Точность определения волемического статуса методом дистанционного диэлектрического исследования при сравнении с компьютерной томографией с одновременным определением дыхательного профиля при помощи спирометрии у пациентов с острой декомпенсацией сердечной недостаточности

Цель. Оценить и сравнить точность определения волемического статуса методом дистанционного диэлектрического исследования (ДДИ) с компьютерной томографией (КТ) с одновременным определением дыхательного профиля с помощью спирометрии у пациентов с острой декомпенсацией сердечной недостаточности (ОДСН).

Материал и методы. У 33 пациентов с хронической сердечной недостаточностью (ХСН), госпитализированных в стационар в связи с ОДСН, дважды за время госпитализации (в день поступления и в день выписки из стационара) проводилось определение волемического статуса с помощью дистанционного диэлектрического исследования (ДДИ), КТ органов грудной клетки (ОГК). Результаты определения средней плотности ткани легких из единиц Хаунсфилда [HU] конвертировали в уровень жидкости (УЖ%) что позволило сравнить их с показателями ДДИ. Одновременно для оценки влияния физической нагрузки на динамику застоя в легких проводился тест 6-минутной ходьбы (6ТШХ) с последующим определением волемического статуса методом ДДИ.

Результаты. Выявлена средняя корреляционная связь между данными КТ ОГК и ДДИ (r = +6,0, p = 0,0002). В динамике статистически значимо снизились показатели гиперволемии, по данным КТ ОГК, что отражалось и в снижении показателя ДДИ. Содержание жидкости в легких по данным ДДИ в среднем при поступлении составило 37,1 ± 5,3%, при выписке – 34,2 ± 4,1% (p = 0,0155). СПТЛ, по данным КТ ОГК, при поступлении составила 26,5 ± 6,4 при выписке – 22,7 ± 5,6 (P<0,0001). Выявлены различия в показателях ДДИ до и после физической нагрузки (6ТШХ) – 35,2 ± 4,2% по сравнению с исходным показателем – 34,2 ± 4,1% (p = 0,0001). Между показателем ДДИ до и после 6ТШХ при выписке была выявлена сильная корреляционная связь (r = +0,7, p = 0,0001).

Выводы. Результаты исследования демонстрируют значимую корреляционную связь между данными, полученными с помощью системы ДДИ и КТ ОГК. Необходимо отметить, что применение метода ДДИ может быть перспективным в диагностике венозного застоя в легких (ВЗЛ) и использоваться у пациентов с ОДСН как для определения эффективности проводимой терапии, так и для выявления готовности пациента к выписке из стационара.

1. Girerd N., Seronde M., Coiro S. еt аl. INI-CRCT, Great Network, and the EF-HF Group. Integrative Assessment of Congestion in Heart Failure Throughout the Patient Journey. JACC Heart Fail. 2018 Apr;6(4):273-285. https://doi.org/10.1016/j.jchf.2017.09.023

2. Schiff GD., Fung S., Speroff T. et.al. Decompensated heart failure: symptoms, patterns of onset, and contributing factors. Am J Med. 2003 Jun 1;114(8):625-30. https://doi.org/10.1016/s00029343(03)00132-3

3. Rosenblum LJ., Mauceri RA., Wellenstein DE. et.al. Density patterns in the normal lung as determined by computed tomography. Radiology. 1980 Nov;137(2):409-16. https://doi.org/10.1148/radiology.137.2.7433674

4. Сырхаева А.А., Насонова С.Н., Жиров И.В. и соавт. Возможности инструментального определения волемического статуса у пациентов с острой декомпенсацией хронической сердечной недостаточности. Терапевтический архив. 2023;95(9):769-775. https://doi.org/10.26442/00403660.2023.09.202375

5. Agasti T.K. Textbook of Anesthesia for Postgraduates 1st Edition, first ed. Jaypee Brothers Medical Pub, October 31, 2010:34. ISBN 978-9380704-94-4

6. Morooka N., Watanabe S., Masuda Y. et.al. Estimation of pulmonary water distribution and pulmonary congestion by computed tomography. Jpn Heart J. 1982 Sep;23(5):697-709. https://doi.org/10.1536/ihj.23.697

7. Kato S, Nakamoto T, Iizuka M. Early diagnosis and estimation of pulmonary congestion and edema in patients with left-sided heart diseases from histogram of pulmonary CT number. Chest. 1996 Jun;109(6):1439-45. https://doi.org/10.1378/chest.109.6.1439

8. Simon BA. Non-invasive imaging of regional lung function using x-ray computed tomography. J Clin Monit Comput. 2000;16(5- 6):433-42. https://doi.org/10.1023/a:1011444826908

9. Snyder EM., Beck KC., Turner ST.et.al. Genetic variation of the beta2-adrenergic receptor is associated with differences in lung fluid accumulation in humans. J Appl Physiol (1985). 2007 Jun;102(6):2172-8. https://doi.org/10.1152/japplphysiol.01300.2006

10. Amir O., Azzam ZS., Gaspar T. et.al. Validation of remote dielectric sensing (ReDS™) technology for quantification of lung fluid status: Comparison to high resolution chest computed tomography in patients with and without acute heart failure. Int J Cardiol. 2016 Oct 15;221:841-6. https://doi.org/10.1016/j.ijcard.2016.06.323