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

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

Supplementary files