Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. Обзор литературы 9
1.1 Введение 9
1.2 Особенности патологической гемодинамики при ХСН. Желудочково-артериальное сопряжение 12
1.3 Вклад артериальной жёсткости в патогенез ХСН с сохранённой ФВ. Методы оценки артериальной жёсткости 27
1.4 Заключение 36
ГЛАВА II. Общая характеристика обследованных больных и методов исследования 38
ГЛАВА III. Результаты собственных наблюдений 54
3.1 Результаты контурного анализа пульсовых волн 60
3.2 Значения показателей эффективной артериальной эластичности (Еа), конечно-систолической эластичности (Ees) и желудочково-артериального сопряжения (Ea/Ees) 65
3.3 Оценка физической работоспособности 68
3.4 Связь нарушений желудочково-артериального сопряжения, показателей контурного анализа пульсовых волн, данных ЭХО-КГ и эргоспирометрии, а также клинических характеристик больных с ХСН и АГ 73
3.4.1 Анализ корреляционных связей между данными контурного анализа пульсовых волн, данных ЭХО-КГ и эргоспирометрии, а также клинических характеристик больных 73
3.4.2 Другие важные клинические ассоциации между нарушениями желудочково-артериального сопряжения, показателями диастолической функции ЛЖ и данными эргоспирометрии у больных с ХСН и АГ 76
3.5 Динамика показателей контурного анализа пульсовых волн у пациентов с ХСН и больных с АГ на фоне лечения. Оценка влияния степени снижения АД на показатели жёсткости магистральных артерий 77
3.6 Выявление факторов, в наибольшей степени оказавших влияние на величину пикового потребления кислорода у больных с ХСН. Прогнозирование средней величины пикового потребления кислорода с помощью построения деревьев принятия решений 84
3.7 Прогнозирование принадлежности пациента к группе АГ либо к группе ХСН-СФВ с помощью построения деревьев классификации 88
ГЛАВА IV. Обсуждение полученных результатов 92
Выводы 111
Практические рекомендации 113
Список сокращений 114
Список литературы 116
- Вклад артериальной жёсткости в патогенез ХСН с сохранённой ФВ. Методы оценки артериальной жёсткости
- Значения показателей эффективной артериальной эластичности (Еа), конечно-систолической эластичности (Ees) и желудочково-артериального сопряжения (Ea/Ees)
- Анализ корреляционных связей между данными контурного анализа пульсовых волн, данных ЭХО-КГ и эргоспирометрии, а также клинических характеристик больных
- Выявление факторов, в наибольшей степени оказавших влияние на величину пикового потребления кислорода у больных с ХСН. Прогнозирование средней величины пикового потребления кислорода с помощью построения деревьев принятия решений
Вклад артериальной жёсткости в патогенез ХСН с сохранённой ФВ. Методы оценки артериальной жёсткости
Хроническая сердечная недостаточность (ХСН) поражает более 2 % населения западных стран, её распространённость резко повышается от 1 % среди лиц 40 лет до 10 % среди лиц старше 75 лет [72]. ХСН служит одной из главных причин госпитализации пациентов старше 65 лет [59, 100, 43]. Только в США по причине декомпенсации ХСН ежегодно поступают в стационары до 1 миллиона пациентов. Смертность таких больных и частота повторных госпитализаций в течение последующих 2-3 месяцев составляет 45 % [82, 56, 81].
Классическое определение ХСН характеризует данный синдром как нарушение способности сердца наполняться кровью и/или выталкивать её соразмерно с метаболическими потребностями организма, что клинически проявляется совокупностью симптомов лёгочного и системного венозного застоя [3, 59, 72].
В течение многих лет природа ХСН ассоциировалась, в первую очередь, со снижением насосной функции сердца или со сниженной фракцией выброса левого желудочка (ФВ ЛЖ). При этом результаты крупных исследований показывают, что почти половина больных с симптомами ХСН имеют нормальную ФВ ЛЖ [84]. На сегодняшний день невозможно с уверенностью сказать, являются ли ХСН с сохранённой ФВ (ХСН-СФВ) и ХСН с низкой ФВ самостоятельными заболеваниями или всего лишь разными стадиями единого «сердечно-сосудистого континуума» [81]. Несмотря на то, что социо-экономическую значимость ХСН-СФВ, определяемая расходами системы здравоохранения, частыми повторными госпитализациями пациентов, снижением их толерантности к физическим нагрузкам и качества жизни, равнозначна таковой для ХСН с низкой ФВ, патофизиология и способы лечения данной патологии изучены в гораздо меньшей степени.
По результатам наиболее ранних исследований [124], распространённость сохранённой ФВ ЛЖ среди пациентов с ХСН варьировала от 13 до 74 %. Это было связано с тем, что нормальная ФВ ЛЖ часто служила критерием исключения. Крупные популяционные исследования последних лет, проведённые в США и Европе [108, 65, 42, 28, 95, 94, 54, 70, 36], дают более точные средние значения, равные 54 %, с диапазоном от 40 % до 71 %. Недостаточная стандартизация диагностических критериев и сложности дифференциальной диагностики ХСН-СФВ у пожилых, имеющих избыточный вес и сопутствующие заболевания пациентов, значительно снижает точность оценки распространённости ХСН-СФВ. Тем не менее, истинная её распространённость в общей популяции достигает 1,1 – 5,5 % [99].
Современные рекомендации по диагностики ХСН-СФВ основаны на сочетании трёх необходимых компонентов: наличие симптомов и клинических признаков ХСН, сохранённая ФВ ЛЖ и наличие дополнительных объективных свидетельств нарушения диастолической функции ЛЖ и/или суррогатных маркёров диастолической дисфункции. К ним можно отнести гипертрофию миокарда ЛЖ (ГЛЖ), увеличение левого предсердия (ЛП), наличие фибрилляции предсердий (ФП) или повышение плазменной активности натрий-уретических пептидов [45, 125, 100]. Эхокардиографическое исследование (ЭХО-КГ) по-прежнему остаётся методом выбора оценки диастолической функции ЛЖ [1]. При этом у ряда больных, у которых не удаётся достичь удовлетворительного качества визуализации, возможно применение МРТ-методик [80].
Алгоритм, разработанный экспертами Европейского Общества Кардиологов, доказал свою значимость в отношении выявления пациентов с ХСН-СФВ высокого риска, с наиболее неблагоприятным прогнозом [11]. Кроме данного алгоритма, на сегодняшний день накоплены результаты исследований, доказавших значимость в отношении смертности и повторных госпитализаций больных с ХСН-СФВ, показателей дисфункции ЛП [130] и диастолической жёсткости миокарда ЛЖ [98].
Наиболее важным в диагностике ХСН-СФВ, по-прежнему, остаётся определение отношения пика Е трансмитрального кровотока к пику Е движения фиброзного кольца митрального клапана, измеренного с помощью тканевого допплера (E/E ). Данный показатель служит наиболее чувствительным маркёром изменения давления наполнения ЛЖ и лежит в основе неинвазивной оценки диастолической функции. При этом у многих больных, особенно на ранних стадиях ХСН, снижение толерантности к физическим нагрузкам происходит без признаков перегрузки объёмом. В работе Penicka и соавт. (2010) результаты инвазивного исследования центральной гемодинамики 30 больных с ХСН-СФВ во время физической нагрузки и фармакологических проб выявило признаки повышения жёсткости миокарда ЛЖ, диссинхронии и динамической митральной регургитации у большинства больных [102]. При том, что только 25 % из них соответствовали критериям Европейского Общества Кардиологов по диагностики ХСН-СФВ. Сходные данные были получены в работе Borlaug и соавт. (2010), показавшем, что больные с ХСН-СФВ, имеющие нормальный уровень биомаркёров и нормальные показатели давления наполнения ЛЖ в покое, демонстрируют существенные нарушения гемодинамического ответа на физическую нагрузку [23].
Таким образом, известные методы диагностики во многих случаях не позволяют с уверенностью констатировать наличие ХСН-СФВ. В этой связи применение дополнительных методов оценки диастолической функции, (например, на фоне физической нагрузки), а также внедрение новых способов, основанных на ключевых аспектах патологической гемодинамики ХСН-СФВ, таких как повышение сосудистой и миокардиальной жёсткости, представляется особенно важным.
Значения показателей эффективной артериальной эластичности (Еа), конечно-систолической эластичности (Ees) и желудочково-артериального сопряжения (Ea/Ees)
Образцы крови, необходимые для определения NT-pro-BNP, забирались натощак, в утренние часы, в соответствии со стандартной методикой. Тотчас же после забора кровь подвергалась центрифугированию. Плазма замораживалась при температуре – 27-35С. Замороженные образцы плазмы доставлялись в лабораторию Первого МГМУ им. И.М Сеченова (зав. лабораторией – к.м.н. Е.П. Гитель). Определение NT-pro-BNP осуществлялось твёрдофазным иммунноферментным методом (ELISA). С целью перевода полученных результатов из пикомолей на литр в пг/дл, результаты умножались на 3,8.
ЭКГ-исследование в покое в 12-ти отведениях проводилось на микропроцессорном 3/6/12-канальном кардиографе MAC 3500 (General Electric Healthcare, США). Помимо стандартных параметров, особое внимание уделялось таким показателям, как наличие патологических зубцов Q, длительность комплекса QRS, наличие признаков ГЛЖ.
ЭХО-КГ-исследования выполнялось на аппарате Vivid I и Vivid 7 (General Electric Healthcare, США) по стандартному протоколу из парастернального, апикального, субкостального и супрастернального доступов. Помимо стандартных измерений в «В» и «М» - режимах и оценки скоростей потоков на клапанах с использованием допплерографического метода, исследования дополнялись оценкой диастолической функции ЛЖ с использованием тканевого допплера. Кроме того, на основании данных ЭХО-КГ, рассчитывались показатели Ea и Ees.
Еа = КСД / УО 1, где Еа – артериальная эластичность, КСД – конечно-систолическое давление в ЛЖ, УО – ударный объём. При КСД = САД х 0,9, данная формула приобретает следующий вид: Еа = САД х 0,9 / УО, где САД – уровень систолического АД. конечно-систолическая эластичность рассчитывалась как отношение конечно-систолического давления в ЛЖ к КСО: Ees = САД х 0,9 / КСО, где Ees – конечно-систолическая эластичность, САД – уровень систолического АД, КСО – конечно-систолический объём ЛЖ. желудочково-артериальное сопряжение рассчитывалось как отношение Ea к Ees (Ea/Ees). Эффективное желудочково-артериальное сопряжение расценивалось как нормальное при колебании значения Ea/Ees в диапазоне от 0,5-0,6 до 1,0-1,2 [39, 29, 114]. Нагрузочное тестирование с газовым анализом выдыхаемого воздуха (эргоспирометрия) выполнялось с использованием диагностической станции CS-200 (Shiller, Швейцария) с циркониевым датчиком для определения О2 и недисперсионным инфракрасным анализатором СО2 в режиме анализа каждого дыхательного цикла (breath by breath) с автоматическим усреднением данных за 30 с. Применялись следующие варианты нагрузочных протоколов: Bruce, модифицированный Bruce, Naughton, Naughton-ramp. Критерием прекращения тестирования служило появление одышки, усталости и/или
Отдельно рассчитывалось для больных без митральной регургитации III степени и больных без митральной регургитации II и III степени. других субъективных жалоб, препятствующих продолжению пациентами нагрузки (симптом-лимитированный тест).
В процессе нагрузочного тестирования оценивались следующие показатели (см. таблица 2.3).
Контурный анализ пульсовых волн осуществлялась с использованием прибора АнгиоСкан-01 (Фитон), действие которого основано на фотоплетизмографическом методе [7]. Фотоплетизмографический сигнал формируется благодаря изменению оптической плотности кровотока лоцируемого участка (проксимальных фаланг пальцев), опосредованного колебанием концентрации гемоглобина в зависимости от фазы сердечного цикла (систолы и диастолы) [120]. В отличие от аппланационной тонометрии, метода оценки артериальной жёсткости, наиболее часто используемого в клинических исследованиях, фотоплетизмографический метод основан не только на регистрации давления, оказываемого пульсовыми волнами на стенку артерии, но на оценке формы пульсовых волн, т.е учитывает их объёмные и потоковые характеристики. Это позволяет избежать воздействия на результаты таких факторов, как уровень системного АД, роста испытуемого, времени возвращения отражённой волны к сердцу и т.д. Данная методика была валидизирована в популяции здоровых добровольцев [120, 26] и больных ССЗ [120, 137, 52]. Показатели, полученные с использованием фотоплетизмографического анализа пульсовых волн, хорошо коррелируют с результатами аппланационной тонометрии [91, 137, 35]. Использование данной методики с целью оценки эластических свойств артериальной стенки рекомендовано Европейским обществом специалистов по артериальной гипертензии (ESH) [77].
Анализ корреляционных связей между данными контурного анализа пульсовых волн, данных ЭХО-КГ и эргоспирометрии, а также клинических характеристик больных
Для того чтобы корректно оценить взаимосвязь между AIx75 и САД в двух группах, для каждого пациента были рассчитаны показатели AIx75 / САД, а для оценки может ли изменения показателей AIx75 и САД на фоне лечения зависеть от наличия у пациентов ХСН, была использована методология ANOVA с повторными измерениями.
В группе АГ среднее отношение AIx75 / САД составило 0,26 % / мм рт.ст., в группе ХСН-СФВ отношение AIx75 / САД составило -0,55 % / мм рт.ст. При проведении ANOVA с повторными измерениями было показано, что принадлежность к группе ХСН-СФВ оказывает статистически значимое влияние на отсутствие взаимосвязи между динамикой САД и AIx75 на фоне лечения (р = 0,04, критерий – след Пиллая). Эти расчеты позволяют сделать вывод о том, что в группе АГ отмечается чёткая взаимосвязь между степенью снижения АД и показателем сосудистой жесткости AIx75, которая не прослеживается в группе ХСН-СФВ.
Выявление факторов, в наибольшей степени оказавших влияние на величину пикового потребления кислорода у больных с ХСН. Прогнозирование средней величины пикового потребления кислорода с помощью построения деревьев принятия решений Используя результаты инструментальных методов обследования больных с ХСН возможно спрогнозировать среднюю величину пикового потребления кислорода у конкретного пациента. Для решения данной задачи в наибольшей степени подходит статистический метод построения дерева принятия решений (или «дерева регрессии»).
Особенности статистического метода. Деревья регрессии – это метод, позволяющий предсказывать среднее значение целевой количественной переменной (в нашем случае – пикового потребления кислорода) в зависимости от значений одной или нескольких независимых предикторных переменных (данных обследования).
С целью определения факторов, в наибольшей степени оказывающих влияние на величины пикового потребления кислорода у больных с ХСН, группы ХСН с низкой ФВ и ХСН-СФВ были проанализированы вместе.
В ходе многомерного анализа (основанного на дискриминантном анализе) результатов обследования всех больных с ХСН было выявлено, какие из них оказывают наибольшее, а какие наименьшее влияние на величину пикового потребления кислорода. Были проанализированы следующие факторы:
Лекарственные препараты, которые получали больные на момент проведения нагрузочного тестирования (эргоспирометрии): БАБ, иАПФ/БАР, БКК, петлевые диуретики, тиазидные / тиазидоподобные диуретики, антагонисты альдостерона, антиагреганты / антикоагулянты, статины, дигоксин, амиодарон, антиаритмические препараты IC класса, препараты центрального действия (блокаторы имидазолиновых рецепторов).
В таблице 3.12 приведены результаты анализа. Каждому факторы был присвоен ранг, принимающий значение от 0 до 100. Ранг 100 соответствует фактору, оказывающему наиболее сильное влияние, ранг 0 – не оказывающему никакого влияния. Факторы, набравшие менее 20 балов, существенного влияние на величину пикового потребления кислорода не оказывали, и в таблице не приводятся. Таблица 3.12. Относительное влияние различных данных обследования больных на величину пикового потребления кислорода.
Таким образом, факторами, в наибольшей степени определяющими величину пикового потребления кислорода у больных с ХСН, служат: возраст, индекс массы тела, уровень систолического АД, величина ФВ и уровень NT-pro-BNP. Следует отметить, что показатели артериальной и конечно-систолической эластичности, а также данные контурного анализа пульсовых волн оказывали влияние на величину пикового потребления кислорода, сравнимое с давлением заполнения ЛЖ и систолическим давлением в ЛА.
На рисунке 3.15 представлено дерево регрессии, позволяющее спрогнозировать среднюю величину пикового потребления кислорода у больных с ХСН на основании пороговых величин проанализированных клинико-инструментальных факторов. В построенном дереве регрессии, предсказывается среднее значение пикового потребления кислорода и дисперсия для каждой из подгрупп. Рисунок 3.15. Дерево регрессии, позволяющее предсказывать среднюю величину пикового потребления кислорода у больных с ХСН на основании результатов обследования.
Примечание. Принцип работы модели следующий: если возраст пациента менее 47,5 лет, среднее значение пикового потребления кислорода для такой подгруппы 21,51 мл/кг/мин, дисперсия среднего 26,2 мл/кг/мин. При возрасте более 47,5 лет принимается во внимание величина ИМТ: при ИМТ менее 28,7 среднее потребление пикового кислорода составляет 15,93 мл/кг/мин, дисперсия среднего 20,88 мл/кг/мин. При этом, если исходное значение САД менее 102,5 мм рт.ст., среднее значение пикового потребления кислорода составит 11,36 мл/кг/мин, дисперсия среднего 2,77 мл/кг/мин. Чем больше независимых предикторов проанализирована в модели, тем меньше разброс среднего значения целевой переменной (дисперсии). 3.7 Прогнозирование принадлежности пациента к группе АГ либо к группе ХСН-СФВ с помощью построения деревьев классификации
Используя результаты инструментальных методов обследования больных с ХСН-СФВ и АГ возможно спрогнозировать принадлежность того или иного пациента к соответствующей группе, что может быть полезно в клинической практике. Далее мы приведём удобный для использования в клинической практике алгоритм («дерево классификации»), используя который можно отнести пациента к группе АГ либо к группе ХСН-СФВ. Данный алгоритм основан на результатах собственных наблюдений.
Особенности статистического метода. Деревья классификации – это метод, позволяющий предсказывать принадлежность наблюдений (в нашем случае – пациентов) к тому или иному классу категориальной зависимости переменной (в нашем случае – нахождение в группе АГ либо в группе ХСН-СФВ) в зависимости от соответствующих значений одной или нескольких предикторных переменных (данных обследования).
В ходе многомерного анализа (основанного на дискриминантном анализе) данных обследования больных было выявлено, какие из них оказывают наибольшее, а какие наименьшее влияние на вероятность наличия у пациента ХСН. Этот метод удобен тем, что из большого множества взаимосвязанных факторов помогает выявить наиболее значимые для разграничения двух групп, а также помогает определить их пороговые значения, помогающие разграничить группы.
Результаты анализа приведены в таблице 3.13. Каждому факторы был присвоен ранг, принимающий значение от 0 до 100. Ранг 100 соответствует фактору, оказывающему наиболее сильное влияние, ранг 0 – не оказывающему никакого влияния.
Выявление факторов, в наибольшей степени оказавших влияние на величину пикового потребления кислорода у больных с ХСН. Прогнозирование средней величины пикового потребления кислорода с помощью построения деревьев принятия решений
Следует отметить, что максимальное время выполнения нагрузки в группе ХСН с низкой ФВ было значительно больше, чем в двух других группах. Так максимально время выполнения нагрузки в группе ХСН с низкой ФВ составило 561,9±254,6 Вт, в группе ХСН-СФВ – 415,6±240,5 Вт, в группе АГ – 466,7±87,4 Вт. При этом, пациенты с АГ не отличались существенно от пациентов с ХСН-СФВ по данному показателю. Возможно, это было связано с тем, что тестирования у больных с ХСН и АГ выполнялось преимущественно по различным нагрузочным протоколам. Так в группе АГ, в основном, использовались протоколы Bruce и модифицированный Bruce, предполагающие выполнение большей нагрузки за меньшее время. В то же время, основными нагрузочными протоколами у больных с ХСН были более «щадящие» Naughton, Naughton-ramp и CEAP.
Пациенты из группы ХСН-СФВ характеризовались самыми высокими показателями VE/VCO2 – 35,2±8,5. Средние значения вентиляционного эквивалента по углекислому газу в группе ХСН-СФВ были существенно выше, чем те же показатели, полученные в группе ХСН с низкой ФВ (31,7±6,2) и в группе АГ (28,5±3,1).
Многими авторами отмечалось, что в ограничении физической работоспособности у больных с ХСН-СФВ задействованы несколько иные физиологические механизмы, чем у пациентов с ХСН с низкой ФВ [22, 24, 53, 103, 104]. Их связывают, в первую очередь, со снижением хронотропного и вазодилатационного резерва во время физических нагрузок. Кроме того, было показано [129], что у пожилых лиц и у пациентов с ХСН-СФВ пов ыше ние артериальной жёсткости и скорости распространения пульсовых волн независимо связаны с нарушением систолической и диастолической функции ЛЖ и выраженностью одышки.
В рамках настоящего исследования была предпринята попытка выявить и оценить связь нарушений желудочково-артериального сопряжения с повышением жёсткости магистральных артерий, диастолической функцией ЛЖ и со снижением физической работоспособности у больных с ХСН и АГ.
Проанализирована связь между значениями Ea, Ees и Ea/Ees, данными контурного анализа пульсовых волн, результатами ЭХО-КГ и эргоспирометрии отдельно для пациентов всех групп.
Как в группе больных с ХСН, так и среди пациентов с АГ выявлена статистически значимая взаимосвязь между ростом степени периферической вазоконстрикции (выражающемся в увеличении индекса отражения RI), и снижением фракции выброса левого желудочка (r = -0,425, p = 0,001).
В группе больных ХСН с низкой ФВ увеличение показателей Ea и Ees было связано с повышением значений AIx и AIx75. В этой же группе нарушение желудочково-артериального сопряжения (увеличение отношения Ea/Ees) коррелировало с выраженностью вазоконстрикции (увеличением RI), степенью дилатации ЛП (увеличение индекса объёма ЛП) и со снижением переносимости физических нагрузок (уменьшением пикового потребления кислорода и увеличением соотношения VE/VCO2). Кроме того, в этой же группе была выявлена связь между увеличением Ea и уменьшением максимальной нагрузкой во время тестирования, уменьшением потребления кислорода и нагрузки на уровне анаэробного порога и снижением эффективности вентиляции.
Традиционно, ограничение переносимости физических нагрузок у больных с ХСН с низкой ФВ связывают с недостаточным приростом СВ во время нагрузки вследствие снижения сократительного резерва [118, 126, 66]. Нами было показано, что увеличение сосудистой жёсткости и периферической вазоконстрикции, и нарушение желудочково-артериального сопряжения также вносят существенный вклад в ограничение переносимости физических нагрузок у таких больных.
В группе больных с ХСН-СФВ также была выявлена зависимость между увеличением Ea и снижением переносимости физических нагрузок, что проявлялось в уменьшении пикового потребления кислорода, максимальной выполненной нагрузки, времени выполнения нагрузки и пиковой лёгочной вентиляции. Сходные результаты были получены Borlaug BA и соавт. (2010), однако в данном исследовании ограничение пикового потребления кислорода было связано с изменением желудочково-артериального сопряжения (Ea/Ees в покое и на фоне нагрузки) [24]. В то же время нами не было выявлено связи между снижением пикового потребления кислорода и нарушением желудочково-артериального сопряжения у данной группы больных. Также не было выявлено связи между нарушением желудочково-артериального сопряжения и показателями диастолической функции ЛЖ, объёмом ЛП и результатами контурного анализа пульсовых волн в данной группе больных.
Показатели жёсткости магистральных артерий AIx и AIx75 у больных с АГ характеризовались достаточно тесным и статистически значимым уровнем корреляции с расчётным показателем эффективной артериальной эластичности Ea (r = 0,532, p = 0,002 и r = 0,481, p = 0,006). У пациентов с ХСН, независимо от ФВ, также отмечалась статистически значимая корреляция между показателями AIx и AIx75 и Ea, однако сила её была существенно слабее. Нельзя исключить, что данная корреляция, наблюдаемая в группе больных с ХСН с низкой ФВ и пациентов с АГ, прослеживается вследствие зависимости указанных показателей от уровня систолического АД. В то же время, отсутствие подобной связи в группе ХСН-СФВ может указывать на меньшую зависимость AIx и AIx75 от уровня систолического АД. В пользу этого утверждения говорит и взаимосвязь между AIx и AIx75 и САД, наблюдаемая у пациентов с АГ (r=0,397, p=0,025 и r=0,399, p=0,024, соответственно), но отсутствующая у больных с ХСН.
Для оценки влияния степени снижения АД на показатели жесткости артериальной стенки были проанализированы отношения изменения показателей сосудистой жёсткости к степени снижения АД в динамике.
Для того чтобы корректно оценить взаимосвязь между AIx75 и САД в двух группах, для каждого пациента были рассчитаны показатели AIx75 / САД, а для оценки того, может ли изменения показателей AIx75 и САД на фоне лечения зависеть от наличия у пациентов ХСН, была использована методология ANOVA с повторными измерениями.
