Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) This is a provisional PDF only. Copyedited and fully formatted version will be made available soon. ONLINE FIRST ISSN: 0022-9032 e-issn: 1897-4279 The prognostic significance of red cell distribution width (RDW) and other red cell parameters in patients with chronic heart failure during two years of observation Authors: Łukasz Wołowiec, Daniel Rogowicz, Joanna Banach, Katarzyna Buszko, Agnieszka Surowiec, Jan Błażejewski, Robert Bujak, Władysław Sinkiewicz DOI: 10.5603/KP.a2016.0004 Article type: Artykuły oryginalne Submitted: 2015-06-18 Accepted: 2015-12-15 Published online: 2016-01-07 This article has been peer reviewed and published immediately upon acceptance. It is an open access article, which means that it can be downloaded, printed, and distributed freely, provided the work is properly cited. Articles in "Polish Heart Journal" are listed in PubMed.
Znaczenie rokownicze rozpiętości rozkładu objętości erytrocytów (RDW) i innych parametrów czerwonokrwinkowych u chorych z przewlekłą niewydolnością serca podczas dwuletniej obserwacji Łukasz Wołowiec 1, Daniel Rogowicz 1, Joanna Banach 2, Katarzyna Buszko 3, Agnieszka Surowiec 1, Jan Błażejewski 2, Robert Bujak 2, Władysław Sinkiewicz 2 1 Studenckie Koło Naukowe Diagnostyki i Terapii Niewydolności Serca, II Katedra Kardiologii, Wydział Nauk o Zdrowiu, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu 2 II Katedra Kardiologii, Wydział Nauk o Zdrowiu, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu 3 Katedra Podstaw Teoretycznych Nauk Biomedycznych i Informatyki Medycznej, Wydział Farmaceutyczny, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Address for correspondence: lek. med. Łukasz Piotr Wołowiec, Studenckie Koło Naukowe Diagnostyki i Terapii Niewydolności Serca, II Katedra Kardiologii, Wydział Nauk o Zdrowiu, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu, e-mail: lordtor111@gmail.com Streszczenie Wstęp: Badania opublikowane w ciągu ostatniej dekady zdają się wskazywać na parametry czerwonokrwinkowe jako tanie, szybkie i proste narzędzia do określania rokowania pacjentów z przewlekłą niewydolnością serca (PNS). Poznanie dokładnego związku patofizjologicznego pomiędzy zmianami wartości parametrów czerownokrwinkowych, a niewydolnością serca (NS) może dać szereg nowych możliwości terapeutycznych u pacjentów z tą jednostką chorobową. Cel: Celem pracy była ocena wartości rokowniczej rozpiętości rozkładu objętości erytrocytów i pozostałych parametrów czerwonokrwinkowych oznaczanych w rutynowej morfologii krwi obwodowej podczas dwuletniej obserwacji, w grupie pacjentów z PNS, a także porównanie tej wartości z wartością rokowniczą tych parametrów dla rocznego okresu obserwacji. Metody: Grupę badaną stanowiło 165 pacjentów hospitalizowanych II Klinice Kardiologii Collegium Medicum Uniwersytetu Mikołaja Kopernika z przewlekłą niewydolnością serca w 1
II IV klasie wg New York Heart Association (NYHA). U wszystkich pacjentów z grupy badanej w pierwszym dniu hospitalizacji wykonano badanie morfologii krwi obwodowej z oceną stężenia hemoglobiny, średniej objętości krwinki czerwonej (MCV), średniej masy hemoglobiny w krwince czerwonej (MCH), średniego stężenia hemoglobiny w objętości krwinek czerwonych (MCHC) oraz rozpiętości rozkładu objętości erytrocytów (RDW). Obserwację pacjentów, której łączny okres wynosił 24 miesięce prowadzono telefonicznie, co 3 miesiące od momentu włączenia pacjenta do badania. Punktem końcowym badania była śmiertelność ogólna. Wyniki: Analizie poddano 165 pacjentów (mężczyźni - 83%, średni wiek- 60 ± 13 roku). W trakcie 24-miesięcznej obserwacji zmarło 47 (28,5%) pacjentów. Spośród parametrów czerwonokrwinkowych MCV, MCH i MCHC nie okazały się wartościowymi predyktorami zgonów w grupie chorych z PNS zarówno w 1-rocznym jak i 2-letnim okresie obserwacji. W analizie jednoczynnikowej dla 1-rocznego okresu obserwacji zaobserwowano istotny statystycznie wpływ następujących parametrów na wystąpienie punktu końcowego: Hb (p = 0,022; HR = 0,80), RDW (p = 0,004; HR = 1,257), NT probnp (p = 0,0001; HR = 1), analiza wieloczynnikowa dla rocznego okresu obserwacji wykazała że RDW i NT - probnp są niezależnymi, istotnymi statystycznie czynnikami wpływającymi na wystąpienie zgonu. Analiza jednoczynnikowa dla 2-letniego okresu obserwacji wykazała istotny statystycznie wpływ na wystąpienie punktu końcowego następujących parametrów: EF (p = 0,018; HR = 0,956), klasy NYHA (p = 0,007; HR = 0,378), RDW(p = 0,044; HR = 1,175), NT probnp (p < 0,001; HR = 1), analiza wieloczynnikowa 2-letniego okresu obserwacji wykazała że NT probnp (p = 0,006; HR = 1) i klasa NYHA (p = 0,024; HR = 0,439) okazały się niezależnymi, istotnymi statystycznie czynnikami wpływającymi na wystąpienie zgonu. Proponowany punkt odcięcia dla RDW w obserwacji 12-miesięcznej wyniósł 15,00%; AUC=0,63 (0,523-0,737), natomiast dla okresu 24 miesięcy wyniósł 14,00%; AUC=0,6 (0,504-0,697).W przypadku hemoglobiny proponowany punkt odcięcia w obserwacji 12- miesięcznej wyniósł 13,9 g/dl; AUC=0.662 (0,553-0,77), natomiast dla okresu 24 miesięcy wyniósł 12,2 g/dl; AUC=0.581 (0,482-0,681). Wnioski: Oznaczane przy przyjęciu RDW i stężenie hemoglobiny u chorych hospitalizowanych z rozpoznaniem PNS w II-IV klasie wg NYHA wydają się być istotnymi czynnikam rokowniczym wystąpienia zgonu w tej populacji pacjentów. Spośród parametrów czerwonokrwinkowych, jedynie RDW okazał się niezależnym czynnikiem rokowniczym dla 1-rocznego okresu obserwacji, jednak jego znaczenie rokownicze zanika w obserwacji długoterminowej. 2
Słowa kluczowe: rozpiętość rozkładu objętości erytrocytów, przewlekła niewydolność serca, parametry czerwonokrwinkowe, hemoglobina The prognostic significance of red cell distribution width (RDW) and other red cell parameters in patients with chronic heart failure during two years of observation Abstract Background: Studies published in the last decade seem to indicate red blood cell parameters as a cheap, fast and easy tool for assessing the prognosis of patients with chronic heart failure (CHF). Aim: The aim of the study was to evaluate the prognostic value of red cell parameters determined in a routine blood count in patients with CHF. Methods: The study group comprised 165 patients hospitalized in the Second Cardiology Clinic in Bydgoszcz with CHF in the II-IV class according to New York Heart Association (NYHA). All patients in the study group on the first day of hospitalization underwent a complete blood count with an assessment of hemoglobin concentration, mean corpuscular volume (MCV), mean corpuscular hemoglobin (MCH), mean corpuscular hemoglobin concentration (MCHC) and red blood cell distribution width (RDW). Follow-up was carried over 24 months by telephone conversation every 3 months. Results: MCV, MCH and MCHC did not prove to be important predictors of mortality in CHF patients diagnosed in 1-year and 2-year follow-ups. In univariate analysis after 1-year follow-up, a statistically significant impact on the occurrence of the endpoint was observed: Hb (p = 0.022; HR = 0.80), RDW (p = 0.004; HR = 1.257), NT-proBNP (p = 0.0001; HR = 1), furthermore for a 2 year follow-up the following parameters turned out to be significant predictors of a prespecified endpoint: EF (p = 0.018; HR = 0.956), NYHA class (p = 0.007; HR = 0.378), RDW(p = 0.044; HR = 1.175), NT -probnp (p < 0.001; HR = 1). Multivariate analysis of a 1-year follow-up has shown that RDW and NT probnp are independent significant predictors of death, whereas 2 year follow-up has shown that NT-proBNP (p = 0.006; HR = 1) and NYHA class (p = 0.024; HR = 0.439) proved to be statistically important risk factors of death. In the ROC analysis the suggested cut-off point for RDW during a 12 month follow-up amounted to 15.00%; AUC=0.63 (0.523-0.737), however, for a 24 month period it was 14.00%; AUC=0.6 (0.504-0.697). In the case of hemoglobin concentration the suggested cut-off point during a 12-month follow-up amounted to 13.9 g/dl; AUC=0.662 (0.553-0.77) but for a 24-month period it was 12.2 g/dl; AUC=0.581 (0.482-0.681). 3
Conclusions: Baseline RDW and hemoglobin concentration in patients hospitalized with diagnosis with CHF in NYHA class II-IV seem to be an important predictors of mortality in this population. Among the red blood cell parameters only the RDW proved to be an independent prognostic factor in 1-year follow-up, however, it seems to lose its importance in the long-term follow-up. Key words: red blood cell distribution width, chronic heart failure, red blood cell parameters, hemoglobin Wstęp W Polsce wg rejestru POLKARD HF liczbę chorych na przewlekłą niewydolność serca (PNS) szacuje się na 500 tys. do 750 tys [1,2]. W ciągu pierwszego roku od rozpoznania PNS umiera 30-40% pacjentów, natomiast po pięciu latach nawet do 70% chorych [3]. Już samo określenie rozpowszechnienia tej jednostki chorobowej epidemią niewydolności serca przez Massiego i Shaha sugeruje, że niesie ona ze sobą szereg problemów medycznoekonomicznych, a w przypadku konieczności transplantacji serca także problemów natury religijno-etycznej [4]. Ten stan rzeczy zmusza do poszukiwania czynników mających największy wpływ na rokowanie w tej grupie chorych. Badania ostatniej dekady zdają się wskazywać na parametry czerwonokrwinkowe jako tanie, szybkie i proste narzędzia do określenia tegoż rokowania, a poznanie ich dokładnego związku patofizjologicznego z NS może przyczynić się do odnalezienia nowych opcji terapeutycznych. Celem pracy była ocena wartości rokowniczej rozpiętości rozkładu objętości erytrocytów krwinek i pozostałych parametrów czerwonokrwinkowych oznaczanych w rutynowej morfologii krwi obwodowej. Ocena ta była prowadzona podczas 24 miesięcznej obserwacji w grupie pacjentów z przewlekłą skurczową NS. Metody Grupę badaną stanowiło 165 pacjentów rasy kaukaskiej hospitalizowanych II Klinice Kardiologii CM UMK z przewlekłą skurczową NS w II IV klasie wg NYHA. Wszyscy pacjenci włączeni do badania byli stabilni hemodynamicznie, bez konieczności stosowania dożylnego wlewu leków inotropowo dodatnich oraz otrzymywali optymalne dla każdego pacjenta leczenie farmakologiczne. Pacjenci byli hospitalizowani w trybie planowym celem oceny zaawansowania niewydolności serca (cewnikowanie serca), wykonania pozostałych 4
badań niezbędnych do kwalifikacji do transplantacji serca, wszczepienia kardiowerteradefibrylatora lub rozrusznika resynchronizującego. Kryteria włączenia do badania obejmowały: wiek powyżej 18 lat, skurczową niewydolność serca z LVEF <45% ocenianą w trakcie obecnej hospitalizacji lub do 6 miesięcy wcześniej. Kryteriami wykluczenia z badania były: ostry zespół wieńcowy, ostra niewydolność serca, zaostrzenie przewlekłej niewydolności serca, ciężkie upośledzenie funkcji nerek (GFR < 30ml/min), czynna choroba nowotworowa, czynna infekcja, gorączka o nieznanej etiologii, choroby autoimmunologiczne, terapia kortykosteroidami, zdekompensowana cukrzyca wymagająca leczenia dożylną infuzją insuliny, przewlekła obturacyjna choroba płuc, leczenie substytucyjne preparatami żelaza oraz przewlekłe zapalne choroby jelit. U wszystkich pacjentów z grupy badanej w pierwszym dniu hospitalizacji wykonano morfologię krwi obwodowej z oceną stężenia hemoglobiny, średniej objętości krwinki czerwonej (MCV), średniej masy hemoglobiny w krwince czerwonej (MCH), średniego stężenia hemoglobiny w krwince czerwonej (MCHC), rozpiętość rozkładu objętości erytrocytów (RDW), stężenia żelaza, stężenia ferrytyny, stężenia N-końcowego propeptydu natriuretycznego typu B (NT-proBNP), stężenia troponiny T, stężenia frakcji cholesterolu (LDL, HDL). Obserwację pacjentów prowadzono telefonicznie co 3 miesiące od momentu włączenia pacjenta do badania celem oceny wystąpienia punktu końcowego. Okres obserwacji obejmował łącznie 24 miesięce. Punktem końcowym badania była śmiertelność ogólna. Analiza statystyczna Analizy wyników przeprowadzono za pomocą programu Statistica ver. 12. Wszystkie testy statystyczne przeprowadzono przyjmując za poziom istotności p<0,05. Normalność rozkładów analizowanych parametrów sprawdzono testem Shapioro-Wilka. W przypadku braku rozkładów normalnych przeprowadzono analizy nieparametryczne. Osoczowe stężenie Hb, MCV, MCH, MCHC, RDW porównano ogółem oraz w zależności od wystąpienia lub nie zgonu w trakcie 12 i 24 miesięcznej obserwacji za pomocą testu Manna-Whitneya. Ocenę mocy diagnostycznej testu RDW, NT-proBNP i Hb w przewidywaniu zgonu w trakcie 12 i 24 miesięcznej obserwacji dokonano na podstawie analizy krzywej ROC (ROC). Dodatkowo na podstawie krzywej ROC wyznaczono punkty odcięcia dla RDW i Hb. Analizy zależności między Hb, MCV, MCH, MCHC i RDW, NT-proBNP, TnT (troponina sercowa T) i EF (frakcja wyrzutowa) przeprowadzono szacując współczynniki korelacji porządku rang Spearmana. Hazard względny (HR) markerów obliczono na podstawie analizy jednoczynnikowej oraz wieloczynnikowej regresją COX a. Analizę przeżycia badanej grupy 5
przedstawiono w postaci krzywych Kaplana - Meiera. Za istotne statystycznie przyjęto prawdopodobieństwo testowe na poziomie p<0,05. Wyniki Analizie poddano 165 pacjentów (mężczyźni - 83%), których średni wiek wynosił 60 ± 13 roku. W trakcie 24-miesięcznej obserwacji zmarło 47(28,5%) pacjentów. Grupa pacjentów w której podczas dwuletniej obserwacji zanotowano zgon charakteryzowała się istotnie statystycznie: mniejszą frakcją wyrzutową, wyższym stężeniem RDW, wyższym stężeniem TnT i NT probnp. Kliniczne i laboratoryjne cechy badanej populacji zawiera tabela 1. W tabeli 2 przedstawiono natomiast korelacje rang Spearmana dla badanej populacji. (Tabela 1, Tabela 2) W badanej grupie MCV, MCH i MCHC nie okazały się wartościowymi predyktorami zgonuzarówno w obserwacji rocznej jak i dwuletniej. W analizie jednoczynnikowej dla rocznego okresu obserwacji, którą przedstawiono w tabeli nr 3 zaobserwowano istotny statystycznie wpływnastępujących parametrów na wystąpienie punktu końcowego:hb (p = 0,022; HR = 0,80), RDW (p = 0,004; HR = 1,257), NT probnp (p = 0,0001; HR = 1), analiza wieloczynnikowa wykazałaże RDW i NT - probnp okazały się niezależnymi, istotnymi statystycznie predyktorami zgonu dla tego okresu obserwacji (Tabela 3). Analiza jednoczynnikowa przeprowadzona modelem hazardu proporcjonalnego Coxa dla dwuletniego okresu obserwacji, którą przedstawiono w tabeli nr 4 wykazała istotny statystycznie wpływ na wystąpienie punktu końcowegonastępujących parametrów: EF (p = 0,018; HR = 0,956), stanu klinicznego ocenianego za pomocą skali NYHA (p = 0,007; HR = 0,378), RDW (p = 0,044; HR = 1,175), oraz osoczowego poziomu NT probnp (p < 0,001; HR = 1), analiza wieloczynnikowa wykazała że NT-proBNP (p = 0,006; HR = 1) i gorszy stan kliniczny oceniany za pomocą skali NYHA (p = 0,024; HR = 0,439) okazały się niezależnymi, istotnymi statystycznie czynnikami wpływającymi na wystąpienie zgonu dla tego okresu obserwacji (Tabela 4.) Dokonano analizy krzywych ROC dla hemoglobiny oraz RDW w okresach 12 i 24- miesięcznym, której wykres zestawiono z NT-proBNP dla danych okresów, podając AUC i proponowany punkt odcięcia dla każdego z wyżej wymienionych markerów rokowniczych. Proponowany punkt odcięcia dla RDW w obserwacji 12-miesięcznej wyniósł 15,00%; AUC=0,63 (0,523-0,737), natomiast dla okresu 24 miesięcy wyniósł on 14,00%; AUC=0,6 (0,504-0,697). [Rycina 1, Rycina 2] 6
W przypadku hemoglobiny proponowany punkt odcięcia w obserwacji 12-miesięcznej wyniósł 13,9 g/dl; AUC=0.662 (0,553-0,77), natomiast dla okresu 24 miesięcy wyniósł on 12,2 g/dl; AUC=0.581 (0,482-0,681). [Rycina 3, Rycina 4] Proponowane punkty odcięcia dla NT-proBNP dla 12-miesięcznego i 24-miesięcznego okresu obserwacji wyniosły kolejno 2943pg/ml; AUC=0,684 (0,582-0,787) i 1615 pg/ml; AUC=0,659 (0,569-0,75). (Tabela 5) Dla poszczególnych punktów odcięcia dokonano analizy przeżycia Kaplana-Meiera. Wykazano, że proponowane punkty odcięcia zarówno dla hemoglobiny (p = 0,005) jak i RDW (p = 0,007) dla 12-miesięcznego okresu obserwacji dzielą chorych na dwie grupy wykazujące istotne statystycznie różnice w czasie przeżycia. [Rycina 5, Rycina 6] Dla okresu 24 miesięcy obserwacji proponowany punkt odcięcia dla RDW okazał się niestotny statystycznie (p = 0,24) w określeniu różnic w przyżywalności chorych, natomiast punkt odcięcia dla hemoglobiny również dla tego okresu okazał się istotny statystycznie(p = 0,017) dla różnicy w ocenie czasu przeżycia. [Rycina 7, Rycina 8] Dyskusja W ostatnich latach pojawiły się publikacje wskazujące, iż podwyższone stężenie RDW wiąże się z gorszym rokowaniem m. in. w stabilnej dławicy piersiowej, w przypadku chorób tętnic obwodowych, czy ostrego zawału serca [5 7]. Kwestią ciągle dyskutowaną jest patogeneza zmian wartości RDW, zaburzenia metabolizmu żelaza oraz niedokrwistości u pacjentów z PNS [8 10]. Obecnie postuluje się, że wzrost stężenia RDW i związane z tym pogorszenie rokowania pacjentów z PNS wynika z szeregu współistniejących i uzupełniających się patomechanizmów do których należeć mogą: stres oksydacyjny, wzmożona aktywacja układu immunologicznego, przewlekły stan zapalny, nieprawidłowa dystrybucja żelaza w organizmie, niedożywienie i kacheksja [11 15]. Praca Felkera i wsp. jako pierwsza wskazała potencjał na RDW jako prostego parametru mogącego pomóc w ocenie tych chorych. Analizę przeprowadzono na dwóch populacjach pacjentów: 2679 pacjentów z badania CHARM i 2140 pacjentów z badania Duke Databank. W populacji CHARM, w której oceniano związek 36 parametrów z częstością występowania złożonego punktu końcowego (zgon z przyczyn sercowonaczyniowych lub hospitalizacja z powodu niewydolności serca), RDW znalazło się wśród parametrów, które 7
najsilniej korelowały z częstością występowania złożonego punktu końcowego. W drugiej populacji natomiast oceniano zależność między RDW, a wystąpieniem zgonu. RDW okazał się najsilniejszym (wykluczając wiek) czynnikiem prognostycznym ogólnej śmiertelności [16]. Al- Najjar i wsp. wykazali, że siła rokownicza RDW jest porównywalna do NTproBNP [17]. O konieczności uwzględniania RDW przy stratyfikacji ryzyka u pacjentów z PNS świadczą także badania Aunga i wsp. oraz Cauthen i wsp., które wskazują, że także dynamika wzrostu RDW jest związana z częstszym występowaniem zdarzeń sercowonaczyniowych [18,19]. Występowanie niedokrwistości u osób z PNS jest częste i waha się w zależności od badanej populacji, czy stosowanej definicji niedokrwistości w przedziale 4% 55% [20]. Częstość rozpowszechnienia anemii w populacji jest dodatnio skorelowana z wiekiem pacjentów, zaawansowaniem choroby ocenianym za pomocą klasy NYHA, frakcją wyrzutową, płcią żeńską, przewlekłą chorobą nerek i nadciśnieniem [9]. Obserwacje wielu autorów potwierdzają korelację pomiędzy gorszym rokowaniem, a niedokrwistością u osób z niewydolnością serca [17 19]. Badanie Ananda i wsp. do którego zakwalifikowano 912 pacjentów (średni wiek 62 ± 12 lat, frakcja wyrzutowa 22 ± 6%, średnie stężenie hemoglobiny 13.8 ± 1.6 g/dl) w analizie wieloczynnikowej wykazało istotny statystycznie wpływ niedokrwistości zarówno na nasilenie objawów NS, jak i śmiertelność ogólną pacjentów. W porównaniu z naszym badaniem brak jest danych co do rasy pacjentów zakwalifikowanych do badania, kryteria wykluczenia nie obejmowały pacjentów niestabilnych hemodynamicznie, którzy w 30% należeli do klasy NYHA IIIb/IV [10]. W badaniu przeprowadzonym przez Kosiborod i wsp. analizie poddano historie chorób 50 405 pacjentów. Podobnie jak w naszej pracy niski poziom hemoglobiny nie okazał się niezależnym, istotnym statystycznie czynnikiem wpływającym na wystąpienie zgonu z przyczyn ogólnych. Grupa Kosiborod i wsp. mimo tożsamych w tym zakresie wyników była jednak zdecydowanie starsza (79.4±0.05 lat, wykluczono pacjentów < 65 lat), rasa biała stanowiła 84.44%, a kryterium wykluczenia z badania nie stanowił niestabilny hemodynamicznie stan pacjenta [20]. Nasza praca jest jedną z pierwszych publikacji polskich autorów badających wartość rokowniczą RDW u pacjentów z PNS i pierwszą opisującą tą zależność w badaniu prospektywnym, podczas dwuletniego okresu obserwacji. Uzyskane w naszej pracy wyniki potwierdzają dotychczasowe, stosunkowo nieliczne doniesienia wskazujące, że RDW może być istotnym czynnikiem rokowniczym wystąpienia zgonów w grupie pacjentów z PNS w obserwacji rocznej. Hemoglobina nie okazała się niezależnym czynnikiem rokowniczym, a 8
jedynie kopredyktorem zgonu biorąc pod uwagę okres rocznej obserwacji. Pozostałe parametry czerwonokrwinkowe oceniane w naszej pracy tj. MCV, MCH i MCHC nie okazały się wartościowym predyktorem zgonów w grupie chorych z PNS. Znaczenie rokownicze RDW jako niezależnego czynnika rokowniczego wydaje się tracić na istotności statystycznej w obserwacji długoterminowej. Powyższa zależność może mieć związek z faktem, że w obserwacji długoterminowej progresja choroby powoduje, że znaczenie utrzymują tylko te parametry, które jednoznacznie wiążą się z gorszą hemodynamiką. Wnioski Oznaczane przy przyjęciu RDW i stężenia hemoglobiny u chorych hospitalizowanych z rozpoznaniem przewlekłej niewydolności serca w II-IV klasie wg NYHA wydają się być istotnymi czynnikami rokowniczymi wystąpienia zgonu w tej populacji pacjentów. Spośród parametrów czerwonokrwinkowych, jedynie RDW okazał się niezależnym czynnikiem rokowniczym dla 1-rocznego okresu obserwacji, jednak jego znaczenie rokownicze wydaje się tracić na znaczeniu w obserwacji długoterminowej. Niezbędne jest potwierdzenie tej przydatności w wieloośrodkowych badaniach obejmujących chorych zróżnicowanych etnicznie, wiekowo i kulturowo. Ocena stężenia hemoglobiny przy przyjęciu u pacjentów hospitalizowanych z rozpoznaniem przewlekłej niewydolności serca w II-IV klasie według NYHA wydaje się być przydatna celem stratyfikacji ryzyka zgonu w tej grupie chorych. Ograniczenia badania Wyników tego badania nie można odnieść do chorych z nieustabilizowaną, skurczową PNS, z ostrą NS oraz do chorych z PNS z zachowaną funkcją skurczową lewej komory. Piśmiennictwo [1] Pocock SJ, Wang D, Pfeffer MA et al. Predictors of mortality and morbidity in patients with chronic heart failure. Eur Heart J 2006;27:65 75. DOI:10.1093/eurheartj/ehi555 [2] Oleszczyk K, Zielińska-Meus A, Pacholewicz J et al. Drugi etap rehabilitacji chorych z mechanicznym wspomaganiem lewej komory serca typu HeartWare. Kardiochir Torakochir Pol 2010;7:188 90. [3] Velavan P, Khan NK, Goode K et al. Predictors of short term mortality in heart failure - insights from the Euro Heart Failure survey. Int J Cardiol 2010;138:63 9. DOI: 10.1016/j.ijcard.2008.08.004 9
[4] Massie BM, Shah NB. The heart failure epidemic: magnitude of the problem and potential mitigating approaches. Curr Opin Cardiol 1996;11:221 6. DOI: 10.1097/00001573-199605000-00001 [5] Ye Z, Smith C, Kullo IJ. Usefulness of Red Cell Distribution Width to Predict Mortality in Patients with Peripheral Artery Disease. Am J Cardiol 2011;107:1241 5. DOI: 10.1016/j.amjcard.2010.12.023 [6] Tonelli M, Sacks F, Arnold M et al. Relation Between Red Blood Cell Distribution Width and Cardiovascular Event Rate in People With Coronary Disease. Circulation 2008;117:163 8. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.107.727545 [7] Dabbah S, Hammerman H, Markiewicz W, Aronson D. Relation between red cell distribution width and clinical outcomes after acute myocardial infarction. Am J Cardiol 2010;105:312 7. DOI: 10.1016/j.amjcard.2009.09.027. [8] Jankowska E, Malyszko J, Ardehali H et al. Iron status in patients with chronic heart failure. Eur Heart J 2013;34:827 34. DOI: 10.1093/eurheartj/ehs377 [9] Ezekowitz JA, Mc Alister FA, Armstrong PW. Anemia Is Common in Heart Failure and Is Associated With Poor Outcomes: Insights From a Cohort of 12 065 Patients With New-Onset Heart Failure. Circulation 2003;107:223 5. DOI: 10.1161/01.CIR.0000052622.51963.FC [10] Anand I, McMurray JJ, Whitmore J et al. Anemia and its relationship to clinical outcome in heart failure. Circulation 2004;110:149 54. DOI: 10.1161/01.CIR.0000134279.79571.73 [11] Förhécz Z, Gombos T, Borgulya G et al. Red cell distribution width in heart failure: prediction of clinical events and relationship with markers of ineffective erythropoiesis, inflammation, renal function, and nutritional state. Am Hear J 2009;4:659 66. DOI: 10.1016/j.ahj.2009.07.024 [12] Lippi G, Targher G, Montagnana M et al. Relationship between red blood cell distribution width and kidney function tests in a large cohort of unselected outpatients. Scand J Clin Lab Invest 2008;8:745 8. DOI: 10.1080/00365510802213550 [13] Lippi G, Targher G, Montagnana M et al. Relation between red blood cell distribution width and inflammatory biomarkers in a large cohort of unselected outpatients. Arch Pathol Lab Med 2009:628 32. DOI: 10.1043/1543-2165-133.4.628 [14] Montagnana M, Cervellin G, Meschi T, Lippi G. The role of red blood cell distribution width in cardiovascular and thrombotic disorders. Clin Chem Lab Med 2012;4:635 41 DOI: 10.1515/cclm.2011.831 10
[15] Allen LA, Felker GM, Mehra MR et al. Validation and potential mechanisms of red cell distribution width as a prognostic marker in heart failure. J Card Fail 2010:230 8. DOI: 10.1016/j.cardfail.2009.11.003 [16] Felker GM, Allen LA, Pocock SJ et al. Red cell distribution width as a novel prognostic marker in heart failure: data from the CHARM Program and the Duke Databank. J Am Coll Cardiol 2007;50:40 7. DOI:10.1016/j.jacc.2007.02.067. [17] Al-Najjar Y, Goode KM, Zhang J et al. Red cell distribution width: an inexpensive and powerful prognostic marker in heart failure. Eur J Heart Fail 2009;11:1155 62. DOI:10.1093/eurjhf/hfp147. [18] Aung N, Ling HZ, Cheng AS et al. Expansion of the red cell distribution width and evolving iron deficiency as predictors of poor outcome in chronic heart failure. Int J Cardiol 2013;168:1997 2002. DOI: 10.1016/j.ijcard.2012.12.091. [19] Cauthen CA, Tong W, Jain A, Tang WH. Progressive Rise in Red Cell Distribution Width Is Associated with Disease Progression in Ambulatory Patients with Chronic Heart Failure. J Card Fail 2013;18:146 52. DOI: 10.1016/j.cardfail.2011.10.013. [20] Kosiborod M, Curtis JP, Wang Y et al. Anemia and Outcomes in Patients With Heart Failure. Arch Intern Med 2005;165:2237-44 DOI: 10.1001/archinte.165.19.2237 Tabela 1. Podstawowa charakterystyka badanych chorych. Tabela 2. Korelacje rang Spearmana dla badanej populacji Tabela 3. Model hazardu proporcjonalnego Coxa - 1 roczny okres obserwacji. Analiza jednoczynnikowa i analiza wieloczynnikowa. Korelacje rang Spearmana dla badanej populacji Tabela 4. Model hazardu proporcjonalnego Coxa - 2 letni okres obserwacji. Analiza jednoczynnikowa i analiza wieloczynnikowa. Tabela 5. Porównanie AUC hemoglobiny oraz RDW vs. NT- probnp dla okresów 12 i 24- miesięcznego. Rycina 1. Krzywa ROC dla RDW w obserwacji 12-miesięcznej. Rycina 2. Krzywa ROC dla RDWw obserwacji 24-miesięcznej. Rycina 3. Krzywa ROC dla hemoglobiny w obserwacji 12-miesięcznej. Rycina 4. Krzywa ROC dla hemoglobiny w obserwacji 24-miesięcznej. 11
Rycina 5. Krzywa przeżycia Kaplana-Meieradla RDW zgodnie z proponowanym punktem odcięcia podczas 12-miesięcznej obserwacji. Rycina 6. Krzywa przeżycia Kaplana-Meiera dla hemoglobiny zgodnie z proponowanym punktem odcięcia podczas 12-miesięcznej obserwacji. Rycina 7. Krzywa przeżycia Kaplana-Meiera dla RDW zgodnie z proponowanym punktem odcięcia podczas 24-miesięcznej obserwacji. Rycina 8. Krzywa przeżycia Kaplana-Meiera dla hemoglobiny zgodnie z proponowanym punktem odcięcia podczas24-miesięcznejobserwacji. 12
Tabela 1 Podstawowa charakterystyka badanych chorych. Zmienna Ogółem (n=165) Żyjący (n=118; 71,5%) Zmarli (n=47; 28,5%) p value Wiek (lata)* 60 ± 13 59 ± 13 61 ± 14 0,677 Mężczyźni 83% 81% 89% 0,172 Etiologia niedokrwienna 53% 52% 57% 0,504 BMI (kg/m2)* 29 ± 6 28 ± 6 30,00 ± 6 0,125 Klasa NYHA II/III/IV 39,4%/50,9%/9,7% 46,6%/44,9%/8,5% 21,27%/66%/12,73% 0,011 DM 36% 36% 38% 0,744 EF (%)* 27 ± 8 28 ± 8 24 ± 8 0,007 Hb (g/dl)** 14 (13,2-15) 14,1 (13,3-15,1) 13,8 (12-14,9) 0,104 MCV (fl)** 90,3 (87,5-93,5) 90,3 (87-93,5) 90,4 (87,9-96,4) 0,654 MCH (pg)** 30,3 (28,8-31,3) 30,3 (28,8-31,2) 30,3 (28,7-31,7) 0,836 MCHC (g/dl)** 33,1 (32,5-34) 33,2 (32,5-33,9) 33 (32,5-34,1) 0,671 RDW (%)** 13,9 (13,2-15) 13,8 (13,1-14,7) 14,2 (13,5-15,9) 0,044 TnT (µg/l) ** 0,02 (0,013-0, 034) 0,02 (0,011-0,030) 0,03 (0,018-0,043) 0,001 NT-proBNP (pg/ml)** 1862 (730-4088) 1308 (569-3491) 3224 (1156-4971) 0,001 Fe (μg/dl)** 74 (53-100) 77,5 (54-104) 65 (51-83) 0,139 FERRYTYNA(μg/dl)** 141 (85-247) 141,5 (88-250) 139 (55-241) 0,901 LDL (mg/dl)** 104 (80-134) 104 (88-133) 96 (81-138) 0,968 HDL (mg/dl)** 38 (31-48) 38,5 (32-47) 36 (30-49) 0,694 ACEi 82% 84% 77% 0,382 ARB 18% 16% 23% 0,669 statyna 81% 82% 79% 0,767 beta-bloker 99% 100% 98% 0,633 ASA 48% 47% 49% 0,999 digoxin 27% 26% 28% 0,99 spironolakton 74% 76% 68% 0,376 eplerenon 18% 16% 23% 0,395 Wyniki przedstawiono jako: *średnie ± odchylenie standardowe **mediany (dolny kwartyl - górny kwartyl)
Tabela 2. Korelacje rang Spearmana dla badanej populacji (n = 165); pogrubioną czcionką przedstawiono istotne stat. (p < 0,05) - EF Hb RDW NT - probnp TnT EF 1-0,115-0,042-0,345-0,015 Hb -0,115 1-0,218-0,228-0,122 MCV -0,037 0,135-0,156 0,135 0,144 MCH -0,017 0,07-0,351-0,112 0,024 MCHC 0,031 0,012-0,447-0,421-0,193 RDW -0,042-0,218 1 0,319 0,097 TnT -0,015-0,122 0,097 0,332 1 NT-proBNP -0,345-0,228 0,319 1 0,332
Tabela 3. Analiza jednoczynnikowa i analiza wieloczynnikowa. Model hazardu proporcjonalnego Coxa - jednoroczny okres obserwacji; pogrubioną czcionką przedstawiono korelacje istotne stat. (p < 0,05). Analiza jednoczynnikowa - p HR (-95%; 95% przedział ufności dla HR) NYHA 0,053 0,498 (0,245; 1,01) EF 0,15 0,973 (0,936; 1,01) Hb 0,022 0,793 (0,65; 0,967) MCV 0,394 1,025 (0,968; 1,085) MCH 0,656 1,029 (0,907; 1,168) MCHC 0,399 0,897 (0,698; 1,154) RDW 0,004 1,257 (1,077; 1,467) TnT 0,098 137,09 (0,403; 46618,1) NT-proBNP < 0,001 1 (1; 1) Analiza wieloczynnikowa RDW 0,044 1,19 (1,004; 1,411) NT-proBNP 0,008 1 (1; 1)
Tabela 4. Analiza jednoczynnikowa i analiza wieloczynnikowa. Model hazardu proporcjonalnego Coxa - dwuletni okres obserwacji; pogrubioną czcionką przedstawionokorelacje istotne stat. (p < 0,05). Analiza jednoczynnikowa - p HR (-95%; 95% przedział ufności dla HR) NYHA 0,007 0,379 (0,188; 0,763) EF 0,018 0,956 (0,922; 0,9924) Hb 0,066 0,835 (0,689; 1,012) MCV 0,247 1,033 (0,978; 1,091) MCH 0,452 1,047 (0,929; 1,181) MCHC 0,568 0,931 (0,729; 1,189) RDW 0,044 1,176 (1,005; 1,375) TnT 0,086 145,094 (0,499; 42232,14) NT-proBNP < 0,001 1 (1; 1) Analiza wieloczynnikowa NT-proBNP 0,006 1 (1; 1) NYHA 0,024 0,439 (0,215; 0,897)
Tabela 5. Porównanie AUC hemoglobiny oraz RDW vs. NT- probnp dla okresów 12 i 24- miesięcznego. - AUC RDW/Hb AUC NT-proBNP Z p r RDW vs NT-proBNP -> 12m. 0,63 0,684 0,828 0,408 0,266 RDW vs NT-proBNP -> 24m. 0,6 0,66 1,038 0,299 0,294 Hb vs NT-proBNP -> 12m. 0,662 0,684 0,35 0,727 0,288 Hb vs NT-proBNP -> 24m. 0,581 0,66 1,328 0,184 0,273