Preview

Кардиоваскулярная терапия и профилактика

Расширенный поиск

Анализ предикторов, используемых в опросниках или анкетировании пациентов, с позиции прогностической эффективности в отношении риска госпитализации. Систематический обзор

https://doi.org/10.15829/1728-8800-2024-4026

EDN: FRKOHO

Содержание

Перейти к:

Аннотация

Одной из ключевых задач, стоящих перед врачебным сообществом и организаторами здравоохранения, является идентификация па­циентов, имеющих высокий риск госпитализации, в т.ч. экстренной. В настоящее время применяются различные подходы получения информации о наличии у пациента тех или иных предикторов, ассоциированных с повышенным риском госпитализации, но нет единого мнения о том, какие из них наиболее эффективны.

Цель. Обобщение данных научных исследований, в которых ана­лизировалось прогностическое значение различных предикторов, используемых в опросниках или анкетировании пациентов, ассо­циирующихся с повышенным риском госпитализации.

Материал и методы. Проведен поиск полнотекстовых статей в 8 отечественных и зарубежных электронных библиографических базах данных (Scopus, PubMed, BMC Health Services Research, BMJ Research, Google Scholar, e-library, Oxford Academic, Wiley Online Library), опубликованных в период с 01.01.1993 по 01.01.2023гг и содержащих информацию об опросниках/анкетах, позволяющих оценить риск госпитализации у пациентов. Исследование реализо­вано в 4 этапа: 1 — поиск статей, по ключевым словам в электрон­ных библиографических базах данных; 2 — исключение дубликатов; 3 — поиск полнотекстовых версий статей и их оценка на предмет соответствия критериям включения/невключения; 4 — анализ данных, систематизация предикторов госпитализации, используемых в опросниках.

Результаты. Всего из 28133 первично найденных публикаций к 4 этапу исследования допущены 13 полнотекстовых версий статей с описанием исследований, которые полностью соответствовали критериям включения/невключения и были внесены в окончатель­ный анализ. Данные исследования были посвящены описанию 11 опросников, их модификации или апробации. В большинстве из найденных статей (53,8%) исследования были выполнены в США. При анализе опросников/анкет по оценке риска госпитализации, среди 61 установленных предикторов, наиболее часто в опросниках/анкетах использовались: "возраст ≥75 лет"; "≥1 эпизода госпи­тализации в период от года до двух лет; предшествующих ответу на вопросы опросника/анкетированию"; "прием ≥5 рецептурных лекарственных препаратов"; "мужской пол"; "наличие в анамнезе сахарного диабета", и "удовлетворительная/неудовлетворительная самооценка здоровья". При более детальном анализе опросников/ анкет по оценке риска годичной госпитализации среди лиц ≥65 лет установлено, что наиболее часто использовались следующие пре­дикторы: "возраст ≥75 лет", "≥1 эпизода госпитализации в период от года до двух лет перед заполнением опросника", а также "прием ≥3 рецептурных лекарственных препаратов".

Заключение. Обобщены фактические данные о предикторах, используемых в опросниках или анкетировании пациентов, ко­торые ассоциируются с повышенным риском госпитализации. Необходимо проведение дополнительных исследований для валидации установленных предикторов в российской популяции, их причинно-следственной связи и поиска новых предикторов, оказывающих влияние на риск госпитализации среди населения трудоспособного и старше трудоспособного возраста.

Для цитирования:


Шепель Р.Н., Демко В.В., Гончаров М.В., Лукьянов М.М., Марцевич С.Ю., Бернс С.А., Драпкина О.М. Анализ предикторов, используемых в опросниках или анкетировании пациентов, с позиции прогностической эффективности в отношении риска госпитализации. Систематический обзор. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2024;23(5):4026. https://doi.org/10.15829/1728-8800-2024-4026. EDN: FRKOHO

For citation:


Shepel R.N., Demko V.V., Goncharov M.V., Lukyanov M.M., Martsevich S.Yu., Berns S.A., Drapkina O.M. Analysis of questionnaires from the perspective of hospitalization risk prediction. Systematic review. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2024;23(5):4026. (In Russ.) https://doi.org/10.15829/1728-8800-2024-4026. EDN: FRKOHO

Введение

Первичная медико-санитарная помощь (ПМСП) является основой системы оказания медицинской помощи в Российской Федерации (РФ) и включает в себя мероприятия по профилактике, диагностике, лечению заболеваний и состояний, медицинской реабилитации, наблюдению за течением беременности, формированию здорового образа жизни и санитарно-гигиеническому просвещению населения1. Оказание врачебной ПМСП гражданам в возрасте ≥18 лет осуществляется по территориально-участковому принципу врачами-терапевтами, врачами-терапевтами участковыми и врачами общей практики (семейными врачами)2.

Одной из ключевых функций врача-терапевта является проведение диспансерного наблюдения (ДН) за пациентами с заболеваниями и/или состояниями по профилю "терапия" и контроль эффективности мероприятий в рамках ДН3. Действующий Порядок проведения ДН за взрослыми содержит 44 хронических заболевания, функциональных расстройств, иных состояний, при наличии которых врачом-терапевтом участковым устанавливается ДН, для каждого из которых определены рекомендуемая периодичность, необходимый объем обследований и целевые показатели здоровья4. Качественно организованное ДН направлено, в частности, на снижение числа госпитализаций, в т.ч. по экстренным медицинским показаниям, в связи с обострением или осложнениями заболеваний, по поводу которых лица находятся под ДН, и достижением более высоких показателей не только медицинской и социальной, но и экономической эффективности. По данным ФГБУ "НМИЦ ТПМ" Минздрава России в РФ в 2016г:

  • прямые затраты, обусловленные 4-мя группами хронических неинфекционных заболеваний (ХНИЗ) (сердечно-сосудистыми заболеваниями (ССЗ), хронической обструктивной болезнью легких (ХОБЛ), сахарным диабетом (СД) 2 типа, злокачественными новообразованиями (ЗНО)), составили 430,6 млрд руб.; совокупный экономический ущерб 4-х групп ХНИЗ составил 3,3 трлн руб. (3,9% валового внутреннего продукта (ВВП)) [1];
  • совокупный экономический ущерб, ассоциированный с артериальной гипертонией (АГ), составил 869936 млн руб. (1% ВВП России) [2].

Анализируя данную информацию, следует принимать во внимание тот факт, что оказание медицинской помощи на стационарном этапе — один из наиболее ресурсо- и рискоемких секторов здравоохранения [3]. Так, по данным отчета за 2021г Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) — The Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD), в 2019г 53% от расходов системы здравоохранения в РФ были направлены на стационарное лечение5.

Предсказуемый характер большей части случаев госпитализаций обусловливает научно-исследовательский интерес к поиску эффективных способов их предотвращения. Увеличивается число данных о том, что бóльшая часть пациентов, которым оказывается медицинская помощь в стационарных условиях, — это пациенты с заболеваниями, при которых эффективное оказание медицинской помощи на этапе ПМСП может снизить риск госпитализации6. В частности, достаточно много исследований посвящено состояниям, чувствительным к амбулаторному лечению — ACSC (Ambulatory Care Sensitive Conditions). ACSC — это заболевания и состояния, при которых своевременная и эффективная медицинская помощь, оказанная на амбулаторном этапе, может оказать влияние на снижение риска госпитализации, развития осложнений и обострений заболеваний [4]. Номенклатура ACSC достаточно хорошо описана в научной литературе, при этом следует отметить, что ввиду различных факторов (географические, социально-демографические и др.) перечень заболеваний для каждой отдельной страны будет индивидуальным [5].

Одной из ключевых задач, стоящих перед врачебным сообществом и организаторами здравоохранения различных стран, является идентификация пациентов, имеющих высокий риск госпитализации, и разработка мер, которые способны этот риск уменьшить. В настоящее время доступны различные подходы получения информации о наличии у пациента тех или иных предикторов, ассоциированных с повышенным риском госпитализации, но единого мнения о том, какие из них наиболее эффективны, нет.

Цель работы — обобщение опубликованных данных научных исследований о предикторах, ассоциируемых с повышенным риском госпитализации, используемых в опросниках или анкетировании пациентов.

Материал и методы

Исследование было реализовано в 4 этапа.

1 этап — поиск статей в отечественных и зарубежных электронных библиографических базах данных (ЭББД). Обзор и обобщение фактических данных выполнялись в период 01.09.2023-15.12.2023гг. Для основного поиска источников использовались 8 ЭББД: Scopus, PubMed, BMC Health Services Research, BMJ Research, Google Scholar, e-library, Oxford Academic, Wiley Online Library. Поиск осуществлялся по ключевым английским словам и их русским аналогам: risk assessment of emergency admission, questionnaire of emergency admission, probability of repeated admission, risk prediction of emergency admission, repeated admission, validity of emergency admission, predictive validity of emergency admission, screening tool for admission prediction, экстренная госпитализация, повторная госпитализация, внеплановая госпитализация, опросники госпитализаций, оценка риска, системы оценки риска, прогностические модели оценки риска.

Критерии включения:

  • пациенты/популяция: без ограничений;
  • число участников: ≥100 человек;
  • страна проведения: без ограничений;
  • дизайн исследования: рандомизированное контролируемое исследование; клиническое исследование (нерандомизированное); когортное исследование; исследование случай-контроль; перекрестное исследование; до-после исследования; сравнительное исследование; оценочное исследование (воздействие, процесс, экономическое); качественное исследование; обзор; систематический обзор; метаанализ; правительственный/технический отчет;
  • способ получения информации о наличии у участников исследования предикторов риска госпитализации: опрос/анкетирование пациентов;
  • язык публикации: русский, английский;
  • дата публикации: 01.01.1993-01.01.2023;
  • наличие в полнотекстовой версии статьи:

— сведений об участниках (количество, возраст, критерии включения/невключения в исследование);

— сведений о предикторах госпитализации;

— сведений о способах оценки и примененных методах статистического анализа, а также полученных результатах, позволяющих оценить эффективность прогностического инструмента;

— сведений о прогнозируемом исходе: госпитализация.

Критерии невключения:

  • обзор литературы, продолжающиеся исследования на момент включения, протоколы исследований или рецензии, редакционные статьи или редакционные комментарии, материалы конференций, статьи, опубликованные до 01.01.1993 или после 01.01.2023 и написанные не на английском/русском языке;
  • исследования, в которых изучались исходы у группы пациентов в рамках конкретных заболеваний/состояний;
  • опросники/анкеты, содержащие предикторы, продемонстрировавшие прогностическую эффективность в ходе исследования, но не апробированные в реальной клинической практике.

2 этап — исключение дубликатов. Названия и аннотации материалов, полученных на 1 этапе, были проверены и оценены на предмет релевантности двумя членами исследовательской группы, которые исключили дубликаты;

3 этап — поиск полнотекстовых версий статей и оценка на предмет соответствия критериям включения/невключения. Два члена исследовательской группы извлекли полные тексты потенциально релевантных публикаций и проанализировали на предмет соответствия критериям включения/невключения.

4 этап — анализ данных, систематизация предикторов госпитализации, используемых в опросниках/анкетах.

Результаты и обсуждение

Исследования, соответствующие установленным критериям

Схема реализации стратегии поиска публикаций представлена на рисунке 1.

Всего из 28133 первично найденных публикаций к 4 этапу исследования допущены 13 полнотекстовых версий статей с описанием исследований, которые полностью соответствовали критериям включения/невключения и были внесены в окончательный анализ (таблица 1, см. Приложение (в электронном виде).

Большинство (5 из 13 статей), исследований были выполнены в США, 3 в Великобритании, 3 в Ирландии, 2 в Италии. Примечательно, что нами не было идентифицировано ни одного исследования, удовлетворяющего критериям включения/невключения работ, выполненных в РФ. Кроме того, важно отметить, что не было найдено статей, опубликованных за период 2017-2023гг, полностью соответствующих критериям включения/невключения, что, вероятно, связано со стремительным развитием цифровизации систем здравоохранения и всеобщим внедрением электронных медицинских карт (ЭМК), а также с появлением новых методологий обработки данных. В число таких подходов входят машинное обучение, рекурсивное разбиение, а также другие современные статистические методы (динамический сетевой анализ и др.), которые обеспечивают более глубокий анализ и понимание факторов, способствующих риску госпитализации, и позволяют более точно идентифицировать пациентов с риском неблагоприятных исходов. Так, отдельные исследования, посвященные применению алгоритмов искусственного интеллекта и методов машинного обучения, показали, что для прогнозирования повторной госпитализации вне зависимости от причины в течение 30 дней модели машинного обучения демонстрируют бóльшую эффективность, чем традиционные прогностические модели [6][7]. Отдельные исследования также отмечают позитивный экономический эффект от вторичного использования клинических данных из ЭМК для повышения прогностической эффективности существующих методов скрининга, основанных на традиционных статистических методах с применением логистической регрессии без значительных затрат на первичный сбор данных [8]. Эти изменения отражают переход от прежнего подхода, основанного на прямом сборе данных через опросы и анкетирование, к использованию обширных и комплексных данных, доступных через ЭМК. В результате наблюдается уменьшение количества исследований, опирающихся исключительно на методы опроса для создания прогностических инструментов.

Систематизация данных об исследованиях, описанных в статьях

При анализе 13 публикаций, допущенных к 4 этапу исследования, установлено, что они посвящены описанию 11 опросников, их модификации или апробации:

  • Assistenza Socio-Sanitaria in Italia (ASSI);
  • Emergency Admission Risk Likelihood Index (EARLI);
  • Geriatric Postal Screening Survey (GPSS);
  • Mailed Survey to Predict Hospital Admission;
  • Physical frailty phenotype (PFP);
  • Probability of Repeated Admissions (PRA);
  • Risk Instrument for Screening in the Community (RISC);
  • Sherbrooke Questionnaire;
  • The Community Assessment Risk Screen (CARS);
  • Vulnerable Elders Survey (VES);
  • Исследование "Development of a method to identify seniors at high risk for high hospital utilization".

Число пациентов, принявших участие в исследованиях, варьировало от 862 до 8367 человек (таблица 1, см. Приложение (в электронном виде)) [9-21]. Примечательно, что ни одно из исследований не было направлено на поиск предикторов риска госпитализаций среди лиц трудоспособного возраста — в основном объектами анализа были лица старше трудоспособного возраста: в одном из исследований возраст участников составил ≥60 лет, в 6-и — ≥65 лет, в 2-х — ≥70 лет, в 2-х — ≥75 лет, в 1-м — ≥71 года, в 1-м — ≥81 год (таблица 1, см. Приложение (в электронном виде)). Таким образом, опросники нуждаются в последующем тестировании у пациентов других возрастных групп, чтобы убедиться, что их использование релевантно не только для пожилого населения.

Систематизация данных о предикторах госпитализации

Метод опроса/анкетирования может применяться в управлении рисками медицинской деятельности и лежать в основе разработки инструментов, сопровождающих процесс принятия и выполнения управленческих решений, направленных на повышение качества оказания медицинских услуг и безопасность пациента [22]. Наряду с административными данными, традиционно демонстрирующими высокую прогностическую валидность, характер данных, используемых в опросниках/анкетах, позволяет руководителям в сфере здравоохранения разрабатывать и внедрять программы повышения качества жизни и доступности медицинских услуг для населения, а страховым организациям — определять более гибкие и эффективные планы страхования. Доступность и быстрота проведения оценки риска госпитализации для врачей первичного звена, специалистов со средним медицинским образованием или не имеющих профильного образования лиц, осуществляющих уход за пожилыми людьми, также будет являться преимуществом.

По результатам данных, полученных в настоящем исследовании, всего в отобранных для анализа статьях число исследуемых предикторов риска госпитализации составило 124. Общее число предикторов, по которым доказана прогностическая связь с риском госпитализации — 61 (таблица 2, см. Приложение (в электронном виде)). Частота упоминания в опросниках/анкетах предикторов, наличие которых оказывает влияние на увеличение риска госпитализации, представлена на рисунке 2 (см. Приложение (в электронном виде)). Наиболее часто упоминались такие предикторы, как возраст ≥75 лет (65%) и ≥1 эпизода госпитализации в период от года до двух лет (65%), предшествующих ответу на вопросы опросника/анкетированию. В 54,5% упоминались следующие предикторы, ассоциируемые с повышением риска госпитализации: прием ≥5 рецептурных лекарственных препаратов (ЛП), мужской пол, наличие в анамнезе СД и удовлетворительная/неудовлетворительная самооценка здоровья.

Вместе с тем, принимая во внимание возраст участников исследований и связь обозначенных предикторов с риском госпитализации в определенный период, мы проанализировали частоту упоминания тех или иных предикторов, встречающихся в опросниках, предназначенных для лиц в возрасте ≥65 лет. Из 11 прогностических инструментов, 7 (PRA, VES, CARS, EARLI, RISC, GPSS, PFP) позволяют оценить риск госпитализации в течение года на основании ответов на вопросы опросника. Перечень предикторов, показавших в этих инструментах наибольшую прогностическую эффективность, представлен в таблице 3 (см. Приложение (в электронном виде)). В частности, во всех обозначенных опросниках упоминались такие предикторы, как возраст ≥75 лет, ≥1 эпизода госпитализации в период от года до двух лет перед заполнением опросника, а также прием ≥3 рецептурных ЛП.

Таким образом, одним из основных предикторов, ассоциируемых с увеличением риска госпитализации, служит возраст ≥75 лет. Сходные данные получены в ряде научных исследований, выполненных в нашей стране. В частности, Шляфер С. И. установлено, что в 2019г в РФ частота госпитализации среди лиц старше трудоспособного возраста была в 1,7 раза выше, чем среди взрослых трудоспособного возраста (28,6 на 100 тыс. населения и 16,95 на 100 тыс. населения, соответственно), при этом за 2012-2019гг частота госпитализации пациентов старше трудоспособного возраста увеличилась с 27,36 до 28,6 на 100 тыс. населения соответствующего возраста, в то время, как для взрослых трудоспособного возраста она уменьшилась с 19,39 до 16,95 на 100 тыс. населения соответствующего возраста [23]. Интересно, что наиболее высокие показатели частоты госпитализации пациентов старше трудоспособного возраста в 2019г пришлись на терапевтические (4,76 на 100 тыс. населения соответствующего возраста), кардиологические (2,94), хирургические (2,93) и неврологические (2,62) койки. Мадьяновой В. В. и др. в 2021г при анализе оказанной медицинской помощи лицам старше трудоспособного возраста в круглосуточных стационарах Московской области, определено, что наибольшее количество случаев госпитализации на 1 тыс. застрахованных приходится на мужчин и женщин в возрасте 75-79 лет (1 место по частоте), 80-84 лет (2 место), 85-89 лет (3 место), 70-74 лет (4 место), 65-69 лет (5 место) [24]. Кроме того, авторами установлено, что как среди мужчин, так и среди женщин в возрасте 75-79 лет отмечен наибольший уровень 1-кратной и 2-кратной госпитализации по профилю "кардиология" в течение года, в сравнении с лицами других возрастных групп. Таким образом, становится очевидным, что структура госпитализации смещена в сторону лиц старше трудоспособного возраста, что еще раз подтверждает необходимость более детального изучения возможностей системы здравоохранения, связанных с качественным оказанием медицинской помощи с учетом гериатрических особенностей госпитализируемых лиц.

Немаловажным является и мультиморбидность пациентов старше трудоспособного возраста, распространённость которой значительно увеличивается после 65 лет [25]. Наиболее частые сочетания двух ССЗ у пациентов в возрасте ≥65 лет: АГ+гиперлипидемия (57,2%), АГ+ИБС (36,8%), АГ+СД (32,7%), ИБС+гиперлипидемия (31,3%); трех ССЗ у пациентов в возрасте ≥65 лет: АГ+ИБС+гиперлипидемия (35,8%), АГ+гиперлипидемия+СД (31,7%), АГ+СД+ИБС (21,5%). Перечисленные выше данные подтверждают результаты исследования СОФИТ (Госпитальный РегиСтр мнОгопроФИльного медицинского ценТра), выполненного на базе Тульской областной клинической больницы, в который были включены 21783 пациентов (средний возраст 51,8±16,2 года), госпитализированных в 2021г [26]: среди включенных в регистр пациентов 65,7% были с ССЗ (наиболее часто регистрировались АГ, ИБС и хроническая сердечная недостаточность (ХСН), из них 38,2% пациентов — с кардиоваскулярной мультиморбидностью (≥2 ССЗ) и 84,4% — пациенты с ССЗ и/или другой хронической патологией терапевтического профиля, при этом ≥2 заболеваний установлены у 61,4% пациентов, а ≥3 у 41,2% пациентов. Чаще у больных с кардиоваскулярной патологией имели место СД (в 4,3 раза), ХОБЛ (в 2,5 раза), ожирение (в 2,4 раза) и хроническая болезнь почек (ХБП) (в 1,9 раза). В целом, по данным регистра СОФИТ, в 2021г 20% были госпитализированы >2 раз в течение года. Заслуживают внимания и данные исследования ТЕРРА (АмбулаТорно-поликлиничЕский Регистр многопРофильного медицинского центрА), созданного на базе многопрофильного клинико-диагностического центра, входящего в состав ФГБУ "НМИЦ ТПМ" Минздрава России, в который были включены 32264 пациента с различной патологией (средний возраст 43,9±15,3 года). При этом мультиморбидность в виде сочетания сердечно-сосудистой и некардиальной патологии имела место у 96,8% больных с ССЗ и у 52,3% пациентов с некардиальными заболеваниями [27].

Увеличение с возрастом числа заболеваний (мультиморбидность) у отдельного пациента приводит к назначению большого числа ЛП (полипрагмазии). Единого общепринятого определения полипрагмазии в медицинской литературе не существует, однако некоторые авторы классифицируют полипрагмазию на малую (одновременное назначение 2-4 ЛП), большую (одновременное назначение 5-9 ЛП) и чрезмерную (одновременное назначение ≥10 ЛП) [28]. Вместе с тем, по данным отдельных исследований, полипрагмазия у лиц в возрасте 60-69 лет встречается в 7,4-28,6%, в возрасте ≥80 лет в 18,6-51,8% вне зависимости от пола [29]. Вероятно, связь количества принимаемых ЛП и риска госпитализации имеет многофакторную природу и служит следствием:

— несоблюдения преемственности, согласованности и обоснованности при назначении ЛП;

— медицинских ошибок при назначении ЛП;

— низкой частоты оценки прогноза лекарственных взаимодействий и нежелательных лекарственных реакций (НЛР): при приеме ≤5 ЛП частота НЛР не превышает 5%, при использовании ≥6 ЛП риск НЛР возрастает до 25% [30];

— низкого уровня контроля приверженности к терапии;

— низкого учета физиологических особенностей пожилых людей при назначении ЛП (ферментативная активность печени, чувствительность рецепторов, особенности водно-электролитного баланса, скорости клубочковой фильтрации и пр.).

Кроме того, в литературе имеются данные, свидетельствующие о связи полипрагмазии и старческой астении, падениями, физическим состоянием, когнитивными расстройствами. Однако причинно-следственная связь этих явлений в ряде случаев остается дискутабельной [30].

Вместе с тем, даже с учетом относительно высокой прогностической точности отдельных инструментов скрининга, только на основании результатов опроса сложно достоверно определить клинический профиль пациента, попавшего в группу риска, и оценить релевантную степень оказания медицинской помощи. Попадание в группу высокого риска — результат комбинации нескольких предикторов, и с точки зрения планирования клинико-диагностических мероприятий и назначения пациенту плана лечения опросник может являться эффективным инструментом при условии, что интерпретация результатов позволит оценить, какой именно из факторов риска внес наибольший вклад в наступление неблагоприятного исхода для конкретного пациента.

Авторы исследований, в которых были приведены данные об эффективности опросников, направляемых по почте пожилым людям для самостоятельного заполнения, фиксируют более низкий процент ответов в сравнении с опросом пожилых людей непосредственно на дому при помощи интервьюеров. И хотя результаты исследований, проведенных с небольшим количеством участников, идентичны аналогичным исследованиям с бо́льшим охватом населения, эффективность самостоятельного заполнения может быть поставлена под сомнение, поскольку такой метод опроса не соответствует основным принципам и задачам ПМСП по разработке и предоставлению услуг, нацеленных на достижение всеобщего медицинского обслуживания. В то же время, привлечение интервьюеров к процедуре прохождения опроса создает дополнительные ресурсные и финансовые издержки, что противоречит целям разработки и внедрения опросников, призванных сократить расходы на медицинское обслуживание пожилых людей при госпитализации и последующем нахождении в стационаре. Если опрос выполняется лицом, не имеющим профильного медицинского образования, это может снизить надежность данных на выходе. Данная проблема представляется особенно актуальной в случае прохождения опроса пожилыми людьми, которые, в т.ч., могут страдать когнитивными нарушениями. Сравнение надежности и прогностической достоверности данных, полученных в результате опроса врачом или средним медицинским персоналом, и самостоятельным прохождением опроса пациентом, представляется актуальной темой для будущих исследований.

Среди иных ограничений методик опроса/анкетирования следует отметить: в вопросах не используются точные медицинские термины, в связи с чем ответ зависит от уровня восприятия, эрудиции и образования человека, отвечающего на вопросы анкеты; опросники/анкеты применимы только для лиц определенной возрастной группы и нуждаются в последующем тестировании, чтобы убедиться, что их использование допустимо среди лиц иных возрастных групп; предвзятость ответов, поскольку лица, отрицательно отвечающие на вопросы анкеты, могут относиться к группам очень высокого риска; опросник построен на основании данных пациентов, проживающих в определенных странах, в связи с чем их использование в других странах требует дополнительного анализа и валидации; в ряде исследований отмечалась небольшая выборка, состоящая из пожилых людей, чьи показатели здоровья заведомо хуже в сравнении с лицами трудоспособного возраста.

Рис. 1 Дизайн исследования.

Таблица 1

Характеристика 13 исследований, включенных в исследование на этапе 4

Авторы, год, ссылка

Страна

Число участников (пациентов)

Возраст участников, лет

Конечные точки

Общее число исследуемых предикторов, ед.

Общее число предикторов, показавших наибольшую прогностическую значимость, ед.

Способы оценки (AUC, 95% ДИ, чувствительность, специфичность),

p-значение

1

Boult C, Dowd B, McCaffrey D, et al., 1993 [9]

США

5 920

70+

Госпитализация в течение 4 лет

28

8

AUC 0,61

2

Wagner JT, Bachmann LM, Boult C, et al.,

2006 [10]

Германия, Велико-британия, Новая Зеландия

1) 6924

2) 6946

60+

65+

1) Госпитализация в течение года

2) >6 эпизодов посещений врача в течение года

9

9

1) AUC 0,64

2) AUC 0,68

3

Wallace E, McDowell R, Bennett K, et al., 2016 [11]

Ирландия

862

70+

Госпитализация в течение года

10

8

AUC 0,67

4

Walker L, Jamrozik K, Wingfield D,
2005 [12]

Великобритания

2307

75+

1) Госпитализация в течение 2 лет;

2) Посещение отделения неотложной помощи в течение 2 лет

6

5

Возраст:

С каждым дополнительным годом возраста риск увеличивался на 8%
(95% ДИ: 6-10)

Нарушения памяти: OR 1,41 (95% ДИ: 1,14-1,75)

3+ ЛП:

OR 1,65 (95% ДИ: 1,34-2,02)

≥1 посещения отделения неотложной помощи: OR 4,67 (95% ДИ: 3,50-6,22)

≥1 эпизода экстренной госпитализации:

OR 3,66 (95% ДИ: (2,52-5,31)

5

McGee HM, O'Hanlon A, Barker M, et al., 2008 [13]

Ирландия

2033

65+

Риск обращения за медицинской помощью в течение года:

1) Госпитализация;

2) Посещения врача;

3) Обращение за неотложной помощью

13

13

VES ≥3 балла:

1) Чаще госпитализировались

(21 vs 12%, p<0,05)

2) Чаще посещали врача общей практики (6,7 vs 4 визита, p<0,001)

3) Чаще обращались за неотложной помощью (17 vs 8%, p<0,05)

6

Shelton P, Sager MA, Schraeder C,
2000 [14]

США

1465

65+

1) Госпитализация в течение года

2) Посещение отделения неотложной помощи в течение года

14

3

1) AUC 0,74

2) AUC 0,67

7

Lyon D, Lancaster GA, Taylor S, et al., 2007 [15]

Великобритания

3032

75+

Госпитализация в течение года

20

6

AUC 0,69

Авторы, год, ссылка

Страна

Число участников (пациентов)

Возраст участников, лет

Конечные точки

Общее число исследуемых предикторов, ед.

Общее число предикторов, показавших наибольшую прогностическую значимость, ед.

Способы оценки (AUC, 95% ДИ, чувствительность, специфичность),

p-значение

8

Freedman JD, Beck A, Robertson B, et al. 1996 [16]

США

3746

81+

Госпитализация в течение 4,5 мес.

25

4

AUC 0,63

9

Mazzaglia G, Roti L, Corsini G, et al., 2007 [17]

Италия

5396

65+

1) Госпитализация в течение 15 мес.

2) Смерть в течение 15 мес.

13

7

Модель 1:

Смерть через 15 мес.: AUC 0,75

Госпитализация через 15 мес.: AUC 0,60

Модель 2:

Смерть через 15 мес.: AUC 0,75

Госпитализация через 15 мес.: AUC 0,67

10

Reuben DB, Keeler E, Seeman TE, et al, 2002 [18]

США

5138

71+

Госпитализация 2+ раз в течение следующих 3 лет

21

10

AUC 0,68

11

O'Caoimh R, Gao Y, Svendrovski A, et al., 2014 [19]

Ирландия

1604

65+

1) Помещение в учреждения соц. защиты в течение года

2) Госпитализация в течение года

3) Смерть в течение года

14

10

1) AUC 0,70

2) AUC 0,61

3) AUC 0,70

12

Alessi CA, Josephson KR, Harker JO, et al., 2003 [20]

США

2382

65+

Госпитализация в течение года

38

11

AUC (для каждого предиктора):

Падения: AUC 0,78

Недержание мочи:

AUC 0,78

Депрессия: AUC 0,71

Ограничения функциональных возможностей:

AUC 0,68

Когнитивные нарушения: AUC 0,48

13

Mossello E, Profili F, Di Bari M, et al., 2016 [21]

Италия

8367

70+

Смерть в течение года.

Обращение за неотложной помощью в течение года.

Госпитализация в течение года

11

6

AUC 0,77. Чувствительность 75%.

Специфичность 69%

Примечание: AUC — Area Under Curve, OR — odds ratio (отношение шансов), VES — Vulnerable Elders Survey, ДИ — доверительный интервал, ЛП — лекарственные препараты.

Таблица 2

Предикторы, указывающие на высокий риск госпитализации в течение года после заполнения опросника

Примечание: ЗНО — злокачественные новообразования, ИБС ишемическая болезнь сердца, ССЗ — сердечно-сосудистые заболевания, СД — сахарный диабет, СН — сердечная недостаточность, ХОБЛ — хроническая обструктивная болезнь легких, ADL — Activities of Daily Living, ASSI — Assistenza Socio-Sanitaria in Italia, CARS — The Community Assessment Risk Screen, CES-D — Center for Epidemiologic Studies Depression Scale, EARLI — Emergency Admission Risk Likelihood Index, GPSS — Geriatric Postal Screening Survey, HADS — Hospital Anxiety and Depression Scale, PCS — Physical Component Summary, PFP — Physical frailty phenotype, PRA — Probability of Repeated Admissions, RISC — Risk Instrument for Screening in the Community, SF-36 — Short Form Health Survey, VES — Vulnerable Elders Survey.

Таблица 3

Сводная таблица предикторов, разработанных или протестированных для прогнозирования госпитализации на основании использования анкетирования/опроса пациентов8





Примечание: АГ — артериальная гипертония, БОД — болезни органов дыхания, ДАД — диастолическое артериальное давление, САД — систолическое артериальное давление, ССЗ — сердечно-сосудистые заболевания, ХОБЛ — хроническая обструктивная болезнь легких, ЦВЗ — цереброваскулярные заболевания, ЧСС — частота сердечных сокращений, AMT-10 — Abbreviated Mental Test, PCS — Physical Component Summary, SF-36 — Short Form Health Survey, HADS — Hospital Anxiety and Depression Scale, CES-D — Center for Epidemiologic Studies Depression Scale, IADL/ADL — затруднения в выполнении базовых функций повседневной жизнедеятельности.

Рис. 2 Частота упоминания предикторов в 11 прогностических инструментах (опросниках/анкетировании).

Примечание: ИБС — ишемическая болезнь сердца, ИМ — инфаркт миокарда, ЛП — лекарственные препараты, СД — сахарный диабет, ССЗ — сердечно-сосудистые заболевания, СН — сердечная недостаточность, ХОБЛ — хроническая обструктивная болезнь легких, ФА — физическая активность, ADL — Activities of Daily Living, АМТ-10 — Abbreviated Mental Test, CES-D — Center for Epidemiologic Studies Depression Scale, HADS — Hospital Anxiety and Depression Scale, HSQ — Health Status Questionnaire, IADL — Instrumental Activities of Daily Living.

Заключение

При анализе опросников/анкет по оценке риска госпитализации, среди 61 установленных предикторов, наиболее часто использовались "возраст ≥75 лет", "≥1 эпизода госпитализации в период от года до двух лет, предшествующих ответу на вопросы опросника/анкетированию", "прием ≥5 рецептурных ЛП", "мужской пол", "наличие в анамнезе СД" и "удовлетворительная/неудовлетворительная самооценка здоровья". При более детальной оценке опросников/анкет по оценке риска годичной госпитализации среди лиц ≥65 лет наиболее часто использовались следующие предикторы: "возраст ≥75 лет", "≥1 эпизода госпитализации в период от года до двух лет перед заполнением опросника", а также "прием ≥3 рецептурных ЛП". При оценке риска госпитализации среди лиц пожилого возраста важно оценивать мультиморбидность и полипрагмазию. Последняя, в свою очередь, в ряде исследований демонстрирует связь с большинством предикторов госпитализации. Необходимо проведение дополнительных исследований для валидации установленных предикторов в российской популяции, их причинно-следственной связи и поиска новых факторов, оказывающих влияние на повышение риска госпитализации среди трудоспособного и старше трудоспособного населения.

Отношения и деятельность: все авторы заявляют об отсутствии потенциального конфликта интересов, требующего раскрытия в данной статье.

1 Федеральный закон от 21.11.2011 № 323-ФЗ (ред. от 28.12.2022) "Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации" (с изм. и доп., вступ. в силу с 11.01.2023).

2 Приказ Министерства здравоохранения и социального развития РФ от 15 мая 2012г № 543н "Об утверждении Положения об организации оказания первичной медико-санитарной помощи взрослому населению" (с изменениями и дополнениями).

3 Приказ Министерства труда и социальной защиты РФ от 21 марта 2017г № 293н "Об утверждении профессионального стандарта "Врач-лечебник (врач-терапевт участковый)".

4 Приказ Министерства здравоохранения РФ от 15 марта 2022г № 168н "Об утверждении порядка проведения диспансерного наблюдения за взрослыми" (с изменениями и дополнениями).

5 OECD (2021), Health at a Glance 2021: OECD Indicators, OECD Publishing, Paris. doi: 10.1787/ae3016b9-en.

6 Hutt R. Case-managing long-term conditions: what impact does it have on the treatment of older people? https://archive.kingsfund.org.uk/concern/published_works/000034706?locale=es#?cv=0

7 ССЗ (ИБС, СН) — PRA, СД — PRA, ЗНО, ХОБЛ — CARS.

8 https://org.gnicpm.ru/wp-content/uploads/2024/04/tablicza-prediktorov.pdf.

Список литературы

1. Концевая А. В., Мырзаматова А. О., Муканеева Д. К. и др. Экономический ущерб от основных хронических неинфекционных заболеваний в Российской Федерации в 2016 году. Профилактическая медицина. 2019;22(6):18-23. doi:10.17116//profmed20192206118.

2. Баланова Ю. А., Концевая А. В., Мырзаматова А. О. и др. Экономический ущерб, ассоциированный с избыточным потреблением соли в Российской Федерации в 2016 году. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2019;18(4):62-8. doi:10.15829/1728-8800-2019-4-62-68.

3. Колсанов А. В., Суслин С. А., Вавилов А.В. и др. Профилактика рисков временных, медицинских и экономических затрат при плановой госпитализации в многопрофильный стационар. Профилактическая медицина. 2021;24(7):117-22. doi:10.17116/profmed202124071117.

4. Sarmento J, Rocha JVM, Santana R. Defining ambulatory care sensitive conditions for adults in Portugal. BMC Health Serv Res. 2020;20(1):754. doi:10.1186/s12913-020-05620-9.

5. Duminy L, Ress V, Wild E-M. Complex community health and social care interventions - Which features lead to reductions in hospitalizations for ambulatory care sensitive conditions? A systematic literature review. Health policy (Amsterdam, Netherlands). 2022;126(12):1206-25. doi:10.1016/j.healthpol.2022.10.003.

6. Frizzell JD, Liang L, Schulte PJ, et al. Prediction of 30-Day AllCause Readmissions in Patients Hospitalized for Heart Failure: Comparison of Machine Learning and Other Statistical Approaches. JAMA Cardiol. 2017;2(2):204-9. doi:10.1001/jamacardio.2016.3956.

7. Zhang Z, Qiu H, Li W, Chen Y. A stacking-based model for predicting 30-day all-cause hospital readmissions of patients with acute myocardial infarction. BMC Med Inform Decis Mak. 2020;20(1):335. doi:10.1186/s12911-020-01358-w.

8. Costa AP, Hirdes JP, Bell CM, et al. Derivation and validation of the detection of indicators and vulnerabilities for emergency room trips scale for classifying the risk of emergency department use in frail community-dwelling older adults. J Am Geriatr Soc. 2015;63(4):763-9. doi:10.1111/jgs.13336.

9. Boult C, Dowd B, McCaffrey D, et al. Screening elders for risk of hospital admission. J Am Geriatr Soc. 1993;41(8):811-7. doi:10.1111/j.1532-5415.1993.tb06175.x.

10. Wagner JT, Bachmann LM, Boult C, et al. Predicting the risk of hospital admission in older persons-validation of a brief self-administered questionnaire in three European countries. J Am Geriatr Soc. 2006;54(8):1271-6. doi:10.1111/j.1532-5415.2006.00829.x.

11. Wallace E, McDowell R, Bennett K, et al. External validation of the Probability of repeated admission (Pra) risk prediction tool in older community-dwelling people attending general practice: a prospective cohort study. BMJ Open. 2016;6(11):e012336. doi:10.1136/bmjopen-2016-012336.

12. Walker L, Jamrozik K, Wingfield D.The Sherbrooke Questionnaire predicts use of emergency services. Age Ageing. 2005; 34(3):233-7. doi:10.1093/ageing/afi020.

13. McGee HM, O'Hanlon A, Barker M, et al. Vulnerable older people in the community: relationship between the Vulnerable Elders Survey and health service use. J Am Geriatr Soc. 2008;56(1):8-15. doi:10.1111/j.1532-5415.2007.01540.x.

14. Shelton P, Sager MA, Schraeder C. The community assessment risk screen (CARS): identifying elderly persons at risk for hospitalization or emergency department visit. Am J Manag Care. 2000;6(8):925-33. PMID: 11186504.

15. Lyon D, Lancaster GA, Taylor S, et al. Predicting the likelihood of emergency admission to hospital of older people: development and validation of the Emergency Admission Risk Likelihood Index (EARLI). Fam Pract. 2007;24(2):158-67. doi:10.1093/fampra/cml069.

16. Freedman JD, Beck A, Robertson B, et al. Using a mailed survey to predict hospital admission among patients older than 80. J Am Geriatr Soc.1996;44(6):689-92. doi:10.1111/j.1532-5415.1996.tb01833.x.

17. Giampiero M, Roti L, Corsini G, et al. Screening of older community-dwelling people at risk for death and hospitalization: the Assistenza Socio-Sanitaria in Italia project. J Am Geriatr Soc. 2007;55(12):1955-60. doi:10.1111/j.1532-5415.2007.01446.x.

18. Reuben DB, Keeler E, Seeman TE, et al. Development of a method to identify seniors at high risk for high hospital utilization. Med Care. 2002;40(9):782-93. doi:10.1097/00005650-200209000-00008.

19. O'Caoimh R, Gao Y, Svendrovski A, et al. Screening for markers of frailty and perceived risk of adverse outcomes using the Risk Instrument for Screening in the Community (RISC). BMC Geriatr. 2014;14(104). doi:10.1186/1471-2318-14-104.

20. Alessi CA, Josephson KR, Harker JO, et al. The yield, reliability, and validity of a postal survey for screening communitydwelling older people. J Am Geriatr Soc. 2003;51(2):194-202. doi:10.1046/j.1532-5415.2003.51058.x.

21. Enrico M, Profili F, Di Bari M, et al. Postal screening can identify frailty and predict poor outcomes in older adults: longitudinal data from INTER-FRAIL study. Age Ageing. 2016;45(4):469-74. doi:10.1093/ageing/afw048.

22. Devan K, Englander H, Salanitro A, et al. Risk prediction models for hospital readmission: a systematic review. JAMA. 2011;306(15):1688-98. doi:10.1001/jama.2011.1515.

23. Шляфер С. И. Оказание стационарной медицинской помощи лицам старше трудоспособного возраста в Российской Федерации. Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2021;29(2):238-44. doi:10.32687/0869-866X-2021-29-2-238-244.

24. Мадьянова В. В., Орлов С. А., Лисовский Д. А. Оценка показателей потребления специализированной медицинской помощи лицами старше трудоспособного возраста в Московской области. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2021;43(3):64-73. doi:10.17116/medtech20214303164.

25. Оганов Р. Г., Симаненков В. И., Бакулин И. Г. и др. Коморбидная патология в клинической практике. Алгоритмы диагностики и лечения. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2019;18(1):5-66. doi:10.15829/1728-8800-2019-1-5-66.

26. Лукьянов М. М., Гомова Т. А., Савищева А.А. и др. РегиСтр мнОгопроФИльного медицинского ценТра (СОФИТ): основные задачи, опыт создания и первые результаты. Профилактическая медицина. 2023;26(6):46-54. doi:10.17116/profmed20232606146.

27. Лукьянов М.М., Андреенко Е. Ю., Смирнов А. А. и др. Амбулаторно-поликлинический регистр многопрофильного медицинского центра (ТЕРРА): общая характеристика и первые результаты. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2023;22(6):3598. doi:10.15829/1728-8800-2023-3598.

28. Сычев Д. А., Отделенов В.А., Краснова Н.М. и др. Полипрагмазия: взгляд клинического фармаколога. Терапевтический архив. 2016;88(12):94-102. doi:10.17116/terarkh2016881294-102.

29. Hovstadius B, Hovstadius K, Astrand B, et al. Increasing polypharmacy — an individual-based study of the Swedish population 2005-2008. BMC Clin Pharmacol. 2010;10(16). doi:10.1186/1472-6904-10-16.

30. Марцевич С.Ю., Кутишенко Н.П., Лукина Ю.В. и др. Полифармация: определение, влияние на исходы, необходимость коррекции. Рациональная Фармакотерапия в Кардиологии. 2023;19(3):254-63. doi:10.20996/1819-6446-2023-2924.


Об авторах

Р. Н. Шепель
ФГБУ "Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины" Минздрава России; ФГБОУ ВО "Российский университет медицины" Минздрава России
Россия

Шепель Руслан Николаевич — в.н.с., к.м.н., зам. директора по перспективному развитию медицинской деятельности, руководитель отдела научно-стратегического развития первичной медико-санитарной помощи, доцент кафедры общественного здоровья и организации здравоохранения ФГБУ "НМИЦ ТПМ" Минздрава России; доцент кафедры терапии и профилактической медицины ФГБОУ ВО "МГМСУ им. А.И. Евдокимова" Минздрава России.

Москва



В. В. Демко
ФГБУ "Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины" Минздрава России
Россия

Демко Владислав Валерьевич — с.н.с., врач-методист, аспирант кафедры общественного здоровья и организации здравоохранения.

Москва



М. В. Гончаров
ФГБУ "Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины" Минздрава России
Россия

Гончаров Максим Викторович — эксперт, аспирант кафедры общественного здоровья и организации здравоохранения.

Москва



М. М. Лукьянов
ФГБУ "Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины" Минздрава России
Россия

Лукьянов Михаил Михайлович — к.м.н., руководитель отдела клинической кардиологии и молекулярной генетики.

Москва



С. Ю. Марцевич
ФГБУ "Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины" Минздрава России
Россия

Марцевич Сергей Юрьевич — д.м.н., профессор, г.н.с., руководитель отдела профилактической фармакотерапии.

Москва



С. А. Бернс
ФГБУ "Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины" Минздрава России
Россия

Бернс Светлана Александровна — д.м.н., профессор, руководитель отдела изучения патогенетических аспектов старения, зав. кафедрой терапии и общей врачебной практики с курсом гастроэнтерологии ИПО.

Москва



О. М. Драпкина
ФГБУ "Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины" Минздрава России; ФГБОУ ВО "Российский университет медицины" Минздрава России
Россия

Драпкина Оксана Михайловна — д.м.н., профессор, академик РАН, директор, зав. кафедрой терапии и профилактической медицины.

Москва



Что известно о предмете исследования?

  • Своевременная медицинская помощь на этапе первичной медико-санитарной помощи влияет на снижение риска госпитализации пациентов с ACSC (Ambulatory Care Sensitive Conditions, состояниями, чувствительными к амбулаторному лечению). С учетом предсказуемости большей части случаев госпитализаций, актуален поиск методов их предотвращения, таких как разработка и апробация инструментов скрининга, основанных на прогностической эффективности предикторов повышенного риска госпитализации.

Что добавляют результаты исследования?

  • Проанализированы фактические данные о предикторах, ассоциируемых с повышенным риском госпитализации.
  • Определены условия, при которых методы опроса/анкетирования могут применяться для разработки инструментов при оказании помощи на этапе первичной медико-санитарной помощи. Выявлены преимущества и недостатки этих методов.

Рецензия

Для цитирования:


Шепель Р.Н., Демко В.В., Гончаров М.В., Лукьянов М.М., Марцевич С.Ю., Бернс С.А., Драпкина О.М. Анализ предикторов, используемых в опросниках или анкетировании пациентов, с позиции прогностической эффективности в отношении риска госпитализации. Систематический обзор. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2024;23(5):4026. https://doi.org/10.15829/1728-8800-2024-4026. EDN: FRKOHO

For citation:


Shepel R.N., Demko V.V., Goncharov M.V., Lukyanov M.M., Martsevich S.Yu., Berns S.A., Drapkina O.M. Analysis of questionnaires from the perspective of hospitalization risk prediction. Systematic review. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2024;23(5):4026. (In Russ.) https://doi.org/10.15829/1728-8800-2024-4026. EDN: FRKOHO

Просмотров: 621


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1728-8800 (Print)
ISSN 2619-0125 (Online)