Автореферат (1140115), страница 4
Текст из файла (страница 4)
ст. Если через две недели после начала терапии ФК АГП в стартовой дозе АДсоставляло ≥140/90 мм рт. ст., доза исследуемых препаратов увеличивалась: Нолипрел А Бифорте (10 мг Па и 2,5 мг И) по 1 таблетке 1 раз в сутки утром, Твинста 5/80 (5 мг А и 80 мг Т)по 1 таблетке 1 раз в сутки.
Если еще через 2 недели АД не достигало целевых значенийпациент исключался из исследования.2. Период двенадцатинедельнойфармакотерапиипосле достижения целевого АД(стабильные дозы изучаемых ФК АГП).Общая длительность периода наблюдения варьировала от 14 до 16 недель в зависимостиот длительности периода подбора дозы изучаемых ФК АГП. Полностью все процедуры,предусмотренные протоколом исследования, выполнили 66 больных (35 и 31 в подгруппах ФКПа/И и ФК Т/А, соответственно). Из исследования выбыли 37 больных: 28 пациентов нарушениепациентомпроцедурпротоколаисследования, 7 больных - отзывинформированного согласия, 2 пациента - побочные эффекты терапии (один пациент в группеФК Па/И (Па 10/И 2,5 мг) – кашель, один пациент в группе ФК Т/А в (Т40/А5) – выраженныеотеки лодыжек).
Исходная характеристика обследованных лиц представлена в таблицах 2 и 3.Таблица 2. Исходная характеристика обследованных лицГруппыПоказателиПол: муж/жен, n (%)Средний возраст, летКурильщики, n (%)Кол-во пациентов с законченным средним образованием, n (%)Кол-во пациентов со средним специальным образованием, n (%)Кол-во пациентов с неоконченным высшим образованием, n (%)Кол-во пациентов с оконченным высшим образованием, n (%)ИМТ, кг/м2Средняя длительность АГ, летВпервые выявленная АГ, n (%)Степень АГ: 1/2, n (%)Офисное САД, мм рт.ст.Офисное ДАД, мм рт.ст.ЧСС, уд/мин.Здоровые лица(контрольнаягруппа)n=5017/33 (34,0/66,0)51,5±1,06 (12)1 (2)3 (6)46 (92)24,2±3,4–--119,1±7,376,1±5,370,4±7,2Пациенты с АГn=10346/57 (44,7/55,3)53,6±0,813 (12,6)3 (2,9)19 (18,5)5 (4,8)76 (73,8)28,9±4,2b2,9±5,752 (50,5)87 (84,5)/16 (15,5)145,6±7,1b92,2±5,1b73,6±8,4aПримечания.
Количественные показатели представлены в виде M±SD. Различиястатистически значимы по сравнению с контрольной группой: a – p<0,05, b – p<0,001.14Таблица 3. - Характеристика пациентов с АГ в группах ФК Па/И и ФК Т/АГруппыПоказателиПол: муж/жен, n (%)Средний возраст, летКоличество женщин в менопаузе, n (%)Курильщики, n (%)Количество пациентов с законченным средним образованием, n (%)Количество пациентов со средним специальным образованием, n (%)Количество пациентов с неоконченным высшим образованием, n (%)Количество пациентов с оконченным высшим образованием, n (%)Средний ИМТ, кг/м2Средняя длительность АГ, летВпервые выявленная АГ, n (%)Степень 1 АГ, n (%)Степень 2 АГ, n (%)Офисное САД, мм рт.ст.Офисное ДАД, мм рт.ст.Офисное пульсовое давление, мм рт.ст.ЧСС, уд.в минГруппа ФК Па/Иn=3512/22(37,2/62,8)52,2±4,615 (68,2)3 (8,6)3 (8,6)6 (17,1)3 (8,6)23 (65,7)28,4±4,11,8±4,419 (54,3)30 (85,7)5 (14,3)146,0±7,391,9±4,254,1±8,3Группа ФК Т/Аn=3115/16(48,4/51,6)49,1±6,011 (68,75)6 (19,4)8 (25,8)23 (74,2)29,8±4,53,1±4,815 (48,4)25 (80,6)6 (19,4)145,7±6,993,4±5,152,3±6,174,9±9,172,1±6,4Примечания.
Количественные показатели представлены в виде M±SD.Статистический анализ данныхСтатистический анализ проводили с использованием пакетов статистических программSTATISTICA 10,0 и SPSS v.17.0. Нулевая гипотеза о соответствии распределения нормальномузакону проверялась с использованием теста Шапиро-Уилка. Для непрерывных переменных,имеющих нормальные распределение, рассчитывалось среднее арифметическое значение (М) истандартное отклонение среднего значения (SD). При отклонении распределения параметров отнормального данные представлялись в виде медианы (Меd) с указанием 25-го и 75-гопроцентилей.
Сравнение количественных переменных между двумя независимыми группамипроводили при помощи теста Манна-Уитни. Для проверки гипотез о качественных данныхприменялся критерий хи-квадрат Пирсона. Линейный регрессионный анализ использовался длявыявления линейной зависимости между непрерывными показателями.Различия считалистатистически значимыми при уровне p<0,05. Оценка риска наличия гиперинтенсивныхизменений белого вещества в зависимости от исследуемых показателей (как непрерывных, таки бинарных) проводилось методом логистической регрессии.
Для непрерывных зависимыхпеременных приведены модели (а также их статистическая значимость), по которым можнорассчитать вероятность наличия поражения для каждого значения непрерывной переменной.Для бинарной независимой переменной определялось отношения шансов (ОШ) и 95%15доверительный интервал. Значимыми считали различия при значении р < 0,05, при условии, чтозначения 95% ДИ для ОШ не пересекали 1.РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯЗдоровые лица контрольной группы не предъявляли жалоб при активном расспросе.Чаще всего больные с АГ жаловались на нарушение памяти (69,9%) и снижение концентрациивнимания (67,9%), реже на нарушения сна (22,3%) и головокружение (11,6%), наименьшеечисло пациентов – на головную боль (8,7%) и тревожность (4,8%). У пациентов с АГ ижалобами на нарушение сна в 91,3% случаев выявлено плохое качество сна - больше 5 балловпо данным опросника PSQI.
Среди пациентов, предъявивших жалобу на нарушение сна,средний балл по шкале тревоги (4,6±3,8 баллов) и по шкале депрессии (3,1±2,7 баллов)Гамильтона были статистически значимо (р=0,00007 и р=0,000002, соответственно) больше,чем у больных АГ без жалоб на нарушение сна (1,3±3,3 и 0,5±2,0 баллов, соответственно). Необнаружено статистически значимых различий в уровнях тревоги и депрессии между больнымиАГ с наличием/отсутствием жалоб на нарушения памяти, снижение концентрации внимания.По сравнению со здоровыми лицами больным АГ требовалось статистически значимобольше времени для выполнения части В ТМТ (p<0,05), выявлены статистически значимо болеевысокая разница между временем выполнения части В и А ТМТ теста (p<0,01), статистическизначимо (p<0,05) более низкий средний балл по MoCA (рисунок 1).
Статистически значимыхразличий когнитивных тестов в подгруппах больных АГ с наличием/отсутствием жалоб нанарушение памяти, снижение концентрации внимания, нарушение сна не отмечено.p<0,05125120119,4±43,91151108060105,5±31,4p<0,0110080,7±42,562,9±27,92928,628,41002028,295028TMT BКонтрольнаягруппа (n=50)28,4±1,4MoCATMT B-AКонтрольнаягруппа (n=50)Пациенты с АГ(n=103)p<0,0528,84010528,9±1,3Контрольная группа(n=50)Пациенты с АГ (n=103)Рисунок 1. Результаты нейропсихологическоского обследования16Сосудистый возраст был больше паспортного в группе пациентов с АГ в среднем на 5,8лет при расчете по шкале SCORE и на 10,6 лет - по Фрамингемской шкале. С помощьюлинейного регрессионного анализа установлена статистически значимая (r=0,19, p=0,04)линейная зависимость между показателем сосудистого возраста, рассчитанного по даннымФрамингемского исследования, и временем выполнения ТМТ В (рисунок 2), а такжеколичеством баллов МоСА (рисунок 3).В результате проведения линейного регрессионного анализа у пациентов с АГ не быловыявлено статистически значимых линейных взаимосвязей между результатами когнитивноготестирования и длительностью заболевания, офисными уровнями АД (САД, ДАД, ПД),уровнем САД, ДАД, ПД в течение суток, в периоды бодрствования и сна, параметрамиутренней динамики АД, вариабельностью АД, средними баллами по шкалам тревоги идепрессии Гамильтона, ИМТ, окружностью талии, паспортным возрастом,сосудистымвозрастом, рассчитанным на основании шкалы SCORE.Рисунок 2.
Модель линейной зависимостиРисунок 3. Модель линейной зависимостивремени выполнения части В теста ТМТ отколичества баллов теста МоСА отсосудистого возраста, рассчитанного пососудистого возраста, рассчитанного пошкале Фрамингемского исследованияшкале Фрамингемского исследованияу пациентов с АГ (r=0,19, р=0,04).у пациентов с АГ (r=-0,21, р=0,03).По данным МРТ головного мозга ГИБВ выявлены у 22 пациентов с АГ (Фазекас 1 у 20пациентов (48,8%), у 2 – Фазекас 2 (4,9%)) и у 4 лиц в контрольной группе (у всех – Фазекас1(9,8%)). Единичные микрокровоизлияния по данным импульсной последовательности SWIобнаружены у 2 пациентов с АГ (4,9%).17При исследовании наличия ГИБВ в зависимости от уровней АД (рутинного и по СМАД),вариабельности АД, параметров утренней динамики АД, ИМТ, возраста пациентов(паспортного и сосудистого) были построены модели логистической регрессии.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
