Сравнительный анализ эффективности шкал-рискометров в прогнозировании риска госпитальной смертности у больных инфарктом миокарда с подъемом сегмента ST после чрескожного коронарного вмешательства

Цель. Сравнительная оценка эффективности шкал-рискометров в прогнозировании госпитальной смертности (ГС) у больных инфарктом миокарда с подъемом сегмента ST (ИМпST) на электрокардиограмме после чрескожного коронарного вмешательства (ЧКВ) и разработка новых моделей на основе методов машинного обучения.

Материал и методы. Проведено одноцентровое когортное ретроспективное исследование по данным 4 675 электронных историй болезни пациентов с ИМпST (3 202 мужчины и 1473 женщины) с медианой возраста 63 года, которым выполнялось экстренное ЧКВ. Было выделено 2 группы лиц: 1‑ю составили 318 (6,8 %) больных, умерших в стационаре, 2‑ю – 4359 (93,2 %) пациентов с благоприятным исходом. Для оценки риска смерти в стационаре использовали шкалы GRACE, CADILLAC, TIMI-STe, PAMI и РЕКОРД. Прогностические модели смерти в стационаре, предикторами которых являлись суммы баллов этих шкал, были разработаны с помощью одно- и многофакторной логистической регрессии, стохастического градиентного бустинга и искусственных нейронных сетей (ИНС). По данным модели ИНС выполняли стратификацию риска неблагоприятных событий путем расчета медианных значений прогнозируемых вероятностей ГС в группах сравнения.

Результаты. Сравнительный анализ прогностической ценности отдельных шкал на исследуемой когорте больных ИМпST показал различное качество стратификации риска смерти в стационаре после ЧКВ. Наибольшую точность прогноза имела шкала GRACE, а наименьшую – PAMI. Шкалы CADILLAC и TIMI-STe обладали приемлемой и сопоставимой прогностической способностью, а шкала РЕКОРД демонстрировала значительную долю ложноположительных результатов. Интегративная модель ИНС, предикторами которой были балльные оценки 5 шкал, превосходила по точности прогноза алгоритмы одно- и многофакторной логистической регрессии и стохастического градиентного бустинга. На основе данных модели ИНС стратифицирована вероятность смерти в стационаре с выделением групп низкого (<0,3 %), среднего (0,3–9 %), высокого (9–17 %) и очень высокого (>17 %) риска.

Заключение. Шкалы GRACE, CADILLAC и TIMI-STe имеют преимущества в точности стратификации риска смерти в стационаре у больных ИМпST после ЧКВ по сравнению со шкалами РАМI и РЕКОРД. Интегративная модель ИНС, объединяющая прогностический ресурс 5 анализируемых шкал, имела лучшие критерии качества, а алгоритм стратификации, построенный на данных этой модели, отличался точной идентификацией больных ИМпST с высоким и очень высоким риском смерти в стационаре после ЧКВ.

1. Федеральная служба государственной статистики. Здравоохранение в России. 2021. Статистический сборник. - М.: Росстат, 2021. - 171с. Доступно на: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Zdravoohran-2021.pdf]

2. Алекян Б.Г., Бойцов С.А., Маношкина Е.М., Ганюков В.И. Реваскуляризация миокарда в Российской Федерации при остром коронарном синдроме в 2016-2020 гг. Кардиология. 2021;61(12):4–15. DOI: 10.18087/cardio.2021.12.n1879

3. Гельцер Б.И., Шахгельдян К.И., Домжалов И.Г., Куксин Н.С., Кокарев Е.А., Котельников В.Н. и др. Прогнозирование внутригоспитальной летальности у больных острым инфарктом миокарда с подъемом сегмента ST после чрескожного коронарного вмешательства. Российский кардиологический журнал. 2023;28(6):31-9. DOI: 10.15829/1560-4071-2023-5414

4. Fox KAA, Dabbous OH, Goldberg RJ, Pieper KS, Eagle KA, Van de Werf F et al. Prediction of risk of death and myocardial infarction in the six months after presentation with acute coronary syndrome: prospective multinational observational study (GRACE). BMJ. 2006;333(7578):1091. DOI: 10.1136/bmj.38985.646481.55

5. Halkin A, Singh M, Nikolsky E, Grines CL, Tcheng JE, Garcia E et al. Prediction of Mortality After Primary Percutaneous Coronary Intervention for Acute Myocardial Infarction: The CADILLAC risk score. Journal of the American College of Cardiology. 2005;45(9):1397–405. DOI: 10.1016/j.jacc.2005.01.041

6. Morrow DA, Antman EM, Charlesworth A, Cairns R, Murphy SA, de Lemos JA et al. TIMI risk score for ST-elevation myocardial infarction: A convenient, bedside, clinical score for risk assessment at presentation: An intravenous nPA for treatment of infarcting myocardium early II trial substudy. Circulation. 2000;102(17):2031–2037. DOI: 10.1161/01.CIR.102.17.2031

7. Addala S, Grines CL, Dixon SR, Stone GW, Boura JA, Ochoa AB et al. Predicting mortality in patients with ST-elevation myocardial infarction treated with primary percutaneous coronary intervention (PAMI risk score). The American Journal of Cardiology. 2004;93(5):629–32. DOI: 10.1016/j.amjcard.2003.11.036

8. Эрлих А.Д. Шкала для ранней оценки риска смерти и развития инфаркта миокарда в период пребывания в стационаре больных с острыми коронарными синдромами (на основе данных регистра РЕКОРД). Кардиология. 2010;50(10):11-6.

9. Бессонов И.С., Кузнецов В.А., Сапожников С.С., Горбатенко Е.А., Шадрин А.А. Шкала оценки риска госпитальной летальности у пациентов с острым инфарктом миокарда с подъемом сегмента ST электрокардиограммы. Кардиология. 2021;61(9):11-9. DOI: 10.18087/cardio.2021.9.n1720

10. Deng L, Zhao X, Su X, Zhou M, Huang D, Zeng X. Machine learning to predict no reflow and in-hospital mortality in patients with ST-segment elevation myocardial infarction that underwent primary percutaneous coronary intervention. BMC Medical Informatics and Decision Making. 2022;22(1):109. DOI: 10.1186/s12911-022-01853-2

11. Ahsan MM, Siddique Z. Machine learning-based heart disease diagnosis: A systematic literature review. Artificial Intelligence in Medicine. 2022;128:102289. DOI: 10.1016/j.artmed.2022.102289

12. Méndez-Eirín E, Flores-Ríos X, García-López F, Pérez-Pérez AJ, Estévez-Loureiro R, Piñón-Esteban P et al. Comparación del valor predictivo pronóstico de los scores TIMI, PAMI, CADILLAC y GRACE en el SCACEST sometido a ICP primario o de rescate. Revista Española de Cardiología. 2012;65(3):227–33. DOI: 10.1016/j.recesp.2011.10.019

13. Wang C-H, Wang H-T, Wu K-H, Cheng F-J, Cheng C-I, Kung C-T et al. Comparison of Different Risk Scores for Prediction of In-Hospital Mortality in STEMI Patients Treated with PPCI. Emergency Medicine International. 2022;2022:5389072. DOI: 10.1155/2022/5389072

14. Öcal L, Keskin M, Cerşit S, Eren H, Özgün Çakmak E, Karagöz A et al. Systemic immune-inflammation index predicts in-hospital and longterm outcomes in patients with ST-segment elevation myocardial infarction. Coronary Artery Disease. 2022;33(4):251–60. DOI: 10.1097/MCA.0000000000001117

15. Kalkan S, Cagan Efe S, Karagöz A, Zeren G, Yılmaz MF, Şimşek B et al. A New Predictor of Mortality in ST-Elevation Myocardial Infarction: The Uric Acid Albumin Ratio. Angiology. 2022;73(5):461–9. DOI: 10.1177/00033197211066362

16. Kawamura Y, Yoshimachi F, Murotani N, Karasawa Y, Nagamatsu H, Kasai S et al. Comparison of Mortality Prediction by the GRACE Score, Multiple Biomarkers, and Their Combination in All-comer Patients with Acute Myocardial Infarction Undergoing Primary Percutaneous Coronary Intervention. Internal Medicine. 2023;62(4):503–10. DOI: 10.2169/internalmedicine.9486-22

17. Garg S, Girasis C, Sarno G, Goedhart D, Morel M-A, Garcia-Garcia HM et al. The SYNTAX score revisited: A reassessment of the SYNTAX score reproducibility. Catheterization and Cardiovascular Interventions. 2010;75(6):946–52. DOI: 10.1002/ccd.22372