METHOD OF ESTIMATION OF PHYSIOLOGICAL ADAPTATION AND THE RATE OF AGING IN PATIENTS WITH A HISTORY OF EMOTIONAL STRESS IN COMBAT SITUATION

Full Text

Введение Сердечно-сосудистая система характеризуется ауторегуляцией, что позволяет ей функционировать в условиях существенных колебаний внешних воздействий, системного АД и гемодинамики, сохраняя гомеостаз, поддержание которого регулируется на микро- и макро-циркуляторном уровнях [1, 2]. Сокращение адаптационной способности, приводящее к несостоятельности гомеостатических систем, определяет низкую продолжительность жизни [3, 4, 5]. Процесс адаптации, формирующийся в результате воздействия стрессорного фактора, затрагивает все уровни интеграции - молекулярный, клеточный и системный [6, 7]. Снижение адаптационных возможностей системы кровообращения обусловливает ее ускоренное старение и лежит в основе ассоциированных с возрастом изменений [1, 8, 9, 10]. ■ цель Разработать автоматизированную программу оценки физиологической адаптации сердечно-сосудистой системы ветеранов боевых действий. ■ характеристика изучаемых групп пациентов Исследование выполнено на базе Центра для медицинской и медико-психологической реабилитации участников боевых действий, контртеррористических операций и членов семей погибших военнослужащих Самарского областного клинического госпиталя для ветеранов войн. Общий объем обследованных составил 60 человек, средний возраст 53,13 ± 2,9 лет. Основная группа (I) испытуемых представлена 31 пациентом мужского пола, страдающим гипертонической болезнью II стадии, АГ 1-2 степени, высокого риска, принимавшим участие в боевых действиях на территориях Афганистана (1979-1989 г.) и Чеченской Республики (1994-2002 г.). Группу сравнения (II) составили 29 пациентов мужского пола без клинико-инструментальных проявлений сердечно-сосудистой патологии, также принимавших участие в боевых действиях. Срок службы в условиях боевых действий у обследуемого контингента составил 14 ± 4,6 мес. У всех пациентов в анамнезе присутствовал факт перенесенного боевого стресса (ведение боевых действий). Критерии включения пациентов в исследование: полученное добровольное информированное согласие на участие в исследовании, возраст от 45 до 59 лет, факт участия в боевых действиях, наличие гипертонической болезни II стадии, АГ 1-2 степени, высокого риска. В предшествующий обследованию месяц гипотензивных, антиагрегантных, липидснижающих препаратов систематически больные не принимали, однако не исключался эпизодический прием гипотензивных препаратов короткого действия (каптоприл 25 мг, ме-топролола сукцинат 25-50 мг). ■ методы исследования В программу исследования входило изучение жалоб, сбор анамнеза заболевания, данных объективного осмотра, лабораторных и инструментальных методов исследования. Всем пациентам выполняли исследования: клинический анализ крови, клинический анализ мочи, биохимический анализ крови. Регистрацию электрокардиограммы выполняли в 12 общепринятых отведениях (Schiller Cardiovit AT-101, Швейцария). Определение интегрального биологического возраста (БВи) осуществлялось с использованием методики Киевского НИИ Геронтологии с учетом параметров систолического артериального давления (САД) (мм рт. ст.), продолжительности задержки дыхания после глубокого вдоха (сек.), статической балансировки (сек.), субъективной оценки здоровья (баллы) [11]. Определение сосудистого биологического возраста (БВс) производилось автоматически сфигмоманометром Vasera VS-1000 (Fukuda Denshi, Япония) методом регистрации плече-лодыжечной скорости распространения пульсовой волны (СРПВ, ^(справа), L(слева)-PWV), м/с). Темп старения считался замедленным, если биологический возраст был меньше календарного (КВ) (- 3-7,9 лет - II функциональный класс старения, -8 и более лет - I ФК старения); физиологическим, если разница между БВ и КВ была в диапазоне от -2,9 до +2,9 лет; ускоренным при опережении биологическим возрастом календарного (более чем на 3 года - IV ФК старения и более чем на 8 лет - V ФК старения). Для определения уровня психологической адаптации применялась Миссисипская шкала посттравматическо-го стрессового расстройства, военный и гражданский вариант (1987, 1995). Диагностику социальной адаптации проводили в соответствии с методикой «Уровень социальной фрустрированности». Лабораторное исследование включало в себя двукратное определение в сыворотке крови кортизола с интервалом 12.00 ч (в 8.00 и 20.00 ч.) на автоматическом хемилюминесцентном иммуноанализаторе Immulite 2000 (Siemens, США), исследование липидного профиля на биохимическом автоанализаторе «Humastar 600» (Human GMBH, Германия). Изучение агрегационной активности тромбоцитов проводили на лазерном агре-гометре 230 LА НПФ «Биола» с определением степени и скорости спонтанной (СПА) и индуцированной агонистами (аденозиндифосфатом (АДФ) в концентрации 5 мкмоль/л, адреналином - 5 мкг/л) агрегации по кривой среднего размера агрегатов. Инструментальное исследование включало в себя изучение микроциркуляторного русла (МЦР) методом лазерной допплеровской флоуметрии на анализаторе микроциркуляции крови ЛАКК-01 (НПП «ЛАЗМА», г. Москва). Для изучения артериальной ригидности на участке аорта - магистральные артерии нижних конечностей использовался аппарат VaSera-1000 с определением плече-лодыжечной СРПВ и сердечно-лодыжечного сосудистого индекса (CAVI). Эхокардиографическое исследование проводили по общепризнанной методике (в М- и В-режимах) на аппарате «Siemens Omnia», 2000 (Германия). Суточное мониторирование артериального давления (СМАД) с изучением циркадных колебаний АД и частоты пульса проводилось пациентам с АГ автоматической системой КМкн-«Союз-"ДМС''» (ООО «ДМС Передовые Технологии», г. Москва) с длительностью мониторинга 24 часа. Статистическая обработка результатов исследования проводилась с использованием программного пакета SPSS 21 (лицензия № 20130626-3). Оценку закона распределения признаков выполняли с помощью критериев %2-квадрат с поправкой Лилифорса и Шапиро-Уилка. Для сравнения двух групп использовали критерий t Стьюдента и критерий Манна- Уитни-Вилкоксона. В качестве описательных статистик приведены среднее арифметическое и его ошибка (M±m). Для анализа качественных, или номинальных, данных строили таблицы сопряженности и рассчитывали критерий %2. При проведении математического моделирования рассчитывали парные коэффициенты корреляции Пирсона и Спирмена, строили модели множественной линейной регрессии, использовали метод канонической корреляции. Критическое значение уровня значимости при всех видах статистического анализа принимали равным 0,05. ■ результаты исследования Создание автоматизированной системы включало три этапа. I этап был посвящен изучению взаимосвязей между группами признаков, характеризующих микро- и макроциркуляцию. Для этого применяли как парные корреляции между данными наборами признаков, так и метод многомерного анализа - каноническую корреляцию. Каноническая корреляция (КК) - технология представления взаимосвязи между двумя наборами переменных x1, x2, ... xp и y1, y2, ... yq, измеренных у одних и тех же объектов. Каноническая корреляция осуществляет компактную сводку линейных взаимоотношений между двумя наборами признаков и имеет следующий общий вид: а1 У + а2 У 2 + ••• + арУр = bl X + Ь2 x2 + ••• + bq где: yp y2, ... yq - первый набор признаков ар а2, aq - коэффициенты при первом наборе признаков xp x2, ... xp - второй набор признаков bp b2, Ьр - коэффициенты при втором наборе признаков. В левой части уравнения представлен первый набор переменных - факторов риска дезадаптации: психологическая и социальная адаптация, темп старения, ли-пидограмма, циркадианный ритм секреции кортизола. Линейная комбинация этих признаков дает каноническую переменную Х. В правой части уравнения представлен второй набор переменных, характеризующий реактивность сердечно-сосудистой системы: агрегация тромбоцитов, оценка микроциркуляции с помощью лазерной допплеровской флоуметрии, данные эхокардио-графии и исследования жесткости сосудов. Линейная комбинация данных признаков соответствует канонической переменной Y. Первый набор переменных Второй набор переменных Переменная Факторная нагрузка Переменная Факторная нагрузка Адаптация -0,37 Степень адреналинагрегации тромбоцитов -0,86 Качество жизни -0,63 Скорость адреналинагрегации тромбоцитов 0,04 Биологический возраст интегральный -0,64 Показатель микроциркуляции 0,06 Биологический возраст сосудистый -0,68 Внутрисосудистое сопротивление -0,1 Общий холестерин -0,58 Резерв капиллярного кровотока 0,05 Холестерин ЛПВП 0,14 Индекс эффективности микроциркуляции 0,6 Холестерин ЛПНП -0,56 Толщина межжелудочковой перегородки в диастолу -0,74 Триглицериды -0,19 Индекс массы миокарда левого желудочка -0,86 Коэффициент атерогенности -0,6 Общее периферическое сосудистое сопротивление -0,48 Кортизол, утро -0,69 Скорость распространения пульсовой волны -0,88 Кортизол, вечер -0,79 Сердечно лодыжечный сосудистый индекс -0,87 Циркадный ритм секреции кортизола 0,79 Таблица 1. Каноническая корреляция психологических признаков и метаболических показателей крови с показателями микроциркуляции и агрегации. Выделенные клинико-лабораторные и инструментальные признаки, вошедшие в модель канонической корреляции, а также их факторные нагрузки, то есть корреляции между каноническими переменными X и Y и показателями из каждого набора исходных данных, представлены в таблице 1. Коэффициент канонической корреляции, характеризующий тесноту связи двух полученные линейных комбинаций признаков: R=0,92, р<0,001. Коэффициенты избыточности равны 31% при первом наборе признаков и 28% при втором. II этап исследования включал изучение взаимосвязи полученной второй канонической переменной с биологическими возрастами пациентов. 1. Оценка парных корреляций канонической переменной Х с биовозрастом показала умеренной тесноты взаимосвязь (r=0,62). 2. Однако для медицинской практики представляет интерес не сам вычисленный биологический возраст, а его соотношение с реальным, или паспортным, возрастом человека. Поэтому мы вычислили разность между биологическим возрастом и паспортным возрастом. У одних пациентов эти показатели были очень близки, а у других различались на 5-10, а то и 20 лет. Эта разность отражает темп старения человека. 3. Мы исследовали взаимосвязь между канонической переменной Х и разностью биологического и паспортного возрастов (рис. 1). Связь оказалась обратной по знаку и умеренной по тесноте (r=-0,62, р<0,001). Данный характер взаимосвязи физиологически закономерен. В каноническую переменную X основной вклад вносят изменения параметров левого желудочка и системного кровотока, причем, чем более отклонены от нормативных значений данные показатели сердечно-сосудистой системы, тем меньше вычисленное значение линейной комбинации признаков. На рисунке 1 пациенты с наличием и отсутствием артериальной гипертензии (АГ) отображены различными маркерами. Из скаттерограммы видно, что наиболее высокие и, следовательно, наихудшие значения разности биологического и паспортного возрастов получены у пациентов с артериальной гипертензией и с отрицательными значениями по канонической переменной. Слабоположительные значения по канонической переменной соответствуют меньшим разностям возрастов, а значения выше единицы соответствуют части графика с практически неразличимым биологическим и паспортным возрастом. Рисунок 2. Внешний вид окна программы для оценки адаптации. III этап включал собственно разработку компьютерной системы для оценки адаптированности пациента. Язык реализации - С#. Программа обеспечивает выполнение следующих функций: ввод данных клиниколабораторных и инструментальных исследований, расчет показателя адаптированности и его клиническая оценка, а также по запросу пользователя внесение результатов в базу данных. 1. Вначале пользователю предлагается ввести данные в форму ввода. 2. Затем осуществляется расчет канонической величины X по «сырым», или размерным, коэффициентам, полученным нами в модели канонической корреляции: Рисунок 1. График рассеяния между канонической переменной Х и разностью биологического и паспортного возраста. Х= -0,102 X степень адреналин-агрегации тромбоцитов + + 0,178 X скорость адреналин-агрегации тромбоцитов - - 0,023 X показатель микроциркуляции + + 2,209 X внутрисосудистое сопротивление- - 0,007 X резерв капиллярного кровотока + + 2,009 X индекс эффективности микроциркуляции - - 0,23 Xтолщина межжелудочковой перегородки в диастолу - - 0,016 X индекс массы миокарда левого желудочка + + 0,002 Xобщее периферическое сосудистое сопротивление - - 0,251 X скорость распространения пульсовой волны + + 0,142 X сердечно-лодыжечный сосудистый индекс - 3,56 . 3. Полученная каноническая переменная Х подвергается содержательной интерпретации, и программа выдает пользователю соответствующее заключение. - Если величина Х <0, то адаптация неудовлетворительная, рассчитанный биологический возраст существенно отличается от календарного в среднем на 10 лет. - Если величина Х лежит в диапазоне от до 1, то адаптация умеренная, рассчитанный биологический возраст отличается от календарного в среднем на 6,6 лет. - Если величина Х >1, то адаптация хорошая, рассчитанный биологический возраст отличается от календарного в среднем на 1 год. Пример вида формы ввода и получаемого заключения представлен на рисунке 2. ■ выводы Разработанную автоматизированную систему (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015616307 от 05 июня 2015 г.) можно применять в лечебно-профилактических, реабилитационных и научно-образовательных учреждениях для диагностики и мониторинга эффективности лечебных и реабилитационных мероприятий.

About the authors

SV V Bulgakova

Samara State Medical University

Email: osteoporosis63@gmail.com
PhD, associate professor, head of the Department of geriatrics and age-specific endocrinology, Samara State Medical University

EV V Treneva

Samara State Medical University

Email: eka1006@yandex.ru
PhD, assistant of the Department of geriatrics and age-specific endocrinology, Samara State Medical University Samara State Medical University, 89 Chapaevskaya st., Samara

NO O Zakharova

Samara State Medical University

Email: geriatry@mail.ru
PhD, professor of the Department of geriatrics and age-specific endocrinology, Samara State Medical University

MV V Komarova

Samara State Medical University; Samara National Research University

Email: marinakom@yandex.ru
PhD, associate professor, researcher of the Department of high performance computing and big data processing center for breakthrough research «Information technologies in medicine» of Samara State Medical University, associate professor of the Department of laser and biotechnical systems of Samara National Research University

References

Supplementary files