mikluho-Maklaya Str., Moscow, 117198
Сафарова Айтен Фуад Кызы – д-р мед. наук, профессор кафедры внутренних болезней с курсом кардиологии и функциональной диагностики имени академика В.С. Моисеева, 117198, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, 8;
117292, г. Москва, ул. Вавилова, 61
8, Mikluho-Maklaya Str., Moscow, 117198;
61, Vavilova Str., Moscow, 117292
Толкачева Вероника Владимировна – д-р мед. наук, доцент кафедры внутренних болезней с курсом кардиологии и функциональной диагностики имени академика В.С. Моисеева,
117198, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, 8
8, Mikluho-Maklaya Str., Moscow, 117198
Зоря Ольга Таировна – канд. мед. наук, ассистент, кафедра внутренних болезней с курсом кардиологии и функциональной диагностики имени академика В.С. Моисеева,
117198, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, 8
8, Mikluho-Maklaya Str., Moscow, 117198
Кабельо Монтойа Флора Элиса – канд. мед. наук, ассистент, кафедра внутренних болезней с курсом кардиологии и функциональной диагностики имени академика В.С. Моисеева,
117198, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, 8
8, Mikluho-Maklaya Str., Moscow, 117198
Назаров Иван Сергеевич – аспирант, кафедра внутренних болезней с курсом кардиологии и функциональной диагностики имени академика В.С. Моисеева,
117198, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, 8
8, Mikluho-Maklaya Str., Moscow, 117198
Лапшин Артем Алексеевич – канд. мед. наук, ассистент, кафедра внутренних болезней с курсом кардиологии и функциональной диагностики имени академика В.С. Моисеева, 117198, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, 8;
117292, г. Москва, ул. Вавилова, 61
8, Mikluho-Maklaya Str., Moscow, 117198
Смирнов Илья Павлович – ординатор, кафедра внутренних болезней с курсом кардиологии и функциональной диагностики имени академика В.С. Моисеева,
117198, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, 8
8, Mikluho-Maklaya Str., Moscow, 117198
Хуцишвили Нуцико Ивановна – аспирант, кафедра внутренних болезней с курсом кардиологии и функциональной диагностики имени академика В.С. Моисеева,
117198, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, 8
8, Mikluho-Maklaya Str., Moscow, 117198
Галочкин Святослав Александрович – канд. мед. наук, доцент кафедры внутренних болезней с курсом кардиологии и функциональной диагностики имени академика В.С. Моисеева, 117198, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, 8;
117292, г. Москва, ул. Вавилова, 61
8, Mikluho-Maklaya Str., Moscow, 117198;
61, Vavilova Str., Moscow, 117292
Вацик-Городецкая Мария Васильевна – канд. мед. наук, зам. главного врача по анестезиологии и реанимации,
117292, г. Москва, ул. Вавилова, 61
61, Vavilova Str., Moscow, 117292
Цель: провести сравнительную оценку наличия и динамики легочного застоя по данным ультразвукового (УЗИ) и дистанционного диэлектрического (ReDS) исследования у пациентов, госпитализированных с декомпенсацией хронической сердечной недостаточности (ХСН).
Материалы и методы. В пилотное одноцентровое исследование включались пациенты, госпитализированные с декомпенсацией ХСН. В течение 24 ч от момента госпитализации и при выписке одномоментно проводились УЗИ легких и исследование с применением технологии ReDS. Ультразвуковое исследование легких выполнялось по протоколу с оценкой восьми зон и подсчетом суммы В-линий. Легочный застой подтверждался при сумме В-линий ≥5. Исследование ReDS выполнялось по протоколу производителя, застой подтверждался при получении значения более 35%. Для определения межоператорской вариабельности ReDS каждому пациенту исследование проводили два заслепленных оператора с интервалом 20–30 мин независимо друг от друга.
Результаты. В исследование были включены 35 пациентов: 40% (n = 14) мужчин, средний возраст 71 (65,5; 78,5) год, медиана NT-proBNP составила 1 379 (470; 4 277) пг/л. Гидроторакс при поступлении наблюдался у 31,4% (n = 11) пациентов. Частота легочного застоя, по данным УЗИ, составила 57,1% (n = 20), из них легкая степень застоя наблюдалась у 31,4% (n = 11), средняя – у 22,9% (n = 8), тяжелая – у 2,9% (n = 1) пациентов. Легочный застой, по данным ReDS, наблюдался у 62,9% (n = 22), из них легкий у 37,1% (n = 13), средний у 22,9% (n = 8), тяжелый у 2,9% (n = 1). Выявлена умеренная корреляционная связь между показателями ReDS (%) и УЗИ легких (сумма В-линий) при поступлении (r = 0,402; p = 0,017). При выписке корреляционной взаимосвязи между двумя методами выявлено не было (р = 0,613). Частота согласия по наличию или отсутствию признаков застоя, по данным обоих методов, на момент поступления составила 77,1% (р = 0,004) со средним значением коэффициента согласия каппа Коэна (κ = 0,53). Наблюдалась средняя межоператорская вариабельность для исследования ReDS (коэффициент вариабельности 9,9%).
Заключение. Отмечена умеренная корреляционная связь между показателями ReDS (%) и УЗИ легких (сумма В-линий) в отношении выявления легочного застоя при поступлении (r = 0,402; p = 0,017). При выписке корреляционной взаимосвязи между двумя методами выявлено не было (р = 0,613).
Aim. To conduct a comparative assessment of parameters and dynamics of pulmonary congestion according to lung ultrasound and remote dielectric sensing (ReDS) in patients hospitalized with decompensated chronic heart failure (CHF).
Materials and methods. The pilot single-center study included patients hospitalized with decompensated CHF. Lung ultrasound and ReDS were simultaneously performed within 24 hours from the moment of hospitalization and at discharge. Eight-zone lung ultrasound was performed with the calculation of the sum of B-lines. Pulmonary congestion was confirmed with the sum of B-lines ≥ 5. ReDS was performed according to the manufacturer’s protocol. Congestion was confirmed at the value of more than 35%. To determine ReDS interoperator variability, each patient was examined by two operators who were blind to each other’s findings with a 20–30-minute interval.
Results. Thirty-five patients were included in the study: 40% (n = 14) men, the average age was 71 (65.5; 78.5) years, the median NT-proBNP was 1,379 (470; 4,277) pg / l. Hydrothorax at admission was observed in 31,4% (n = 11) of patients. The incidence of pulmonary congestion according to lung ultrasound was 57.1% (n = 20): 31.4% (n = 11) of patients had mild congestion, 22.9% (n = 8) – moderate, and 2.9% (n = 1) – severe congestion. ReDS data revealed pulmonary congestion in 62.9% (n = 22) of cases, of which 37,1% (n = 13) of cases were characterized by mild, 22.9% (n = 8) – by moderate, and 2.9% (n = 1) – by severe congestion. A moderate correlation was found between ReDS (%) and lung ultrasound (sum of B-lines) findings at admission (Spearman’s rank correlation coefficient = 0.402; p = 0.017). No correlation between the two methods was found at discharge (p = 0.613). The frequency of agreement between lung ultrasound and ReDS on signs of congestion at admission was 77.1% (p = 0.004) with an average Cohen’s Kappa coefficient (κ = 0.53). The average interoperator variability in ReDS was 9.9%.
Conclusion. A moderate correlation was revealed between ReDS (%) and lung ultrasound (sum of B-lines) in detecting pulmonary congestion (Spearman’s rank correlation coefficient = 0.402; p = 0.017). No correlation between the two methods was found at discharge (p = 0.613).
The authors declare that there are no conflicts of interest present.