Способ прогнозирования приверженности к физической реабилитации пациентов после коронарного шунтирования
METHOD FOR PREDICTION OF ADHERENCE TO PHYSICAL REHABILITATION OF PATIENTS AFTER CORONARY BYPASS SURGERY

Изобретение относится к медицине, а именно к кардиологии, и представляет собой способ оценки приверженности пациентов к физической реабилитации в восстановительном периоде после коронарного шунтирования   и  может быть  использован  при прогнозирования долговременной приверженности к физической реабилитации после коронарного шунтирования.
Приверженность – это уровень соблюдения пациентом назначений медицинского персонала по медикаментозной и немедикаментозной терапии.
Проблема недостаточной приверженности к медико-профилактическим мероприятиям распространена во многих экономически развитых странах, в том числе и в Российской Федерации, и требует постоянного анализа причин и разработки методов их решения. Несоблюдение рекомендаций приводит к ухудшению качества жизни и здоровья, снижению эффективности лечения, увеличению частоты госпитализаций и в итоге к повышению затрат системы здравоохранения. С учетом разнообразия факторов, влияющих на данную проблему, требуется комплексный подход к пониманию приверженности пациентов и выбора соответствующего персонифицированного подхода [1].
По данным исследования PREVENT, у пациентов, подвергшихся коронарному  шунтированию (далее КШ), среди соблюдавших медикаментозную терапию в полном объеме риск смертности и развития инфаркта миокарда (далее  ИМ) снижался в два раза по сравнению с показателями пациентов, не соблюдающих терапию ишемической болезни сердца (далее ИБС). Также в исследовании REACH отмечено, что у пациентов с низким уровнем приверженности к рекомендациям врача больше чем в два раза повышен риск развития ИМ и летального исхода [2].
Приверженность пациентов с ИБС программам физической реабилитации по данным разных авторов также остается крайне низкой. Так, лишь 36,2% пациентов, подвергшихся коронарной реваскуляризации, посещают 6-недельную программу реабилитации [3]. Аналогичные данные были получены Lemstra M.E. et al. [4]. Выявлено, что только 4,2 % пациентов с ИБС после чрескожных коронарных вмешательств и КШ проходят всю программу кардиореабилитации, а 66,7 % из всей группы не завершают программу. Имеются данные зарубежных и российских исследований, что практически 50 % пациентов на разных этапах наблюдения нарушают рекомендации врача [2, 5]. По данным международного многоцентрового исследования EUROASPIRE IV в 50,7 % случаев пациентам были даны рекомендации по различным программам реабилитации, и только 17,7 % полностью выполнили данные рекомендации [6]. Следует отметить, что физические тренировки, в свою очередь, могут выступать одним из методов коррекции низкой приверженности к терапии. Так, имеются данные о положительном влиянии физических тренировок на приверженность к медикаментозной терапии у пациентов с артериальной гипертензией (АГ) и перенесших КШ [7, 8].
По данным литературы основными факторами, определяющими низкую комплаентность пациентов с ИБС, являются забывчивость, интеллектуально-мнестические нарушения, депрессивные расстройства, низкая информированность о заболевании, социально-экономический статус, побочные эффекты и длительность терапии. [9, 10].
Известен способ прогнозирования приверженности к лечению физическими нагрузками больных артериальной гипертензией (патент RU 2596497, заявка №2015138165, д.приоритета  07.09.2015., д.публикации  10.09.2019, класс  МПК G01N33/48). Известный  способ прогнозирования приверженности к лечению физическими нагрузками больных артериальной гипертензией), предполагающий определение концентрации сосудистого эндотелиального фактора роста – VEGF в сыворотке венозной крови. Данный способ не учитывает другие значимые факторы, такие как социально-экономические особенности, коморбидность пациента. Кроме того, способ требует затрат на лабораторные исследования, а также не предполагает его использование у пациентов после КШ.
Другой существующий способ прогнозирования низкой приверженности в когорте пациентов с артериальной гипертензией позволяет определить приверженность к лекарственной терапии на этапе оказания первичной медико-санитарной помощи (Моисеева М.В., Викторова И.А., Трухан Д.И., Багишева Н.В. Прогноз низкой приверженности к терапии у пациентов с артериальной гипертонией на этапе оказания первичной медико-санитарной помощи. Трудный пациент. 2018; 3: 16-19). Недостатком данного способа является отсутствие возможности прогнозирования приверженности к немедикаментозной терапии, в частности к физическим тренировкам, а также невозможность использования у пациентов после реваскуляризации миокарда.
Известен способ прогнозирования комплаентности к кардиореабилитации пациентов после ИМ и реваскуляризации (Ali M., Qadir F., Javed S. et al. Factors affecting outpatient cardiac rehabilitation attendance after acute myocardial infarction and coronary revascularization – a local experience. J. Pak. Med. Assoc. 2012; 62 (4): 347-351), согласно которому низкую комплаентность можно ожидать при низкой доступности программ реабилитации и высокой степени занятости пациента, наличии сахарного диабета, артериальной гипертензии. Известен также способ прогнозирования приверженности к кардиореабилитации в зависимости от уровня доходов (Lemstra M.E., Alsabbagh W., Rajakumar R.J. et al. Neighbourhood income and cardiac rehabilitation access as determinants of nonattendance and noncompletion. Can. J. Cardiol. 2013; 29 (12): 1599-1603). Недостатками вышеописанных способов является отсутствие возможности количественно оценить риск и объективизировать полученные результаты.
На основании доступных литературных и патентных  источников, не выявлено убедительных  данных об использовании моделей прогнозирования приверженности к физической реабилитации в когорте пациентов с ИБС, подвергшихся КШ, что определяет актуальность предлагаемого  способа.
Технический результат заключается в повышении точности и достоверности прогнозирования долговременной приверженности к физической реабилитации после коронарного шунтирования.
Предлагается способ прогнозирования приверженности к физической реабилитации пациентов после коронарного шунтирования, включающий проведение стационарных этапов реабилитации у больных с назначением базисной терапии ИБС, обучение элементам ЛФК и двигательному режиму и анализ коморбидной патологии в совокупности с социально-экономическими особенностями пациента.
Отличием  является  то, что анализ коморбидной патологии в совокупности с социально-экономическими особенностями пациентов проводят с расчетом интегрального показателя, характеризующего комплексную оценку факторов риска по формуле
1
где: R- интегральный показатель, характеризующий комплексную оценку группы социальных факторов;
2
R– интегральный показатель, характеризующий комплексную оценку группы клинических факторов;
3
R- интегральный показатель, характеризующий комплексную оценку медикаментозной приверженности,
а расчет интегральных показателей по группе социальных факторов риска и медикаментозной приверженности:
По группе клинических факторов риска:
где:  – прогностический коэффициент риска отказа от физической реабилитации в домашних условиях
и составлением графика прогнозирования приверженности пациента.
Предложенный способ основан на анализе данных, полученных в пред- и послеоперационном периодах у пациентов со стабильной ИБС, перенесших коронарное  шунтирование (далее  КШ). В исследование было включено 104 пациента, подвергшихся КШ. Большинство пациентов, включенных в исследование, были среднего возраста, мужчины, со стенокардией II–III функционального класса (ФК), сохранной фракцией выброса левого желудочка (ФВ ЛЖ), преимущественно с повышенной массой тела, имеющие абдоминальное ожирение, артериальную гипертензию, дислипидемию, перенесенный ИМ, а также длительный анамнез курения.
Способ  осуществляется  следующим  образом. После оперативного вмешательства все пациенты прошли первый и второй стационарный этапы реабилитации. Пациенты получали базисную терапию ИБС (иАПФ/БРА, β-блокаторы, статины, дезагреганты), занимались ЛФК, дозированной ходьбой. Все пациенты получили рекомендации по двигательному режиму. Для оценки эффективности разработанной модели пациенты были разделены на 3 группы: I группа (n=31) – пациенты занимались контролируемыми велотренировками на базе кабинета реабилитации НИИ КПССЗ три раза в неделю в течение 12 недель; II группа (n=36) – пациенты занимались дистанционными домашними контролируемыми физическими тренировками (ДТ) с рассчитанными по результатам велоэргометрии (ВЭМ) тренирующими параметрами; III группа (n=37) – после получения рекомендаций и выписки пациенты наблюдались в поликлинике по месту жительства.
Среди пациентов, занимавшихся контролируемыми и дистанционными тренировками (n=67) был проведен анализ факторов, оказывающих влияние на соблюдение рекомендованного врачом графика физических тренировок для выявления причин низкой приверженности пациентов к мероприятиям физической реабилитации. Пациенты, которые выполнили 50 % и более физических тренировок, были отнесены к приверженным пациентам, а те пациенты, которые выполнили менее 50 % тренировок, – к неприверженным.
При анализе факторов, которые, возможно, могли повлиять на приверженность пациентов к рекомендациям врача, выявлены следующие закономерности (табл. 1).
Таблица 1 – Частота встречаемости приверженных пациентов в зависимости от клинико-социальных факторов
Показатель
Неприверженные пациенты, n=27
Приверженные пациенты, n=40
Р
Высшее образование, n (%)
3 (11,1)
8 (20)
0,33
Работающие, n (%)
10 (37,0)
26 (65)
0,024
Семейное положение (женат), n (%)
14 (51,8)
28 (70)
0,13
Курение до КШ, n (%)
11 (40,7)
17 (42,5)
0,88
Компенсация АГ, n (%)
21 (77,7)
40 (100)
<0,0001
ЧКВ в анамнезе, n (%)
22 (81,4)
39 (97,5)
0,023
СД до КШ, n (%)
20 (74,2)
29 (72,5)
0,87
НТГ до КШ, n (%)
1 (3,7)
1 (2,5)
0,77
ОНМК в анамнезе, n (%)
1 (3,7)
0
-
ИМ в анамнезе, n (%)
21 (77,7)
30 (75)
0,79
Депрессия до КШ, n (%)
8 (29,6)
14 (35)
0,64
Возраст (лет), Ме [25;75]
60 [55; 64]
59 [53; 62]
0,91
С учетом наличия ряда показателей, влияющих на приверженность пациентов к физическим тренировкам, была проведена комплексная оценка всех предполагаемых факторов. В результате все дооперационные показатели были разбиты на три группы:
- социальные факторы;
- клинические факторы;
- факторы, характеризующие медикаментозную приверженность.
Для выбора факторов, обладающих наибольшей прогностической способностью в неприверженности пациента, для каждого показателя были рассчитаны прогностические коэффициенты.
В первую группу факторов риска (социальные) вошли: образование пациента (0 – среднее, 1 – высшее), деятельность (0 – не работает, 1 – работает), проживание (0 – сельская местность, 1 – город).
Вторую группу клинических факторов составили: класс стенокардии (2-й, 3-й), ЧКВ в анамнезе (0 – нет, 1 – есть), наличие сахарного диабета (0 – нет, 1 – есть), ИМ (0 – нет, 1 – да).
В группу показателей, характеризующих медикаментозную приверженность, вошел прием препаратов: иАПФ (0 – не принимают, 1 – принимают), БАБ (0 – не принимают, 1 – принимают), аспирин (0 – не принимают, 1 – принимают). Прием статинов не показал значимую прогностическую способность для прогноза продолжения тренировок, поэтому как фактор риска был исключен из третьей группы.
В таблице 2 представлены рассчитанные прогностические коэффициенты для каждого фактора, соответствующие определенному риску отказа пациента продолжать тренировку.
Таблица 2 – Прогностические коэффициенты факторов риска
Показатель
Число пациентов, имеющих данный уровень (класс)
Число пациентов, отказавшихся от продолжения тренировок, имеющих данный уровень (класс)
Риск отказа от тренировок (<img file="00000005.jpg" he="7" wi="6" img-content="undefined" img-format="jpg" />)
Прогностический коэффициент
<img file="00000006.jpg" he="7" wi="5" img-content="undefined" img-format="jpg" />
Социальные факторы риска (R<sub>1</sub>)
Образование
среднее
53
39
0,735849
0,541474
высшее
14
8
0,571429
0,326531
Деятельность
не работает
37
29
0,783784
0,614317
работает
30
18
0,6
0,36
Проживание
село
16
12
0,75
0,5625
город
51
35
0,686275
0,470973
Клинические факторы (R<sub>2</sub>)
Класс стенокардии
2-й
62
43
0,693548
0,64
3-й
5
4
0,8
0,481009
ЧКВв анамнезе
нет
7
3
0,428571
0,537778
есть
60
44
0,733333
0,183673
СД (сахарный  диабет)
нет
51
35
0,686275
0,5625
есть
16
12
0,75
0,470973
ИМ
нет
16
13
0,8125
0,660156
есть
51
34
0,666667
0,444444
Медикаментозная приверженность (прием препаратов) (R<sub>3</sub>)
ИАПФ
не принимает
23
18
0,782609
0,612476
принимает
44
29
0,659091
0,434401
БАБ
не принимает
40
30
0,75
0,5625
принимает
27
17
0,62963
0,396433
Аспирин
не принимает
16
13
0,8125
0,660156
принимает
51
34
0,666667
0,444444
1
2
3
Для комплексной оценки факторов риска была построена двухуровневая иерархическая модель. Первый уровень модели составили три интегральных показателя, характеризующих соответственно: комплексную оценку социальных (R) и клинических (R) факторов риска, а также медикаментозную приверженность (R) пациента. Расчет интегральных показателей осуществлялся на основе значений прогностических коэффициентов уровней факторов риска.
Расчет интегральных показателей по группе социальных факторов риска и медикаментозной приверженности:
По группе клинических факторов риска:
Интегральный показатель, характеризующий комплексную оценкуфакторов риска, был представлен в виде аддитивной взвешенной оценки трех интегральных показателей. Весовые коэффициенты были вычислены с учетом различий средних значений этих показателей в группах пациентов, которые отказались или продолжили тренировки на амбулаторном этапе реабилитации (таблица 3).
Таблица 3 – Весовые коэффициенты интегральных показателей
Интегральныйпоказатель
Уровень значимости различий (р)
Весовойкоэффициент
R<sub>1</sub>
0,014
0,71
R<sub>2</sub>
0,086
0,116
R<sub>3</sub>
0,057
0,174
Интегральный показатель, характеризующий комплексную оценку факторов риска, вычисляется по формуле:
1
2
3
R = 0,71 ⋅ R + 0,116 ⋅ R + 0,174 ⋅ R.
Чем больше значение R, тем выше риск отказа от тренировок. Использование одного интегрального показателя вместо 9 факторов риска позволило снизить размерность признакового пространства с минимальной потерей информации, что особенно необходимо при использовании выборок малых объемов.
На следующем этапе для оценки вероятности того, что пациент продолжит тренировки на амбулаторном этапе строилась модель бинарной логистической регрессии. Результативный признак Y принял значения: 0 – пациент отказался продолжить тренировки на амбулаторном этапе реабилитации, 1 – пациент продолжил тренировки. В качестве факторов, влияющих на отказ от тренировок, использовались составляющие качества жизни, депрессия, реактивная и личностная тревожность, возраст пациента и интегральный показатель. В качестве метода использовался метод пошагового включения. В таблице 4 представлены основные результаты бинарной регрессии.
Таблица 4 – Основные результаты бинарной логистической регрессии для прогноза отказа пациента продолжать тренировки
Показатель
B (коэффициент регрессии)
S. E. (стандартная ошибка)
Wald (статистика Вальда)
Sig(уровень значимости)
Exp(B)
GH
0,053
0,028
3,435
0,064
1,054
RP
0,005
0,010
0,247
0,019
1,005
BP
-0,038
0,018
4,497
0,034
0,962
R
-36,772
13,731
7,171
0,007
0,000
Константа
24,094
9,715
6,151
0,013
2,910E10
Регрессионный анализ оставил в качестве наиболее значимых факторов, влияющих на вероятность продолжения тренировок пациентом на амбулаторном этапе: интегральный показатель риска R, а также составляющие качества жизни: общее состояние здоровья (GH), ролевое физическое функционирование (RP), интенсивность боли (BP). Чем ниже значения R и интенсивность боли (BP), и выше значения общего состояния здоровья (GH) и ролевого физического функционирования (RP), тем выше вероятность того, что пациент продолжит тренировки через три месяца.
Используя данные, представленные в таблице 16, оценить вероятность продолжения тренировок для пациента можно с помощью логистической модели вида:
.
Для выбора порога, позволяющего улучшить качество прогноза, был проведен ROC-анализ (фиг. 1). На фиг.1  показан График ROC-кривой, построенной для модели прогноза отказа (0) / продолжения (1) тренировок через 3 месяца.  Определено пороговое значение приверженности пациента к физической реабилитации - 0,5, при котором специфичность модели составила 91,5 %, чувствительность – 45 %.
Проведенный ROC-анализ показал, что площадь под ROC-кривой равна 0,789, что говорит о хорошей прогностической способности построенной модели.
Таблица 5 – Результаты оценки площади под ROC-кривой
Площадь под кривой (AUC)
Стд. ошибка
Асимптотическая значимость
Асимптотический 95 % доверительный интервал
нижняя граница
верхняя граница
0,789
0,06
0,0001
0,669
0,903
В таблице 6 представлены координаты ROC-кривой для различных порогов классификации.
Таблица 6 – Фрагмент таблицы результатов ROC-анализа: зависимость чувствительности и специфичности от порога классификации для прогноза отказа (0) / продолжения (1) физических тренировок на амбулаторном этапе
Порог классификации
Чувствительность
Специфичность
,0000000
1,000
,000
,0245839
1,000
,021
…
…
…
,2331774
,850
,617
,2382759
,850
,638
…
…
…
,4987207
,450
,915
,5120127
,400
,915
…
…
…
,7791515
,150
1,000
,8630996
,100
1,000
,9010279
,050
1,000
1,0000000
,000
1,000
При значении порога классификации, равном 0,24, чувствительность модели составила 85 %, при специфичности, равной 63,8 %, соответственно, данный пациент будет отнесен к классу пациентов, которые продолжат тренировки на амбулаторном этапе после КШ.
В таблице 7 представлены диапазоны разбиения вероятности на уровни риска отказа от тренировок с их качественной характеристикой в группах пациентов, бросивших и продолживших тренировки.
Таблица 7 – Диапазоны распределений пациентов по уровням риска отказа от тренировок в группах пациентов, бросивших и продолживших физические тренировки
Диапазон изменения вероятности
Качественная характеристика диапазона(уровень риска)
Процент пациентов
отказавшихся от тренировок
продолживших тренировки
0–0,1
Высокий риск отказа от тренировок
29,8
5
0,1–0,5
Средний риск отказа от тренировок
61,7
50
0,5–1
Низкий риск отказа от тренировок
8,5
45
Практическое  осуществление предлагаемого  способа  рассмотрено  на примерах, как для конкретного пациента можно прогнозировать риск отказа от продолжения тренировок.
Клинический пример №1. Пациент К., 59 лет. Из анамнеза: АГ в течение 15 лет, мах АД 180/100 мм рт. ст., адаптирован к АД 120/80 мм рт. ст. Диагноз АГ установлен. Регулярно антигипертензивную и антиангинальную терапию не принимает. В 2002 г. без предшествующей клиники стенокардии перенес Q-образующий задний инфаркт миокарда. КАГ не проводилась. С 2012 г. клиника стенокардии в пределах II ФК. В 2015 г. проведена плановая КАГ, выявлено множественное поражение КА, по результатам которой выполнено АКШ.
Информация о факторах риска для данного пациента представлена в таблице 8. Значения шкал качества жизни: GH = 55, RP = 100, BP = 100.
Таблица 8 – Прогностические коэффициенты факторов риска
Фактор риска
Класс (уровень)фактора
Прогностическийкоэффициент <img file="00000006.jpg" he="7" wi="5" img-content="undefined" img-format="jpg" />
Образование
Среднее
0,541
Деятельность
Работает
0,614
Проживание
Город
0,471
Класс стенокардии
2-й
0,481
ЧКВ в анамнезе
Нет
0,184
СД
Нет
0,471
ИМ
Есть
0,444
ИАПФ
Не принимает
0,612
БАБ
Не принимает
0,563
Аспирин
Не принимает
0,66
Вычислим значения интегральных показателей.
1
R;
2
R;
3
R.
.
Вычислим вероятность того, что пациент продолжит тренировки:
.
Вероятность того, что пациент К., продолжит тренировку, равна 0,036. Значение вероятности меньше 0,1, поэтому для данного пациента прогнозируется высокий риск отказа от тренировки. Данный пациент будет отнесен к группе тех, кто откажется заниматься физическими тренировками на амбулаторном этапе реабилитации.
Данный факт потребует индивидуального подхода со стороны лечащего врача, реабилитолога, врача по лечебной физкультуре с разъяснением необходимости физической реабилитации после КШ, привлечения медицинского психолога. Учитывая более высокую приверженность пациентов к домашним тренировкам, можно рекомендовать пациенту программу домашних физических тренировок с интенсивным (три раза в неделю) длительным (в течение трех месяцев) наблюдением со стороны лечащего врача (с использованием телемедицинских методов) контроля с подключением медицинского психолога.
Клинический пример №2. Пациент В., 52 года. Из анамнеза: АГ в анамнезе 10 лет, мах АД 180/100 мм рт. ст., адаптирован к АД 135/90 мм рт. ст. Диагноз АГ установлен. Регулярно принимает: иАПФ, дезагреганты, БАБ. Инфаркт миокарда отрицает. В 2010 г. выполнено ЧКВ со стентированием ПНА по поводу прогрессирующей клиники стенокардии. В дальнейшем клиника стенокардии в пределах II ФК. В 2014 г. повторная КАГ по поводу прогрессирования стенокардии, выявлен рестеноз стента в ПНА до 75 %, окклюзия I ВТК. Выполнено АКШ.
Информация о факторах риска для данного пациента представлена в таблице 20. Значения шкал качества жизни: GH = 57, RP = 0, BP = 31.
Вычислим значения интегральных показателей.
.
Таблица 9 – Прогностические коэффициенты факторов риска
Фактор риска
Класс (уровень)фактора
Прогностическийкоэффициент <img file="00000006.jpg" he="7" wi="5" img-content="undefined" img-format="jpg" />
Образование
Среднее
0,541
Деятельность
Не работает
0,36
Проживание
Город
0,471
Класс стенокардии
2-й
0,481
ЧКВ в анамнезе
Есть
0,538
СД
Нет
0,471
ИМ
Нет
0,66
ИАПФ
Принимает
0,434
БАБ
Принимает
0,396
Аспирин
Принимает
0,444
Вычислим вероятность того, что пациент продолжит тренировки:
.
Вероятность того, что пациент В., продолжит тренировку, равна 0,714. Значение вероятности больше 0,5, поэтому для данного пациента прогнозируется низкий риск отказа от тренировки. Данный пациент будет отнесен к группе тех, кто будет продолжать заниматься тренировками на амбулаторном этапе реабилитации. Соответственно, данному пациенту можно рекомендовать как тренировки, проводимые на базе центра, так и домашние, в зависимости от предпочтения пациента.
Предлагаемый способ   комплексной оценки приверженности пациентов после КШ к физическим методам реабилитации является эффективным неинвазивным и низкозатратным способом, позволяющим выбрать индивидуальную программу реабилитации с высокой вероятностью соблюдения тренировочного графика. Способ доступен и легко воспроизводим. Использование  предлагаемого  способа  позволит корректировать амбулаторное  лечение  пациентов  с  целью  повышения  эффективности.
Признаки формулы  изобретения в  комплексе  оценивают социальные  факторы пациента, которые  являются  в  данном  случае  значимыми, т.к.  социальное  положение  человека  находит  отражение  в  его  привычках  и  дисциплинированности, и клинические  факторы,  такие  как  наличие  или  отсутствие  таких  заболеваний  как  стенокардия,  сахарный  диабет (СД), инфаркт  миокарда, в  большей  или  меньшей  степени  влияющие  на  память  человека  и развитие  усталости.  Что  в  комплексе  при  определенном  сочетании  указанных  факторов  может привести  к  тому, что пациент уставая или  забывая не  выполняет  необходимые элементы физической  реабилитации   после  коронарного  шунтирования  находясь  на  амбулаторном  лечении.
Признаки  предлагаемого  способа  были  установлены  на  основании подробного  клинического  анализа факторов, влияющих  на поведение  пациентов, расчет  интегрального показателя  произведен  на  основании  наиболее  значимых  факторов, что  в  комплексе  позволяет  наиболее  точно и достоверно прогнозировать долговременную приверженность к  физической  реабилитации  пациента  после  коронарного  шунтирования. Способ опробован  и  подтвержден  в  клинических  условиях.
Простота  и  доступность  предлагаемого  способа  и  его  осуществимость  подтверждают  наличие  причинно-следственной  связи  с  признаками  формулы  способа  и  заявленным  техническим  результатом.
С  использованием  способа  повышается   точность  и  достоверность прогнозирования долговременной приверженности к  физической  реабилитации  после  коронарного  шунтирования.
Литература
1. Панов В.П., Логунов Д.Л., Авдеева М.В. Приверженность пациентов лечебно-профилактическим мероприятиям и здоровому образу жизни: актуальность проблемы и возможности преодоления. Социальные аспекты здоровья населения. 2016; 2: 48.
2. Leslie R.S., Gilmer T., Natarajan L. et al. A Multichannel Medication Adherence Intervention Influences Patient and Prescriber Behavior. J. Manag. Care Spec. Pharm. 2016; 22 (5): 526-538.
3. Ali M., Qadir F., Javed S. et al. Factors affecting outpatient cardiac rehabilitation attendance after acute myocardial infarction and coronary revascularization-a local experience. J. Pak. Med. Assoc. 2012; 62 (4): 347-351.
4. Lemstra M.E., Alsabbagh W., Rajakumar R.J. et al. Neighbourhood income and cardiac rehabilitation access as determinants of nonattendance and noncompletion. Can. J. Cardiol. 2013; 29 (12): 1599-1603.
5. Iyengar R.N., Le Francois A.L., Henderson R.R. et al. Medication Nonadherence Among Medicare Beneficiaries with Comorbid Chronic Conditions: Influence of Pharmacy Dispensing Channel. J. Manag. Care Spec. Pharm. 2016; 22 (5): 550-560.
6. Kotseva K., Wood D., Bacquer De D. et al. EUROASPIRE IV: A European Society of Cardiology survey on the lifestyle, risk factor and therapeutic management of coronary patients from 24 European countries. Eur. J. Prev. Cardiol. 2016; 23 (6): 636-648.
7. Филиппова Ю.М., Никитин Г.А., Якунин К.А. Пути повышения комплаентности, качества жизни и психологического статуса больных артериальной гипертонией на терапевтическом участке. Вестн. Смолен. гос. мед. акад. 2015; 14 (3): 53.
8. Помешкина С.А., Локтионова Е.Б., Архипова Н.В., Барбараш О.Л. Домашние физические тренировки и приверженность медикаментозной терапии у пациентов после коронарного шунтирования. CardioСоматика. 2015; 1: 79.
9. Лопатина Е.В. Приверженность лечению у пациентов с ишемической болезнью сердца. Научные исследования. 2016; 2 (3): 54-57.
10. Heydarpour B., Saeidi M., Ezzati P. et al. Sociodemographic predictors in failure to complete outpatient cardiac rehabilitation. Ann. Rehabil. Med. 2015; 39: 863-871.