Перейти к:
Прогнозирование госпитальной летальности у больных в возрасте 75 лет и старше с острым инфарктом миокарда с подъемом сегмента ST с помощью логистической регрессии и построения дерева классификации
https://doi.org/10.15829/1728-8800-2024-3896
EDN: PEPFRL
Аннотация
Цель. Изучить факторы риска госпитальной летальности у больных острым инфарктом миокарда (ИМ) с подъемом сегмента ST (ИМпST) электрокардиограммы в возрасте ≥75 лет.
Материал и методы. Проведен ретроспективный анализ данных историй болезни 174 последовательно включенных пациентов в возрасте ≥75 лет, госпитализированных в областной клинический кардиологический диспансер в связи с ИМпST электрокардиограммы в 2020-2021гг. Было включено 52 (29,9%) мужчины. Медиана возраста для всех пациентов — 81 [79; 85] год.
Результаты. Госпитальная летальность составила 24,1%. На основании построения бинарной логистической регрессии выявлено, что факторами, увеличивающими вероятность смерти в стационаре, являлись: кардиогенный шок (КШ) — отношение шансов (Odds Ratio, OR) 39,04; 95% доверительный интервал (ДИ): 8,87-171,74 (p<0,001); желудочковая тахикардия (ЖТ) — OR=60,52; 95% ДИ: 5,21-703,45 (p=0,001); уровень лейкоцитов — на каждое повышение на 1×10⁹/л — OR=1,15; 95% ДИ: 1,05-1,26 (p=0,002); уменьшающим — хроническая сердечная недостаточность (ХСН) в анамнезе — OR=0,04; 95% ДИ: 0,009-0,21 (p<0,001). При анализе дерева классификации установлено, что 100% летальность прогнозировалась у пациентов с КШ при отсутствии сахарного диабета (СД) и ИМ в анамнезе и у пациентов с отеком легких при отсутствии КШ, ЖТ и ХСН в анамнезе. Летальность 83,3% прогнозировалась у пациентов без КШ и без ЖТ при наличии ХСН в анамнезе, уровне лейкоцитов ≥14,5×10⁹/л и индексе массы тела ≤23,7 кг/м². 75,0% летальность ожидалась у пациентов без КШ, но с наличием ЖТ, а также у пациентов с КШ без СД и при наличии ИМ в анамнезе. У пациентов с КШ и СД прогнозируемая летальность составляла 50,0%.
Заключение. Наиболее сильными факторами, ассоциированными с риском смерти в стационаре, были КШ, ЖТ и высокий уровень лейкоцитов. Позитивное влияние на прогноз имеющихся ранее заболеваний, в частности ХСН, по-видимому, связано с протективным действием ранее принимаемой терапии. Данное предположение нуждается в подтверждении на основании проспективных исследований.
Ключевые слова
Для цитирования:
Переверзева К.Г., Якушин С.С. Прогнозирование госпитальной летальности у больных в возрасте 75 лет и старше с острым инфарктом миокарда с подъемом сегмента ST с помощью логистической регрессии и построения дерева классификации. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2024;23(3):3896. https://doi.org/10.15829/1728-8800-2024-3896. EDN: PEPFRL
For citation:
Pereverzeva K.G., Yakushin S.S. Prediction of in-hospital mortality in patients aged 75 years and older with acute ST-segment elevation myocardial infarction using logistic regression and classification tree. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2024;23(3):3896. (In Russ.) https://doi.org/10.15829/1728-8800-2024-3896. EDN: PEPFRL
Введение
Совершенствование организации медицинской помощи пациентам с инфарктом миокарда (ИМ) с подъемом сегмента ST (ИМпST) электрокардиограммы (ЭКГ), широкое внедрение современных методов реваскуляризации миокарда привели к значительному снижению смертности в данной группе пациентов [1][2]. В настоящее время госпитальная летальность пациентов с ИМпST ЭКГ в странах Европы составляет 6-14% [3][4], в РФ — 10,7-13,5% [5][6]. Вместе с тем среди пациентов пожилого и старческого возраста госпитальная летальность от ИМ без разделения на ИМпST ЭКГ и ИМ без подъема сегмента ST ЭКГ остается высокой и составляет 27,8% [7], а для долгожителей, из которых в цитируемой работе 42,7% пациенты с ИМпST ЭКГ, — 40,2% [8].
Возможными причинами высокой летальности пациентов в возрасте ≥75 лет являются отягощенный сердечно-сосудистый анамнез, высокая распространенность коморбидной патологии, которые затрудняют диагностику и лечение текущего ИМ [7], наличие старческой астении, неоправданный отказ от проведения чрескожного коронарного вмешательства (ЧКВ) и другие.
В связи с этим актуальным является определение факторов риска развития неблагоприятного исхода у больных ИМпST ЭКГ в возрасте ≥75 лет и поиск методов их коррекции, которые смогли бы повысить выживаемость в этой группе пациентов.
Цель исследования — изучить факторы риска госпитальной летальности у больных ИМпST ЭКГ в возрасте ≥75 лет.
Материал и методы
Проведен ретроспективный анализ данных историй болезни 174 последовательно включенных пациентов в возрасте ≥75 лет, госпитализированных в областной клинический кардиологический диспансер в связи с ИМпST ЭКГ в 2020-2021гг. Было включено 52 (29,9%) мужчины. Медиана возраста для всех пациентов составила 81 [ 79; 85] год. Критериев исключения в данном исследовании не предусмотрено. Исследование одобрено локальным этическим комитетом вуза 06.12.2021г, протокол № 6. Отдельная форма информированного согласия для участия в исследовании не подписывалась. Считалось достаточным подписания формы информированного согласия на обследование и лечение в условиях клинического лечебно-профилактического учреждения.
Среди больных было выделено 2 группы пациентов, первую из которых составили 42 (24,1%) пациента, умерших в период госпитализации в стационаре, вторую — 132 (75,9%) выживших пациента. Медиана времени наступления летального исхода составила 1 [ 0; 2] день. Ввиду того, что 19 (45,2%) из 42 умерших пациентов скончались в первые сутки (часы) госпитализации, у значительного числа умерших пациентов отсутствует ряд показателей общего и биохимического анализов крови, результаты ультразвукового исследования сердца и другие анализируемые показатели. В связи с этим показатели, частота определения которых в группе умерших составила <80%, в модели прогнозирования исхода не включались. Также в модели прогнозирования исхода не включалась частота назначения основных групп лекарственных препаратов, т.к. группы умерших и выживших пациентов статистически значимо различались по частоте назначения лекарственных препаратов, в связи с тем, что летальный исход в группе умерших наступал в первые сутки (часы) госпитализации до назначения пациенту лекарственной терапии в палате реанимации и интенсивной терапии.
Статистический анализ проводился с использованием программ StatTech v. 3.1.10 (разработчик — ООО "Статтех", Россия) и IBM SPSS Statistics v.26 (разработчик — IBM Corporation, USA).
Соответствие нормальному распределению количественных показателей оценивалось с помощью критерия Шапиро-Уилка (при n<50) и критерия Колмогорова-Смирнова (при n≥50).
Количественные показатели, имеющие нормальное распределение, описывались с помощью среднего значения и стандартного отклонения в виде M±SD. Количественные признаки, имеющие распределение, отличное от нормального, описывались с помощью медианы и интерквартильного размаха в виде Mе [Q25; Q75]. Категориальные данные описывались с указанием абсолютных значений и процентных долей.
Сравнение двух групп по количественному показателю в случае нормального и отличного от нормального распределения признака выполнялось с помощью t-критерия Уэлча и U-критерия Манна-Уитни, соответственно.
Сравнение ≥2 групп по качественному признаку выполнялось с помощью критерия χ² Пирсона (при n>10), точного критерия Фишера (при n≤10).
Построение прогностической модели вероятности летального исхода выполнялось при помощи метода логистической регрессии. Мерой определенности, указывающей на ту часть дисперсии, которая может быть объяснена с помощью логистической регрессии, служил коэффициент R² Найджелкерка.
Для оценки диагностической значимости 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.
Для оценки значимости различных предикторов, влияющих на вероятность летального исхода за период госпитализации у пациентов с ИМпST ЭКГ, было разработано дерево классификации CHAID (Chi Squared Automatic Interaction Detection).
Различия считались значимыми при p<0,05.
Выбор двух методов статистического анализа обусловлен тем, что каждый из них имеет ряд преимуществ и ряд ограничений. Использование обоих методов в одной работе позволяет провести более качественный анализ. Построение дерева классификации или дерева решений [9] с помощью метода CHAID позволяет выявлять нелинейные взаимосвязи, сложные взаимодействия, осуществлять автоматический отбор предикторов, анализировать любые типы переменных, включать в анализ переменные с пропущенными значениями. Деревья классификации устойчивы к выбросам, получаемые данные — наглядны. Вместе с тем дерево классификации в отличие от регрессионного анализа не позволяет вывести простое общее прогнозное уравнения, выражающее модель [10]. Сущность всех методов построения деревьев классификации заключается в последовательном разделении всех единиц наблюдения на подгруппы [9]. В настоящей работе объединения данных прогнозных моделей не проводилось.
Результаты
Госпитальная летальность составила 24,1% (n=42). Медиана возраста выписанных пациентов — 80 [ 79; 84] лет, умерших — 82 [ 79; 86] года (р=0,288). Среди выписанных пациентов женщин было 90 (68,2%), среди умерших — 32 (76,2%) (p=0,323).
Основные клинико-анамнестические характеристики пациентов обеих групп представлены в таблице 1, из которой видно, что анализируемые группы различались только по частоте наличия диагноза "Хроническая сердечная недостаточность" (ХСН) в анамнезе за счет различий по частоте регистрации ХСН II А стадии: у выживших она встречалась в 77,3% случаев, у умерших — в 50,0% (p<0,001).
Таблица 1
Основные клинико-анамнестические характеристики пациентов
в группах выживших и умерших
Показатель |
Выжившие (n=132) |
Умершие (n=42) |
p |
ИМТ, кг/м², Mе [Q25; Q75] |
28,2 [ 24,9; 31,3] |
26,0 [ 22,2; 31,0] |
0,107 |
ИБС в анамнезе, n (%) |
83 (62,9) |
31 (73,8) |
0,194 |
ИМ в анамнезе, n (%) |
41 (31,1) |
11 (26,2) |
0,548 |
ЧКВ анамнезе, n (%) |
13 (9,8) |
1 (2,4) |
0, 121 |
Гипертоническая болезнь, n (%) |
123 (93,2) |
40 (95,2) |
1,0 |
ХСН в анамнезе, n (%) |
127 (96,2) |
27 (64,3) |
<0,001 |
ХСН I стадии, n (%) |
5 (3,8) |
0 (0,0) |
0,247 |
ХСН II А стадии, n (%) |
102 (77,3) |
21 (50,0) |
<0,001 |
ХСН II Б стадии, n (%) |
20 (15,2) |
6 (14,3) |
0,556 |
ХБП, n (%) |
17 (12,9) |
2 (4,8) |
0,142 |
ХБП 2 стадии, n (%) |
4 (3,0) |
0 (0,0) |
0,559 |
ХБП 3 А стадии, n (%) |
5 (3,8) |
0 (0,0) |
0,247 |
ХБП 3 Б стадии, n (%) |
2 (1,5) |
1 (2,4) |
0,459 |
ХБП 4 стадии, n (%) |
5 (3,8) |
1 (2,4) |
0,696 |
ХБП 5 стадии, n (%) |
1 (0,8) |
0 (0,0) |
0,816 |
CД, n (%) |
40 (30,3) |
10 (23,8) |
0,418 |
ХОБЛ, n (%) |
2 (1,5) |
1 (2,4) |
0,566 |
Бронхиальная астма, n (%) |
5 (3,8) |
0 (0,0) |
0,388 |
Анемия в диагнозе, n (%) |
17 (12,9) |
4 (9,5) |
0,561 |
Инсульт в анамнезе, n (%) |
7 (16,7) |
19 (14,4) |
0,719 |
Онкозаболевание, n (%) |
6 (4,5) |
5 (11,9) |
0,137 |
COVID-19 в текущую госпитализацию, n (%) |
15 (11,4) |
1 (2,4) |
0,079 |
Q-ИМ, n (%) |
105 (79,5) |
29 (69,0) |
0,159 |
не-Q-ИМ, n (%) |
11 (8,3) |
6 (14,3) |
0,258 |
Иной ИМ (крупноочаговый, трансмуральный, повторный и т.д.), n (%) |
16 (11,3) |
7 (16,7%) |
0,241 |
Локализация ИМ |
|||
– неуточненный, n (%) |
3 (2,3) |
3 (7,1) |
0,153 |
– передний, n (%) |
40 (30,3) |
6 (14,3) |
0,029 |
– передне-распространенный, n (%) |
23 (17,4) |
15 (35,7) |
0,013 |
– нижний, n (%) |
63 (47,7) |
16 (38,1) |
0,275 |
– циркулярный, n (%) |
3 (2,3) |
2 (4,8) |
0,349 |
Рецидив ИМ, n (%) |
9 (6,8) |
4 (9,5) |
0,517 |
Тромбоз стента, n (%) |
2 (1,5) |
1 (2,4) |
0,566 |
Тромбоаспирация, n (%) |
5 (3,8) |
1 (2,4) |
1,000 |
Реканализация, n (%) |
65 (51,6) |
25 (59,5) |
0,372 |
ТЛТ, n (%) |
23 (17,4) |
5 (11,9) |
0,397 |
ЧКВ*, n (%) |
92 (69,7) |
26 (61,9) |
0,346 |
ЧКВ или ТЛТ, n (%) |
83 (62,9) |
23 (54,8) |
0,348 |
ЧКВ и ТЛТ, n (%) |
16 (12,1) |
4 (9,5) |
0,443 |
Без реперфузии |
33 (25,0) |
15 (35,7) |
0,176 |
Примечание: * — статистически значимых различий
в частоте ЧКВ ствола левой коронарной артерии, передней межжелудочковой артерии,
правой коронарной артерии, огибающей артерии, диагональной ветви,
ветви тупого края и заднебоковой ветви получено не было.
ИМТ — индекс массы тела, ИБС — ишемическая болезнь сердца,
ИМ — инфаркт миокарда, СД — сахарный диабет,
ХСН — хроническая сердечная недостаточность,
ХБП — хроническая болезнь почек,
ХОБЛ — хроническая обструктивная болезнь легких,
ТЛТ — тромболитическая терапия,
ЧКВ — чрескожное коронарное вмешательство,
COVID-19 — COrona VIrus Disease 2019.
При анализе результатов лабораторно-инструментального обследования (таблица 2) было выявлено, что группы выживших и умерших пациентов различаются по уровню диастолического артериального давления, уровню лейкоцитов (L) крови и фракции выброса левого желудочка.
Таблица 2
Результаты лабораторного и инструментального обследования пациентов
в группах выживших и умерших
Показатель Mе [Q25; Q75] |
Выжившие (n=132) |
Умершие (n=42) |
p |
Систолическое АД, мм рт.ст. |
135,5 [ 110,0; 150,0] |
125,0 [ 110,0; 140,0] |
0,062 |
Диастолическое АД, мм рт.ст. |
80,0 [ 70,0; 90,0] |
80,0 [ 60,0; 80,0] |
0,010 |
ЧСС, уд./мин |
80,0 [ 68,0; 90,0] |
89,0 [ 70,0; 95,8] |
0,096 |
Гемоглобин, г/л |
119,0 [ 108,0; 130,0] |
n=28 (66,7%) 125,5 [ 114,5; 132,3] |
0,113 |
Лейкоциты, 10⁹/л |
9,7 [ 7,9; 12,4] |
n=36 (85,7%) 13,4 [ 10,1; 18,5] |
<0,001 |
КФК-МВ, Е/л |
60,5 [ 26,2; 142,9] |
n=28 (66,7%) 102,5 [ 20,9; 205,0] |
0,482 |
Глюкоза, ммоль/л |
6,3 [ 5,3; 9,4] |
n=35 (83,3%) 7,58 [ 5,8; 9,7] |
0,147 |
Креатинин, мкмоль/л |
97,0 [ 75,0; 123,1] |
n=36 (85,7%) 107,5 [ 78,5; 152,8] |
0,105 |
Общий ХС, ммоль/л |
5,0 [ 3,8; 5,7] |
n=29 (69,0%) 5,3 [ 4,3; 6,3] |
0,77 |
ХС ЛНП, ммоль/л |
2,9 [ 2,2; 3,8] |
n=28 (66,7%) 3,2 [ 2,1; 4,1] |
0,565 |
ХС ЛВП, ммоль/л |
1,2 [ 1,0; 1,4] |
n=28 (66,7%) 1,2 [ 1,0; 1,4] |
0,581 |
ТГ, ммоль/л |
1,2 [ 0,8; 1,5] |
n=25 (59,5%) 1,3 [ 1,0; 1,9] |
0,181 |
КДР ЛЖ, см |
1 5,3 [ 5,0; 5,7] |
n=26 (61,9%) 5,3 [ 5,0; 5,8] |
0,774 |
КСР ЛЖ, см |
3,9 [ 3,5; 4,5] |
n=26 (61,9%) 4,2 [ 3,9; 4,5] |
0,126 |
ЛП, см |
4,2 [ 3,9; 4,6] |
n=26 (61,9%) 4,2 [ 3,9; 4,7] |
0,9 |
ФВ ЛЖ, % |
49 [ 45; 56] |
n=26 (61,9%) 44,0 [ 40,2; 48,8] |
0,007 |
Примечание: АД — артериальное давление, КДР — конечный диастолический размер,
КCР — конечный систолический размер, КФК-МВ — МВ-фракция креатинфосфокиназы,
ЛЖ — левый желудочек, ЛП — левое предсердие, ЛНП — липопротеиды низкой плотности,
ЛВП — липопротеиды высокой, ТГ — триглицериды, ФВ — фракция выброса,
ХС — холестерин, ЧСС — частота сердечных сокращений.
Группы умерших и выживших пациентов статистически значимо различались по числу баллов по шкале GRACE (Global Registry of Acute Coronary Events): в группе выживших среднее значение баллов составило — 184±24, в группе умерших — 218±36 баллов (p<0,001).
Среди умерших пациентов наблюдалась бóльшая частота осложнений ИМ (таблица 3): острой сердечной недостаточности, желудочковой тахикардии (ЖТ), атриовентрикулярных блокад 2-3 ст., в т.ч. потребовавших временной электрокардиостимуляции, впервые возникшей фибрилляции предсердий, наджелудочковой тахикардии и наджелудочковой экстрасистолии.
Таблица 3
Частота развития осложнений ИМ в группах выживших и умерших
Показатель, n (%) |
Выжившие (n=132) |
Умершие (n=42) |
P |
Killip I |
60 (45,5) |
7 (16,7) |
<0,001 |
Killip II |
60 (45,5) |
10 (23,8) |
<0,001 |
Killip III |
8 (6,1) |
3 (7,1) |
0,522 |
КШ |
4 (3,0) |
22 (52,4) |
<0,001 |
Отек легких (в т.ч. у лиц с КШ) |
11 (8,3) |
14 (33,3) |
<0,001 |
Фибрилляция желудочков |
4 (3,0) |
3 (7,1) |
0,362 |
ЖТ |
1 (0,8) |
4 (9,5) |
0,012 |
Желудочковая экстрасистолия |
10 (7,6) |
3 (7,1) |
1,0 |
Фибрилляция предсердий (впервые) |
30 (22,7) |
16 (38,1) |
0,049 |
АВ-блокады 2-3 ст. |
15 (11,4) |
10 (23,8) |
0,045 |
АВ-блокады 2-3 ст., потребовавшие временной электрокардиостимуляции |
4 (3,0) |
7 (16,7) |
0,005 |
Блокада левой ножки пучка Гиса |
10 (7,6) |
2 (4,8) |
0,733 |
Наджелудочковая тахикардия |
1 (0,8) |
1 (2,4) |
0,426 |
Наджелудочковая экстрасистолия |
15 (11,4) |
0 (0,0) |
0,022 |
Блокада правой ножки пучка Гиса |
10 (7,6) |
7 (16,7) |
0,084 |
Примечание: АВ-блокады — атриовентрикулярные блокады,
ЖТ — желудочковая тахикардия, ИМ — инфаркт миокарда, КШ — кардиогенный шок.
На основании полученных данных методом бинарной логистической регрессии была разработана прогностическая модель для определения вероятности смерти в стационаре. Число наблюдений составило 161. Наблюдаемая зависимость описывается уравнением:
P = 1 / (1 + e-z) × 100%
z = -1,278 - 3,124X ХСН в анамнезе + 3,665X Кардиогенный шок+
4,103X Желудочковая тахикардия + 0,141X Лейкоциты, 10₉/л,
где
P — вероятность смерти в стационаре,
X ХСН в анамнезе — ХСН в анамнезе (0 — отсутствие ХСН в анамнезе, 1 — ХСН в анамнезе),
X Кардиогенный шок — кардиогенный шок (КШ) (0 — отсутствие КШ, 1 — КШ),
X Желудочковая тахикардия — желудочковая тахикардия (ЖТ) (0 — отсутствие ЖТ, 1 — ЖТ),
X Лейкоциты, 10₉/л — L, 10⁹/л.
Полученная регрессионная модель является статистически значимой (p<0,001). Исходя из значения коэффициента детерминации Найджелкерка, модель объясняет 62,7% наблюдаемой дисперсии показателя "смерть в стационаре".
Характеристики связи предикторов модели с вероятностью смерти в стационаре представлены в таблице 4 и на рисунке 1.
Таблица 4
Характеристики связи предикторов модели с вероятностью смерти в стационаре
Предикторы |
Скорректированное OR; 95% ДИ |
p |
ХСН в анамнезе |
0,04; 0,009-0,21 |
<0,001 |
КШ |
39,04; 8,87-171,74 |
<0,001 |
ЖТ |
60,52; 5,20-703,45 |
0,001 |
L, 10⁹/л (на каждый 1×10⁹/л) |
1,15; 1,05-1,26 |
0,002 |
Примечание: ДИ — доверительный интервал, ЖТ — желудочковая тахикардия,
КШ — кардиогенный шок, OR — Odds Ratio (отношение шансов),
ХСН — хроническая сердечная недостаточность, L — лейкоциты.
Рис. 1 Оценки отношения шансов с 95% ДИ
для изучаемых предикторов вероятности смерти в стационаре.
Примечание: ДИ — доверительный интервал, КШ — кардиогенный шок,
ЖТ — желудочковая тахикардия, OR — Odds Ratio (отношение шансов),
ХСН — хроническая сердечная недостаточность.
Таким образом, в проведенном исследовании на основании построения бинарной логистической регрессии было установлено, что факторами, увеличивающими госпитальную летальность, являлись КШ — отношение шансов (Odds Ratio, OR) 39,04; 95% доверительный интервал (ДИ): 8,87-171,74 (p<0,001), ЖТ — OR 60,52; 95% ДИ: 5,21-703,45 (p=0,001), уровень L — OR 1,15; 95% ДИ: 1,05-1,26 (p=0,002) — на каждое повышение на 1×10⁹/л, фактором, уменьшающим госпитальную летальность, была ХСН в анамнезе — OR 0,04; 95% ДИ: 0,009-0,21 (p<0,001).
При оценке зависимости вероятности смерти в стационаре от значения логистической функции P с помощью ROC-анализа была получена следующая кривая (рисунок 2). Площадь под ROC-кривой составила 0,922±0,032 с 95% ДИ: 0,860-0,984. Полученная модель была статистически значимой (p<0,001).
Рис. 2 ROC-кривая, характеризующая зависимость вероятности смертности в стационаре
в зависимости от значения логистической функции P.
Пороговое значение логистической функции P в точке cut-off, которому соответствовало наивысшее значение индекса Юдена, составило 0,117. Госпитальная смерть прогнозировалось при значении логистической функции P выше данной величины или равном ей. Чувствительность и специфичность модели составили 88,9 и 86,4%, соответственно.
Для прогнозирования смертельного исхода за период госпитализации было разработано дерево классификации, построенное с помощью метода CHAID (рисунок 3). Смертельный исход был включен в качестве зависимой переменной, а все остальные анализируемые показатели использовались в качестве независимых переменных. Максимальная глубина дерева составила 5, с минимальными 3 случаями в родительском узле и минимальным 1 случаем в дочернем узле. Необходимо отметить, что такой подход позволил включить в построение дерева классификации ЖТ, которая встречалась у 5 пациентов, 4 из которых умерли.
Рис. 3 Дерево классификации для прогнозирования вероятности смерти в стационаре.
Примечание: ИМ — инфаркт миокарда, ИМТ — индекс массы тела,
КШ — кардиогенный шок, ЖТ — желудочковая тахикардия,
ПБПНПГ — полная блокада правой ножки пучка Гиса, ОЛ — отек легких,
СД — сахарный диабет, ХСН — хроническая сердечная недостаточность.
В результате анализа было получено 10 терминальных узлов, характеристики которых представлены в таблице 5.
Таблица 5
Характеристика терминальных узлов дерева классификации,
построенного с помощью метода CHAID (Chi Squared Automatic Interaction Detection)
Номер узла |
Значения параметров |
Доля узла в общей структуре, абс. (%) |
Летальность, (%) |
Индекс, (%) |
9 |
КШ Отсутствие СД Отсутствие ИМ в анамнезе |
16 (9,2) |
100 |
414,3 |
14 |
Отсутствие КШ Отсутствие ЖТ Отсутствие ХСН Отек легких |
3 (1,7) |
100 |
414,3 |
17 |
Отсутствие КШ Отсутствие ЖТ ХСН в анамнезе L >14,5×10⁹/л или не определены ИМТ ≤23,7 кг/м² |
6 (3,4) |
83,3 |
345,2 |
4 |
Отсутствие КШ ЖТ |
4 (2,3) |
75 |
310,7 |
10 |
КШ Отсутствие СД ИМ в анамнезе |
4 (2,3) |
75 |
310,7 |
5 |
КШ Сахарный диабет |
6 (3,4) |
50 |
207,1 |
13 |
Отсутствие КШ Отсутствие ЖТ Отсутствие ХСН Отсутствие отека легких |
7 (4,0) |
28,6 |
118,4 |
16 |
Отсутствие КШ Отсутствие ЖТ ХСН в анамнезе L ≤14,5×10⁹/л ПБПНПГ на ЭКГ |
9 (5,2) |
22,2 |
92,1 |
18 |
Отсутствие КШ Отсутствие ЖТ ХСН в анамнезе L >14,5×10⁹/л или не определены ИМТ >23,7 кг/м² |
23 (13,2) |
17,4 |
73 |
15 |
Отсутствие КШ Отсутствие ЖТ ХСН в анамнезе L ≤14,5×10⁹/л Отсутствие ПБПНПГ на ЭКГ |
96 (55,2) |
1,0 |
4,3 |
Примечание: КШ — кардиогенный шок, СД — сахарный диабет,
ИМ — инфаркт миокарда, ЖТ — желудочковая тахикардия,
ХСН — хроническая сердечная недостаточность, ИМТ — индекс массы тела,
ПБПНПГ — полная блокада правой ножки пучка Гиса,
ЭКГ — электрокардиограмма, L — лейкоциты.
Согласно представленным данным, отсутствие КШ и ЖТ при наличии в анамнезе ХСН у пациентов с уровнем L крови ≤14,5×10⁹/л и отсутствием полной блокады правой ножки пучка Гиса (ПБПНПГ) на ЭКГ при поступлении сопровождалось минимальным уровнем летальности — 1%. Более низкой по сравнению с общевыборочным уровнем летальности (24,1%) была летальность в подгруппе пациентов с отсутствием КШ и ЖТ при наличии в диагнозе ХСН (9,0%), в т.ч. при уровне L >14,5×10⁹/л (или в тех случаях, когда уровень L не был определен) и индексе массы тела (ИМТ) >23,7 кг/м² — 17,4%. Примечательно, что в подгруппе пациентов, отличающейся только параметром ИМТ (≤23,7 кг/м²) летальность составила 83,3%. Сопоставимый с общевыборочным уровень летальности наблюдался в подгруппе пациентов без КШ и ЖТ, наличии в анамнезе ХСН, уровне L ≤14,5×10⁹/л и ПБПНПГ на ЭКГ при поступлении — 22,2%. Во всех других анализируемых подгруппах показатель летальности был выше общевыборочного (таблица 5).
У пациентов с КШ прогнозируемая летальность составляла 84,6%. При этом среди пациентов с КШ, имеющих сахарный диабет (СД), ожидаемая летальность была 50,0%, а не имеющих CД — 95,0%. Среди пациентов с КШ без СД и без ИМ в анамнезе вероятность смерти в стационаре была 100,0%, а без СД и с ИМ в анамнезе — 75,0%.
При отсутствии КШ у пациентов с ЖТ прогнозируемая летальность составила 75,0%. У пациентов без КШ и ЖТ при отсутствии ХСН в анамнезе ожидаемая летальность была 50,0%.
Чувствительность полученной модели составила 97,7%, специфичность — 71,4%. Общая доля верных прогнозов среди исследуемых данной выборки составила 91,4±2,1%.
Обсуждение
Госпитальная летальность у пациентов старческого возраста с ИМпST по сравнению с лицами <75 лет — выше [11]. В настоящем исследовании она составила 24,1%, что сопоставимо с данными других авторов, согласно которым частота внутрибольничной летальности колеблется от 9,1 до 16,8% и может достигать 24% при ИМпST [11-14].
В полученных результатах особое внимание обращает положительное влияние на прогноз ранее диагностированной у пациентов ХСН, что, вероятно, связано с протективным действием принимаемой до индексного ИМ терапии. Подобное влияние лекарственных препаратов было получено ранее в исследовании ЛИС (Люберецкое исследование смертности больных, перенесших острый инфаркт миокарда) [15]. В настоящем исследовании в связи с его ретроспективным характером принимаемая до индексного ИМ лекарственная терапия не анализировалась.
Уровень L показал свое значение в подгруппе пациентов без КШ и ЖТ при наличии ХСН в анамнезе: в группе таких пациентов при уровне L ≤14,5×10⁹/л вероятность смерти составляла — 2,9%, а при уровне L >14,5×10⁹/л (или в тех случаях, когда уровень L не был определен) — 31,0%. Связь высоких уровней L с риском смерти после ИМ показана и в ряде других исследований [16][17]. Так, Rohani A, et al. установили, что у пациентов с высоким содержанием L (≥10000/мл) в условиях стационара наблюдалось увеличение частоты застойной сердечной недостаточности в 5 раз и увеличение летальности в 2,2 раза по сравнению с пациентами с низким содержанием L [17]. Интересна работа Ghaffari S, et al., в которой частота желудочковых тахиаритмий в первые сутки была связана с более высоким количеством нейтрофилов и c более высоким отношением нейтрофилов к лимфоцитам [18].
Значимым фактором риска летальности на основании построенного дерева классификации был отек легких у пациентов без КШ, без ЖТ и без ХСН в анамнезе: при наличии отека легких ожидаемая летальность составляла — 100,0%, при отсутствии — 28,6%.
ИМТ оказался значимым в подгруппе пациентов без КШ и без ЖТ, при наличии ХСН в анамнезе и уровне L при поступлении >14,5×10⁹/л (или в тех случаях, когда уровень L не был определен). У таких пациентов с ИМТ ≤23,7 кг/м² вероятность смерти составляла 83,3%, а с ИМТ >23,7 кг/м² — 17,4%. Для пациентов этой же группы, но с меньшим уровнем L влияние на прогноз оказывало наличие на ЭКГ ПБПНПГ: при ее наличии прогноз был хуже. Связь ПБПНПГ с неблагоприятным прогнозом была показана и в более ранних работах [19][20].
Что касается ИМТ, то его связь с исходами ИМ в разных группах пациентов изучалась неоднократно. В работе Witassek F, et al. общие показатели внутрибольничной смертности показали U-образное распределение между группами ИМТ, с самой низкой смертностью у пациентов с ожирением I ст. (2,0%) и самой высокой смертностью у пациентов с недостаточным весом (9,0%) [21]. В других работах соотношение между риском смерти и ИМТ также имело U-образную форму [22]. В работе Жидковой Е. А. и др. при анализе зависимости вероятности внезапной смерти от ИМТ методом ROC-анализа было установлено, что в анализируемой когорте возможность умереть прогнозировалось при значении показателя ИМТ <27,1 кг/м² [23]. Есть основания полагать, что для пациентов в возрасте >75 лет бóльший ИМТ (соответствующий избыточной массе и ожирению I ст. — медиана ИМТ в настоящем исследовании 28,2 [ 24,9; 31,3] кг/м²) косвенно отражает наличие меньшего числа гериатрических синдромов, т.к. непреднамеренное снижение массы тела является одним из важнейших клинических проявлений старческой астении и неблагоприятных исходов [24]. Необходимо отметить, что ввиду ретроспективного характера работы наличие у пациентов гериатрических синдромов и старческой астении не анализировалось.
Примечательно, что среди пациентов в возрасте ≥75 лет в настоящем исследовании отсутствие реперфузии, тромболитическая терапия (ТЛТ), ЧКВ и фармакоинвазивная стратегия не показали связи с исходами ни методом бинарной логистической регрессии, ни при построении дерева классификации. Аналогичные результаты были получены Ahmed OE, et al. [25], в их работе госпитальная летальность была значительно ниже — 12%, но связи ЧКВ с прогнозом также получено не было. Вместе с тем необходимо отметить, что в работе Ahmed OE, et al. [25] ЧКВ было проведено только у 40% умерших и у 53,8% выживших (p=0,177). Вероятно, подобные результаты связаны с небольшим объемом выборки как в настоящем исследовании, так и в исследовании Ahmed OE, еt al. [25] и требуют уточнения полученных данных в аналогичных ретро- и проспективных исследованиях и в рандомизированных контролируемых исследованиях, особенно в связи с тем, что по данным Федерального регистра острого коронарного синдрома при анализе подгруппы пациентов старческого возраста были получены иные данные [26]. Так, Ощепкова Е. В. и др. [26] показали, что у пациентов старческого возраста с ИМпST ЭКГ и сходным числом баллов по шкале GRACE — 186,2±1,9 (в данном исследовании медиана — 188 [ 173; 208] баллов) госпитальная летальность пациентов, у которых выбрана реперфузионная стратегия лечения (ЧКВ в 31,1%, ТЛТ в 21,1% и реализации фармакоинвазивного подхода в 4,3% случаев), была ниже, чем при консервативной стратегии, и составила — 5,3 и 7,1%, соответственно (p=0,019). Наименьшая госпитальная летальность у больных с острым коронарным синдромом с подъемом сегмента ST ЭКГ отмечалась при применении фармакоинвазивного подхода (2%), наибольшая — при консервативном лечении (13,5%) и проведении ТЛТ (18,8%) [26].
Ограничения исследования. Исследование носило ретроспективный характер.
Заключение
Госпитальная летальность пациентов старческого возраста (≥75 лет) с ИМпST ЭКГ в данном исследовании составила 24,1%. На основании построения бинарной логистической регрессии было установлено, что факторами, увеличивающими госпитальную летальность, являлись: КШ (OR 39,04; p<0,001), ЖТ (OR 60,52; p=0,001), уровень L — на каждое повышение на 1×10⁹/л (OR 1,15; p=0,002), уменьшающим — ХСН в анамнезе (OR 0,04; p<0,001).
Похожие данные были получены и при анализе дерева классификации: 100% летальность прогнозировалась у пациентов с КШ при отсутствии СД и ИМ в анамнезе и у пациентов с отеком легких при отсутствии КШ, ЖТ и ХСН в анамнезе.
83,3% летальность ожидалась у пациентов без КШ и ЖТ при наличии ХСН в анамнезе, уровне L >14,5×10⁹/л (или в тех случаях, когда уровень L не был определен) и ИМТ ≤23,7 кг/м².
75,0% летальность отмечалась у пациентов без КШ, но с наличием ЖТ, а также у пациентов с КШ без СД и при наличии ИМ в анамнезе.
У пациентов с КШ и СД в анамнезе ожидаемая летальность составляла 50,0%.
Позитивное влияние на прогноз имеющихся ранее заболеваний, в частности, ХСН, по-видимому, связано с протективным действием ранее принимаемой терапии.
Отношения и деятельность: все авторы заявляют об отсутствии потенциального конфликта интересов, требующего раскрытия в данной статье.
Список литературы
1. Бойцов С. А., Проваторов С. И. Возможности диспансерного наблюдения в снижении смертности от ишемической болезни сердца. Терапевтический архив. 2023;95(1):5-10. doi:10.26442/00403660.2023.01.202038.
2. Якушин С.С., Филиппов Е.В. Анализ смертности от болезней системы кровообращения и сердечно-сосудистой заболеваемости в Рязанской области за период 2012-2016 гг. Наука молодых (Eruditio Juvenium). 2018;6(3):448-61. doi:10.23888/HMJ201863448-461.
3. Hadanny A, Shouval R, Wu J, et al. Predicting 30-day mortality after ST elevation myocardial infarction: Machine learning-based random forest and its external validation using two independent nationwide datasets. J Cardiol. 2021;78(5):439-46. doi:10.1016/j.jjcc.2021.06.002.
4. Арсеничева О. В. Факторы риска госпитальной летальности при остром коронарном синдроме с подъемом сегмента ST, осложненном кардиогенным шоком. Архивъ внутренней медицины. 2021;11(4):264-70. doi:10.20514/2226-6704-2021-11-4-264-270.
5. Зыков М. В., Дьяченко Н. В., Велиева Р. М. и др. Возможности совместного использования шкалы GRACE и различных индексов коморбидности для повышения эффективности оценки риска госпитальной летальности у больных с острым коронарным синдромом. Терапевтический архив. 2022;94(7):816-21. doi:10.26442/00403660.2022.07.201742.
6. Бойцов С.А., Алекян Б.Г., Шахнович Р.М. и др. Что меняется в лечении острого коронарного синдрома в Российской Федерации? Рациональная Фармакотерапия в Кардиологии. 2022;18(6):703-9. doi:10.20996/1819-6446-2022-12-14.
7. Тукиш О.В., Гарганеева А.А. Трудности диагностики острого инфаркта миокарда у лиц пожилого и старческого возраста и их влияние на тактику ведения в остром периоде заболевания. Российский кардиологический журнал. 2019;(3):17-23. doi:10.15829/1560-4071-2019-3-17-23.
8. Переверзева К.Г., Галус А. С., Перегудова Н.Н. и др. Инфаркт миокарда у долгожителей: особенности клинической картины, тактики ведения, исходов. Медицинский вестник Северного Кавказа. 2023;18(1):1-6. doi:10.14300/mnnc.2023.18001.
9. Наркевич А. Н., Виноградов К. А., Гржибовский А. М. Интеллектуальные методы анализа данных в биомедицинских исследованиях: деревья классификации. 2021;(3):54-64. doi:10.33396/1728-0869-2021-3-54-64.
10. Груздев А. В. Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics и R: Метод деревьев решений. М.: ДМК Пресс, 2016. 278 с. ISBN 978-5-97060-456-4.
11. Özdoğan Ö, Kayıkçıoğlu M, Kılıçkap M, et al. Clinical Presentation and Outcomes in Real-Life Management of Elderly Patients Aged ≥75 Years Presenting with Acute Myocardial Infarction. Anatol J Cardiol. 2022;26(4):286-97. doi:10.5152/AnatolJCardiol.2021.1096.
12. Seguchi M, Sakakura K, Tsukui T, et al. Determinants of In-Hospital Death Among the Very Elderly with Acute Myocardial Infarction. Int Heart J. 2020;61(5):879-87. doi:10.1536/ihj.20-165.
13. Rosengren A, Wallentin L, Simoons M, et al. Age, clinical presentation, and outcome of acute coronary syndromes in the Euroheart acute coronary syndrome survey. Eur Heart J. 2006; 27(7):789-95. doi:10.1093/eurheartj/ehi774.
14. Petroni T, Zaman A, Georges JL, et al. Primary percutaneous coronary intervention for ST elevation myocardial infarction in nonagenarians. Heart. 2016;102(20):1648-54. doi:10.1136/heartjnl-2015-308905.
15. Марцевич С.Ю., Гинзбург М.Л., Кутишенко Н.П. и др. Исследование ЛИС (Люберецкое исследование смертности больных, перенесших острый инфаркт миокарда). Оценка лекарственной терапии. Часть 1. Как лечатся больные перед инфарктом миокарда, и как это влияет на смертность в стационаре. Рациональная фармакотерапия в кардиологии. 2012;8(5):681-4. doi:10.20996/1819-6446-2012-8-5-681-684.
16. Arruda-Olson AM, Reeder GS, Bell MR, et al. Neutrophilia predicts death and heart failure after myocardial infarction: a community-based study. Circ Cardiovasc Qual Outcomes. 2009;2(6):656-62. doi:10.1161/CIRCOUTCOMES.108.831024.
17. Rohani A, Akbari V, Moradian K, et al. Combining white blood cell count and thrombosis for predicting in-hospital outcomes after acute myocardial infraction. J Emerg Trauma Shock. 2011;4(3):351-4. doi:10.4103/0974-2700.83862.
18. Ghaffari S, Nadiri M, Pourafkari L, et al. The predictive Value of Total Neutrophil Count and Neutrophil/Lymphocyte Ratio in Predicting In-hospital Mortality and Complications after STEMI. J Cardiovasc Thorac Res. 2014;6(1):35-41. doi:10.5681/jcvtr.2014.007.
19. Молянова А. А., Никулина Н.Н. Прогностическое влияние блокады правой ножки пучка Гиса у больных острым инфарктом миокарда. Российский медико-биологический вестник им. академика И. П. Павлова. 2012;20(3):94-9. doi:10.17816/PAVLOVJ2012394-99.
20. Енисеева Е. С. Гуртовая Г.П., Власюк Т.П. и др. Частота блокады левой и правой ножек пучка Гиса и влияние на госпитальную летальность у больных с инфарктом миокарда с подъемом сегмента ST. Сибирский медицинский журнал (Иркутск). 2017;150(3):5-7.
21. Witassek F, Schwenkglenks M, Erne P, et al. Impact of Body Mass Index on mortality in Swiss hospital patients with ST-elevation myocardial infarction: does an obesity paradox exist? Swiss Med Wkly. 2014;144:w13986. doi:10.4414/smw.2014.13986.
22. Flegal KM, Kit BK, Orpana H, et al. Association of all cause mortality with overweight and obesity using standard body mass index categories: a systematic review and meta-analysis. JAMA. 2013;309(1):71-82. doi:10.1001/jama.2012.113905.
23. Жидкова Е.А., Гутор Е.М., Гуревич К.Г. и др. Анализ причин внезапной смерти среди работников железных дорог Российской Федерации. Российский медико-биологический вестник им. академика И. П. Павлова. 2022;30(4):497-506. doi:10.17816/PAVLOVJ110985.
24. Ткачева О.Н., Котовская Ю.В., Рунихина Н.К. и др. Клинические рекомендации "старческая астения". Российский журнал гериатрической медицины. 2020;(1):11-46. doi:10.37586/2686-8636-1-2020-11-46.
25. Ahmed OE, Abohamr SI, Alharbi SA, et al. In-hospital mortality of acute coronary syndrome in elderly patients. Saudi Med J. 2019;40(10):1003-7. doi:10.15537/smj.2019.10.24583.
26. Ощепкова Е.В., Сагайдак О.В., Чазова И.Е. Особенности лечения острого коронарного синдрома у пациентов старческого возраста (по данным Федерального регистра острого коронарного синдрома). Терапевтический архив. 2018;90(3):67-71. doi:10.26442/terarkh201890367-71.
Об авторах
К. Г. ПереверзеваРоссия
Д.м.н., доцент, профессор кафедры госпитальной терапии с курсом медико-социальной экспертизы.
Рязань
С. С. Якушин
Россия
Д.м.н., профессор, зав. кафедрой госпитальной терапии с курсом медико-социальной экспертизы.
Рязань
Дополнительные файлы
Что известно о предмете исследования?
- У пациентов пожилого и старческого возраста госпитальная летальность от инфаркта миокарда сохраняется на высоком уровне.
Что добавляют результаты исследования?
- Разработано дерево классификации прогнозирования смерти в стационаре пациентов с острым инфарктом миокарда с подъемом сегмента ST электрокардиограммы.
- Установлено, что факторами, увеличивающими госпитальную летальность, являются кардиогенный шок, желудочковая тахикардия, высокий уровень лейкоцитов.
- Выявлено позитивное влияние на прогноз имеющихся ранее заболеваний, в частности хронической сердечной недостаточности, что, по-видимому, связано с протективным действием ранее принимаемой терапии.
Рецензия
Для цитирования:
Переверзева К.Г., Якушин С.С. Прогнозирование госпитальной летальности у больных в возрасте 75 лет и старше с острым инфарктом миокарда с подъемом сегмента ST с помощью логистической регрессии и построения дерева классификации. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2024;23(3):3896. https://doi.org/10.15829/1728-8800-2024-3896. EDN: PEPFRL
For citation:
Pereverzeva K.G., Yakushin S.S. Prediction of in-hospital mortality in patients aged 75 years and older with acute ST-segment elevation myocardial infarction using logistic regression and classification tree. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2024;23(3):3896. (In Russ.) https://doi.org/10.15829/1728-8800-2024-3896. EDN: PEPFRL