Clinical and instrumental predictors of upcoming cardiac free wall rupture due to acute miocardial infarction

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Medical records and autopsy reports of 839 patients admitted to City Hospital N52 were reviewed. 42 patients died from cardiac free wall rupture. Single-factorial analysis was performed to find out the predictors of upcoming cardiac free wall rupture and multi-factorial analysis was performed to determine independent predictors of free wall rupture. A number of cardiac free wall rupture predictors were identified: 1) long-term chest pain (> 1,5 hours); 2) early appearance of Q-wave and rapid inversion of T-wave during first hours of Q-AMI; 3) ST-elevation > 4 mm in two or more ECG leads; 4) prolongation of QRST-complex; 5) ECG evidence of acute interventricular conduction disturbances; 6) hyperkinesias of intact myocardium in accordance with ejection fraction < 40%; 7) aneurysmatic deformation of left ventricle; 8) wall motion score ≥ 2; 9) apical segments involved in infarct area; 10) time of slowing of early diastolic filling ≤ 150 ms. Independent predictors of cardiac free wall rupture were the following: 1) hyperkinesias of intact myocardium in accordance with ejection fraction < 40%; 2) apical segments involved in infarct area; 3) time of slowing of early diastolic filling ≤ 150 ms; 4) refractory sinus tachycardia; 5) age > 75 years; 6) primary Q-AMI; 7) ST-elevation > 4 mm in two or more ECG leads. Early cardiac free wall rupture due to acute Q-AMI could be predicted with the help of anamnestic, clinical and instrumental data analysis.

About the authors

E M Zeltyn-Abramov

Moscow State Medico-Stomatological Univercity

Moscow State Medico-Stomatological Univercity

A E Radzevitch

Moscow State Medico-Stomatological Univercity

Moscow State Medico-Stomatological Univercity

N I Belavina

Moscow State Medico-Stomatological Univercity

Moscow State Medico-Stomatological Univercity

V N Nesvetov

Moscow State Medico-Stomatological Univercity

Moscow State Medico-Stomatological Univercity

N N Klochcova

Moscow State Medico-Stomatological Univercity

Moscow State Medico-Stomatological Univercity

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».