В проведенное открытое сплошное ретроспективное нерандомизированное исследование были включены данные больных женского и мужского пола с диагнозом ИБС в количестве n=181 человек, проходивших лечение в Государственном бюджетном учреждении Новосибирской области "Городская клиническая больница № 1" г. Новосибирска по поводу ИБС, которые были приняты в отделение кардиологии с сентября 2022г по сентябрь 2023г. Пациенты были поделены на 2 группы: группа исследования состояла из пациентов, больных ФП на фоне ИБС; группу сравнения составляли больные ИБС, не имеющие ФП. 1 группа — ИБС в сочетании с ФП — составляла 82 человека, 2 группа — ИБС без ФП — 99 человек. Некоторые клинические характеристики пациентов из обеих подгрупп, отражающие набор выбранных для анализа предикторов риска, представлены в таблице 1.

Критерии включения:

Клинические характеристики подгрупп пациентов в соответствии с формами ИБС и ФП представлены в таблице 2.

Критерии невключения:

Статистический анализ данных проводился пакетом R version 4.3.3 (The R Foundation for Statistical Computing, Австрия).

Для построения моделей предсказания вероятности обнаружения ФП рассматривались модели логистической регрессии. При этом перебирались все возможные наборы переменных из следующих: пол, возраст, фракция выброса (ФВ) левого желудочка (ЛЖ), АГ, общий холестерин, липопротеиды высокой плотности (ЛВП), липопротеиды низкой плотности (ЛНП), СД, варианты гена ИЛ-6: CC, CG, GG. Выбор переменных был произведён на основании анализа предшествующих публикаций [9-12]. В моделях использовались веса, уравновешивающие группы с положительным и отрицательным исходом. Точность моделей оценивалась с помощью скользящего экзамена (leave-one-out cross validation), при котором оценивались чувствительность — доля пациентов с положительным исходом, правильно определяемых как таковые, и специфичность — доля пациентов с отрицательным исходом, правильно определяемых как таковые, при этом считался предсказанным положительный исход если предсказанная вероятность была >1/2.

Исследование было выполнено в соответствии со стандартами надлежащей клинической практики (Good Clinical Practice) и принципами Хельсинкской декларации. Протокол исследования был одобрен Этическими комитетами всех участвующих клинических центров. До включения в исследование у всех участников было получено письменное информированное согласие.

В работе проанализировано влияние клиническо-анамнестических, лабораторных и инструментальных факторов на вероятность обнаружения ФП у 181 больного ИБС.

Модель предсказания данной вероятности ФП с наибольшей чувствительностью включала следующие объясняющие переменные: ФВ ЛЖ, наличие АГ, уровень ЛВП крови, GG-вариант гена ИЛ-6. Эта модель продемонстрировала чувствительность 84,1% и специфичность 91,9% при скользящем экзамене (leave-one-out cross validation). Вероятность развития ФП в этой модели оценивается как:

.

Модель с наибольшей суммой чувствительности и специфичности включала следующие объясняющие переменные: пол, ФВ ЛЖ, наличие АГ, СД, и продемонстрировала чувствительность 79,2% и специфичность 97,0% при скользящем экзамене.

Модели с наибольшей чувствительностью представлены в таблице 3.

При анализе субгрупп внутри всего массива пациентов были выявлены следующие закономерности.

Среди пациентов без ФП у 86 больных наблюдалась АГ (89,9%), в то время как у больных с ФП АГ наблюдалась в 100% случаев: у всех 82 пациентов.

В группе пациентов ИБС с ФП у 33 (40,2%) коморбидным заболеванием был СД. Несмотря на противоречащие данные литературы по теме [17] по указанному параметру в данном исследовании группы достоверно не различались: среди пациентов ИБС без ФП СД диагностирован у 36 пациентов (в 36,4% случаев). Причиной подобного распределения предполагается вероятный адекватный контроль гликемии пациентами из обеих групп, а также отсутствия впервые выявленной повышенной гликемии на момент пребывания в профильном кардиологическом стационаре.

Согласно мировым литературным данным, значимый вклад в риск возникновения ФП вносят некоторые показатели эхокардиограммы, в частности такой показатель сердечной функции как ФВ ЛЖ, указывающий на тяжесть хронической сердечной недостаточности [18]. В проведенном нами исследовании ФВ ЛЖ была достоверно ниже в группе больных ИБС с ФП: в данной подгруппе исследования её показатель составлял 50,33±9,14%, тогда как в подгруппе больных ИБС без ФП аналогичный показатель составил — 62,22±2,40%. Данное наблюдение кажется нам достаточно важным, в связи с чем более полная характеристика подгрупп пациентов в зависимости от фенотипа хронической сердечной недостаточности представлена в таблице 2.

Как известно, недостаточно контролируемые показатели липидного профиля плазмы крови пациентов характеризуют худший прогноз в течении ИБС. На основании недавно полученных данных отсутствие должного контроля, недостаточно интенсивная терапия и как следствие более высокие показатели уровня общего холестерина крови не только предсказывают впервые выявленные и повторные негативные коронарные события, но и способствуют возникновению других побочных явлений [19]. Что касается, в частности, нарушений ритма сердца, одним из которых является ФП, то одним из интересных, на наш взгляд, наблюдений в области коррекции липидного профиля пациентов является повышение риска развития впервые возникшей ФП при более низких показателях уровня ЛВП [20].

Стоит отметить, что разработка диагностических и прогностических моделей — лишь первые шаги к их имплементации в области здравоохранения. Конечная цель моделей клинического прогнозирования выходит за рамки прогнозирования производительности — она заключается в улучшении принятия медицинских решений, для чего хорошо прогнозируемая производительность является лишь предпосылкой, но далеко не только самым главным условием реализации оценки способности модели улучшить медицинское обслуживание и исключить непропорционально-значимые показатели вреда [21].

Объективной целью практического применения нашего исследования в области здравоохранения мы видим способность к более тщательной диагностике ФП, с повышением точности всех предшествующих методов. В случае нашей работы, с возможностью конкретного количественного определения параметров вероятности обнаружения ФП у пациентов с ИБС, ставится вопрос о дальнейшем развитии стратегий прогнозирования.

В случае обнаружения повышенной вероятности обнаружения ФП у конкретного больного, по нашему мнению, для улучшения клинической практики, могут быть предприняты меры дальнейшего диагностического поиска. Таким образом, разработанные нами модели по своей сути способны служить методом скрининга для выявления ФП при её отсутствии у больного на данном этапе.

Предложена модель прогнозирования вероятности обнаружения ФП у пациентов с ИБС. Эта модель содержит следующие объясняющие переменные: ФВ ЛЖ, наличие АГ, уровень ЛВП крови, GG-вариант гена ИЛ-6 и демонстрирует чувствительность 84% и специфичность 92% при скользящем экзамене (leave-one-out cross validation). Применение настоящего подхода позволит специалистам практического здравоохранения рассчитывать индивидуализированный риск наличия ФП у отдельных пациентов с ИБС, чтобы в дальнейшем оптимизировать их ведение.

Отношения и деятельность: все авторы заявляют об отсутствии потенциального конфликта интересов, требующего раскрытия в данной статье.

1. World Health Organization. Global Health Estimates. Deaths by Cause, Age, Sex, by Country and by Region, 2000-2016. Geneva, Switzerland: World Health Organization, 2018. https://www.who.int/data/gho/data/themes/mortality-and-global-health-estimates.