कार्डियोवास्कुलर रिसर्च के अंतर्राष्ट्रीय जर्नल

बाएं वेंट्रिकुलर डायस्टोलिक डिसफंक्शन के विभिन्न ग्रेड वाले मरीजों में बाएं आलिंद निष्कासन बल का आकलन

अहमद मोहम्मद अल मिसिरी, समेह समीर रफत और मोहम्मद इस्माइल अहमद

बाएं वेंट्रिकुलर डायस्टोलिक डिसफंक्शन के विभिन्न ग्रेड वाले मरीजों में बाएं आलिंद निष्कासन बल का आकलन

उद्देश्य: पारंपरिक डॉप्लर और ऊतक डॉप्लर माप की तुलना में बाएं वेंट्रिकुलर (एलवी) डायस्टोलिक डिसफंक्शन के विभिन्न ग्रेड वाले रोगियों में बाएं आलिंद निष्कासन बल (एलएईएफ) का आकलन करना ।

विधियाँ: 120 रोगियों को चार बराबर समूहों (n=30) में नामांकित किया गया, प्रत्येक समूह में LV डायस्टोलिक डिसफंक्शन का एक अलग ग्रेड था और 30 विषय सामान्य डायस्टोलिक फ़ंक्शन वाले थे। हमने आयामों और डायस्टोलिक फ़ंक्शन, LA वॉल्यूम इंडेक्स (LAVI), और LAEF और आयु-सही %LAEF के इकोकार्डियोग्राफ़िक माप का मूल्यांकन किया।

परिणाम: नियंत्रण विषयों की तुलना में, अध्ययन समूह में मधुमेह और उच्च रक्तचाप के रोगी अधिक थे, सभी LV आयाम बढ़े हुए थे, अनुमानित LVEDP (p<0.0001), LAVI (p<0.0001), LAEF और %LAEF (p<0.0001) थे। डायस्टोलिक डिसफंक्शन के विभिन्न ग्रेड की तुलना करने पर , डायस्टोलिक डिसफंक्शन के बदतर ग्रेड वाले रोगी अधिक उम्र के, अधिक उच्च रक्तचाप वाले और मधुमेह से ग्रस्त थे। उनके LV आयाम बड़े थे, अनुमानित LVEDP (p<0.0001), और LAVI (p<0.0001) थे। LAEF और %LAEF ने ग्रेड I (8.84 ± 3.09 Kdynes, 188.93 ± 40.12%) से Ia (10.66 ± 3.10 Kdynes, 239.7 ± 72.45%) से II (11.82 ± 45.9 Kdynes, 256.57 ± 45.92%) तक वृद्धि दर्शाई, फिर ग्रेड III में 2.77 ± 1.71 Kdynes, 57.88 ± 32.49% (p<0.0001) तक उल्लेखनीय कमी दर्शाई, जो नियंत्रण विषयों (4.98 ± 1.72 Kdynes, 93.30 ± 9.31%) (p<0.0001) में देखे गए सामान्य मानों से नीचे गिर गया। रेखीय प्रतिगमन विश्लेषण से पता चला कि %LAEF को प्रभावित करने वाले कारक थे: आयु, E-तरंग वेग, औसत e' वेग, E/A अनुपात और E/e' अनुपात।

निष्कर्ष: एल.वी. डायस्टोलिक डिसफंक्शन वाले मरीजों में सामान्य डायस्टोलिक फंक्शन वाले मरीजों की तुलना में एल.ए.ई.एफ. आम तौर पर बढ़ जाता है। ग्रेड III डायस्टोलिक डिसफंक्शन वाले मरीजों में एल.ए.ई.एफ. की स्पष्ट कमी देखी गई है, जो सामान्य डायस्टोलिक फंक्शन वाले मरीजों से कम है।

अस्वीकृति: इस सारांश का अनुवाद कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों का उपयोग करके किया गया है और इसे अभी तक समीक्षा या सत्यापित नहीं किया गया है।