Способ прогнозирования риска летального исхода у пациентов через один год после перенесенного острого коронарного синдрома и чрескожного коронарного вмешательства
METHOD FOR PREDICTING THE RISK OF DEATH IN PATIENTS ONE YEAR AFTER ACUTE CORONARY SYNDROME AND PERCUTANEOUS CORONARY INTERVENTION

Изобретение относится к медицине, а именно к кардиологии, и может быть использовано для прогнозирования риска летального исхода у пациентов через один год после острого коронарного синдрома (ОКС) и чрескожного коронарного вмешательства (ЧКВ).
В настоящее время разработано достаточно большое количество шкал и способов прогнозирования долгосрочных рисков неблагоприятного исхода у пациентов с ОКС при выписке из стационара. Известны способы прогнозирования летального исхода в течение 5 лет после перенесенного инфаркта миокарда, учитывающий возрастные особенности и особенности клинического течения в остром периоде [RU 2590869 С1, 10.07.2016]; ЭКГ, ЧСС, лекарственный анамнез, коморбидность и социально-экономический статус [RU 2502464 С1, 27.12.2013]; наличие мультифокального атеросклероза и рисковых генотипов [RU 2681500 С1, 06.03.2019]. Основным недостатком этих шкал является большое количество показателей, включенных в анализ прогноза. Кроме того, наибольший риск смерти приходится на первый год после инфаркта миокарда [Отдаленная выживаемость после инфаркта миокарда. Крючков Д.В., Артамонова Г.В. Кардиология:56(6):32-35 DOI: http://dx.doi.org/10.18565/cardio.2016.6.32-35]. У пациентов, успешно переживших первые 12 месяцев после ОКС, риск летального исхода хотя и несколько снижается, но продолжает оставаться повышенным и во многом определяется ремоделированием левого желудочка (ЛЖ). Значительный разброс показателей смертности при хронической ИБС от 1,2 до 2,4% обусловлен еще и тем, что прогноз больных может существенно различаться в зависимости от исходных клинических, функциональных характеристик [Толпыгина С.Н., Марцевич С.Ю. Стратификация риска сердечно-сосудистых осложнений при стабильной ишемической болезни сердца. Клиницист 2020;14(1-2):24-33. Steg P.G., Greenlaw N., Tardif J.C. et al. Women and men with stable coronary artery disease have similar clinical outcomes: insights from the international prospective CLARIFY registry. Eur Heart J 2012;33(22):2831-40. DOI: 10.1093/eurheartj/ehs289]. Так пациенты с концентрической гипертрофией (КГ) ЛЖ, умершие в последующие 5 лет, характеризуются большей встречаемостью в анамнезе постинфарктного кардиосклероза [Барсуков А.В., Зобнина М.П., Таланцева М.С. Гипертрофия левого желудочка и прогноз: данные пятилетнего ретроспективного наблюдения за пациентами с эссенциальной гипертензией. Артериальная гипертензия. 2012.18(5):385-397]. Перенесенный ОКС приводит к развитию сердечной недостаточности у 15,3% [Фомин И. В., Беленков Ю. Н., Мареев В.Ю., Агеев Ф.Т., Бадин Ю.В., Галявич А.С. и др. Распространенность хронической сердечной недостаточности в Европейской части Российской Федерации - данные ЭПОХА - ХСН (Часть II). Журнал Сердечная Недостаточность. 2006;7 (3):112-5]. А нарушение активной релаксации и диастолической функции ЛЖ наряду с определением активности N-концевого мозгового натрийуретического пептида В-типа (NT-proBNP) являются одними из самых ранних маркеров дисфункции миокарда и оказывают негативное влияние на прогноз. [Хроническая сердечная недостаточность. Клинические рекомендации 2020. https://russjcardiol.elpub.ru doi:10.15829/1560-4071-2020-4083. Федорова И.Н., Белопольский А.А., Стуров Н.В. Диагностическая значимость NTproBNP у кардиологических больных // Трудный пациент. 2013. Т.11. №7. С.32-34.]
Результатом изобретения является повышение точности прогнозирования риска наступления летального исхода в долгосрочном периоде наблюдения у пациентов через один год после перенесенного OKC и ЧКВ, за счет оценки показателей, отражающих ремоделирование ЛЖ и развитие сердечной недостаточности. Предлагаемый способ основан на результатах регистрового исследования «Регистр чрескожных коронарных вмешательств» на базе Тюменского кардиологического центра - филиала Томского научно-исследовательского института кардиологии Российской академии наук.
Сущность изобретения поясняется фигуре 1 и табл. 1: в таблице 1 представлены переменные, вошедшие в окончательную модель логистической регрессии; на фиг. 1 представлена ROC-кривая по оценке модели прогнозирования риска летального исхода.
Модель прогноза летального исхода строилась на основе логистической регрессии. Вероятность возникновения события в логистической регрессии описывается линейной функцией
р
-
i
апостериорная вероятность события при исходных данных;
е
-
математическая константа, равная 2,718;
х
-
1…
k
входные переменные;
-
константа;
-
.
параметры регрессии
В качестве зависимой переменной в логистическую регрессию взяли переменную, где умершие пациенты закодированы под цифрой 1, под цифрой 0 - выжившие пациенты. В качестве независимых переменных взяли переменные, по которым обнаружили статистически значимые различия по наблюдениям через год после ОКС. При сравнительном анализе распределение количественных переменных определяли с помощью критерия Колмогорова-Смирнова. При сопоставлении количественных переменных при нормальном распределении использовали критерий t Стьюдента, при распределении, отличном от нормального, применяли непараметрический критерий Манна-Уитни. Для сравнения качественных переменных использовали критерий χ2. В число переменных, по которым были выявлены статистически значимые различия вошли: концентрическая гипертрофия, (0 - нет, 1 - наличие), МНП, CD40L, холестерин ЛПНП, индекс левого предсердия, индекс КДО, фракция выброса ЛЖ, размер ассинергии. Переменные, вошедшие в окончательную модель логистической регрессии представлены в таблице 1.
Таким образом вероятность летального исхода пациента можно рассчитать по следующей формуле:
2
где е - математическая константа, равная 2,718; КГ - концентрическая гипертрофия левого желудочка (0 - нет, 1 - наличие); МНП - мозговой натрийуретический пептид (NT proBNP), пг/мл; иКДО - индекс конечного диастолического объема левого желудочка, мл/м.
Для возможности оценить риск наступления события необходимо установить точку разделения расчетной вероятности р, при которой специфичность модели была бы достаточно большой, но при этом не снижалась чувствительность модели. Для этой цели использовали ROC-кривую с расчетом площади под кривой (AUC) и расчетом специфичности и чувствительности (таблица 1). Точкой разделения, позволяющей определить риск события, стало значение расчетной вероятности - 0,150, чувствительность и специфичность модели составила 76,9% и 83,8%, соответственно. Вероятность наступления события низкая, если значение менее 0,150, а при значении равном или более 0,150 риск развития события оценивается как высокий. Площадь под кривой AUC=0,934 (95%ДИ 0,870-0,997) (р<0,001) соответствует отличному качеству модели, согласно экспертной шкале AUC.
Общую оценку согласованности полученной модели с реальными данными производили с использованием теста согласия Хосмера-Лемешова. Уровень значимости критерия p=0,611, означает, что нулевая гипотеза о равенстве между реальными и смоделированными данными принимается.
Проверку надежности модели осуществляли с помощью метода бутстреп. Случайным образом были сгенерированы 2000 псевдовыборок, для каждой из которых определялись коэффициенты модели. По усредненным коэффициентам рассчитывалось смещение этих показателей от первоначально полученных параметров модели и оценивалась их значимость. Метод подтвердил значимость вошедших в модель переменных, чувствительность составила 76,9%, специфичность - 84,1%.
2
2
Клинический пример №1. Пациентка Г. 57 лет. В 2013г перенесла инфаркт миокарда нижне-боковой локализации с формированием зубца Q, было проведено экстренное ЧКВ со стентированием правой коронарной артерии. Пациентка была включена в «Регистр чрескожных коронарных вмешательств». Через 12 месяцев проведено обследование. Согласно данным эхокардиографии иКДО - 59,67 мл/м; наличие концентрической гипертрофии миокарда ЛЖ (толщина межжелудочковой перегородки (МЖП) -12 мм, задней стенки ЛЖ (ЗСЛЖ) -12 мм, индекс массы миокарда (ИММ) -120 г/м).По лабораторным данным уровень NT-proBNP (МНП) - 341,0 пг/мл.
Согласно формуле вычисляют коэффициент:
Коэффициент <0,150, вероятность летального исхода низкая. Пациентка в 2018 г. была жива.
2
2
Клинический пример №2. Пациент Л. 56 лет. В 2013г. перенес инфаркт миокарда с формированием зубца Q нижне-боковой локализации, первичное ЧКВ со стентированием передней межжелудочковой артерии. Был влючен в «Регистр чрескожных коорнарных вмешательств». Через 12 месяцев проведено обследование. По данным ЭхоКГ: иКДО - 79,93 мл/м; наличие КГ ЛЖ(МЖП - 12 мм, ЗСЛЖ - 10 мм, ИММ - 179,9 г/м); по лабораторным данным уровень NT-proBNP (МНП) - 749,00 пг/мл). Согласно формуле вычисляют коэффициент:
Коэффициент >0,150, вероятность летального исхода высокая. Сердечно-сосудистая смерть зарегистрирована в 2016 г.
Преимущество предлагаемого способа состоит в том, что доказано неблагоприятное влияние на прогноз отражающих ремоделирования ЛЖ параметров, сформировавшихся в течение одного года после ОКС и широко применяющихся в рутинной клинической практике. Способ позволяет определить риск летального исхода в отдаленном периоде.
Таблица  1. Переменные, вошедшие в окончательную модель логистической регрессии.
B
Средне-квадратичная ошибка
Вальд
р
Концентрическая гипертрофия (КГ)
1,261
0,600
4,422
0,035
NT-proBNP (МНП)
0,003
0,001
6,701
0,010
Индекс КДО (иКДО)
0,085
0,031
7,357
0,007
Константа
-9,574
2,586
13,712
0,000