Opportunities of statusmetriya in evaluation of 10-year risk atherosclerosis clinical manifestations development

Full Text

Abstract

The information content of Framingham, SCORE model and, statusmetriya in the evaluation of the total ten-year cardiovascular risk in an isolated sample of 207 males without clinical manifestations of atherosclerosis was investigated. Detected that most of the observations from persons who had attained over a 10-year period of the combined end point, the models qualified incorrectly, which didn’t meet the requirements of individual risk assessment in a limited sample group of males. Statusmetrichesky algorithm, in contrast to the accepted system of risk stratification, significantly more of the entities attributed to high-risk and significantly less - to the low-risk category. Sensitivity of the model was 73,9%, specificity - 74,7%, the total information value - 74,5%.

Full Text

В отличие от относительной простоты распо- знавания симптомных форм атеросклероза оценка риска развития его клинических про- явлений в большой популяции лиц без выраженных симптомов болезни представляет значительные сложности. Использование Фремингемской модели или модели SCORE считается наиболее подходящим путем для скрининга глобального риска в качестве первоначальной его оценки. В то же время наша способность точно определять риск остается весьма ограниченной, особенно для тех лиц, которые находятся в промежуточном диапа- зоне риска на основе стандартной его оценки. К по- следней группе относятся многие люди с бессимп- томным, или субклиническим, атеросклерозом. Так, при оценке около 1,1 млн случаев инфаркта миокарда (ИМ), ежегодно регистрируемых в США, оказалось, что 650 тыс. из них развивались без предвестников, и только в 450 тыс. (41%) случаев ИМ предшествовала нестабильная стенокардия [1]. Это особенно критич- но для лиц, у которых первые проявления ишемиче- ской болезни сердца (ИБС) заканчиваются внезапной сердечной смертью или инвалидностью [2]. Очевидно, что значимое снижение сердечно-сосу- дистой заболеваемости в этих группах может быть достигнуто только при использовании индивидуаль- ного профилактического подхода. В то же время его реализация сдерживается из-за недостаточности ме- тодологической базы. Существующие системы оцен- ки суммарного сердечно-сосудистого риска на осно- Таблица 1. ССС, включая эквиваленты ИБС, за 10-летний период наблюдений Конечные точки исследования Всего, n Частота, Pt, % Сердечно-сосудистая смерть - - ИМ (нефатальный) 4 1,93 Стабильная стенокардия 10 4,83 Облитерирующий атеросклероз сосудов нижних конечностей 3 1,45 Острое нарушение мозгового кровообращения 3 1,45 Итого 20 9,66 ве учета известных больших факторов риска отно- сятся к категории популяционных [3] и не позволяют реализовать индивидуальный профилактический подход в полном объеме. Цель исследования - изучить возможности метода статусметрии в оценке 10-летнего риска развития клинических проявлений атеросклероза у мужчин среднего возраста, занятых в сфере переработки нефти. Материал и методы Работа основана на результатах комплексного об- следования состояния здоровья социально однород- ной группы мужчин (n=207) - работников НПП «КИНЕФ», проживающих в г. Кириши Ленинградской области и находящихся на диспансерном динамиче- ском наблюдении в обусловленные протоколом ис- следования сроки (10 лет), не имевших клинических проявлений атеросклероза по данным первичного об- следования. Средний возраст составил 45,6±2,94 года, из них в возрасте до 50 лет - 32%, от 50 до 60 лет - 68% мужчин. Общее число валидных за 10 лет наблюдений составило 2414. Каждый пациент проходил углубленное медицин- ское обследование, включавшее сбор жалоб, врачеб- ный осмотр, общеклинические анализы крови и мо- чи, биохимическое исследование крови, регистра- цию электрокардиографии, ультразвуковое исследо- вание сердца и внутренних органов живота, щито- видной железы, консультации специалистов (кар- диолога, эндокринолога и хирурга) не реже двух раз в год. Оценка сердечно-сосудистого риска проводи- лась по Фремингемскому алгоритму, алгоритму SCO- RE и методу статусметрии. Из больших факторов риска наиболее распростра- ненными по частоте выявления были нарушения липидного обмена. Гиперхолестеринемия (холесте- рин - ХС>5,2 ммоль/л) и гиперлипопротеинемия (ли- попротеины низкой плотности выше 3,4 ммоль/л) вы- являлись в 87 и 86% случаев, гипо-a-холестеринемия (липопротеины высокой плотности - ЛПВП менее 1,0 ммоль/л) - в 57% и гипертриглицеридемия (тригли- цериды выше 1,7 ммоль/л) - в 46% случаев. Активными курильщиками были 1/3 мужчин. Артериальная ги- пертензия 1-2-й степени диагностирована у 26%, не- благоприятную наследственность по сердечно-сосу- дистым заболеваниям имели 18% мужчин. Европейский алгоритм SCORE учитывает 5 незави- симых переменных: пол, возраст, курение, уровень систолического артериального давления (АД) и об- щего ХС [4]. Американский алгоритм оценки риска учитывает, помимо перечисленных больших факто- ров риска, также уровень ЛПВП [5]. Метод статусмет- рии оценивает величину риска по 22 показателям: параметрам периферической (систолическое, диа- столическое и пульсовое АД) и центральной (удар- ный и минутный объем кровообращения, среднее динамическое давление) гемодинамики, частоте Рис. 1. Частота выявления лиц с высоким риском по статусметрической модели (в сравнении с Фремингемским алгоритмом и алгоритмом SCORE), %. пульса, индексу массы тела, состоянию углеводного (глюкоза натощак), белкового (мочевая кислота, мочевина, креатинин) и липидного (XC, липопротеи- ны низкой плотности, ЛПВП, триглицериды, индекс атерогенности) обмена, показателям перифериче- ской крови [6]. «Водоразделом» между низким и высо- ким риском по модели SCORE является порог в 5%, по Фремингемской модели - 20% и по модели статус- метрии - 62%. В зависимости от определившегося к окончанию срока наблюдения исхода все мужчины, участвовав- шие в исследовании, были разделены на 2 основные группы. В 1-ю группу вошли 20 (9,7%) пациентов, до- стигших на протяжении 10-летнего периода наблю- дений комбинированной конечной точки (ККТ). Группу 2 составили 187 пациентов без сердечно-со- судистых событий - ССС (табл. 1). Как следует из табл. 1, ССС с фатальным исходом за отмеченный период времени не выявлено. Четверо больных перенесли крупноочаговый ИМ, трое из них в дальнейшем были подвергнуты операциям ко- ронарной реваскуляризации. У 10 человек была диаг- ностирована ИБС в форме стабильной стенокардии напряжения, верифицированная данными корона- рографии [3] и нагрузочных тестов (велоэргометрия 6). Четверо из этих пациентов в последующем про- шли через операции реваскуляризации миокарда (стентирование). Острое нарушение мозгового кро- вообращения в форме ишемического инсульта пере- несли 3 пациента. И у троих больных выявлены гемо- динамически значимые атеросклеротические пора- жения сосудов нижних конечностей, одному из кото- рых в последующем выполнено стентирование пра- вой бедренной артерии, второму произведено опе- ративное удаление фрагментированной бляшки пра- вой бедренной артерии. Математическая обработка результатов исследова- ния проводилась с помощью пакета прикладных ста- Таблица 2. Данные регрессионной функции для зависимой переменной «ССС» (R=0,52; F=77,32; p<0,0000) Beta Стандартная ошибка Beta B Стандартная ошибка B T Уровень значимости, р Константа 0,089 0,017 5,11 0,000000 Х 0,25 0,043 1,185 0,0011 8,09 0,000000 Рис. 2. Риск развития ССС по алгоритму статусметрии исходно и на протяжении 10 лет наблюдений в неоднородных по исходам подгруппах, %. Рис. 3. Динамика статусметрического риска у пациентов З. и К., %. тистических программ CCS Statistica for Windows v.6.0.437.0 (2002 г.). Резу.льтаты и их обсуждение Частота отнесения субъектов к группе высокого риска при первичном обследовании, а также на про- тяжении всего периода наблюдения по трем анали- зируемым моделям представлена на рис. 1. По Фре- мингемской модели к отмеченной когорте риска бы- ло отнесено 6,9-9,5% обследованных мужчин, по мо- дели SCORE - 18,8-21,7% и по статусметрической модели, за исключением последнего года наблюде- ния, - от 26,7 до 38,3% пациентов (p<0,05). Среднестатистический абсолютный 10-летний риск клинических осложнений атеросклероза по Фремингемской модели в группе больных, достиг- ших ККТ, по данным первичного обследования со- ставлял 9,8%. К окончанию наблюдения его показа- тель увеличился на 25,4% и составил 13,3% (p<0,05). Во 2-й подгруппе (без событий) средняя величина риска была значимо ниже и составляла 7,3% при пер- вичном обследовании и 8,1% к окончанию периода наблюдения. Из 20 документально доказанных исхо- дов к категории высокого/очень высокого 10-летне- го риска развития ИБС и ее эквивалентов были отне- сены при исходном обследовании 5 (20%) больных, во все последующие годы наблюдения - от 2 до 3 (10-15%) человек. Средняя частота отнесения того или иного субъекта к категории высокого риска из группы мужчин, достигших ККТ, за весь период на- блюдения составила 13,3%. Данный факт означает, что более 85% наблюдений не распознавались Фре- мингемской моделью как относящиеся к когорте вы- сокого риска, а обследованные лица не рассматрива- лись в качестве кандидатов для фармакотерапии. Сходные данные были получены и при анализе ин- формационной значимости модели SCORE. Из 20 до- кументально доказанных исходов к категории высо- кого/очень высокого 10-летнего риска развития ИБС и ее эквивалентов были отнесены при исходном об- следовании 9 (45%) больных, во все последующие го- ды наблюдения - от 7 до 8 (35-40%) человек. Средняя частота отнесения того или иного субъекта к катего- рии высокого риска из подгруппы больных с реально состоявшимися ССС за весь период наблюдения со- ставила 41%. Как и в случае оценки риска по Фремин- гемской модели, полученный результат нельзя при- знать удовлетворительным в связи с большой веро- ятностью ложноотрицательного ответа (ошибки 1-го рода). Средние значения суммарного 10-летнего риска в неоднородных по отношению к определившемуся исходу подгруппах при первичном обследовании и на всем протяжении наблюдения согласно статус- метрическому алгоритму представлены на рис. 2. В подгруппе лиц, достигших за период наблюдения ККТ, его средняя величина при первичном обследо- вании составила 68,1%, тогда как в подгруппе лиц, не достигших ККТ - 48,7%. В последующий период на- блюдения величина риска варьировала от 62 до 72% в 1-й подгруппе и от 47 до 52% - во 2-й подгруппе (p<0,05). Таким образом, во всех наблюдениях средняя ве- личина риска развития ССС в подгруппе больных, у которых эти события реально состоялись, оценива- лась как «высокая» (≥62%). В то же время в подгруппе больных без ССС риск был низким на всем протяже- нии наблюдений. Различия были значимыми в пре- делах 95% доверительного интервала. Результат отли- чался от показателей, полученных при расчете риска по Фремингемской модели и модели SCORE. Для более детальной оценки возможностей прогно- зирования 10-летнего риска развития ССС у мужчин, занятых в сфере переработки нефти, был использован регрессионный анализ. Прогнозируемым признаком- откликом ( ) являлся определившийся исход за 10-лет- ний период наблюдений: 0 - благоприятный, без ССС, 1 - неблагоприятный, с ССС. В качестве влияющего фактора (X) рассмотрен статусметрический риск на двух уровнях: 1-й - ≤50%, 2-й - >50%. В табл. 2 приведены коэффициенты модели (В), коэффициент корреляции, уровень значимости и стандартная ошибка прогноза, из которых следует, что нами получено статистически значимое (R=0,52, F=77,32, p<0,0000) уравнение зависимости развития ССС на протяжении 10 лет от уровня статусметрического риска следующего вида: =0,089+1,185*X. Сравнение прогнозируемых значений параметра и остатков свидетельствовало о том, что они близки к нормальному распределению. Классификация всех наблюдений за 10-летний пе- риод по признаку «благоприятный-неблагопри- ятный исход» показала, что из 1908 наблюдений за лицами, не достигшими ККТ, правильно были клас- сифицированы 1425. Из 506 наблюдений за субъек- тами, достигшими ККТ, правильно были классифи- цированы 374. Чувствительность модели составила 73,9%, специфичность - 74,7%, общая информацион- ная значимость - 74,5%, что является достаточным для ее использования в клинической практике. Далее приведем два типичных примера. Больной З., 46 лет (идентификационный номер 204659486621696). Клинический диагноз (2002 г.): Гипертоническая болезнь I стадии, артериальная ги- пертензия 2-й степени, риск «3». Гиперлипопротеи- немия типа IIА. Н-0. В 2004 г. при очередном профи- лактическом обследовании у больного диагностиру- ется нарушение толерантности к глюкозе, с 2005 г. установлен сахарный диабет типа 2 легкого течения и гипертоническая болезнь II стадии, артериальная гипертензия 2-й степени, риск «3». Базисная терапия: арифон ретард 2,5 мг по 1 таб- летке утром под контролем АД, нолипрел - 1 таблет- ка в день, кардиомагнил 75 мг - 1 таблетка ежедневно (4-5 мес), липримар - 10 мг на ночь, длительно. Ком- плаентность терапии низкая. В декабре 2007 г. паци- ент перенес передний перегородочный ИМ. Динами- ка статусметрического риска пациента («З») до развития ИМ представлена на рис. 2. С 2002 по 2007 г. ему было выполнено 16 обследований (не менее 2-3 раз в 1 год), результаты которых свидетельствуют о том, что на всем протяжении наблюдения вплоть до развития события величина его риска оценивалась как «высокая» (от 72 до 94%). Пациент К., 46 лет (идентификационный номер 205711753609216). Клинический диагноз (2002 г.): Гипертоническая болезнь I стадии, артериальная ги- пертензия 1-й степени, риск «2». Алиментарно-кон- ституциональное ожирение 1-й степени. С 2008 г. устанавливается диагноз: Гипертоническая болезнь II стадии без изменения категории риска. Базисная терапия: диован 160 мг по 1 таблетке 1 раз в день под контролем АД, тромбо АСС 100 мг 1 раз в день (дли- тельно), зокор 10 мг по 1 таблетке на ночь, длитель- но. Комплаентность терапии высокая. В период с 2002 по 2012 г. пациенту было проведено 18 обследо- ваний с измерением величины риска по статусметрическому алгоритму. Представленные на рис. 3 дан- ные свидетельствуют о том, что на всем протяжении наблюдения риск в основном оценивался как «низ- кий», хотя иногда и встречались значения более 62%. Выводы Традиционные системы оценки риска большую часть наблюдений из числа лиц, достигших на про- тяжении 10-летнего периода времени ККТ, класси- фицируют неверно, что не удовлетворяет требова- ниям индивидуальной оценки риска в анализируе- мой ограниченной выборке. Статусметрический алгоритм, в отличие от приня- тых систем стратификации риска, значимо чаще относит исследуемых субъектов к категории высо- кого риска и значимо реже - к категории низкого риска. Классификационные возможности статусметрии в разделении обследованных мужчин ограниченной выборки на альтернативные по ККТ подгруппы значительно выше, чем возможности традицион- ных систем стратификации риска.
×

About the authors

A. S Svistov

Military Medical Academy named after S.M.Kirov

P. V Bovtyushko

Military Medical Academy named after S.M.Kirov

S. L Grishayev

Military Medical Academy named after S.M.Kirov

Email: grishaev_med@mail.ru

V. S Nikiforov

North−Western State Medical University named after I.I.Mechnikov, Saint Petersburg

A. E Filippov

Military Medical Academy named after S.M.Kirov

References

  1. Lloyd-Jones D.M, Larson M.G, Beiser A, Levy D. Lifetime risk of developing coronary heart disease. Lancet 1999; 353: 89-92.
  2. Braunwald E, Antman E.M, Beasley J.W et al. ACC/AHA guidelines for the management of patients with unstable angina and non-STsegment elevation myocardial infarction. A report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Practice Guidelines (Committee on the Management of Patients With Unstable Angina). J Am Coll Cardiol 2000; 36: 970-1062.
  3. Conroy R.M, Pyorala K, Fitzgerald A.P et al. Estimation of ten year risk of fatal cardiovascular disease in Europa: the SCORE project. Eur Heart J 2003; 24: 987-1003.
  4. Catapano A.L, Reiner Z, De Backer G et al. ESC/EAS Guidelines for the management of dyslipidaemias. The Task Force for the management of dyslipidaemias of the European Society of Cardiology (ESC) and the European Atherosclerosis Society. Atherosclerosis 2011; 217S: S1-S44.
  5. Grundy S.M, Becker D, Luther T.C et al. Adult Treatment Panel III (Expert Panel on Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Cholesterol in Adults. Executive summary of the third report of the National Cholesterol Education Program (NCEP) Expert Panel on Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Cholesterol in Adults). JAMA 2001; 285: 2486.
  6. Бовтюшко В.Г., Бовтюшко П.В., Поддубский Г.А., Юсупов А.Н. Способ индивидуальной количественной оценки риска развития клинических проявлений атеросклероза. (Патент на изобретение №2385668. Заявление 13.07.2007, зарегистрирован 10.04.2010).

Statistics

Views

Abstract: 104

Dimensions

Article Metrics

Metrics Loading ...

PlumX

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Copyright (c) 2014 Svistov A.S., Bovtyushko P.V., Grishayev S.L., Nikiforov V.S., Filippov A.E.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies