Сравнение результатов прогнозирования шкал риска MAGGIC и SHFM, позволяющих произвести наиболее точный расчет риска общей смертности среди популяции пациентов с ХСН.
Ключевые слова: хроническая сердечная недостаточность, предикторы смертности, шкалы оценки риска смерти, шкала MAGGIC, шкала SHFM, биохимические показатели, прогноз пациентов с ХСН.
Comparison of the results of forecasting the MAGGIC and SHFM risk scales, which allow for the most accurate calculation of the risk of overall mortality among the population of patients with CHF.
Keywords: chronic heart failure, predictors of mortality, death risk assessment scales, MAGGIC scale, SHFM scale, biochemical indicators, prognosis of CHF patients.
В настоящее время проблема ХСН является одной из приоритетных причин сердечно-сосудистой смертности в РФ, что обусловлено высоким значением социально-экономических потерь вследствие преждевременной заболеваемости и смерти лиц трудоспособного возраста.
Распространенность ХСН среди пациентов в РФ довольно высока и продолжает увеличиваться. По данным исследования ЭПОХА-ХСН, проведенного среди 19500 респондентов из 8 регионов РФ, за 20 лет заболеваемость ХСН выросла на 5,2 % и в настоящее время признаки данной патологии выявлены у 15 млн. человек. При этом в 3,4 раза увеличилось и количество тяжелых пациентов с признаками ХСН III-IV ФК по NYHA [2]. Однако, несмотря на то, что сердечная недостаточность является распространённым серьезным заболеванием, на сегодняшний день не существует достоверных, доступных в повседневной практике, шкал риска, позволяющих количественно оценить прогноз.
Вследствие этого, в повседневной работе клинициста необходима некая унифицированная шкала для расчета вероятной продолжительности жизни и тяжести состояния конкретного пациента, что позволит выбрать оптимальные схемы лечения и своевременно их корректировать.
Целью работы было сравнение результатов прогнозирования шкал риска MAGGIC и SHFM, позволяющих произвести наиболее точный расчет риска общей смертности среди популяции пациентов с ХСН.
В связи с высокой распространенностью ХСН последние десятилетия активно создаются и модифицируются уже имеющиеся модели прогнозирования СН. Большинство из них созданы и валидизированы для группы пациентов с низкой фракцией выброса, и направлены на оценку 1- й 3-х летней выживаемости пациентов.
Наиболее известными существующими шкалами являются:
– шкала риска SHFM,
– шкала HFSS,
– шкалы MAGGIC,
– MECKI,
– 3С-HF,
– MUSIC.
Определение высокого риска неблагоприятного исхода пациентов может служить показанием к активному включению пациента в лист ожидания трансплантации сердца.
Хорошо известно, что наиболее эффективным методом борьбы с сердечно-сосудистыми заболеваниями является первичная профилактика, которая вносит основной вклад в снижение сердечно-сосудистой и общей смертности. С этой целью в России с 2003 года широко используется шкала SCORE (Systematic Coronary Risk Evaluation). Она оценивает риск смерти от сердечно-сосудистых заболеваний, связанных с атеросклерозом (в том числе инфаркт миокарда, инсульт, аневризму аорты, поражение периферических артерий), в течение ближайших 10 лет. Кроме того, она может применяться у больных, с установленными заболеваниями, с поправкой на коэффициенты (у мужчин и пожилых людей он составляет 3, у женщин равен 4), для оценки суммарного риска всех сердечно-сосудистых осложнений [1].
Однако, использование ее приемлемо исключительно в первичной профилактике, т. е. у пациентов без ССЗ и тем более, невозможно у больных с ХСН.
Модель сердечной недостаточности SHFM (Seattle Heart Failure Model) является самой популярной для оценки продолжительности жизни пациентов с ХСН на амбулаторном этапе. Она была создана на основании исследования PRAISE1 и апробирована на жителях США и Италии [4].
В качестве значимых предикторов выживания были выбраны следующие показатели: возраст, пол, ишемическая этиология, NYHA, фракция выброса, систолическое артериальное давление, использование диуретиков с сохранением калия, применение статинов, использование аллопуринола, гемоглобин, процент лимфоцитов, мочевая кислота, натрий, холестерин и диуретическая доза / кг. Продолжительность жизни, подсчитанная по шкале, находится в прямой арифметической зависимости от введенных данных, следовательно, чем ближе к нормальным значениям исходные параметры, тем ниже риск прогнозируемой смерти.
В результате вычислений получается оценка смертности за 1, 2 года и 5 лет.
Модель в Сиэтле имеет следующие ограничения [5]:
– она не может применяться у госпитализированных пациентов с выраженной жизнеугрожающей коморбидностью (цирроз печени, СД, ХПН, ХОБЛ, рак);
– используется только у пациентов с низкой ФВ ЛЖ;
– не оценивает частоту госпитализаций;
– недооценивает или переоценивает риски, особенно у пожилых пациентов и пациентов с имплантированными устройствами.
Шкала риска MAGGIC (Meta-Analysis Global Group in Chronic Heart Failure) включает в себя 13 параметров: возраст, пол, ИМТ, фракция выброса левого желудочка, класс NYHA, креатинин плазмы, диабет, прием бета-блокаторов, ингибиторов ангиотензинпревращающего фермента или блокаторов рецепторов ангиотензина, САД, курение, ХОБЛ.
Шкала может применяться к пациентам со сниженной или сохраненной фракцией выброса [3].
Единственным биомаркером, учитываемым шкалой, является сывороточный креатинин, что, с одной стороны, делает ее легко доступной для широкого применения, а с другой, снижает ее информативность.
Каждому значению фактора риска шкала присваивает определенный балл, которые в итоге суммируются и переводятся в проценты 1- и 3- летнего риска смерти пациента. Достоверность прогноза, высчитанного по шкале MAGGIC, составляет 0,74 (Sartipy U. et al., 2014).
Материал иметоды
В ходе исследовательской работы был проведен ретроспективный анализ историй болезни 60 пациентов с диагнозом «ХСН I-IV ФК», находившихся на стационарном лечении в отделении нарушения ритма РКБ № 4 г. Саранска за период с сентября по март 2019–2020 гг.
В исследование вошли 43 % мужчин и 57 % женщин в возрасте от 36 до 82 лет. Средний возраст пациентов составил 65±8,7 лет. Основным критерием исключения служило наличие тяжёлой сопутствующей патологии, такой хроническая обструктивная болезнь легких, цирроз печени, болезни эндокринной системы (СД, все виды нарушения функций щитовидной железы, заболевания надпочечников), а также онкологические заболевания.
Был проведен сравнительный анализ прогнозируемой смертности в течение одного года шкал MAGGIC и SHFM у каждого пациента. Для оценки анализа результатов исследования применялись методы параметрической и непараметрической статистики. С целью вычисления средних значений показателей и стандартного отклонения применялась программа SPSS Statistica v.22. Достоверность различий оценивалась в зависимости от типа распределения по t-критерию Стьюдента или критерию Манна-Уитни. Различия считались статистически значимыми при p<0,05.
Результаты
Прогнозируемая смертность в исследуемой группе пациентов в течение 1 года, высчитанная по шкале MAGGIC в среднем составила 7,2 %±4,024 (р<0,001), по шкале SHFM — 3,5 %±4,122 (р<0,001) (рис.1).
Рис. 1. Сравнительный анализ прогнозируемой 1-годичной смерти шкал MAGGIC и SHFM
При оценке различия результатов показателей MAGGIC и Сиэтлской модели в большинстве случаев — 65 % и 20 %, было выявлено выраженное и значительное расхождение прогнозируемой смертности соответственно. В среднем, результаты по шкале MAGGIC оказались выше на 49 % результатов, показанных моделью SHFM.
Выводы
Проанализировав полученные результаты, можно сделать следующие заключения:
- Шкала MAGGIC продемонстрировала более высокий показатель риска летальности в исследуемой группе больных по сравнению с Сиэтлской моделью, что в реальной клинической практике может предотвратить недооценку риска смерти у, казалось бы, нетяжелых пациентов с ХСН-сохрФВ ЛЖ.
Шкала MAGGIC рассчитывает прогноз смерти по легко определяемым параметрам;
Шкала учитывает единственный биохимический маркер — сывороточный креатинин, что, с одной стороны, делает ее легко доступной для широкого применения, а с другой, снижает ее информативность у тяжелых больных с низкой ФВ ЛЖ.
- В исследуемой группе пациентов Сиэтлская модель продемонстрировала тенденцию к занижению риска смерти почти в 2 раза по сравнению с МAGGIC. Однако, в отдельных клинических ситуациях, у тяжелых больных, дополнительный учет бóльшего количества биомаркеров, а также пользы от добавления медикаментозной или высокотехнологичной терапии в лечении приводит к повышению информативности шкалы и увеличению показателя прогнозируемой смертности.
Практические рекомендации
В клинической практике для оценки прогноза риска смерти у больных с ХСН предпочтительнее использовать шкалу MAGGIС, зарекомендовавшую себя как простой, но достоверный метод стратификации риска у пациентов с ХСН-сохрФВ ЛЖ.
Для пациентов с ХСН-снФВ вернее использовать Сиэтлскую модель прогнозирования риска смерти, как более информативную в данной группе пациентов.
Вместе с тем следует учитывать тот факт, что обе шкалы не прошли внешнюю апробацию на российских пациентах. Это может негативно отобразиться на достоверности полученных с их помощью результатов. В связи с этим, обе шкалы не могут быть рекомендованы к широкому использованию в клинической практике.
Литература:
- Национальные рекомендации: Кардиоваскулярная профилактика. Приложение 2 к журналу «Кардиоваскулярная терапия и профилактика», 2011, № 10(6), с. 1–64
- Фомин И. В., Беленков Ю. Н., Мареев В. Ю., Агеев Ф. Т., Бадин Ю. В., Галявич А. С. и др. Распространенность хронической сердечной недостаточности в Европейской части Российской Федерации — данные ЭПОХА — ХСН (Часть II). Журнал Сердечная Недостаточность. 2006;7 (3):112–5.
- Pocock S. J., Ariti C. A., McMurray J. J. V. et al. Predicting survival in heart failure: a risk score based on 39372 patients from 30 studies. Eur. Heart J. 2013; 34(19): 1404–13.
- Levy W. C., Mozaffarian D., Linker D. T. et al. The Seattle Heart Failure Model: prediction of survival in heart failure. Circulation. 2006; 113(11): 1424–33.
- Kalogeropoulos A. P., Georgiopoulou V. V., Giamouzis G. et al. Utility of the Seattle Heart Failure Model in patients with advanced heart failure. J. Am. Coll. Cardiol. 2009; 53(4): 334–42.
