Архив статей журнала
Изменения компонентного состава тела, в частности саркопения и саркопеническое ожирение, являются осложнениями цирроза печени, связанными с неблагоприятными исходами. Подбор диеты и физические нагрузки в течение не менее 8 недель позволяют получить лучшие результаты в ведении пациентов с циррозом печени. Коррелятом двигательной активности при биоимпедансном анализе выступает доля активной клеточной массы (АКМ) в тощей массе тела (ТМТ) человека. Цель исследования. Оценить взаимосвязи между показателем АКМ и тяжестью течения асцита и печеночной энцефалопатии (ПЭ) при циррозе печени.
Материалы и методы. Обследовано 46 пациентов с циррозом печени. Компонентный состав тела определяли при помощи прибора АВС-01 «Медасс» (НТЦ Медасс, Россия). Оценка асцита была проведена во время клинического осмотра, а также по результатам ультразвукового исследования органов брюшной полости и забрюшинного пространства. Диагностика ПЭ включала в себя тест на быстроту познавательной реакции: «Тест связи чисел».
Результаты. Выявлена достоверная связь доли активной клеточной массы со степенью тяжести асцита (r = -0,312, p-value = 0,034), указывая на то, что снижение активной клеточной массы является прогностически неблагоприятным фактором для прогрессирования асцита у пациентов с циррозом печени. Корреляционный анализ показал наличие отрицательной корреляционной связи средней силы между параметрами доли активной клеточной массы в тощей массе тела (%) и степенью тяжести печеночной энцефалопатии: r = -0,229 (p-value = 0,125), что требует проведения дальнейших исследований по изучению взаимосвязи между значениями активной клеточной массы и печеночной энцефалопатией.
Заключение. Обнаружены клинически значимые взаимосвязи между активной клеточной массой и тяжестью течения осложнений цирроза печени. Определение показателей компонентного состава тела, в частности абсолютного и относительного показателя активной клеточной массы, у пациентов с циррозом печени может иметь практическое применение при составлении перспективных математических моделей прогноза