Вариант алгоритма прогнозирования развития легочной гипертензии в подостром периоде инфаркта миокарда у мужчин моложе 60 лет

Мероприятие:
Онлайн-Конгресс с международным участием «Сердечная недостаточность 2020», г. Москва, 11—12 декабря 2020
Категория:
Стендовый доклад
Авторы:

Сотников А.В., ВОЕННО-МЕДИЦИНСКАЯ АКАДЕМИЯ ИМЕНИ С.М.КИРОВА
Меньшикова А.Н., ФГКУ "416 ВГ" МИНОБОРОНЫ РОССИИ
Гордиенко А.В., ВОЕННО-МЕДИЦИНСКАЯ АКАДЕМИЯ ИМЕНИ С.М.КИРОВА
Епифанов С.Ю., ФГБУ "КЛИНИЧЕСКАЯ БОЛЬНИЦА"
Носович Д.В., ВОЕННО-МЕДИЦИНСКАЯ АКАДЕМИЯ ИМЕНИ С.М.КИРОВА

Содержание тезиса:

Цель. Разработка модели прогнозирования риска развития легочной гипертензии (ЛГ) в подостром периоде инфаркта миокарда (ИМ) у мужчин моложе 60 лет в виде диагностического алгоритма.

Материалы и методы. Изучены результаты стационарного лечения 666 мужчин 32-60 лет с верифицированным ИМ I типа (по IV универсальному определению ИМ, 2018) и скоростью клубочковой фильтрации (СКФ) по CKD-EPI30 мл/мин/1,73 м2. Всем пациентам в первые 48 часов (1) и в конце третьей недели заболевания (2) выполнялся стандартный клинико-диагностический алгоритм. Уровень среднего давления в легочной артерии (СДЛА) определяли при эхокардиографии (ЭхоКГ) по AKitabatake. Пациентов разделили на две группы: исследуемую – 100 мужчин (51,1±6,9 лет) с ЛГ, развившейся в подостром периоде ИМ (СДЛА1 в пределах нормы, СДЛА225 мм рт. ст.), и контрольную – 566 мужчин (51,4±6,1 лет, p=0,98) с нормальным уровнем СДЛА1 и СДЛА2 или нормализацией его в конце третьей недели заболевания. На первом этапе при помощи многофакторного дисперсионного анализа (ANOVA) из сформированной аналитической базы данных, отобраны факторы, оказывающие влияние на развитие ЛГ в подостром периоде ИМ. На втором этапе выполнялось математическое моделирование риска развития ЛГ методом деревьев классификации. Прогнозное качество деревьев-решений оценивалось при помощи ROC-анализа. Достоверный уровень значимости (р) принят при значениях менее 0,05.

Результаты. На первом этапе отобраны факторы первой точки измерения, оказывающие наибольшее влияние на формирование ЛГ в подостром периоде ИМ, затем на основе наиболее значимых из них – синусовой тахикардии, наличия хронической болезни почек (ХБП) 2-3 стадии (СКФ по CKD-EPI 59-30 мл/мин/1,73 м2) и уровня лейкоцитов – методом деревьев классификации построена модель прогнозирования развития ЛГ. С помощью дерева-решений выделено четыре класса риска. Самый высокий уровень риска (100%) – у пациентов без синусовой тахикардии, с сохраненной функцией почек (СКФ по CKD-EPI 60 мл/мин/1,73 м2 и более) и уровнем лейкоцитов ≥15,1×109/л – в данную группу вошли три пациента. У обследуемых без синусовой тахикардии и с наличием ХБП 2-3 стадии (37 пациентов) риск развития ЛГ, согласно представленной модели, составил 16,2%, а при отсутствии ХБП и синусовой тахикардии, а также уровне лейкоцитов <15,1×109/л – 12,5% (16 пациентов). Наименьший риск развития ЛГ в подостром периоде ИМ (3,9%) – у пациентов с синусовой тахикардией (77 обследуемых). Значение AuROC (0,74) свидетельствует об относительно невысоком прогнозном качестве полученной модели, однако, она обладает достаточно высокими чувствительностью (76,9%) и специфичностью (70,7%).

Выводы. Применение построенной модели предполагает выделение пациентов группы повышенного риска развития ЛГ в подостром периоде ИМ – с расчетным риском 12,5% и выше – с целью последующего наблюдения и проведения своевременных профилактических и лечебных мероприятий. Данная модель может использоваться в современной клинической практике в качестве вспомогательного метода диагностики.