УДК 611.127

 А.А. ГИЛЬМАНОВ, С.Д. МАЯНСКАЯ, А.Ф. УСМАНОВА, И.Р. ИСКАНДАРОВ

Казанский государственный медицинский университет МЗ РФ, г. Казань

 Контактная информация:

Маянская Светлана Дмитриевна — д.м.н., профессор кафедры госпитальной терапии

Адрес: 420012, г. Казань, ул. Бутлерова, 49, тел.: +7-905-316-99-66, e-mail: Smayanskaya@mail.ru

 Цель исследования — оценка влияния различных факторов риска (ФР) сердечно-сосудистых заболеваний на выживаемость пациентов с инфарктом миокарда с подъемом сегмента ST (ИМпST) и коморбидной патологией.

Материал и методы. Из 250 проанализированных историй болезни пациентов с ИМпST были отобраны три группы: 1 — 58 пациентов с сахарным диабетом (СД) II типа, артериальной гипертензией (АГ) и хронической болезнью почек (ХБП) (C3а–С5) стадии, 2 — 24 пациента с СД II типа в сочетании с АГ и 3 — 26 пациентов только с АГ. Статистический анализ проводился с использованием программы StatTech v. 4.2.7 (разработчик — ООО «Статтех», Россия). Различия считались статистически значимыми при p < 0,05.

Результаты. Сравнительное исследование ФР показало совокупные статистически значимые различия в группах по возрасту, уровню гипертриглицеридемии (ГТГ) (> 1,7 ммоль/л) и наличию ожирения и анемии. В 1 группе значительно чаще выявлялись гемодинамически значимые стенозы периферических и коронарных артерий, что сопровождалось развитием аритмий и снижением фракции выброса левого желудочка (р < 0,005). Данные подтверждались при использовании шкалы TIMI.

Выводы. На основании полученных результатов наибольшее влияние на выживаемость пациентов с ИМпST и ХБП+СД+АГ оказывали возраст, ГТГ, анемия и ожирение.

Ключевые слова: ИМпST, хроническая болезнь почек, сахарный диабет, артериальная гипертензия, факторы сердечно-сосудистого риска, гипертриглицеридемия, многососудистые стенозы артерий, выживаемость.

 

 A.A. GILMANOV, S.D. MAYANSKAYA, A.F. USMANOVA, I.R. ISKANDAROV

 Kazan State Medical University, Kazan

 Evaluation of cardiovascular risk factors and other indicators in comorbid patients with ST-segment elevation myocardial infarction and their impact on survival rate

Contact details:

Mayanskaya S.D. — MD, Professor of the Department of Hospital Therapy

Address: 49 Butlerov St., 420012 Kazan, Russian Federation, tel.: +7-905-316-99-66, e-mail: Smayanskaya@mail.ru

 The purpose — to evaluate the impact of various risk factors (RF) for cardiovascular diseases on the survival rate of patients with ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI) and comorbid pathology.

Material and methods. From 250 analyzed case histories of patients with STEMI, three groups were selected: group 1 — 58 patients with type II diabetes mellitus (DM), arterial hypertension (H) and chronic kidney disease (CKD) (C3a–C5), group 2 — 24 patients with type II DM in combination with H, and group 3 — 26 patients with H only. Statistical analysis was performed using the StatTech v. 4.2.7 software (developer — StatTech LLC, Russia). Differences were considered statistically significant at p < 0.05.

Results. The comparative study of RF showed combined statistically significant differences in the groups by age, hypertriglyceridemia (HTG) level (> 1.7 mmol / l), and obesity and anemia. In group 1, hemodynamically significant stenosis of peripheral and coronary arteries was detected significantly more often, which was accompanied by arrhythmias and a decrease in the left ventricular ejection fraction (p < 0.005). The data were confirmed using the TIMI scale.

Conclusions. Based on the results obtained, age, HTG, anemia and obesity had the greatest impact on the survival of patients with STEMI and CKD + D + H.

Key words: STEMI, chronic kidney disease, diabetes mellitus, arterial hypertension, cardiovascular risk factors, hypertriglyceridemia, multivessel arterial stenosis, survival rate.

 

Как известно, развитие инфаркта миокарда (ИМ) с подъемом сегмента ST (ИМпST) у конкретного пациента зависит от целого ряда модифицируемых и немодифицируемых факторов риска (ФР) и сопутствующих заболеваний, а также их сочетания, то есть мультиморбидности. В связи с этим многие авторы отмечают перспективным создание различных прогностических моделей по оценке вклада совокупности параметров в развитие и исходы ИМпST. Для этого используются уже хорошо известные шкалы оценки риска ИМ (GRACE, TIMI, PAMI, Zwolle, PURSUIT, СADILLAC, РЕКОРД и т. д.) [1] и другие системы бальной оценки вклада разных ФР с учетом реальной клинической практики и новых дополнительных показателей, основанных на данных многофакторного анализа, с помощью линейной регрессии и т. д. [2].

Как известно, в реальной клинической практике мономорбидные пациенты встречаются крайне редко, так как врачам в основном приходится иметь дело с пациентами с различными сопутствующими заболеваниями и их сочетаниями. К ним относятся заболевания органов брюшной полости и почек, злокачественные новообразования, заболевания эндокринной и бронхолегочной систем, анемии и т. д. Однако в крупных рандомизированных клинических исследованиях (РКИ) эта категория пациентов обычно либо исключается из исследования, либо ограничивается лишь начальными проявлениями и в дальнейшем редко учитывается при анализе конечных точек. Между тем коморбидный фон играет существенную роль в прогнозировании течения и исходов острого коронарного синдрома (ОКС), в том числе и ИМпST, и его, безусловно, необходимо учитывать при оценке осложнений и смертности.

Предложенные новые прогностические модели позволяют без увеличения экономических затрат стратифицировать пациентов с 30-дневным и долгосрочным высоким риском летального исхода. Расчет индивидуального риска течения ИМ с учетом всех сопутствующих заболеваний, в свою очередь, позволил бы оптимизировать стратегию лечения и вторичную профилактику у данной категории больных. Тем не менее большое разнообразие сопутствующих заболеваний и ФР, ассоциированных с неблагоприятным прогнозом ИМ, их сочетание, появление новых предикторов заболевания заставляют исследователей с каждым годом совершенствовать уже известные шкалы и даже создавать новые, так как до сих пор ни одна из них полностью не удовлетворяет врача-клинициста.

Хроническая болезнь почек (ХБП) является независимым ФР неблагоприятного прогноза ИМ, а пациенты с диагнозом ИМ и ХБП являются сложной группой, так как хроническая дисфункция почек чаще всего является вторичной и за ней скрывается другая коморбидная патология, например сахарный диабет (СД), осложняющая течение ИМ и способствующая росту летальности в этой популяции, приводя к необратимым изменениям со стороны сердечно-сосудистой (СС) системы уже на ранней стадии заболевания. У пациентов с СД и ХБП чаще встречается многососудистое поражение коронарных артерий, что объясняет трудности полной реваскуляризации коронарного русла (более высокий показатель r-SYNTAX и более низкий показатель SRI) [3]. При этом течение и исходы ИМ, в том числе и долгосрочная летальность, зависят от градации ХБП, и чем ниже скорость клубочковой фильтрации, тем больше встречается геморрагических, тромботических осложнений, острой почечной недостаточности, острой сердечной недостаточности и т. д. [4].

Необходимо отметить, что при ХБП с большой вероятностью развивается именно острый ИМ, а не хронические формы ишемической болезни сердца (ИБС). Причем в случае уремической кардиомиопатии пациенты часто погибают в основном от фатальных желудочковых аритмий [5]. Оценить исходы ИМ у пациентов с ХБП значительно сложнее, так как почти в 75% всех исследований почечная дисфункция является критерием исключения из РКИ [6]. При этом пациентам с ИМ и нарушением функции почек часто проводится менее интенсивное медикаментозное и инвазивное лечение [7].

В связи с вышесказанным, целью нашего исследования явилась оценка значимости вклада различных ФР сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) и некоторых показателей нарушения кровообращения в заболеваемость ИМпST у пациентов с мультиморбидной патологией, включавшей в себя СД, артериальную гипертензию (АГ) и ХБП, а также влияние их на показатель выживаемости.

Материал и методы

В ходе исследования были проанализированы 250 историй болезни пациентов с ИМпST, находившихся на госпитализации в РКБ МЗ РТ в 2019 г. Год исследования был выбран с целью исключения влияния новой коронавирусной инфекции на заболеваемость данных пациентов. В дальнейшем из общего пула были отобраны 110 историй болезни пациентов (средний возраст 62,76 ± 12,13 (95%ДИ 59,97–65,36)). Пациенты были разделены на три группы. Первую группу составили 58 пациентов с полиморбидной патологией, включавшей сочетание СД II типа, АГ и ХБП (C3а–С5) стадии. В группы сравнения вошли 24 пациента с СД II типа в сочетании с АГ (вторая группа) и 26 — с АГ без СД и ХБП (третья группа). ИМпST, СД, АГ и ХБП были верифицированы в соответствии с современными рекомендациями.

Из анализа были исключены пациенты со злокачественными новообразованиями, хирургическими вмешательствами, диализные пациенты, с другими сопутствующими заболеваниями, кроме нарушения ритма, проводимости и цереброваскулярной болезни.

Статистический анализ проводился с использованием программы StatTech v. 4.2.7 (разработчик — ООО «Статтех», Россия). Количественные показатели оценивались на предмет соответствия нормальному распределению с помощью критерия Шапиро — Уилка (при числе исследуемых менее 50). Количественные показатели, имеющие нормальное распределение, описывались с помощью средних арифметических величин (M) и стандартных отклонений (SD), границ 95% доверительного интервала (95% ДИ). В случае отсутствия нормального распределения количественные данные описывались с помощью медианы (Me) и нижнего и верхнего квартилей (Q1–Q3).

Категориальные данные описывались с указанием абсолютных значений и процентных долей. 95% ДИ рассчитывались по методу Клоппера — Пирсона. Сравнение трех и более групп по количественному показателю, имеющему нормальное распределение, выполнялось с помощью однофакторного дисперсионного анализа, апостериорные сравнения проводились с помощью критерия Тьюки (при условии равенства дисперсий). Сравнение трех и более групп по количественному показателю, распределение которого отличалось от нормального, выполнялось с помощью критерия Краскела — Уоллиса, апостериорные сравнения — с помощью критерия Данна с поправкой Холма. Сравнение процентных долей при анализе многопольных таблиц сопряженности выполнялось с помощью критерия хи-квадрат Пирсона. Апостериорные сравнения выполнялись с помощью критерия хи-квадрат Пирсона с поправкой Холма.

Для оценки дискриминационной способности количественных признаков при прогнозировании определенного исхода применялся метод анализа ROC-кривых. Разделяющее значение количественного признака в точке cut-off определялось по наивысшему значению индекса Юдена. Различия считались статистически значимыми при p < 0,05.

Результаты

Сравнительное исследование ФР в группах пациентов с ИМпST в зависимости от наличия коморбидной патологии, такой как сочетание ХБП с СД и АГ, СД + АГ без ХБП и только с АГ, показало совокупные статистически значимые различия в группах по возрасту, наличию гипертриглицеридемии (ГТГ) (> 1,7 ммоль/л), ожирения и анемии (табл.1).

Таблица 1. Характеристика факторов риска в группах пациентов с ИМпST

Table 1. Characteristics of risk factors in groups of patients with STEMI

Показатель	Категории	1 группа (ХБП+СД+ АГ) n = 58 (53,1%)	2 группа (СД+АГ) n = 25 (22,7%)	3 группа (АГ) n = 27 (24,2%)	χ2 Пирсона p
возраст M ± SD, (95% ДИ)		67,32 ± 10,27 (64,20–70,44)	60,17 ± 12,55* (53,92–6,41)	55,05 ± 1,45** (49,69-60,41)	< 0,01* < 0,001**
пол абс. (%)	муж.	20 (34,1)	11 (44,4)	5 (20,0)	0,270
	жен.	38 (65,9)	14 (55,6)	22 (80,0)
дислипидемия абс.(%)	ХСЛПНП>1,8 ммоль/л	55 (95,5)	23 (94,4)	27 (100,0)	0, 594
	ТГ > 1,7 ммоль/л	38 (65,1)	13 (55,0)*	3 (20,0)**	0,018** 0,003*/**
курение абс. (%)		13 (23,3)	4 (16,7)	9 (35,0)	0,404
ожирение абс. (%)	Избыточная масса тела	24 (44,2)	16 (66,6)*	5 (30,0) **	< 0,001** 0,047*/**
	1 степени	20 (32,6)	8 (33,3)*	4 (15,0) **
	2 степени	7 (11,6)	1 (5,6)*	0 (0,0)**
наследственная отягощенность абс. (%)	По ИБС	5 (11,4)	3 (16,6)	2 (10,0)	0,260
Анемия абс. (%)	легкой степени	32 (55,8)	3 (11,1)*	4 (15,0)**	< 0,005** < 0,004*
	средней степени	4 (7,2)	0 (0,0)*	0 (0,0)**

Примечание: ТГ — триглицериды, ХСЛПНП — холестерин липопротеинов низкой плотности, * — статистически значимое различие между 1 и 2 группами, p < 0,05; ** — статистически значимое различие между 1 и 3 группами, p < 0,05; */** — статистически значимое различие между 2 и 3 группами.

Note: ТГ — triglycerides, ХСЛПНП — low-density lipoprotein cholesterol, * — statistically significant difference between groups 1 and 2, p < 0.05; ** — statistically significant difference between groups 1 and 3, p < 0.05; */** — statistically significant difference between groups 2 and 3.

При анализе количественных значений ГТГ у исследуемых пациентов было выявлено достоверное увеличение уровня триглицеридов (ТГ) в 1 и 2 группах (табл. 2), что свидетельствует о существенном влиянии СД и ХБП на данный показатель. Кроме того, высокие показатели ТГ могут быть связаны с высоким остаточным риском у этих пациентов, так как известно, что основная масса пациентов с ИБС все-таки получают липидоснижающую терапию, преимущественно состоящую из статинов. Но, как известно, статины в меньшей степени влияют на уровень триглицеридов, оставляя высоким резедуальный сердечно-сосудистый риск, особенно на фоне коморбидной патологии, такой как СД.

Таблица 2. Анализ ГТГ в группах пациентов с ИМпST

Table 2. HTG analysis in groups of patients with STEMI

Группы пациентов	ГТГ			p
	Me	Q₁–Q₃	n (%)	< 0,01** < 0,001*/**
1 группа (ХБП + СД + АГ)	1,79	0,00–2,10	58 (53,1%)
2 группа (СД + АГ)	1,94*	1,73–2,69	25 (22,7%)
3 группа (АГ)	0,00**	0,00–1,71	27 (24,2%)

Примечание: ГТГ — гипертриглицеридемия; ** — статистически значимое различие между 1 и 3 группами, p < 0,05; */** — статистически значимое различие между 2 и 3 группами.

Note: ГТГ — hypertriglyceridemia; ** — statistically significant difference between groups 1 and 3, p < 0.05; */** — statistically significant difference between groups 2 and 3.

Состояние кровообращения в сосудистых бассейнах также различалось в исследуемых группах (табл. 3). Так, у пациентов 1 группы с СД + ХБП + АГ значительно чаще выявлялся гемодинамически значимый стеноз брахиоцефальных артерий (БЦА) и сосудов нижних конечностей, а также многососудистое поражение коронарных и церебральных артерий. В связи с этим проявление ХБП С3а-5 стадии способствовало более тяжелому течению ИМпST, осложненному нарушением ритма и проводимости, и снижением ФВ, что в совокупности с ФР у этих больных дестабилизировало отдаленные результаты, такие как хроническая сердечная недостаточность и летальный исход.

Таблица 3. Состояние коронарного и периферического кровообращения, фракции выброса левого желудочка, нарушений ритма и проводимости в группах с ИМпST

Table 3. State of coronary and peripheral circulation, left ventricular ejection fraction, rhythm and conduction disturbances in groups with STEMI

Показатель	Категории	1 группа (ХБП+СД+ АГ) n = 58	2 группа (СД+АГ) n = 25	3 группа (АГ) n = 27	χ2 Пирсона p
Стеноз периферических сосудов Абс. (%)	БЦА < 70%	3 (4,7)	7 (27,8)	4 (15,0)	0,028* 0,002**
	БЦА > 70%	34 (58,1)	11 (44.4)*	7 (26,0)**
	сосудов нижних конечностей	16 (27,9)	4 (16,7)*	0 (0,0)**
Стеноз коронарных артерий абс. (%)	один сосуд	4 (6,9)	4 (16,0)	15 (55,5)	0,042* < 0,001** < 0, 001*/**
	два сосуда	28 (48.3)	10 (40,0)	4 (14,8)
	≥ 3 сосудов	18 (31,0)	4 (16,0)*	0 (0,0)**
ЧТКАС абс. (%)	ПМЖВ	29 (50,0)	12 (50,0)	12 (45,0)	0,306
	ОВ	1 (2,5)	0 (0,0)	5 (20,0)
	ПКА	17 (30,0)	7 (27,8)	7 (25,0)
	АИ	3 (5,0)	1 (5,6)	0 (0,0)
Нарушения ритма и проводимости	Фибрилляция предсердий	25 (42,9)	4 (16,7)*	1 (5,0)**	0,035* < 0,001** < 0,01*/**
	Блокады ножек пучка Гиса	8 (14,3)	1 (5,6)*	0 (0,0)**
	АВ блокада	2 (4,5)	0 (0,0)*	0 (0,0)**
Цереброваскулярная болезнь (ЦВБ)	Хроническая ЦВБ	18 (31,7)	4 (17,6)*	0 (0,0)**	0,014* < 0,001** < 0,001*/**
ФВ ЛЖ	50% и более	5 (9,3)	10 (38,9)*	13 (50,0)	< 0,005*
	40-49%	27 (46,5)	10 (38,9)*	9 (35,0)
	39% и менее	25 (44,2)	3 (11,1)*	4 (15,0)

Примечание: ЧТКАС — чрескожная транслюминальная коронарная ангиопластика и стентирование; ПМЖВ — передняя межжелудочковая ветвь; ОВ — огибающая ветвь; ПКА — правая коронарная артерия; АИ — артерия интермедиа; БЦА — брахиоцефальные артерии; ФВ ЛЖ — фракция выброса левого желудочка; * — статистически значимое различие между 1 и 2 группами, p < 0,05; ** — статистически значимое различие между 1 и 3 группами, p < 0,05; */** — статистически значимое различие между 2 и 3 группами.

Note: ЧТКАС — percutaneous transluminal coronary angioplasty and stenting; ПМЖВ— anterior interventricular branch; OB — envelope branch; ПКА — right coronary artery; АИ —intermedia artery; БЦА — brachiocephalic arteries; ФВ ЛЖ — left ventricular ejection fraction; * — statistically significant difference between groups 1 and 2, p < 0.05; ** — statistically significant difference between groups 1 and 3, p < 0.05; */** — statistically significant difference between groups 2 and 3.

Нами также была проведена оценка риска тяжести течения и развития осложнений ИМпST в соответствии со шкалой TIMI (Thrombolisis In Myocardial Infarction). Как известно, данная шкала учитывает наличие трех и более факторов риска атеросклероза, ранее выявленный стеноз коронарной артерии более 50%, подъем или депрессию сегмента ST на ЭКГ при поступлении, два и более приступа стенокардии за последние 24 ч, прием аспирина в течение последних 7 суток и повышение уровня маркеров некроза миокарда. Каждое из перечисленных условий добавляет 1 балл в общую когорту. Единственное обстоятельство, которое ограничивало применение данной шкалы, это то, что база данных при ее разработке была сформирована из пациентов с проведенной тромболитической терапией тканевыми активaторами плазминогенa [8], тогда как в нашем случае основная масса пациента подвергалась только чрескожным коронарным вмешательствам. Несмотря на это, шкала TIMI отразила достоверно более высокий сердечно-сосудистый риск неблагоприятного исхода у пациентов 1 и 2 групп (табл. 4).

Таблица 4. Анализ шкалы в группах ИМпST

Table 4. Scale analysis in STEMI groups

Показатель	Категории	1 группа (ХБП +СД + АГ) n = 58	2 группа (СД + АГ) n = 25	3 группа (АГ) n = 27	χ2 Пирсона p
Шкала TIMI	2 балла	13 (23,3)*	8 (33,3)**	13 (50,0)	0,04* < 0,05**
	3 балла	34 (58,1)	7 (27,8)**	13 (50,0)
	4 балла	8 (14,0)*	7 (27,8)**	0 (0,0)
	5 балла	3 (4,7)*	3 (11,1)**	0 (0,0)

Примечание: * — совокупное статистически значимое различие между 1 и 3 группами, p < 0,05; ** — совокупное статистически значимое различие между 2 и 3 группами, p < 0,05.

Note: * — cumulative statistically significant difference between groups1 and 3, p < 0.05; ** — cumulative statistically significant difference between groups 2 and 3, p < 0.05.

На основе полученных данных была разработана прогностическая модель для определения вероятности выживаемости в зависимости от возраста, наличия и уровня ГТГ, анемии и ожирения методом бинарной логистической регрессии. Число наблюдений составило 110. Наблюдаемая зависимость описывалась уравнением:

P = 1 / (1 + e^-z) × 100%

z = –6,265 + 0,062X_{Возраст} + 0,518X _{уровень гипертриглицеридемии} – 0,092X_{Наличие гипертриглицеридемии} + 0,610X_Анемия + 0,519Х_{Ожирение,} где P — оценка вероятности летального исхода, z — значение логистической функции. Характеристика связи выявленных ФР с шансами выживаемости пациентов с ИМпST и сопутствующей патологией ХБП + СД + АГ представлена в табл. 5.

Пороговое значение оценок вероятности P в точке cut-off, которому соответствовало наивысшее значение индекса Юдена, составило 0,206. Летальный исход прогнозировался при значении оценок вероятности P выше данной величины или равном ей. Отсюда чувствительность и специфичность полученной прогностической модели составили 85,0 и 62,3% соответственно (рис. 1).

Рисунок 1. Специфичность (1) и чувствительность (2) модели в зависимости от пороговых значений оценок вероятности выживаемости

Figure 1. Specificity (1) and sensitivity (2) of the model depending on the threshold values of estimates of survival probability

Таблица 5. Характеристики связи ФР с шансами выявления выживаемости пациентов с ИМпSTи ХБП + СД + АГ

Table 5. Characteristics of the association of RF with the survival odds in patients with STEMI and CKD + DM + H

Предикторы	Нескорректированный		Скоректированный
	COR; 95% ДИ	p	AOR; 95% ДИ	p
Возраст	1,073; 1,021–1,127	0,006*	1,064; 1,011–1,120	0,017*
Уровень ГТГ	1,736; 1,076–2,801	0,024*	1,678; 0,623–4,522	0,306
Наличие ГТГ	3,394; 1,016–11,336	0,047*	0,912; 0,071–11,67	0,944
Анемия	2,210; 0,789–6,197	0,031*	1,840; 0,598–5,658	0,287
Ожирение	1, 678; 1,065–2,74	0, 020*	1,506; 0,613–3,602	0,286

Причем при увеличении возраста на 1 год шансы летального исхода увеличивались в 1,064 раза, согласно дискриминационной способности регрессионной модели с помощью ROC-анализа (рис. 2).

Рисунок 2. ROC-кривая, характеризующая дискриминационную способность регрессионной модели при прогнозировании выживаемости в зависимости от возраста старше 65 лет

Figure 2. ROC curve characterizing the discriminatory ability of the regression model in predicting survival depending on the age over 65 years

Пороговое значение ГТГ в точке cut-off, которому соответствовало наивысшее значение индекса Юдена и прогнозировался летальный исход, составило 1,840. Чувствительность и специфичность полученной прогностической модели составили 70,0 и 72,1% соответственно (рис. 3).

Рисунок 3. ROC-кривая, характеризующая дискриминационную способность ГТГ при прогнозировании выживаемости

Figure 3. ROC curve characterizing the discriminatory ability of HTG in predicting survival

Таким образом, на основании данной прогностической модели наибольшее влияние на выживаемость пациентов с ИМпST и коморбидной патологией ХБП + СД + АГ оказывали такие ФР ССЗ, как возраст, ГТГ, анемия и избыточный вес. Причем полученная регрессионная модель с точки зрения соответствия прогнозируемых значений, наблюдаемых при включении предикторов по сравнению с моделью без предикторов, является статистически значимой (p = 0,011). Псевдо-R² Найджелкерка составил 25,0%.

Обсуждение

Разнообразие влияния различных ФР на развитие ИМ, его осложнений, а также вероятность смертельного исхода с годами меняется. И эта динамика закономерна, так как она тесно связана с развитием общества в целом, психосоциальными факторами, региональными особенностями проживания и питания, развитием новых методов реваскуляризации и профилактики заболевания. Меняется также коморбидный фон, оказывающий важное влияние на прогноз заболевания в целом. При оценке вклада каждого из ФР в общую канву заболевания важную роль играет то, какой из многомерных или одномерных методов факторного анализа применяется в том или ином случае. Так, в одном из исследований при проведении однофакторного анализа различных показателей (возраст старше 60 лет, наличие СД, АГ в анамнезе, уровень креатинина > 2,0 мг/дл, NTproBNP > 800 пг/мл, С-реактивного белка > 6,0 пг/мл, глюкозы в сыворотке > 160 мг/дл, частота сердечных сокращений > 80 уд/мин) была выявлена их связь с первичным исходом. Однако в многофакторном скорректированном анализе статистически значимые ассоциации с комбинированным исходом сохранялись лишь для возраста старше 60 лет, что сопоставимо с нашим исследованием, в котором прогностическая модель с использованием метода как скорректированного, так и нескорректированного многофакторного анализа выявила несколько факторов, оказавших влияние на выживаемость пациентов с ИМпST и сопутствующими заболеваниями, такими как ХБП, СД и АГ. Прежде всего это возраст (самый сильный фактор!). Как известно, существует несколько факторов худшего прогноза у пожилых пациентов. К ним относятся более высокая частота сопутствующих заболеваний, более тяжелые формы ИБС, снижение сердечного резерва и неблагоприятный тромбогенный профиль [9]. Кроме того, помощь при ИМпST у пожилых людей часто может быть отложенной из-за запаздывания появления симптомов до первого обращения к врачу, атипичных симптомов и того, что результаты ЭКГ ИМпST маскируются ранее существовавшими изменениями ЭКГ, такими как исходная гипертрофия ЛЖ и изменения от предыдущего ИМ [10]. Не случайно, что именно в первой группе более старшего возраста с высоким коморбидным фоном наблюдался самый высокий процент многососудистого поражения, включающего разные артериальные бассейны. Следующим важнейшим ФР была дислипидемия, а именно ГТГ, уровень которой ассоциировался с наличием прежде всего СД и в меньшей степени — ГТГ. Хорошо известна связь высокого уровня ТГ с СД. Однако влияние ХБП на ГТГ изучено в меньшей степени. Уровень ТГ повышается уже на ранних стадиях ХБП. Именно ГТГ способствует прогрессированию атеросклероза сосудов почек, АГ и структурному ремоделированию миокарда ЛЖ, особенно в условиях ИМпST и СД [11].

Анемия и ожирение — еще два фактора, оказавших влияние на выживаемость в нашем исследовании. Полученные результаты сопоставимы с исследованием Colombo et al., в котором было обнаружено, что как легкая, так и умеренно-тяжелая анемии были связана с достоверным увеличением смертности от всех причин, которая снижалась после многомерного анализа, но оставалась статистически значимой [12]. По данным других авторов, связь хронической анемии с конечными точками ОКС не столь очевидная. Роль анемии, по-видимому, в большей степени проявляется именно в пожилом возрасте при ХБП, АГ и СД, а также заболеваниях периферических сосудов и перенесенном ИМ в анамнезе [13]. Роль ожирения как прогностического фактора смертности у пациентов с ССЗ, в частности ИБС, остается противоречивой. Так, результаты регистров острого ИМ PREMIER, TRIUMPH и MITRA PLUS показали наличие так называемого «парадокса ожирения», т. е. у пациентов с высоким индексом массы тела, наоборот, наблюдались низкие показатели смертности [14]. Однако до сих пор не было получено каких-либо доказательств, что снижение массы тела само по себе способствует снижению смертности у пациентов после ИМпST. По нашему предположению, ожирение, СД и ГТГ являются важнейшей триадой, способствующей неблагоприятному прогнозу пациентов с ИМ, а присоединение к этой триаде почечной дисфункции является тем самым краеугольным камнем снижения выживаемости у этой категории пациентов. Кроме того, перспективность однолетней оценки риска смерти от ИМпST согласно шкале TIMI в нашем исследовании, подтвержденная в свое время в TRITON-TIMI 38, позволяет использовать данную шкалу во время госпитализации для выполнения ряда условий, способствующих профилактики неблагоприятных исходов [15].

Выводы

Таким образом, в данном исследовании факторами сердечно-сосудистого риска, внесшими значительный вклад с снижение выживаемости мультиморбидных пациентов с ИМпST, ХБП, СД и АГ, явились возраст старше 60 лет, наличие и уровень ГТГ, а также наличие анемии и ожирения.

При этом у пациентов с ХБП чаще встречалось многососудистое поражение коронарных артерий, стенозирующая стадия брахиоцефальных артерий и цереброваскулярная болезнь. Также у этих пациентов в большей степени наблюдалась сниженная фракция выброса и нарушения ритма сердца, что свидетельствует о ХБП как независимом факторе риска неблагоприятного прогноза острого ИМ.

Гильманов А.А.

https://orcid.org/0000-0002-6510-2732

Маянская С.Д.

https://orcid.org/0000-0001-6701-5395

Усманова А.Ф.

https://orcid.org/0000-0001-8850-1843

Искандаров И.Р.

https://orcid.org/0000-0002-4983-1150

Литература

1. Littnerova S., Kala P., Jarkovsky J. et al. GRACE Score among six risk scoring systems (CADILLAC, PAMI, TIMI, Dynamic TIMI, Zwolle) demonstrated the best predictive value for prediction of long-term mortality in patients with ST-elevation myocardial infarction // PLoS One. — 2015. — V.10. — P. 2137–2148.
2. D’Ascenzo F., Biondi-Zoccai G., Moretti C. et al. TIMI, GRACE and alternative risk scores in Acute Coronary Syndromes: a meta-analysis of 40 derivation studies on 216,552 patients and of 42 validation studies on 31,625 patients // Contemp. Clin. Trials. — 2012. — V. 33.— Р. 507–
3. Homorodean C., Iancu A.C., Dregoesc I.M. et al. renal failure impact on the outcomes of ST-segment elevation myocardial infarction patients due to a left main coronary culprit lesion treated using a primary percutaneous coronary intervention // J. Clin. Med. — 2019. — V. 8 (4). — P. 565.
4. Сott J., Bidulka P., Taylor D.M. et al. Management and outcomes of myocardial infarction in people with impaired kidney function in England // BMC Nephrol. — 2023. — V. 24. — P. 325.
5. Ржевская О.Н., Моисеева А.Ю., Эсауленко А.Н. с соавт. Хроническая болезнь почек и инфаркт миокарда // Журнал им. Н.В. Склифосовского Неотложная медицинская помощь. — 2022. — Т. 11, № 1. — C. 104–118.
6. Charytan D., Kuntz R.E. The exclusion of patients with chronic kidney disease from clinical trials in coronary artery disease // Kidney Int. — 2006. — V. 70 (11). — P. 2021–2030.
7. Fox C.S., Matsushita K., Woodward M. et al. Chronic Kidney Disease Prognosis Consortium. Associations of kidney disease measures with mortality and end-stage renal disease in individuals with and without diabetes: a meta-analysis // Lancet. — 2012. — V. 380 (9854). —P. 1662–1673.
8. Ibanez B. et al. 2017 ESC Guidelines for the management of acute myocardial infarction in patients presenting with ST-segment elevation: The Task Force for the management of acute myocardial infarction in patients presenting with ST-segment elevation of the European Society of Cardiology (ESC) // Eur. Heart J. — — V. 39 (2). — P. 119–177.
9. Lattuca B., Kerneis M., Zeitouni M. et al. Elderly patients with ST-segment elevation myocardial infarction: a patient-centered approach // Drugs Aging. — 2019. — V. 36 (6). — P. 531–539.
10. Madhavan M.V., Gersh B.J., Alexander K.P. et al. Coronary artery disease in patients ≥80 years of age // Am. Coll. Cardiol. — 2018. — V. 71. — P. 2015–2040.
11. Муркамилов И.Т., Сабиров И.С., Фомин В.В. с соавт. Взаимосвязь гипертриглицеридемии и типов ремоделирования левого желудочка у больных хронической болезнью почек // Терапевтический архив. — 2019. — Т. 91, № 6. — C. 93–99.
12. Colombo M.G., Kirchberger I., Amann U. et al. Association between admission anemia and long-term mortality in patients with acute myocardial infarction: results from the MONICA/KORA myocardial infarction registry // BMC Cardiovasc. Disord. — 2018. — V. 18 (1). — P. 50.
13. Mamas M.A., Kwok C.S., Kontopantelis E. et al. Relationship between anemia and mortality outcomes in a national acute coronary syndrome cohort: Insights from the UK myocardial ischemia national audit project registry // J. Am. Heart Assoc. — 2016. — V. 5 (11). — P. 1–12.
14. Bucholz E.M., Rathore S.S., Reid K.J. et al. Body mass index and mortality in acute myocardial infarction patients // Am. J. Med. — 2012. — V. 125 (8). — P. 796‒803.
15. Sameer T.A., David A.M., Braunwald E. et al. Dynamic TIMI Risk Score for STEMI // J. Am. Heart Assoc. — 2013. — V. 2. — P. 1–10.

REFERENCES

1. Littnerova S., Kala P., Jarkovsky J. et al. GRACE Score among six risk scoring systems (CADILLAC, PAMI, TIMI, Dynamic TIMI, Zwolle) demonstrated the best predictive value for prediction of long-term mortality in patients with ST-elevation myocardial infarction. PLoS One, 2015, vol.10, pp. 2137–2148.
2. D’Ascenzo F., Biondi-Zoccai G., Moretti C. et al. TIMI, GRACE and alternative risk scores in Acute Coronary Syndromes: a meta-analysis of 40 derivation studies on 216,552 patients and of 42 validation studies on 31,625 patients. Contemp. Clin. Trials, 2012, vol. 33, rr. 507–514.
3. Homorodean C., Iancu A.C., Dregoesc I.M. et al. renal failure impact on the outcomes of ST-segment elevation myocardial infarction patients due to a left main coronary culprit lesion treated using a primary percutaneous coronary intervention. J. Clin. Med, 2019, vol. 8 (4), p. 565.
4. Sott J., Bidulka P., Taylor D.M. et al. Management and outcomes of myocardial infarction in people with impaired kidney function in England. BMC Nephrol, 2023, vol. 24, p. 325.
5. Rzhevskaya O.N., Moiseeva A.Yu., Esaulenko A.N. et al. Chronic kidney disease and myocardial infarction. Zhurnal im. N.V. Sklifosovskogo Neotlozhnaya meditsinskaya pomoshch’, 2022, vol. 11, no. 1, pp. 104–118 (in Russ.).
6. Charytan D., Kuntz R.E. The exclusion of patients with chronic kidney disease from clinical trials in coronary artery disease. Kidney Int, 2006, vol. 70 (11), pp. 2021–2030.
7. Fox C.S., Matsushita K., Woodward M. et al. Chronic Kidney Disease Prognosis Consortium. Associations of kidney disease measures with mortality and end-stage renal disease in individuals with and without diabetes: a meta-analysis. Lancet, 2012, vol. 380 (9854), pp. 1662–1673.
8. Ibanez B. et al. 2017 ESC Guidelines for the management of acute myocardial infarction in patients presenting with ST-segment elevation: The Task Force for the management of acute myocardial infarction in patients presenting with ST-segment elevation of the European Society of Cardiology (ESC). Eur. Heart J, 2018, vol. 39 (2), pp. 119–177.
9. Lattuca B., Kerneis M., Zeitouni M. et al. Elderly patients with ST-segment elevation myocardial infarction: a patient-centered approach. Drugs Aging, 2019, vol. 36 (6), pp. 531–539.
10. Madhavan M.V., Gersh B.J., Alexander K.P. et al. Coronary artery disease in patients ≥80 years of age. J. Am. Coll. Cardiol, 2018, vol. 71, pp. 2015–2040.
11. Murkamilov I.T., Sabirov I.S., Fomin V.V. et al. Relationship between hypertriglyceridemia and types of left ventricular remodeling in patients with chronic kidney disease. Terapevticheskiy arkhiv, 2019, vol. 91, no. 6, pp. 93–99 (in Russ.).
12. Colombo M.G., Kirchberger I., Amann U. et al. Association between admission anemia and long-term mortality in patients with acute myocardial infarction: results from the MONICA/KORA myocardial infarction registry. BMC Cardiovasc. Disord, 2018, vol. 18 (1), p. 50.
13. Mamas M.A., Kwok C.S., Kontopantelis E. et al. Relationship between anemia and mortality outcomes in a national acute coronary syndrome cohort: Insights from the UK myocardial ischemia national audit project registry. J. Am. Heart Assoc, 2016, vol. 5 (11), pp. 1–12.
14. Bucholz E.M., Rathore S.S., Reid K.J. et al. Body mass index and mortality in acute myocardial infarction patients. Am. J. Med, 2012, vol. 125 (8), pp. 796‒803.
15. Sameer T.A., David A.M., Braunwald E. et al. Dynamic TIMI Risk Score for STEMI. J. Am. Heart Assoc, 2013, vol. 2, pp. 1–10.