Thanh bên bài viết
Số lượt xem PDF: 39
KHẢ NĂNG DỰ ĐOÁN HẸP ĐỘNG MẠCH VÀNH CỦA MÔ HÌNH DIAMOND - FORRESTER MỞ RỘNG Ở BỆNH NHÂN ĐAU NGỰC NGHI NGỜ BỆNH ĐỘNG MẠCH VÀNH TẠI BỆNH VIỆN ĐA KHOA HOÀN MỸ CỬU LONG NĂM 2020-2021
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Đặt vấn đề: Bệnh động mạch vành (ĐMV) là bệnh lý tim mạch thường gặp, là nguyên nhân gây tử vong hàng đầu trên thế giới. Các hướng dẫn về bệnh ĐMV đã đưa ra mô hình ước lượng xác suất tiền nghiệm dựa trên nghiên cứu: giá trị, cập nhật và mở rộng của mô hình Diamond - Forrester. Mục tiêu nghiên cứu: 1. Xác định tỷ lệ hẹp động mạch vành và một số liên quan; 2. Khảo sát giá trị dự đoán hẹp ĐMV của mô hình Diamond - Forrester mở rộng ở bệnh nhân đau ngực nghi ngờ bệnh ĐMV tại Bệnh viện Đa khoa Hoàn Mỹ Cửu Long năm 2020-2021. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang, có phân tích. Có 136 bệnh nhân đau ngực nghi ngờ bệnh ĐMV đến khám tại Bệnh viện Đa khoa Hoàn Mỹ Cửu Long. Kết quả: Từ tháng 6 năm 2020 đến tháng 4 năm 2021, ghi nhận trên 136 bệnh nhân đau ngực nghi ngờ bệnh ĐMV có 35,3% là nam và 64,7% là nữ, tuổi trung bình là 69,86 ± 10,52 tuổi. Tỷ lệ bệnh nhân hẹp ĐMV ý nghĩa là
58,8%. Có 4 biến số có khả năng ước lượng hẹp ĐMV có ý nghĩa là tăng huyết áp, đái tháo đường, tăng LDL-c, kiểu đau ngực. Kết quả nghiên cứu xác định được phương trình hồi qui: Y = -6,317 + 3,074 x (tăng huyết áp) + 2,877 x (đái tháo đường) + 2,651 x (tăng LDL-c) + 2,377 x (đau ngực điển hình) với giá trị tiên đoán đúng là 69,9%. Kết luận: Mô hình ước đoán xác suất tiền nghiệm bao gồm tăng huyết áp, đái tháo đường, tăng LDL-c, kiểu đau ngực có thể giúp tiên đoán khả năng hẹp ĐMV ý nghĩa ở bệnh nhân đau ngực nghi ngờ bệnh ĐMV.
Chi tiết bài viết
Từ khóa
Mô hình Diamond – Forrester mở rộng, hẹp động mạch vành ý nghĩa, đau ngực nghi ngờ bệnh động mạch vành
Tài liệu tham khảo
2. Almeida J,Fonseca P, et al. (2016), Comparison of coronary artery disease consortium 1 and 2 scores and duke clinical score to predict obstructive coronary disease by invasive coronary angiography. Clin Cardiol, 39(4), pp.223-8.
3. Baskaran L,Danad I, et al. (2018), A Comparison of the updated Diamond-Forrester, CAD consortium, and CONFIRM history-based risk scores for predicting obstructive coronary artery disease in patients with stable chest pain: The SCOT-HEART Coronary CTA Cohort. JACC Cardiovasc Imaging, 12, pp.1392-1400.
4. Di Carli MF,Gupta A(2019), Estimating Pre-Test Probability of Coronary Artery Disease. JACC Cardiovasc Imaging, 12(7 Pt 2), pp.1401–1404.
5. Ferrannini G,Manca ML, et al. (2020), Coronary artery disease and type 2 diabetes: A proteomic study. Diabetes Care, 43, pp.843-851.
6. Genders TSS,Coles A, et al. (2017), Patients with stable chest pain: Insights from the PROMISE trial. JACC Cardiovasc Imaging, 11(3), pp.437-446.
7. Madhavan MV,Gersh BJ, et al. (2018), Coronary artery disease in patients ≥80 years of age. J Am Coll Cardiol, 71(18), pp.2015-2040.
8. Patsouras A,Farmaki P, et al. (2019), Screening and risk assessment of coronary artery disease in patients with type 2 diabetes: An updated review. In Vivo, 33(4), pp.1039-1049.
9. Weber T,Lang I, et al. (2016), Hypertension and coronary artery disease: epidemiology, physiology, effects of treatment, and recommendations : A joint scientific statement from the Austrian Society of Cardiology and the Austrian Society of Hypertension. Wien Klin Wochenschr, 128(13-14), pp.467-479.
10. Wong ND(2014), Epidemiological studies of CHD and the evolution of preventive cardiology. Nat Rev Cardiol, 11(5), pp.276-289.