Клиническая и экспериментальная кардиология
Открытый доступ

Абстрактный

Серийная модель NT-proBNP для улучшения прогнозирования у пациентов с легочной артериальной гипертензией

Аарон М. Вольфсон, Майкл Л. Мейтленд, Василики Томас, Шериланн Гласснер и Марди Гомберг-Мейтленд

Предыстория: Исходное повышение N-концевого предшественника мозгового натрийуретического пептида (NT-proBNP) у пациентов с легочной артериальной гипертензией (ЛАГ) связано с худшими результатами. Последовательное измерение общедоступных биомаркеров может улучшить точность прогностических оценок и наше понимание патофизиологии ЛАГ.
Методы: В исследование были включены 103 пациента с ЛАГ с исходным повышенным NT-proBNP до начала или эскалации терапии с по крайней мере двумя последующими измерениями NT-proBNP. Используя последовательные измерения пациентов, линейная модель смешанных эффектов экстраполировала исходный NT-proBNP (отрезок) и эволюцию (наклон). Эти определенные моделью значения затем использовались в анализе пропорциональных рисков Кокса для определения предикторов выживаемости. Анализ площади под кривой, зависящей от времени (AUC), сравнивал дискриминацию выживаемости последовательных и одиночных измерений NTproBNP.
Результаты: Возраст субъектов составлял 50 ± 14 лет; у большинства была идиопатическая ЛАГ, врожденный порок сердца или заболевание соединительной ткани. Выжившие были моложе невыживших 47 ± 14 лет против 55 ± 12 лет (p = 0,002). Многофакторная модель выживания с использованием инвазивных и неинвазивных ковариатов показала, что NT-proBNP значительно предсказывал смертность. Зависящая от времени AUC была значительно больше для смоделированного (перехват) по сравнению с измеренным NT-proBNP.
Выводы: Прогностическое моделирование с использованием серийных измерений NT-proBNP лучше предсказывает выживаемость, чем одно исходное значение. Эти данные подтверждают проведение будущих исследований серийного измерения NT-proBNP для дальнейшего уточнения его роли в клиническом лечении пациентов с ЛАГ.