ФАКТОРЫ РИСКА ВОЗНИКНОВЕНИЯ ВНЕЗАПНОЙ СЕРДЕЧНОЙ СМЕРТИ У ПАЦИЕНТОВ В УСЛОВИЯХ СТАЦИОНАРА

Основные положения

• В проведённом исследовании проанализированы социальные факторы, сопутствующая патология, особенности госпитализации и лабораторно-инструментальные показатели у пациентов, умерших по причине внезапной сердечной смерти (ВСС) в условиях стационара. Разработана многофакторная модель регрессионного анализа Кокса, позволяющая на основе выявленных предикторов ВСС спрогнозировать риск развития летального исхода.

Цель. Определить факторы, влияющие на риск возникновения ВСС у пациентов в условиях стационара.

Материалы и методы. Проведён ретроспективный анализ 150 историй болезни на базе Краевого государственного бюджетного учреждения здравоохранения «Краевая клиническая больница» города Красноярска за период с 2018 по 2023 г. Из них зарегистрировано 75 (50,0%) случаев смерти от ВСС, среди которых 42 мужчины и 33 женщины в возрасте от 35 до 82 лет. Остальные 75 (50,0%) пациентов с эквивалентной половозрастной структурой, проходивших стационарное лечение в том же медицинском учреждении и выписанных из него составили группу контроля. Проанализировано более 100 показателей, включающих в себя социальные характеристики пациентов, особенности госпитализации, степени тяжести состояния, сопутствующей патологии, динамику лабораторно-инструментальных показателей.

Результат. По результатам однофакторного анализа Кокса установлено, что наибольший вклад в формирование риска внезапной сердечной смерти (ВСС) вносили увеличение времени от начала заболевания до момента госпитализации, наличие ишемической болезни сердца (ИБС), хронической сердечной недостаточности, артериальной гипертензии, тахикардии по данным ЭКГ, а также наличие инвалидности. При многофакторном регрессионном анализе Кокса выявлены три независимых предиктора, достоверно ассоциированные с повышением риска ВСС: увеличение времени до госпитализации (HR = 1,48; 95% ДИ 1,23–1,78), наличие инвалидности (HR = 1,83; 95% ДИ 1,09–3,07) и ИБС (HR = 2,02; 95% ДИ 1,13–3,64). Полученная модель продемонстрировала высокие прогностические характеристики (C-index = 0,74; ROC-AUC = 0,91; Se = 0,84; Sp = 0,82), что указывает на её клиническую ценность при стратификации риска ВСС у госпитализированных пациентов.

Заключение. Своевременное обращение пациентов с факторами риска возникновения ВСС за медицинской помощью способно снизить их летальность. Многие предикторы ВСС можно выявить на этапе сбора анамнеза, лабораторно-инструментальной диагностики. На этапе оказания стационарной помощи разработана программа, способная на основании наличия факторов риска ВСС рассчитать риск возникновения летального исхода.

1. Roth G., Mensah G., Fuster V. The Global Burden of Cardiovascular Diseases and Risks: A Compass for Global Action. Journal of the American College of Cardiology. 2020; 76(25): 2980–2981. doi:10.1016/j.jacc.2020.11.021

2. Amini M, Zayeri F, Salehi M. Trend analysis of cardiovascular disease mortality, incidence, and mortality-to-incidence ratio: results from global burden of disease study 2017. BMC Public Health. 2021; 21: 401. doi:10.1186/s12889-021-10429-0

3. Saul J. P., Valenza G. Heart rate variability and the dawn of complex physiological signal analysis: methodological and clinical perspectives. Philosophical Transactions: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 2021; 379(2212): 1–23.

4. Быков А. В, Азарова П. С., Пархоменко С. А. и др. Прогностический алгоритм ранней диагностики субкритических состояний как предикторов внезапной сердечной смерти. Российский кардиологический журнал. 2024; 29(7): 134-140. doi:10.15829/1560-4071-2024-5987

5. Pan H., Hibino M., Kobeissi E., Aune D. Blood pressure, hypertension and the risk of sudden cardiac death: a systematic review and meta-analysis of cohort studies. European Journal of Epidemiology. 2020; 35(5): 443–454. doi:10.1007/s10654-019-00593-4

6. Авдеева Д.К., Еньшин С.И., Иванов М.Л., Корниенко А.И., Турушев Н.В., Южаков М.М. и др. Стратифицирующие модели предсказания внезапной сердечной смерти: поиск повышения эффективности прогноза продолжается. Международный научно-исследовательский журнал. 2022; 121(7–2): 18–24. doi:10.23670/ IRJ.2022.121.7.040

7. Perumal R., Kaladevi A.C. Early Prediction of Coronary Heart Disease from Cleveland Dataset using Machine Learning Techniques. Int. J. Adv. Sci. Technol. 2020; 29: 4225–4234.

8. Wilcox J.E., Fang J.C., Margulies K.B. et al. Heart failure with recovered left ventricular ejection fraction: JACC scientific expert panel. J. Am. Coll. Cardiol. 2020; 76 (6): 719–734. doi: 10.1016/j.jacc.2020.05.075

9. Sariyya Q., Rahimova, S. Q. Ye. R. Research on the variational method of processing signal variability of heart rhythm. Piretc. 2024; 30(1): 27-34. doi:10.36962/piretc30012024-27

10. Suri J., Bhagawati M., Paul S. et al. A Powerful Paradigm for Cardiovascular Risk Stratification Using Multiclass, Multi-Label, and Ensemble-Based Machine Learning Paradigms: A Narrative Review. Diagnostics (Basel). 2022; 12(3): 722. doi:10.3390/diagnostics12030722

11. Simpson J., Jhund P.S., Lund L.H. et al. Prognostic Models Derived in PARADIGM-HF and Validated in ATMOSPHERE and the Swedish Heart Failure Registry to Predict Mortality and Morbidity in Chronic Heart Failure. JAMA Cardiol. 2020:5 (4): 432–441. doi: 10.1001/jamacardio.2019.5850

12. Culic V., Turki A.A., Proietti R. Public health impact of daily life triggers of sudden cardiac death: a systematic review and comparative risk assessment. Resuscitation. 2021; 162: 154-162. doi:10.1016/j.resuscitation.2021.02.036

13. Kumar A., Avishay D.M., Jones C.R. et al. Sudden cardiac death: epidemiology, pathogenesis and management. Rev. Cardiovasc. Med. 2021; 1(22): 147-158. doi:10.31083/j.rcm.2021.01.207

14. Visseren F.L.J., Mach F., Smulders Y.M., et al. ESC Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice. Eur Heart J. 2021; 42(34): 3227–3337. doi:10.1093/eurheartj/ehab484

15. Zeppenfeld K., Tfelt-Hansen J., de Riva M., et al. ESC Guidelines for the management of patients with ventricular arrhythmias and the prevention of sudden cardiac death. Eur Heart J. 2022; 43(40): 3997-4126. doi:10.1093/eurheartj/ehac262

16. Sonoda T., Wada H., Ogita M., et al. Clinical features and predictors of outcome in patients with acute myocardial infarction complicated by out-of-hospital cardiac arrest. BMC Cardiovasc. Disord. 2022; 22(1):185. doi: 10.1186/s12872-022-02628-3

17. Иванова А. А., Нестерец А. М., Максимов В. Н. Внезапная сердечная смерть: эпидемиология, этиология, патогенез и факторы риска // Комплексные проблемы сердечно-сосудистых заболеваний. 2024. Т. 13, № 4S. С. 159–167. DOI: 10.17802/2306-1278-2024-13-4S-159-167

18. Линчак Р. М., Недбайкин А. М., Семенцова Е. В. и др. Заболеваемость и структура внезапной сердечной смерти среди работающего населения Брянской области. Данные регистра ГЕРМИНА // Рациональная фармакотерапия в кардиологии. 2016. Т. 12, № 1. С. 45–50. DOI: 10.20996/1819-6446-2016-12-1-45-50