Игнатий Андреевич Ульянов — аспирант кафедры управление в здравоохранении.
Ул. Студенческая, д. 10, Воронеж, 394036
Ignatiy Andreevich Ulyanov - Postgraduate student of the Department of Health Management at the N.N. Burdenko VSMU, Assistant Professor of the Department of Specialized Surgical Disciplines at the N.N. Burdenko VSMU, specializing in cardiovascular Surgery.
Studencheskaya str., 10, Voronezh, 394036
Надежда Игоревна Остроушко — к.м.н., доцент кафедры управление в здравоохранении.
Ул. Студенческая, д. 10, Воронеж, 394036
Nadezhda Igorevna Ostroushko - Candidate of Medical Sciences, Associate Professor of the Department of Health Management at N.N. Burdenko VSMU, Head of the Department of Organization of Therapeutic and Preventive Care for the Adult Population of the Ministry of Health of the Voronezh Region.
Studencheskaya str., 10, Voronezh, 394036
Сергей Алексеевич Ковалёв — д.м.н., профессор, зав. кафедрой специализированных хирургических дисциплин.
Ул. Студенческая, д. 10, Воронеж, 394036
Sergey Alekseevich Kovalev - MD, Professor, Head of the Department of Specialized Surgical Disciplines.
Studencheskaya str., 10, Voronezh, 394036
Наталия Евгеньевна Нехаенко — д.м.н., зав. кафедрой управление в здравоохранении.
Ул. Студенческая, д. 10, Воронеж, 394036
Natalia Evgenievna Nekhaenko - Doctor of Medical Sciences, Head of the Department of Health Management at N.N. Burdenko VSMU, Deputy Minister of Health of the Voronezh Region.
Studencheskaya str., 10, Voronezh, 394036
Юлия Анатольевна Шарапова — к.м.н., доцент кафедры управление в здравоохранении.
Ул. Студенческая, д. 10, Воронеж, 394036
Yulia Anatolyevna Sharapova
Studencheskaya str., 10, Voronezh, 394036
Цель. Разработка модели по определению вероятности летального исхода аортокоронарного шунтирования (АКШ) на основании комплексной предоперационной характеристики пациентов.
Материал и методы. Основой для создания модели факторов, ассоциированных с летальным исходом АКШ, явились данные медицинской документации 1584 пациентов, которым было проведено изолированное АКШ в период 2021-2024гг. Были выбраны 24 предоперационных характеристики пациента, среди которых выявлялись факторы, ассоциированные с летальным исходом. Конечной точкой в исследовании выбран факт наступления летального исхода в ходе АКШ или после 30 дней от операции.
Результаты. Были определены факторы, ассоциированные с летальным исходом АКШ. На уровне p<0,05 — давность последнего инфаркта миокарда, мультифокальный атеросклероз, функциональный класс хронической сердечной недостаточности, а на уровне p<0,001 — значение по шкале EuroSCORE II (European System for Cardiac Operative Risk Evaluation II), легочная гипертензия, фракция выброса, нестабильная стенокардия в предшествующий месяц, IV функциональный класс стабильной стенокардии напряжения. В итоговую многофакторную модель были включены три предиктора: фракция выброса, нестабильная стенокардия и IV функциональный класс стенокардии. Чувствительность модели составила 87,5% (95% доверительный интервал: 71-96,5), а специфичность — 74,3% (95% доверительный интервал: 72-76,5).
Заключение. На основании проделанной работы удалось выявить факторы, ассоциированные с летальным исходом, и создать логистическую регрессионную модель, определяющую вероятность летального исхода в ходе АКШ и в ранний послеоперационный период.
Aim. To develop a model for assessing the fatal outcome probability after coronary artery bypass grafting (CABG) based on comprehensive preoperative patient characteristics.
Material and methods. The model of fatal outcome-associated factors after CABG was developed using medical records from 1584 patients who underwent isolated CABG between 2021 and 2024. Twenty-four preoperative patient characteristics were selected, from which factors associated with fatal outcome were identified. The study endpoint was death during CABG or within 30 days after surgery.
Results. Factors associated with fatal CABG outcomes were identified. At a p<0,05 level, the following factors were associated: time since the last myocardial infarction, multifocal atherosclerosis, and heart failure functional class. At a p<0,001 level, the following factors were associated: European System for Cardiac Operative Risk Evaluation II score (EuroSCORE II), pulmonary hypertension, ejection fraction, unstable angina in the previous month, and class IV stable angina. The final multivariate model included three following predictors: ejection fraction, unstable angina, and class IV angina. The model's sensitivity was 87,5% (95% confidence interval (CI): 71-96,5), and specificity — 74,3% (95% CI: 72-76,5).
Conclusion. Based on this study, we identified factors associated with mortality and created a logistic regression model that predicts the mortality likelihood during CABG and in the early postoperative period.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.