CC BY
19
Клштна пед1атр1я
УДК 616.12-008.318.4-007.63-053.2
НАГОРНАЯ Н.В., КОНОПКО H.H., ЛЯХЮ.Е., ГУРЬЯНОВ В.Г. Донецкий национальный медицинский университет им. М. Горького
НАИБОЛЕЕ ЗНАЧИМЫЕ ФАКТОРЫ РИСКА РАЗВИТИЯ ДИЛАТАЦИИ ПОЛОСТЕЙ СЕРДЦА У ДЕТЕЙ С ЭКСТРАСИСТОЛИЕЙ
Резюме. Представлены результаты анализа 169 показателей комплексного обследования (жалоб, анамнеза, клинических, лабораторных и инструментальных показателей) 164 детей с экстрасистолией, проведенного методом нейросетевого моделирования. Выявлены наиболее значимые факторы риска развития дилатации полостей сердца: наличие структурных изменений в сердце, частые острые респираторные заболевания в анамнезе, отягощенный семейный анамнез по кардиальной патологии, максимальная степень дисплазии соединительной ткани, повышение уровня мозгового натрийуретического пептида в крови. Ключевые слова: дети, экстрасистолия, дилатация полостей сердца, прогноз, метод нейросетевого моделирования.
Согласно данным литературы и собственным многолетним наблюдениям, экстрасистолия (ЭС) является самым распространенным нарушением ритма сердца (НРС) у детей, достигая 55,0 % в структуре всех аритмий [1, 6, 12, 16, 19, 20, 25, 29—31]. До настоящего времени сохраняется мнение о благоприятном прогнозе ЭС у детей [10, 13, 26, 28, 34-36, 38, 43, 49]. Однако в последнее десятилетие появились данные о возможности развития у детей с данным видом аритмии таких осложнений, как пароксизмальная тахикардия, нарушение систолической и диастолической функции миокарда, сердечная недостаточность, аритмогенная кардиомиопатия (АКМП) [2, 21, 22, 39, 41, 44, 47]. Так, И.М. Миклашевич с соавт. [27] в ходе 13-летнего проспективного наблюдения 23 детей с наджелудочковой ЭС (НЭС) в количестве от 1,5 до 9,6 тысячи за сутки при отсутствии структурных изменений в сердце выявили у 21,8 % АКМП, при этом дилатация полостей сердца (ДПС) появлялась при отсутствии лечения уже через 0,6-3 года после первой регистрации ЭС. О.В. Горлицкая [7], обследовав 540 детей 4-16 лет с ЭС без структурных изменений в сердце при отсутствии указаний на перенесенный кардит, выявила АКМП у 20 %, при этом установлены следующие особенности аритмии: длительность анамнеза более года, количество в сутки более 5000, наличие брадикардии, равномерное распределение в течение суток (смешанный циркадный профиль), предсердная локализация. В.В. Родионова [32] при обследовании 120 детей в возрасте от 3 до 15 лет с ЭС (80 чел. с НЭС, 40 чел. с желудочковой ЭС (ЖЭС)) доказала наличие АКМП у 15 % детей. Вышеназванные авторы, а также другие исследователи в попытке выявить наиболее значимые факторы риска развития АКМП получили противоречивые данные как по количественной характеристике
обсуждаемого вида аритмии, так и по ее топике, наличии структурных изменений в сердце и др. [4, 5, 11, 15, 24, 40].
Указанное явилось основанием для проведения настоящего исследования с целью выявления наиболее значимых факторов прогноза развития дилатации полостей сердца у детей с экстрасистолией.
Материалы и методы
Комплексное клиническое обследование было проведено 164 детям с ЭС в возрасте от 2 недель до 18 лет (мальчики — 61,0 %, девочки — 39,0 %) и включало следующие методы: сбор жалоб, анамнеза жизни и заболевания, сведений о наследственности по кардиальной патологии (гипертоническая болезнь (ГБ), инфаркт миокарда (ИМ), ишемическая болезнь сердца (ИБС), нарушение ритма сердца и проводимости (НРСиП), врожденный порок сердца (ВПС), внезапная сердечная смерть (ВСС)), общеклинические, в том числе оценка наличия и степени дисплазии соединительной в соответствии с критериями Т. Милковской-Димитровой и А. Каркашева (1987) в модификации Р. Шиляева и соавт. (2003), клинико-ла-бораторные, в том числе: биохимические с определением плазменной концентрации мозгового натрийуретиче-ского пептида (МНУП), тропонина I, МВ-фракции кре-атинкиназы, серологические, включавшие определение специфических иммуноглобулинов к внутриклеточным возбудителям, инструментальные: стандартная ЭКГ, холтеровское мониторирование ЭКГ в 12 отведениях, допплер-эхокардиография с оценкой систолической и диастолической функции миокарда, тредмил-тест, ЭЭГ, ФГДС. В исследование включены пациенты, которые находились на стационарном лечении в отделении детской кардиологии и кардиохирургии Института неот-
ложной и восстановительной хирургии НАМН Украины им. В.К. Гусака и наблюдались амбулаторно. Полученные данные были внесены в специально разработанную индивидуальную карту обследования для последующей статистической обработки с использованием нейросете-вого метода построения моделей прогнозирования [9, 17], доказавшего свою эффективность в решении задач диагностики, классификации и прогнозирования в медицине [8, 9, 14, 17, 18, 37, 42, 45, 46, 48], а также в выявлении минимального набора факторных признаков, которые в наибольшей степени влияют на оценку исследуемого состояния. При построении модели с помощью генератора случайных чисел все пациенты были разделены на три множества: обучающее (использовалось для построения модели и включало результаты обследования 124 пациентов), контрольное (использовалось для предотвращения переобучения модели и включало результаты обследования 10 пациентов) и тестовое (использовалось для проверки прогностической способности модели на новых данных и включало результаты обследования 30 пациентов) [18].
Для оптимизации порога принятия/отвержения решения был использован метод анализа кривых операционных характеристик (Receiver Operating Characteristic curve — ROC) [33]. Для оценки качества модели прогнозирования использовали стандартные критерии: чувствительность модели и ее специфичность, рассчитывали 95% доверительные интервалы (95% ДИ) параметров [23], а также оценивали площадь под ROC-кривой (AUC — Area under the ROC curve). Модель считалась адекватной при статистически значимом превышении величины AUC значения 0,5 [33].
С целью выявления влияния факторных признаков на риск развития дилатации полостей сердца использовали метод построения логистических моделей регрессии [33]. Для оценки степени влияния факторных признаков в этих моделях использовали показатель отношения шансов (ОШ), в работе рассчитывали его 95% доверительный интервал. Под шансом понимали соотношение вероятностей двух явлений, дополняющих друг друга (до 1); в нашей работе это было отношение вероятности иметь такое осложнение, как дилатация полостей сердца, на вероятность его не иметь [33]. Отношение шансов — оценка относительного риска. Это шансы развития осложнений, когда соответствующий факторный признак, принимая определенное значение, увеличивается на единицу с учетом всех других факторных признаков, входящих в модель. Величина ОШ более единицы означает повышенный риск иметь осложнение, а величина менее единицы — пониженный риск [33]. Построение и анализ моделей проводили в пакетах MedStat (Ю.Е. Лях, В.Г. Гурьянов, 2004), MedCalc (MedCalc Software, 2010), Statistica Neural Network (StatSoft Inc., 1999).
При проведении анализа изучали влияние: особенности перинатального, семейного анамнеза, имевшихся жалоб, показатели объективного статуса, наличия и степени дисплазии соединительной ткани, электрокардиографических показателей (частоты ЭС, ее топики, степени преждевременности, вариабельности АВ-проведения, длительности постэкстрасистолической паузы, длительности интервала QT, циркадного типа ЭС), показателей функциональной активности левого желудочка, сопутствую-
щей кардиальной и экстракардиальной патологии общим количеством 169 признаков. В качестве результирующего признака прогнозировалось развитие такого состояния, как дилатация полостей сердца.
Результаты
Согласно результатам обследования, дилатацию полостей сердца имели 46 (28,0 ± 3,5 %) детей с ЭС. На первом этапе анализа была построена модель, включающая все 169 факторных признаков. Чувствительность построенной модели на обучающем множестве составила 98 % (95% ДИ 94,3-100 %), специфичность модели — 97,8 % (95% ДИ 93,7-99,8 %). На тестовом множестве чувствительность модели — 75,0 % (95% ДИ 34,6-98,9 %), специфичность — 36,4 % (95% ДИ 17,0-58,3 %). Низкие прогностические показатели модели на контрольном и тестовом множествах, по-видимому, были связаны с большим количеством учтенных факторных признаков. Для выявления наиболее значимых факторных признаков был использован генетический алгоритм отбора.
Было установлено, что в наибольшей степени риск развития ДПС определяется пятью факторными признаками: органические изменения в сердце, частые острые респираторные заболевания (на основании критериев, предложенных В.Ю. Апьбицким и А.А. Барановым, 1986), отягощенный по сердечно-сосудистой патологии семейный анамнез, степень дисплазии соединительной ткани, повышение МНУП. На выбранном наборе из 5 факторных признаков была построена модель прогнозирования риска развития ДПС. Для верификации модели использован метод ROC-анализа. На рис. 1 приведена полученная кривая, модель адекватна, площадь под ROC-кривой AUC = 0,91 ± 0,03 статистически значимо отличается от 0,5 (p < 0,001).
При выбранном оптимальном пороге принятия/отвержения чувствительность модели на обучающем множестве составила 78,8 % (95% ДИ 62,8-91,2 %), специфичность модели — 77,8 % (95% ДИ 68,5-85,8 %). На
Специфичность
Рисунок 1. ROC-кривaя для пятифакторной модели прогнозирования риска развития дилатации полостей сердца у детей с ЭС
1(36) • 2012
Клтт'чна пед!атр!я
Таблица 1. Коэффициенты логистической модели прогнозирования риска развития ДПС у детей с ЭС
(5 факторных признаков)
Факторный признак Значение коэффициентов модели прогнозирования, b ± m Уровень значимости отличия от 0 ОШ (95% ДИ ОШ)
Структурные изменения в сердце (ВПС) -4,7 ± 1,1 < 0,001 0,009 (0,001-0,086)
Отягощенный семейный анамнез (ГБ, ИМ, ИБС, НРСиП, ВСС) -1,3 ± 0,6 0,039 0,28 (0,08-0,94)
Повышение МНУП -0,9 ± 0,7 0,182 -
Максимальная степеньдиспла-зии соединительной ткани -0,7 ± 0,5 0,145 -
Частые ОРЗ 1,6 ± 0,7 0,024 5,2 (1,2-21,8)
тестовом множестве чувствительность модели составила 87,5 % (95% ДИ 50,6-100 %), специфичность — 81,8 % (95% ДИ 62,2-95,3 %). Прогностические качества модели на обучающем и тестовом множестве статистически значимо не отличались (р = 0,95 и р = 0,90 при сравнении чувствительности и специфичности соответственно), что явилось подтверждением адекватности модели.
Для анализа степени влияния факторных признаков на риск развития ДПС была построена логистическая модель на 5 выделенных факторных признаках (модель адекватна, с2 = 76,1, р < 0,001). Результаты анализа коэффициентов этой модели приведены в табл. 1.
Из анализа табл. 1 следует, что наличие структурных изменений в сердце статистически значимо (р < 0,001) повышает риск развития ДПС, ОШ = 0,009 (95% ДИ 0,001-0,086).
Установлено, что риск развития дилатации полостей сердца повышен (р = 0,024) при наличии у ребенка с ЭС частых ОРЗ, ОШ = 5,2 (95% ДИ 1,2-21,8).
Согласно полученным результатам, значимым фактором прогноза развития ДПС является и отягощенный семейный анамнез по кардиальной патологии: (р = 0,039; ОШ = 0,28 (95% ДИ 0,08-0,94)).
Выводы
Использование нейросетевой модели прогнозирования при анализе 169 факторных признаков у детей с ЭС позволило выявить триаду наиболее значимых факторов в прогнозе развития дилатации полостей сердца: 1) наличие структурных изменений в сердце; 2) частые острые респираторные заболевания; 3) отягощенный семейный анамнез по кардиальной патологии. По степени значимости указанные факторы имели следующую последовательность: наличие структурных изменений в сердце увеличивает шанс развития дилатации полостей сердца у детей с ЭС в 110 раз (95% ДИ 0,001-0,086), частые ОРЗ — в 5,2 раза (95% ДИ 1,2-21,8), отягощенный семейный анамнез по кардиальной патологии — в 0,28 раза (95% ДИ 0,08-0,94).
Такие факторы, как наличие дисплазии соединительной ткани максимальной степени выраженности (р = = 0,145) и повышение уровня МНУП в крови (р = 0,182), становились статистически значимыми при их сочетании с вышеназванной триадой.
Выявленные факторы риска неблагоприятного прогноза течения ЭС у детей являются важными в тактике диспансерного наблюдения и оценке эффективности лечебно-реабилитационных мероприятий.
Список литературы
1. Аритмии у детей. Атлас электрокардиограмм / Под ред. М.А. Школьниковой. — М.:ИД«Медпрактика-М», 2006. —148с.
2. Аритмогент життeзагрозливi стани у дтей: Метод. рекомендаци. — Кшв, 2005. — 31 с.
3. ACC/AHA Task Force on Practice Guidelines the ESC Committee for Practice Guidelines.
4. Белялов Ф.И. Аритмии сердца: Практическое руководство для врачей. — М.: ООО «Медицинское информационное агентство», 2006. — 352 с.
5. Бокерия О.Л. Пери- и послеоперационные аритмии у детей: причины возникновения, подходы к лечению (обзор) //Анналы арит-мологии. — 2005. — № 1. — С. 25-35.
6. Волосовець О.П. Сучаст досягнення та проблеми дитячог кардюревматологiчноi служби Украши // Здоровье ребенка. — 2006. — № 1. — С. 9-14.
7. Горлицкая О.В. Клинико-электрокардиографическая характеристика идиопатической экстрасистолии у детей: Автореф. дис... канд. мед. наук. — Москва, 2002. —18с.
8. ГриненкоЛ.И., ЛяхЮ.Е., Гурьянов В.Г., Ефименко В.Н. Применение метода нейросетевого моделирования для определения наиболее значимых негативных факторов, определяющих развитие перинатальной патологии ЦНС // Нейронауки: Теоретичт та клМчт аспекти. — 2005. — Т. 1, № 1 (Додаток). — С. 27.
9. Бэстенс Д.-Э., Ван ден Берг В.-М., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки: Принятие решений в торговых операциях. — Москва: ГВПнаучн. изд., 1997. — 236с.
10. Вейн А.М. Вегетативные расстройства: клиника, лечение, диагностика / Под редакцией А.М. Вейна. — Москва: Медицинское информационное агентство, 1998. — С. 24-43
11. Воробьев А.С. Диагностика и лечение экстрасистолии у детей. Учебное пособие для врачей-слушателей. — Ленинград, 1986. — 30с.
12. Дьяченко Т.Ф. Экстрасистолия у детей: Автореф. дис... канд. мед. наук. — Ленинград, 1988. — 18 с.
13. Дьяченко Т.Ф. Распространенность экстрасистолии у детей, диагностические подходы при ее выявлении и динамика по результатам катамнестического исследования // Современные вопросы иммунопатологии и методологии изучения заболеваемости детей: Сб. науч. трудов. — Санкт-Петербург, 1991. — С. 100-106.
14. Ежов А., Чечеткин В. Нейронные сети в медицине // Открытые системы. — 1997. — № 4. — С. 34-37.
15. Жарiнов О.Й., Куць О.В. Дiагностика та ведення хворих з екстрасистолкю //Укранський кардiологiчний журнал. — 2007. — № 4 — С. 96-110.
16. Иммунореабилитация в детской кардиологии/М.А. Школь-никова, Е.А. Дегтярева, Д.Г. Кузьменко, др. // Методические рекомендации (№ 28). — Москва, Правительство Москвы: Департамент здравоохранения, 2005. — 20 с.
17. Краткое руководство по SNN, «Нейронные сети» STATIS-TICA. StatSoft Russia, 1998. — 355с.
18. Казаков В.Н., Абрамов Б.Б., Ивнев Б.Б., Гурьянов В.Г., Снегирь А..Г. Использование методов линейного дискриминантного анализа и вероятностных нейронных сетей в дифференциальной диагностике болезни Альцгеймера и физиологического старения//Вестник гигиены и эпидемиологии. — 2001. — Том 5, № 1. — С. 108-112.
19. Кулешов О.В. КлЫчне значення холтерiвського моттору-вання ЕКГ в ^тер^ета^' екстрасистолiчних порушень ритму
серця у дтей // nediampin, акушерство та гiнекологiя. — 2007. — № 3. — С. 14-19.
20. Кушаковский М.С. Аритмии сердца. — СПб.: ООО «Издательство «Фолиант», 2007. — 672 с.
21. Мутафьян О.А. Кардиты у детей и подростков. — СПб. : Издательский дом СПбМАПО, 2006. — 288 с.
22. Леонтьева И.В. Лекции по кардиологии детского возраста. — М.: ИД«Медпрактика-М», 2005. — 536с.
23. Лях Ю.Е., Гурьянов В.Г., Хоменко В.Н., Панченко О.А. Основы компьютерной биостатистики: анализ информации в биологии, медицине и фармации статистическим пакетом Medstat. — Д.: Папакица Е.К.., 2006. — 214с.
24. Лишневская В.Ю., Коркушко О.В., Бодрецкая Л.А.. и др. Оценка прогностической значимости показателей, характеризующих наличие предпосылок к развитию суправентрикулярной экстрасистолии, нарушений ритма сердечной деятельности у пациентов старше 60 лет с ИБС// Кровообк i гомеостаз. — 2006. — № 2. — С. 22-27.
25. Макаров Л.М. Холтеровское мониторирование. — М.: ИД «Медпрактика-М», 2003. — 340 с.
26. Маколкин В.И. Дифференциальная диагностика ней-роциркуляторной астении у детей подросткового возраста // Врач. — 1999. — № 9. — С. 14-15.
27. Миклашевич И.М., Школьникова М.А., Сыркин А.Л. / Особенности клинического течения и прогностическое значение пароксизмальных суправентрикулярных тахикардий, манифестировавших в детском возрасте // Вестник аритмологии. — 2003. — № 34. — С. 49-56.
28. Михайлов В.М. Нагрузочное тестирование под контролем ЭКГ: велоэргометрия, тредмил-тест, степ-тест, ходьба. — Иваново: ООО ИИТ«А-Гриф», 2005. — 440 с.
29. Нагорная Н.В., Пшеничная Е.В. Значимость суточного мониторирования ЭКГ у детей с нарушениями ритма сердца // Мamepiaли 11-го з ¡зду пeдiampiв Украти «Актуальт проблеми пeдiampii на сучасному етат». — Кшв, 7—10 грудня 2004 р. — С. 145.
30. Недоступ А.В., Благова О.В. Экстрасистолия: этапы лечения //Лечащий врач. — 2005. — № 4. — С. 19-41.
31. Пшенична О.В. Характеристика порушень серця та прогноз ¡хускладнень у дтей: Автореф. дис... канд. мед. наук. — До-нецьк, 2007. — 24 с.
32. Родионова В.В. Факторы формирования аритмогенной кардиомиопатии при экстрасистолии у детей: анализ малых аномалий развития сердца, клинических и гемодинамических показателей: Автореф. дис..канд. мед. наук: 14 00.09. — М, 1998. — 32 с.
33. Петри А., Сэбин К. Наглядная статистика в медицине/ Пер. с англ. В.П. Леонова. — М.: ГЭОТАР-МЕД, 2003. — 144 с.
34. Практическое руководство по детским болезням: В 12 т. — М.: ИД «Медпрактика-М», 2008. — Т. 11: Детская ве-гетология. — 408 с.
35. Уриваева М.К. Вегетативна регуляцш серцево-судинног системи у дтей з екстрасистолкю: Автореф. дис... канд. мед. наук. — Хартв, 2002. — 20с.
36. Физиология сердца: Учебное пособие/Под ред. акад. Б.И. Тка-ченко. — 2-е изд. — СПб.: СпецЛит, 2001. —143с. — С. 140-141.
37. Халангот М.Д., Гур 'янов В.Г., Кравченко В.1., Тронько М.Д. Визначення у популяцiях хворих на цукровий дiабеm груп ризику роз-витку тяжюв наЫдюв хвороби за допомогою побудови «нейронних мереж Кохонена» //Журнал АМН Украгни. — 2007. — Т. 13, № 1. — С. 54.
38. Школьникова М.А.. Жизнеугрожающие аритмии у детей. — М., 1999. — 230с. — С. 223-230.
39. Школьникова М.А., Березницкая В.В. Диагностика и медикаментозное лечение желудочковых экстрасистолий у детей // Российский вестник перинатологии и педиатрии. — 2008. — № 2. — С. 60-67.
40. Шубик Ю.В. Суточноемониторирование ЭКГ при нарушениях ритма и проводимости сердца. — СПб. : ИНКАРТ, 2001. — 216с.
41. Bikkina M., Larson M.G., Levy D. Prognostic implication of asymptomatic ventricular arrhythmias: the Framingem heart study // Ann. Intern. Med. — 1992. — Vol. 117. — P. 990-996.
42. Callan D.E., Lasky R..E, Fowler C.G. Neural networks applied to retrocochlear diagnosis // J. Speech. Lang. Hear Res. — 1999. — Vol. 42, № 2. — P. 287-299.
43. Caforio A.L., Mahon N.J., Tona F, McKenna W.J. Circulating cardiac autoantibodies in dilated cardiomyopathy and myocarditis:pathogenetic and clinical significance//Eur. J. Heart Fai. — 2002Aug. — 1, 4 (4). — 411-7.
44. Gaita F, Giutetto C, Di Donna P. еt al. Long-term follow-up of right ventricular monomorfic extrasystoles // J. Am. Coll. Cardiol. — 2001. — Vol. 38 (2). — P. 364-370.
45. Kimberley B.P., Kimberley B.M., Roth L. A neural network approach to the prediction of pure tone thresholds with distortion product emissions // Ear Nose Throat. J. — 1994. — Vol. 73, № 11. — P. 812813, 817-823.
46. Khalangot N., Gurianov V., Misko L., Harris N. Analysis of large diabetic registers: methodology and some results// Proceedings ofthe ninth international symposium on health information management research. — Sheffield, 2004. — P. 145-150.
47. Kleiger R.E., Miller J.P., Moss A.J. and the Multicenter Postinfarction ReserchGroup. Decreased heart rate variability and its association with increased mortaiity after acute myocardial infarction // Am. J. Coll. Cardiol. — 1987. — 59. — 256-262.
48. Leinonen L., Kangas J., Torkkola K., Juvas A. Dysphonia detected by pattern recognition ofspectral composition // J. Speech Hear Res. — 1992. — Vol. 35, № 2. — P. 287-295.
49. Lindgren K.S., Makikallio T.N., Seppanen T. et al. Heart rate turbulence after ventricular and atrial prematurebeats in subjects without structural heart disease // J. Cardiovasc. Electrophysiol. — 2003. — Vol. 14. — P. 447-452.
Получено 05.01.12 □
Нагорна Н.В., Конопко Н.М., ЛяхЮ.С., Гур'янов В.Г. Донецький нацюнальний медичний унверситет ¡м. М. Горького
НАЙБ1ЛЬШ ЗНАЧУЩ1 ФАКТОРИ РИЗИКУ РОЗВИТКУ ДИЛАТАЦИ ПОРОЖНИН СЕРЦЯ У Д|ТЕЙ З ЕКСТРАСИСТОЛ1еЮ
Резюме. Наведет результата ан^зу 169 показниыв комплексного обстеження (скарг, анамнезу, клМчних, лабораторних i шструментальних показниыв) 164 датей з екстрасистсшею, проведеного методом нейросиъового мо-делювання. Виявлет найбшъш значимi чинники ризику розвитку дилатаци порожнин серця: наявтстъ структурних змш у серщ, часта госщ ресшраторш захворювання в анамнез^ обтяжений родинний анамнез iз кардально! патологи, максимальний стушнъ дисплази сполучно! тканини, пщви-щення рiвня мозкового натршуретичного пептиду в кровг
Ключовi слова: дни, екстрасистол1я, дилатацiя порожнин серця, прогноз, метод нейросиъового моделювання.
54
Nagornaya N.V., Konopko N.N., Lyakh Yu.E., Gurianov V.G. Donetsk National Medical University named after M. Gorky, Donetsk, Ukraine
MOST SIGNIFICANT RISK FACTORS OF HEART CAVITIES DILATION DEVELOPMENT IN CHILDREN WITH EXTRASYSTOLE
Summary.There are presented the results of analysis of 169 indicators of complex examination (complaints, anamnesis, clinical, laboratory and instrumental indexes) of 164 children with extrasystole, carried out by a method of connectionist modeling. The most significant risk factors of heart cavities dilatation development are presence of structural changes in heart, frequent acute respiratory diseases in anamnesis, burdened familial history on cardiac pathology, maximal degree of connective tissue dysplasia, increase of brain natriuretic peptide level in blood.
Key words: children, extrasystole, dilatation of heart cavities, prognosis, connectionist modeling method.
(^¿^рвИши
