Разработка и валидация модели ранней диагностики острого коронарного синдрома у пациентов с болью в груди

Цель
Разработать и валидировать модель ранней диагностики острого коронарного синдрома (ОКС) у пациентов с болью в груди, предоставив таким образом научные доказательства для принятия клинических решений.
Материалы и методы
Было проведено ретроспективное когортное исследование, включающее 480 пациентов с болью в груди, обратившихся в отделение неотложной помощи с января 2020 года по январь 2025 года. Пациенты были случайным образом разделены на группу моделирования (336 случаев) и группу валидации (144 случая) в соотношении 7:3. Собранные данные включали демографические характеристики, клинические симптомы и признаки, анамнез, лабораторные анализы, электрокардиограмму и результаты визуализирующих исследований. Для выявления независимых предикторов и построения прогностической модели использовались одномерный и многомерный логистический регрессионный анализ. Эффективность модели оценивалась с помощью ROC - анализа, теста Хосмера-Лемешева и бутстреп-перевыборки, кроме этого, была разработана упрощенная система оценки риска.

Результаты
Многомерный логистический регрессионный анализ показал, что повышенный уровень высокочувствительного тропонина I (вчТnI) (ОШ=17,231), изменения сегмента ST (ОШ=8,451), типичный характер боли в груди (ОШ=4,047), возраст ≥60 лет (ОШ=2,441), анамнез курения (ОШ=2,103), потливость (ОШ=1,931), мужской пол (ОШ=1,799) и длительность боли >30 мин (ОШ=1,689) являются независимыми предикторами ОКС (все p<0,05). Площадь под кривой (AUC) согласно данным ROC – анализа разработанной модели в наборе данных для моделирования и в наборе данных для валидации составила 0,921 (95% ДИ: 0,890–0,952) и 0,908 (95% ДИ: 0,857–0,959) соответственно, при чувствительности 86,4% и 82,9%, а также специфичности 89,7% и 87,4% соответственно. Тест Хосмера-Лемешева показал хорошую калибровку модели (p=0,609 в наборе данных для моделирования, p=0,776 в наборе данных для валидации). Установленная система оценки риска (0-20 баллов) классифицировала пациентов по четырем группам риска: низкий риск (0-4 балла, частота ОКС 3,8%), умеренный риск (5-8 баллов, 23,1%), высокий риск (9-12 баллов, 62,2%) и очень высокий риск (13-20 баллов, 91,9%), с оптимальным пороговым значением 8 баллов (индекс Юдена 0,716).

Заключение
Модель ранней диагностики ОКС, разработанная в данном исследовании, включает восемь легкодоступных клинических переменных и демонстрирует хорошую дискриминационную способность и калибровку. Система оценки риска, основанная на этой модели, проста и практична, она может эффективно проводить стратификацию риска и предоставлять ценный клинический инструмент для ранней диагностики и оценки риска у пациентов с болью в груди.

1. Yukselen Z, Majmundar V, Dasari M, Arun Kumar P, Singh Y. Chest Pain Risk Stratification in the Emergency Department: Current Perspectives. Open Access Emergency Medicine. 2024;16:29–43. DOI: 10.2147/OAEM.S419657

2. Licordari R, Costa F, Garcia-Ruiz V, Mamas MA, Marquis-Gravel G, De La Torre Hernandez JM et al. The Evolving Field of Acute Coronary Syndrome Management: A Critical Appraisal of the 2023 European Society of Cardiology Guidelines for the Management of Acute Coronary Syndrome. Journal of Clinical Medicine. 2024;13(7):1885. DOI: 10.3390/jcm13071885

3. Toole KP, Frank C. A Near Miss in the Emergency Department: Atypical Presentation of Acute Coronary Syndrome. Advanced Emergency Nursing Journal. 2024;46(2):108–17. DOI: 10.1097/TME.0000000000000510

4. Katsioupa M, Kourampi I, Oikonomou E, Tsigkou V, Theofilis P, Charalambous G et al. Novel Biomarkers and Their Role in the Diagnosis and Prognosis of Acute Coronary Syndrome. Life. 2023;13(10):1992. DOI: 10.3390/life13101992

5. Celeski M, Segreti A, Crisci F, Cricco R, Piscione M, Di Gioia G et al. The Role of Cardiac Troponin and Other Emerging Biomarkers Among Athletes and Beyond: Underlying Mechanisms, Differential Diagnosis, and Guide for Interpretation. Biomolecules. 2024;14(12):1630. DOI: 10.3390/biom14121630

6. Wenger NK. What US Cardiology Can Learn From the 2023 ESC Guidelines for the Management of Acute Coronary Syndromes. Clinical Cardiology. 2024;47(8):e24329. DOI: 10.1002/clc.24329

7. Wang L, Cong H, Zhang J, Hu Y, Wei A, Zhang Y et al. Triglycerideglucose index predicts adverse cardiovascular events in patients with diabetes and acute coronary syndrome. Cardiovascular Diabetology. 2020;19(1):80. DOI: 10.1186/s12933-020-01054-z

8. Liu T, Krentz A, Lu L, Curcin V. Machine learning based prediction models for cardiovascular disease risk using electronic health records data: systematic review and meta-analysis. European Heart Journal - Digital Health. 2025;6(1):7–22. DOI: 10.1093/ehjdh/ztae080

9. Kontos MC, De Lemos JA, Deitelzweig SB, Diercks DB, Gore MO, Hess EP et al. 2022 ACC Expert Consensus Decision Pathway on the Evaluation and Disposition of Acute Chest Pain in the Emergency Department: A Report of the American College of Cardiology Solution Set Oversight Committee. Journal of the American College of Cardiology. 2022;80(20):1925–60. DOI: 10.1016/j.jacc.2022.08.750

10. Chiang C-H, Chiang C-H, Pickering JW, Stoyanov KM, Chew DP, Neumann JT et al. Performance of the European Society of Cardiology 0/1-Hour, 0/2-Hour, and 0/3-Hour Algorithms for Rapid Triage of Acute Myocardial Infarction: An International Collaborative Meta-analysis. Annals of Internal Medicine. 2022;175(1):101–13. DOI: 10.7326/M21-1499

11. Henrik Kristensen J, Amalie Wistisen Koczulab C, Anton Frandsen E, Bo Hasselbalch R, Strandkjær N, Jørgensen N et al. Kinetics of cardiac troponin and other biomarkers in patients with ST elevation myocardial infarction. IJC Heart & Vasculature. 2023;48:101250. DOI: 10.1016/j.ijcha.2023.101250

12. Johannessen TR, Ruud SE, Larstorp ACK, Atar D, Halvorsen S, Nilsen B et al. Rapid rule-out of acute myocardial infarction using the 0/1-hour algorithm for cardiac troponins in emergency primary care: the OUT-ACS implementation study. BMC Primary Care. 2025;26(1):34. DOI: 10.1186/s12875-025-02723-2

13. McLaren J, De Alencar JN, Aslanger EK, Meyers HP, Smith SW. From ST-Segment Elevation MI to Occlusion MI: The New Paradigm Shift in Acute Myocardial Infarction. JACC: Advances. 2024;3(11):101314. DOI: 10.1016/j.jacadv.2024.101314

14. Patel MM, Patel SG, Patel JK, Patel DM, Prajapati PJ, Patel HD et al. A groundbreaking electrocardiographic observation: “Isoelectric horizontal ST-segment with sharp ST-T angle” a novel sign for acute coronary syndrome. Indian Heart Journal. 2024;76(5):349–51. DOI: 10.1016/j.ihj.2024.10.005

15. Nguyen LA, Pham NM, Pham MH, Thi HNN, Thi HN, Huu TN. Characterizing chest pain in patients with acute coronary syndrome at Vietnam National Heart Institute: a case-control study. Journal of International Medical Research. 2024;52(11):03000605241300009. DOI: 10.1177/03000605241300009

16. Zhao D, Wang Y, Wong ND, Wang J. Impact of Aging on Cardiovascular Diseases: From Chronological Observation to Biological Insights: JACC Family Series. JACC: Asia. 2024;4(5):345–58. DOI: 10.1016/j.jacasi.2024.02.002

17. Damluji AA, Forman DE, Wang TY, Chikwe J, Kunadian V, Rich MW et al. Management of Acute Coronary Syndrome in the Older Adult Population: A Scientific Statement From the American Heart Association. Circulation. 2023;147(3):e32–62. DOI: 10.1161/CIR.0000000000001112

18. Makena P, Haswell LE, McEwan M, Keyser BM, Smart DE, Leverette R et al. An adverse outcome pathway for cigarette smoke-mediated oxidative stress in plaque formation. Frontiers in Toxicology. 2025;7:1554747. DOI: 10.3389/ftox.2025.1554747

19. Wu Y, Luo Z, Hu Z, Lv K, Liu Y, Wang D. Optical Activation of the Dorsal Horn of the Thoracic Spinal Cord Prevents Ventricular Arrhythmias in Acute Myocardial Ischemia-Reperfusion Rats. Frontiers in Cardiovascular Medicine. 2022;9:753959. DOI: 10.3389/fcvm.2022.753959

20. Cader FA, Banerjee S, Gulati M. Sex Differences in Acute Coronary Syndromes: A Global Perspective. Journal of Cardiovascular Development and Disease. 2022;9(8):239. DOI: 10.3390/jcdd9080239

21. Betai D, Ahmed AS, Saxena P, Rashid H, Patel H, Shahzadi A et al. Gender Disparities in Cardiovascular Disease and Their Management: A Review. Cureus. 2024;16(5):e59663. DOI: 10.7759/cureus.59663

22. Rao SV, O’Donoghue ML, Ruel M, Rab T, Tamis-Holland JE, Alexander JH et al. 2025 ACC/AHA/ACEP/NAEMSP/SCAI Guideline for the Management of Patients With Acute Coronary Syndromes: A Report of the American College of Cardiology/American Heart Association Joint Committee on Clinical Practice Guidelines. Circulation. 2025;151(13):e771–862. DOI: 10.1161/CIR.0000000000001309

23. Manikandan B, T V R, Govindharaj P. HEART score for the assessment of patients presenting to emergency department with chest pain. BMC Research Notes. 2025;18(1):286. DOI: 10.1186/s13104-025-07358-1

24. Ho AFW, Yau CE, Ho JS-Y, Lim SH, Ibrahim I, Kuan WS et al. Predictors of major adverse cardiac events among patients with chest pain and low HEART score in the emergency department. International Journal of Cardiology. 2024;395:131573. DOI: 10.1016/j.ijcard.2023.131573

25. Kabiri A, Gharin P, Forouzannia SA, Ahmadzadeh K, Miri R, Yousefifard M. HEART versus GRACE Score in Predicting the Outcomes of Patients with Acute Coronary Syndrome; a Systematic Review and Meta-Analysis. Archives of Academic Emergency Medicine. 2023;11(1):e50. DOI: 10.22037/aaem.v11i1.2001

26. Ababneh M, Smadi M, Al-Kasasbeh A, Jawarneh Q, Nofal M, ElBashir M et al. Validity of TIMI Risk Score and HEART Score for Risk Assessment of Patients with Unstable Angina/Non-ST Elevation Myocardial Infarction Presented to an Emergency Department in Jordan. Open Access Emergency Medicine. 2023;15:465–71. DOI: 10.2147/OAEM.S439423