Abordarea multidimensională a insuficienței cardiace cronice și elaborarea unei matrice de evaluare individualizată: Rezumatul tezei de doctor habilitat în științe medicale: 321.03 Cardiologie

Abstract

Structura tezei. Lucrarea este expusă pe 228 pagini de text electronic și este compartimentată în: introducere, șase capitole de cercetări originale, concluzii și recomandări, indice bibliografic (369 titluri), 65 figuri, 36 tabele și 16 anexe. Rezultatele cercetării au fost prezentate în 63 publicații științifice. Cuvinte-cheie: insuficiență cardiacă, fenotipare, comorbidități, remodelare cardiacă, imagistică avansată, inteligență artificială, matrice de evaluare, risc cardiovascular. Domeniul de studiu: Cardiologie. Scopul studiului. Elucidarea particularităților clinico-evolutive și strategiilor de conduită a insuficienței cardiace prin integrarea tehnicilor ecocardiografice avansate și algoritmilor de inteligență artificială în vederea elaborării unei matrice de abordare individualizată. Obiectivele studiului. Evocarea caracteristicilor clinico-hemodinamice, biologice și evolutive ale pacienților cu insuficiență cardiacă cronică; Evidențierea tipurilor și fenotipurilor specifice ale pacienților cu insuficiență cardiacă cronică și analiza evoluției clinice în funcție de tipul insuficienței cardiace; Analiza rolului ecocardiografiei convenționale și a tehnicilor ecocardiografice avansate în diagnosticul, stratificarea riscului și monitorizarea pacienților cu insuficiență cardiacă; Evaluarea impactului comorbidităților asupra manifestărilor clinice, hemodinamice și evoluției pacienților cu insuficiență cardiacă cronică; Analiza strategiilor terapeutice aplicate pacienților cu insuficiență cardiacă și compararea acestora cu recomandările actuale ale ghidurilor internaționale de practică medicală; Aprecierea impactului instrumentelor de inteligență artificială în stratificarea riscului pacienților cu diferite tipuri de IC; Elaborarea unei matrice digitale integrate de abordare individualizata a pacienților cu insuficiență cardiacă prin îmbinarea parametrilor clinico-hemodinamici, tehnicilor ecocardiografice avansate și algoritmilor de inteligență artificială. Noutatea și originalitatea științifică. Lucrarea abordează insuficiența cardiacă printr-o perspectivă multidimensională, integrând date clinice, imagistice avansate și analitice cu metode moderne de analiză multivariable și clustering. A fost elaborată o matrice originală de evaluare individualizată, capabilă să diferențieze fenotipuri clinice și să identifice pacienții cu risc înalt. Teza propune un model inovator care corelează remodelarea cardiacă cu comorbiditățile, biomarkerii și parametrii speckle-tracking, realizând pentru prima dată o integrare sistematică a indicatorilor clinici, metabolici și imagistici într-o arhitectură analitică unitară cu aplicabilitate directă în stratificarea riscului. Problema științifică importantă soluționată. A fost fundamentat și validat un model holistic de evaluare a insuficienței cardiace, care permite definirea fenotipurilor clinice și identificarea pacienților cu risc crescut de spitalizare și mortalitate, oferind suport pentru individualizarea conduitei terapeutice. Semnificația teoretică. Teza clarifică mecanismele contemporane ale evoluției insuficienței cardiace în contextul comorbidităților, contribuind la actualizarea conceptelor de fenotipare prin integrarea markerilor imagistici, clinici și funcționali. Lucrarea aprofundează relația dintre remodelare, disfuncția ventriculară și heterogenitatea fenotipurilor bolii. Valoarea aplicativă. Matricea de evaluare elaborată oferă un instrument practic pentru stratificarea riscului, individualizarea tratamentului și optimizarea managementului clinic. Rezultatele pot fi implementate în instruirea profesională, în registre clinice și în dezvoltarea unor instrumente digitale de suport decizional. Implementarea rezultatelor. Rezultatele au fost aplicate în activitatea didactică și clinică a Disciplinei de Cardiologie ale USMF „Nicolae Testemițanu”, în practica Institutului de Cardiologie și în inițiativele de digitalizare a evaluării pacientului cardiac, constituind baza unor prototipuri algoritmice pentru stratificarea riscului la pacienții cu insuficiență cardiacă.