Прогностичні фактори тривалості перебування у стаціонарі пацієнтів із гострим коронарним синдромом після екстреної ендоваскулярної реваскуляризації міокарда

Мета. Визначити ступінь впливу незалежних один від одного передопераційних чинників на єдиний залежний чинник - тривалість госпіталізації пацієнтів із гострим коронарним синдромом після екстреної ендоваскулярної реваскуляризації міокарда. Матеріали і методи. Зібрано та статистично опрацьовано дані історій хвороб 40 пацієнтів віком до 60 років (1-ша група) та 40 пацієнтів віком 60 років і старше (2-га група). Методом статистичного опрацювання даних обрано кореляційно-регресійний аналіз. Результати. У пацієнтів 1-ї групи на тривалість госпіталізації впливали (в порядку зменшення значущості): передопераційні показники гемоглобіну та гематокриту, рівні тропоніну І та загального холестерину, ступінь оклюзії коронарних артерій, індекс маси тіла, фракція викиду лівого шлуночка та об’єм післяопераційної крововтрати. У пацієнтів 2-ї групи єдиним фактором, що істотно вплинув на тривалість госпіталізації, був вік. Висновки. Предикторами тривалості госпіталізації у віковій групі до 60 років слугують майже всі включені до дослідження незалежні фактори, тоді як у віковій групі 60 років і старше стійка кореляція характерна лише для фактора віку

Metabolic fingerprinting of bacteria by fluorescence lifetime imaging microscopy

Bacterial populations exhibit a range of metabolic states influenced by their environment, intra- and interspecies interactions. The identification of bacterial metabolic states and transitions between them in their native environment promises to elucidate community behavior and stochastic processes, such as antibiotic resistance acquisition. In this work, we employ two-photon fluorescence lifetime imaging microscopy (FLIM) to create a metabolic fingerprint of individual bacteria and populations. FLIM of autofluorescent reduced nicotinamide adenine dinucleotide (phosphate), NAD(P)H, has been previously exploited for label-free metabolic imaging of mammalian cells. However, NAD(P)H FLIM has not been established as a metabolic proxy in bacteria. Applying the phasor approach, we create FLIM-phasor maps of Escherichia coli, Salmonella enterica serovar Typhimurium, Pseudomonas aeruginosa, Bacillus subtilis, and Staphylococcus epidermidis at the single cell and population levels. The bacterial phasor is sensitive to environmental conditions such as antibiotic exposure and growth phase, suggesting that observed shifts in the phasor are representative of metabolic changes within the cells. The FLIM-phasor approach represents a powerful, non-invasive imaging technique to study bacterial metabolism in situ and could provide unique insights into bacterial community behavior, pathology and antibiotic resistance with sub-cellular resolution