Русский English

Ланцова Е.В., Баев В.М., Русаков С.В., Сафонова Д.Н.

Новая математическая модель прогнозирования неблагоприятных исходов при нестабильной стенокардии с блокадой левой ножки пучка Гиса

Пермский государственный медицинский университет им. акад. Е.А. Вагнера

Пермский государственный национальный исследовательский университет

Введение. Блокада левой ножки пучка Гиса (БЛНПГ) при нестабильной стенокардии (НС) ассоциируется с тяжелым течением, частыми осложнениями и самой высокой смертностью (22%) по сравнению с остальными изменениями на электрокардиограмме (ЭКГ) при НС и не Q-инфаркте миокарда (ИМ) [1]. Разработаны модели и шкалы оценки риска пациентов с острым коронарным синдромом (ОКС) и ИМ - TIMI-3,GUSTO-IIb, PARAGON, PRISM, PRISM-PLUS, PURSUIT, TIMI-11B, которые позволяют определять тактику ведения больных, как в стационаре, так и после выписки из него [1]. Но для оценки риска неблагоприятных исходов у пациентов с НС прогностические модели практически не разработаны. Ранее описывались факторы риска неблагоприятных исходов при НС, в том числе в сочетании БЛНПГ, которые увеличивают риск смерти [2-5]. Используемая классификация НС, предложенная Braunwald E., носит скорее теоретическое, чем прикладное значение [2]. Следовательно, оценить прогноз пациентов с такой патологией, проводить им адекватное лечение крайне трудно. Недостаточные знания о стратификации риска неблагоприятных исходов у пациентов с НС и БЛНПГ приводят к снижению качества медицинской помощи – таким пациентам гораздо позже устанавливают верный диагноз и проводят адекватное лечение, реже выполняют катетеризацию сердца и реваскуляризацию, а чаще проводят консервативную терапию [6-8].

Цель исследования: разработать математическую модель для прогнозирования неблагоприятных исходов при НС в сочетании с БЛНПГ.

Материал и методы. Объект исследования – пациенты с НС и БЛНПГ, которые находились на лечении в кардиологическом отделении МУЗ МСЧ №9 им. М.А. Тверье в 2011-2013 г. (главный врач МСЧ к.м.н. Петухов В.Н., зав. кардиологическим отделением Варова Е.Ф.). Для достижения целей и задач настоящего исследования были сформированы группы пациентов: тестовая - 56 пациентов с НС и БЛНПГ и контрольная - 310 пациентов с НС без БЛНПГ. К неблагоприятным исходам относились случаи смерти, развития ИМ, кардиогенного шока, зафиксированные за время госпитализации пациента в стационаре.

НС диагностировали согласно рекомендациям Российского общества кардиологов [9]. Критериями полной БЛНПГ были рекомендации American Heart Association Electrocardiography and Arrhythmias Committee [10]. ИМ на фоне БЛНПГ устанавливался на основании критериев Sgarbossa [11]. Кардиогенный шок был диагностирован по рекомендациям ВНОК [9].

Критерием исключения из тестовой и контрольной групп был установленный искусственный (временный или постоянный) водитель ритма, порок сердца(врожденный или приобретенный).

Для достижения поставленной цели – создания модели прогнозирования риска неблагоприятных исходов, мы использовали линейный дискриминантный, многофакторный корреляционный и многофакторный дискриминантный анализ по клиническим и лабораторно-инструментальным данным пациентов с НС и БЛНПГ.

Выделение параметров эхокардиографии (ЭхоКГ), которые меняются в большей степени при БЛНПГ, проводилось при помощи линейного дискриминантного анализа с определением коэффициентов линейных дискриминантных функций Фишера при р<0,05. Зависимой переменной считали факт наличия или отсутствия БЛНПГ у пациента, независимыми – измеряемые параметры ЭхоКГ. Параметрами ЭхоКГ были – диаметр аорты (АО), размер левого предсердия (ЛП), конечный диастолический размер левого желудочка (КДР ЛЖ), конечный систолический размер левого желудочка (КСР ЛЖ), толщина межжелудочковой перегородки (МЖП), толщина задней стенки левого желудочка (ЗСЛЖ), размер правого желудочка (ПЖ), масса миокарда левого желудочка (ММ ЛЖ), индекс относительной толщины (ИОТ), конечный диастолический объем левого желудочка (КДО ЛЖ), конечный систолический объем левого желудочка (КСО ЛЖ), ударный объем (УО), фракция укорочения (ФУ), фракция выброса (ФВ), фракция укорочения средних волокон (ФУ СВ), градиент давления митрального клапана (Pg-МК), градиент давления аортального клапана (Pg-АоК), градиент давления пульмонального клапана (Pg-ПКл), градиент давления трикуспидального клапана (Pg-ТрКл). Среди показателей ЭхоКГ с достоверным коэффициентом Фишера мы провели многофакторный корреляционный анализ для выявления связи между двумя парами параметров. Для определения силы связи вычислялся коэффициент корреляции Пирсона, величина которого, равная -1 или +1 указывает на наличие связи, а при отсутствии связи этот коэффициент равен 0. В нашем исследовании в качестве порогового значения коэффициента корреляции, свидетельствующего о наличии значимой связи, принималось значение 0.6. В случае если для двух переменных этот порог превышался, одна из них исключалась [12].

Для оценки риска развития неблагоприятных исходов у пациентов тестовой группы проводился многофакторный дискриминантный анализ, который применяется для решения задач классификации (распознавания) образов и позволяет отнести объект с определенным набором признаков к одному из известных классов.

В медицине данный анализ используется для решения диагностических, прогностических задач, для выбора метода и схемы лечения и т.д. [13]. Для проведения данного анализа пациенты тестовой группы делились на два класса. В 1класс вошли 10 пациентов тестовой группы, у которых развились неблагоприятные исходы, во 2-ой класс вошли 46 пациентов тестовой группы, у которых не было неблагоприятных исходов. Зависимым фактором считали случай развития неблагоприятных исходов, независимым – данные обследования пациентов.

Для оценки диагностической эффективности полученных функций определяли чувствительность и специфичность. При этом полученные функции применяли ко всем пациентам тестовой группы. Чувствительностью считали частоту правильного отнесения пациентов 1-го класса тестовой группы к этому классу, специфичностью - частоту отнесения пациентов 2-го класса тестовой группы ко 2-му [14].

Анализ выполнен с помощью программы Statistica 8 (StatSoft, 2007) на кафедре прикладной математики и информатики ПГНИУ (заведующий кафедрой д.м.н., проф. Русаков С.В.).

Результаты. Мы провели линейный дискриминантный анализ показателей ЭхоКГ у пациентов тестовой и контрольной групп. Достоверный результат коэффициентов линейных дискриминантных функций Фишера был выявлен только у ПЖ, КСР ЛЖ, КДО ЛЖ, ФУСВ, УО, ММЛЖ, Pg-МК (табл. 1).

Таблица 1. Коэффициенты линейных дискриминантных функций Фишера показателей ЭхоКГ пациентов тестовой и контрольной групп

 Коэффициенты линейных дискриминантных функций Фишера показателей ЭхоКГ пациентов тестовой и контрольной групп

Перед выполнением многофакторного дискриминантного анализа независимые переменные были проверены на взаимные корреляции. Была выявлена корреляция между КСР ЛЖ и КДО ЛЖ (коэффициент корреляции 0,6, что является показателем умеренной связи). В связи с этим из анализа был исключен КСР ЛЖ.

Достоверный коэффициент корреляции Фишера был выявлен у ФУ и ФУ СВ, оба из которых отражают сократительную способность миокарда. По рекомендациям Европейской эхокардиографической ассоциации и Американского эхокардиографического общества более правильным для оценки сократительной функции миокарда является применения ФУ СВ, поэтому ФУ был исключен из дальнейшего исследования [15].

Для создания математической модели развития неблагоприятных исходов у пациентов тестовой группы мы использовали параметры ЭхоКГ, выбранные по результатам предыдущего дискриминантного анализа (ПЖ, ФУСВ, УО, КДО, ММЛЖ, Pg-МК), а так же данные о возрасте больного, уровень систолического и диастолического артериального давления (САД и ДАД) при поступлении, частоте сердечных сокращений (ЧСС), уровню креатинина и глюкозы в б\х анализе крови при поступлении, значимость которых была определена по результатам ранее проведенных исследований [1,9,16].

Был проведен многофакторный дискриминантный анализ этих показателей у 1 и 2 классов тестовой группы, в результате чего были получены дискриминантные коэффициенты, характерные для каждого класса (табл. 2).

Таблица 2. Дискриминантные коэффициенты у пациентов 1 и 2 классов тестовой группы

Дискриминантные коэффициенты у пациентов 1 и 2 классов тестовой группы

Далее с использованием этих коэффициентов были сформулированы функции: функция 1, включающая коэффициенты, характерные для класса 1, и функция 2, включающая коэффициенты, характерные для класса 2 тестовой группы. Определения класса пациента проводится путем сравнения результатов обеих функций. Если при проведении вычислений больший результат в функции 1, то пациент относится к 1 классу тестовой группы. Если результат выше в функции 2, то он попадает во 2 класс тестовой группы.

Функция 1= 0,618 х возраст(годы) – 0,429 х САД (мм рт ст) + 2,276 х ДАД (мм рт ст) + 0,457 х ЧСС (в минуту)+ 0,086 х креатинин крови (ммоль/л) + 0,505 х глюкоза крови (ммоль/л) + 1,038 х Pg-МК (мм рт ст) + 16,942 х ПЖ (см)+ 7,526 х ФУСВ(%) – 0,685 х УО (мл) + 0,395 х КДО ЛЖ (мл)+ 0,229 х ММЛЖ (грамм) -216,460

Функция 2= 0,612 х возраст(годы) – 0,424 х САД (мм рт ст) + 2,251 х ДАД (мм рт ст)+ 0,427 х ЧСС (в минуту) + 0,051 х креатинин крови (ммоль/л) + 0,490 х глюкоза крови (ммоль/л) + 1,249 х Pg-МК (мм рт ст) + 17,657 х ПЖ (см)+ 7,033 х ФУСВ (%) -0,609 х УО (мл) +0,364 х КДО ЛЖ (мл) + 0,218 ММЛЖ (грамм) -201,167

При применении функций ко всему объему выборки правильная классификация была произведена у 7 из 10 пациентов 1 класса и 45 из 46 пациентов 2 класса. Таким образом, чувствительность данных функций составила 70%, специфичность 97,8%.

Пример применения результатов анализа. Больной Н. госпитализирован с диагнозом НС, при обследовании на электрокардиограмме (ЭКГ) зафиксирована БЛНПГ. Получены следующие результаты обследования: возраст 82 года; САД 120 мм рт ст; ДАД 70 мм рт ст; ЧСС 88 уд в минуту; креатинин крови 198 ммоль\л ;глюкоза крови 13 ммоль\л; Pg-МК 1,2 мм рт ст ; ПЖ 2,2 см; ФУ СВ 13% ;УО 72 мл; КДО ЛЖ 130 мл; ММ ЛЖ 261 г.

При расчете по функциям получены данные:

Функция 1= 0,618 х 82 – 0,429 х 120 + 2,276 х 70 + 0,457 х 88+ 0,086 х 198 + 0,505 х 13 + 1,038 х 1,2 + 16,942 х 2,2 + 7,526 х 13 – 0,685 х 72 + 0,395 х 130+ 0,229 х 261-216,460=204,02

Функция 2= 0,612 х 82 – 0,424 х 120 + 2,251 х 70 + 0,427 х 88 + 0,051 х 198 + 0,490 х 13 + 1,249 х 1,2 + 17,657 х 2,2+ 7,033 х 13 -0,609 х 72 +0,364 х 130 + 0,218х 261 -201,167=201,89

Мы видим, что значение функции 1 больше, чем функции 2. Таким образом, что у больного Н. с НС и БЛНПГ вероятность неблагоприятного исхода составляет 70% при высокой достоверности.

Обсуждение. Нестабильная стенокардия является состоянием, потенциально опасным для жизни. При НС смерть развивается в 1,8% - 11%, а неблагоприятные сердечно-сосудистые события – в 5,1% случаев [6,17,18]. В ранее проведенных исследованиях по выявлению факторов смерти при НС установлено, что предикторами являются мужской пол, низкое артериальное давление, наличие сердечной недостаточности, изменения ST [18-21]. Но не было определено значение изменения структуры и функции сердца в формировании риска смертности у данной категории пациентов.

Малоизученной оказалась прогностическая роль БЛНПГ при НС, наличие которой при ОКС и ИМ увеличивает частоту неблагоприятных сердечно-сосудистых событий и смерти в ближайший и отдаленный от начала заболевания период. В исследовании The Olmsted County Chest Pain Study выявлено, что неблагоприятный исход у пациентов с ОКС в течение 30 дней наступил у 8,8% с БЛНПГ и у 6,4% пациентов без блокады. При сроке наблюдения в течение 16,6 лет выживаемость пациентов с БЛНПГ была ниже, эта закономерность сохранялась даже при корректировке по нескольким факторам риска [21]. Подобные результаты были выявлены в исследовании EFICA [22].

При анализе российских регистров ОКС РЕКОРД (2007-2008) и РЕКОРД-2 (2009-2011) А.С. Лотинова выявила, что пациенты с БЛНПГ на ЭКГ на фоне ОКС были достоверно старше и имели большее количество сопутствующих и перенесенных заболеваний, более тяжелое течение ОКС и более высокий риск смерти по шкале GRACE [7]. Неблагоприятные исходы, такие как кардиогенный шок, смерть в стационаре (от любых причин), смерть в стационаре в сочетании с ИМ за период пребывания в стационаре у пациентов с ОКСбST и «новой» БЛНПГ наблюдались достоверно чаще [7]. Для пациентов с ОКС разработаны шкалы по оценке краткосрочного или среднесрочного риска сердечно-сосудистых событий (GRACE и TIMI) [9], подобные шкалы для оценки риска у пациентов с НС не применяются.

Таким образом, нам удалось создать модель по оценке риска неблагоприятного исхода больных с НС и БЛНПГ по клиническим, лабораторным и ЭхоКГ параметрам. Практическое использовании модели позволит врачам верно оценивать состояние и прогноз пациентов с НС и БЛНПГ, использовать адекватную терапию, в частности экстренную реваскуляризацию.

Выводы. Разработана математическая модель, позволяющая на основе таких показателей, как возраст, САД, ДАД, ЧСС, креатинин и глюкоза крови, градиент давления на МК, размеров ПЖ, ФУСВ, УО, КДО ЛЖ и ММЛЖ, оценивать риск - смерти, ИМ и кардиогенного шока за время госпитализации. Чувствительность модели составила 70%, специфичность 97,8%.

 


Список использованных источников:

1. Unstable Angina/ W.A. Tan, E.H. Yang. - http://emedicine.medscape.com/article/ 159383-overview#showall.

2. Hamm C.W., Braunwald E. A classification of unstable angina revisited// Circulation, 2000.-№102 (1).-Р.118-122.

3. Baev V.M., Koryukina I.P., Lantsova E.V., Kozlov D.B. Hypercreatininemia and Prerenal Azotemia - Predictors of Death in Patients with Unstable Angina and Left Bundle Branch Block// Advances in Environmental Biology, 2014. - №8(10). - P.268-271.

4. Baev V.M., Koryukina I.P., Lantsova E.V., Kozlov D.B. Azotemia, Pre-Renal Azotemia and Decreased Glomerular Filtration Rate in Patients with Unstable Angina and Left Bundle Branch Block// Global Journal of Pharmacology, 2014. - №8(3). - Р.401-404.

5. Baev V.M., Koryukina I.P., Lantsova E.V., Kozlov D.B. Clinical Features of Unstable Angina Associated with Left Bundle Branch Block in the First Day of the Disease// World Journal of Medical Sciences, 2014. - №10(4). -P.472-474.

6. Cannon C.P., McCabe C.H., Stone P.H. at al. The Electrocardiogram Predicts One-Year Outcome of Patients With Unstable Angina and Non–Q Wave Myocardial Infarction: Results of the TIMI III Registry ECG Ancillary Study fn1// Journal of the American College of Cardiology,1997.-№30(1).-Р.133-140.

7. Лотина А.С., Дупляков Д.В., Эрлих А.Д. Прогностическое значение блокады левой ножки пучка Гиса у пациентов с острым коронарным синдромом// Кардиология, 2013.-№7(5).- С. 35-39.

8. Lantcova E.V., Baev V.M. Dependence of the severity of acute cardiac insufficiency in unstable angina to the presence of left bundle branch block// European Journal of Heart Failure, 2014.-№ 16(2).-P.132.

9. Грацианский Н.А., Оганов Р.Г. и др. Лечение острого коронарного синдрома без стойкого подъема ST по ЭКГ. Рекомендации ВНОК// Кардиоваскулярная терапия и профилактика, 2006.-№8(5).-С.411-440.

10. Surawicz B., Childers R., Deal B.J., Gettes L.S. AHA/ACCF/HRS recommendations for the standardization and interpretation of the electrocardiogram: part III: intraventricular conduction disturbances: a scientific statement from the American Heart Association Electrocardiography and Arrhythmias Committee, Council on Clinical Cardiology; the American College of Cardiology Foundation; and the Heart Rhythm Society. Endorsed by the International Society for Computerized Electrocardiology// Journal of the American College of Cardiology, 2009. - №53(11).-Р.976-981.

11. Sgarbossa E.B., Pinski S.L., Barbagelata A. et al. Electrocardiographic Diagnosis of Evolving Acute Myocardial Infarction in the Presence of Left Bundle-Branch Block// New England Journal of Medicine,1996.-№334 (8).-Р. 481–487.

12. Гланц С. Медико-биологическая статистика. - М.: Практика, 1999.- 459 с.

13. Математико-статистические методы в клинической практике. Под ред. Кувакина. - СПб.,1993.-199 с.

14. Юнкеров В.И., Григорьев С.Г. Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований. - СПб.: ВМедА,2002.-266 с.

15. Lang R.M., Bierig M., Devereux R.B. et al. Рекомендации по количественной оценке структуры и функции камер// Приложение 1 к Российскому кардиологическому журналу, 2012.-№ 3(95).

16. Мухин Н.А., Балкаров И.М., Моисеев В.С. и др. Хронические прогрессирующие нефропатии и образ жизни современного человека// Тер.арх., 2004.-№9.-С.5-10.

17. Berger J.S., Elliott L., Gallup D. et al. Sex differences in mortality following acute coronary syndromes// JAMA,2009.-№ 302.- Р.874-882.

18. Lupón J., Valle V., Marrugat J. et al. Six-month outcome in unstable angina patients without previous myocardial infarction according to the use of tertiary cardiologic resources. RESCATE Investigators. Recursos Empleados en el Síndrome Coronario Agudo y Tiempos de Espera// J Am Coll Cardiol,1999.-№34(7).-Р.1947-1953.

19. Wallentin L., Becker R.C., Budaj A. et al. Ticagrelor versus clopidogrel in patients with acute coronary syndromes// The New England journal of medicine,2009.-№361(11).-Р.1045-57.

20. Macías-Guaras I., Rucabado-Aguilar L., Torres-Ruiz J.M. et al. Mean length of stay and prognosis in unstable angina. Results from the ARIAM database// Med Clin (Barc),2007.-№128(8).Р.281-290.

21. Bansilal S., Aneja A., Mathew V.et al. Long-Term Cardiovascular Outcomes In Patients With Angina Pectoris Presenting With Bundle Branch Block // J Cardiol,2011.-№107(11).-Р.1565–1570.

22. Huvelle E., Fay R., Alla F. et al. Left bundle branch block and mortality in patients with acute heart failure syndrome: a substudy of the EFICA cohort // J Heart Fail, 2010-Vol.12-№2.-Р.156-163.


01.02.2015 00:35:00