Многофакторное прогнозирование отдаленных исходов у пациентов, перенесших острый коронарный синдром без стойкого подъема сегмента ST

Цель исследования. Оценка годичного прогноза острого коронарного синдрома (ОКС) без подъема сегмента ST (ОКСбпSТ) путем построения математической нелинейной регрессионной модели для оптимизации реабилитации, вторичной профилактики и персонифицированного подхода к лечению. Материал и методы. В исследование были включены 135 пациентов с ОКСбпSТ (94 мужчины и 41 женщина, средний возраст 59,1±6,1 года), госпитализированных в ГКБ № 1 Новосибирска в течение 2010 г. Диагноз ОКС устанавливали по совокупности критериев, разработанных Европейским обществом кардиологов и Американской коллегией кардиологов (2000 г.). Всем пациентам во время пребывания в стационаре и в течение года после выписки проводили стандартную медикаментозную терапию ОКС согласно национальным и международным рекомендациям. Пациентам было проведено клинико-инструментальное исследование по следующей программе: клинический осмотр, электрокардиография, эхо-кардиография, холтеровское мониторирование электрокардиограммы, исследование воспалительных цитокинов и молекулярногенетические исследования. В работе было определено влияние каждого из исследованных показателей на вероятность неблагоприятного годового прогноза методами корреляционного и факторного анализа. Результаты. Получена математическая модель многофакторного прогнозирования отдаленных (годовых) неблагоприятных и благоприятных исходов ОКСбпSТ. Модель включает определение возраста пациента в годах, наличия или отсутствия у пациента тахикардии при поступлении, класс острой сердечной недостаточности по классификации Killip >II, угрожающих жизни пароксизмальных тахиаритмий, а также концентрации высокочувствительного С-реактивного белка в сыворотке крови и генотипа СТ по полиморфному варианту rs1376251 гена TAS2R50. Заключение. Применение предложенной модели многофакторного прогнозирования отдаленных исходов ОКСбпSТ позволяет повысить точность прогнозируемого события, так как она разработана на основе исследования показателей у российских пациентов и учитывает активность субклинического воспаления атеросклероза и генотип пациента. Формула расчета вероятности неблагоприятного исхода показывает, с каким весовым множителем тот или иной фактор влияет на вероятность неблагоприятного исхода. Модель проста в использовании и позволяет персонифицировать вторичную профилактику, что будет способствовать снижению суммарного риска развития сердечно-сосудистых осложнений у пациентов с ОКСбпSТ.

острый коронарный синдром, высокочувствительный C-реактивный протеин, генетические маркеры, многофакторное прогнозирование, acute coronary syndrome, high-sensitivity C-reactive protein, genetic markers, multifactorial prognostication

1. Marco R., Carlo P. A., Jean-Philippe C. et al. 2015 ESC Guidelines for the management of acute coronary syndromes in patients presenting without persistent ST-segment elevation. Task Force for the Management of Acute Coronary Syndromes in Patients Presenting without Persistent ST-Segment Elevation of the European Society of Cardiology (ESC). Eur Heart J. 2015;11:1-59.

2. Josien Engel, Ineke van der Wulp, Martine de Bruijne, Cordula Wagner. A cross-sectional multicentre study of cardiac risk score use in the management of unstable angina and non-ST-elevation myocardial infarction. BMJ Open 2015;5: e008523. https://doi.org/10.1136/bmjopen -2015-008523

3. Kang J. S., Goodman S. G., Yan R. T. et al. Management and outcomes of non-ST elevation acute coronary syndromes in relation to previous use of antianginal therapies (from the Canadian Global Registry of Acute Coronary Events [GARAGE] and Canadian Registry of Acute Coronary Events [CANRA.CE]). Am J. Cardiol 2013;112 (1):51-56.

4. Рагино Ю. И., Куимов А. Д., Полонская Я. В. и др. Динамика изменений воспалительно-окислительных биомаркеров в крови при остром коронарном синдроме. Кардиология 2012;2:18-22

5. Scirica B. M., Sabatine M. S., Jarolim P. et al. Assessment of multiple cardiac biomarkers in non-ST-segment elevation acute coronary syndromes: observations from the MERLIN-TIMI 36 trial. Eur Heart J. 2011;32 (6):697-705.

6. Li Y. Q., Liu N., Lu J. H. Outcomes in patients with non-ST-elevation acute coronary syndrome randomly assigned to invasive versus conservative treatment strategies: a meta-analysis. Clinics (Sao Paulo) 2014;69 (6):398-404.

7. Ложкина Н. Г., Максимов В. Н., Рагино Ю. И. и др. Проблемы прогнозирования исходов острого коронарного синдрома. Современные проблемы науки и образования 2013;4. http://www.science-education.ru/110-9952

8. Осмоловская В. С., Затейщиков Д. А., Минушкина Л. О. и др. Диагностическая значимость индекса GRACE у больных, перенесших острый коронарный синдром в Российской популяции. Кардиоваскулярная терапия и профилактика 2010;6 (1):246-247

9. Зыков М. В., Барбараш О. Л., Зыкова Д. С. и др. Сравнительная характеристика шкал прогнозирования госпитальной летальности у больных инфарктом миокарда. Росс кардиол журнал 2012;1:20-27

10. Samani N.J., Erdmann J., Hall A. S. et al. Genomewide association analysis of coronary artery disease. N. EnglJ Med 2007;2357:443-453.

11. Preuss M., Konig I. R., Thompson J. R. et al. Design of the Coronary ARtery DIsease Genome-Wide Replication And Meta-Analysis (CARDIoGRAM) Study: A Genome-wide association metaanalysis involving more than 22000 cases and 60000 controls. CARDIoGRAM Consortium. Circ Cardiovasc Genet 2010;3 (5):475-483.

12. Максимов В. Н., Куликов И. В., Орлов П. С. и др. Проверка взаимосвязи между девятью однонуклеотидными полиморфизмами и инфарктом миокарда на сибирской популяции. Актуальные вопросы внутренних болезней. Вестник РАМН 2012;5:24-29