Риск развития сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) зависит от наличия традиционных факторов риска (ФР) и их комбинаций. В популяционных исследованиях основное внимание уделяется выявлению, оценке, модификации и коррекции общих для всей популяции ФР ССЗ. Вклад этих факторов в прогноз неблагоприятных исходов ССЗ меняется в зависимости от пола и возраста, а также по мере увеличения количества ФР у индивидуума [1].

Одним из важнейших достижений клинической эпидемиологии являются разработанные модели прогнозирования риска наступления неблагоприятных событий, которые широко используется для оптимизации профилактики заболеваний у населения [2]. Стартовой точкой для разработки моделей прогнозирования риска послужило Фремингемское исследование сердца, на базе которого в 1994г была разработана шкала сердечно-сосудистого риска (ССР) Framingham Risk Score [3][4]. В 2003г странам Европы для оценки ССР предложена шкала SCORE (Systematic COronary Risk Evaluation), включающая такие переменные как возраст, пол, курение, уровни холестерина и систолического артериального давления (АД) и дающая оценку риска смерти от ССЗ в течение ближайших 10 лет. Шкала SCORE, рекомендованная для использования у людей в возрасте ≥40 лет для стратификации риска, активно внедрялась и в Российской Федерации (РФ) в течение последующих 20 лет. Шкала SCORE имеет практическое значение, определяя стратегию лечения или маршрутизации пациентов. Однако у SCORE есть и недостатки, например, она способна предсказывать риск только для фатальных сердечно-сосудистых событий (ССС), игнорируя не менее важные нефатальные. Кроме того, разработка шкалы была выполнена на основе когорт, сформированных до 1986г, что определяет актуальность ее рестандартизации. В 2021г Европейское общество кардиологов представило SCORE2 — обновленную шкалу риска развития фатальных и нефатальных ССС в течение 10-летнего периода для людей в возрасте 40-69 лет без ССЗ, хронической болезни почек, сахарного диабета (СД) или семейной гиперхолестеринемии в анамнезе [5]. Шкала SCORE2 включает такие переменные как возраст, пол, курение, уровни ХС, не входящего в состав липопротеинов высокой плотности, и систолического АД. Однако и эта шкала не лишена недостатков при ее практическом применении [6]. Отдельно следует отметить, что SCORE2 не была достаточно валидирована для использования в странах с очень высоким ССР, к коим относится РФ, а практически вся мужская популяция относится к категории "очень высокого риска" [7-9]. Таким образом, для широкого использования SCORE2 в России необходима валидация этой шкалы. Такая работа выполняется в стенах ФГБУ "Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины" Минздрава России (ФГБУ "НМИЦ ТПМ" Минздрава России) [10].

Начиная с Фремингемского исследования, исследователи разных стран начали работу над созданием собственных шкал, оценивающих риск. Во многом это обусловлено тем, что прогностическая модель, разработанная на одной популяции, далеко не всегда способна хорошо предсказывать ССР в другой [11]. Основная цель создаваемых моделей — выявить людей с повышенным риском возникновения ССС, которые могут получить наибольшую пользу от профилактического вмешательства [5]. Вместе с тем, анализ существующих шкал риска демонстрирует не только необходимость предпочтения рассчитанным на конкретную страну, но и важность использования показателей риска по конкретной стране, а также возможность включения новых маркеров ССР [12]. Над разработкой российской шкалы ССР в нашей стране работают научные группы нескольких регионов. Так, Шальновой С. А. и др. (2013) на когорте Москвы и Санкт-Петербурга была разработана экспертная система ОРИСКОН (Оценка совокупного РИСКа Основных Неинфекционных заболеваний), позволяющая определить абсолютный и относительный индивидуальный совокупный риск основных хронических неинфекционных заболеваний (ХНИЗ) в ближайшие 10 лет, а также выделить категории лиц с высоким риском [13]. Новосибирские исследователи предложили шкалу 10-летнего риска развития ССС для лиц среднего и пожилого возраста с СД 2 типа, проживающих в Западной Сибири [14]. Интересны возможности стратификации ССР с использованием современных технологий машинного обучения. Мишкин И. А. и др. показали потенциал использования искусственного интеллекта в медицине для улучшения качества ранней диагностики ССЗ [15].

Перспективным направлением является создание отечественной шкалы ССР, при составлении которой используются данные нескольких регионов РФ, учтены профиль ФР, российские особенности заболеваемости и смертности от ССЗ. Таким образом, собранный и анализируемый в отделе эпидемиологии ХНИЗ ФГБУ "НМИЦ ТПМ" Минздрава России материал отечественных популяционных одномоментных и проспективного исследований позволяет, опираясь на данные о распространенности ФР и их вкладе в выживаемость (общую, сердечно-сосудистую) и возникновение комбинированной конечной точки (ККТ), разработать алгоритмы прогнозирования риска ССС с созданием отечественной шкалы прогнозирования, что и явилось целью настоящего исследования.

В анализ вошли данные, полученные в двух многоцентровых одномоментных исследованиях — "Эпидемиология сердечно-сосудистых заболеваний в регионах Российской Федерации" (ЭССЕ-РФ — первое исследование) (2012-2014гг, 12 регионов) и ЭССЕ-РФ2 — второе исследование (2017г, 4 региона) [16]. В этих исследованиях использовалась систематическая стратифицированная многоступенчатая случайная выборка, сформированная по территориальному принципу на базе лечебно-профилактических учреждений по методу Киша, детальное описание которой давалось ранее [15]. Отклик в исследовании составил ~80%. Все обследуемые подписали информированное согласие на обследование и обработку персональных данных. Исследования были ЭССЕ-РФ и ЭССЕ-РФ2 одобрены этическим комитетом ФГБУ "Государственный научно-исследовательский центр профилактической медицины" Минздрава России (в настоящее время — ФГБУ "НМИЦ ТПМ" Минздрава России).

При обследовании представительных выборок использован вопросник, сформированный по модульному принципу. В анализ включены пол, возраст (выделены возрастные группы 25-34, 35-44, 45-54 и 55-64 лет), тип поселения (городская и сельская местность), уровень образования (высшее, среднее и ниже среднего), уровень дохода (низкий, средний, высокий), семейное положение (в браке, в т.ч. гражданском/нет: никогда не был в браке, разведен, живут раздельно), занятость, наличие инвалидности [17][18]. Детальное описание критериев оценки переменных, вошедших в анализ, а также полученных результатов об их распространенности по итогам исследований было дано ранее (таблица 1) [19-45]. Модуль о наличии заболеваний содержал анамнестические данные о перенесенных заболеваниях, полученные опросным методом. Наличие заболевания в анамнезе (перенесенного/имеющегося): ишемическая болезнь сердца, стенокардия, инсульт, инфаркт миокарда (ИМ), нарушения ритма и т.п., оценивалось при положительном ответе на вопрос: "Говорил ли Вам когда-нибудь врач, что у Вас имеются/имелись следующие заболевания?". Наличие СД устанавливалось по опросу (с указанием типа диабета) и/или при уровне глюкозы плазмы натощак ≥7,0 ммоль/л [24][46][47].

Прогностическое значение факторов изучено на когорте проспективного наблюдения, сформированной из обследованных в ЭССЕ-РФ и ЭССЕ-РФ2 (включены 14 регионов РФ). Жизненный статус каждого обследованного 1 раз в 2 года уточнялся, причины смерти кодировались по Международной классификации болезней 10-го пересмотра. ККТ включала следующие ССС: сердечно-сосудистую смерть и/или нефатальный ИМ и/или острое нарушение мозгового кровообращения (ОНМК). В результате проспективного наблюдения за когортой с 2012 по 2021гг (медиана наблюдения — 7,6 лет) смерть от всех причин наступила у 428 (4,4%) мужчин и у 297 (2,1%) женщин. ККТ наступила у 488 (5,0%) мужчин и 363 (2,6%) женщин. Смерть от ССЗ наступила у 162 (1,7%) мужчин и 101 (0,7%) женщины.

Создание алгоритма прогнозирования ССР, на основе которого разрабатывалась модель риска фатальных и комбинированных ССС, выполнялась на выборке участников без ИМ, ОНМК и СД 2 типа в анамнезе на момент исходного обследования.

Валидация шкалы выполнена на материалах популяционного исследования МЕРИДИАН-РО (ЭпидеМиологичЕское исследование состояния здоРовья И повеДенческИх факторов рискА у Населения Рязанской Области). Это одномоментное исследование, в которое были включены городские и сельские жители — 1622 человека в возрасте 25-64 лет. Отклик составил 86,1% [48-50]. Исследование включало опрос, инструментальные измерения и забор биообразцов с последующими лабораторными исследованиями. Обследованные сформировали когорту проспективного наблюдения со сбором конечных точек по фатальным и нефатальным событиям.

Статистический анализ выполнен с помощью языка статистического программирования R (версия 4.2). Для оценки вероятности выживаемости к определенному моменту времени использованы кривые дожития Каплана-Мейера. Ассоциации с конечными точками оценивались с помощью моделей пропорциональных рисков Кокса. В качестве ковариат включались различные наборы параметров, описанные в статье. Пол и регион включались в модель с помощью стратификации, остальные ковариаты включались в формулу регрессии. Исследование мультиколлинеарности факторов проведено при помощи фактора инфляции дисперсии.

Полученные относительные баллы риска были переведены в абсолютную вероятность участника испытать ККТ в течение 10 лет. Для этого использовались модели Файна-Грея со смертностью несердечно-сосудистого генеза в качестве конкурирующего риска. Для этих моделей оценивались отношения мгновенных рисков (HR — hazard ratio (отношение рисков)) с соответствующими доверительным интервалами (ДИ). Сопоставление относительного и абсолютного риска подобным образом — это статистически непростой момент. Необходимо учитывать потерю информации о наступлении событий и наличие лишь 8,5-летнего срока наблюдения вместо 10-летнего. Анализ выполнен по методологии, ранее примененной Svinin G, et al. (2024) для валидации шкалы SCORE2 на выборке ЭССЕ-РФ [10].

Валидация полученных шкал риска проведена на когорте, обследованной в рамках исследования МЕРИДИАН-РО при помощи модели Кокса и вычисления С-индексов. Время наступления для конечных точек до 2020г было недоступно, поэтому приравнено к 31 декабря 2019г. Это понижает мощность статистического анализа, не изменяя уровень ошибки 1 рода. Отсутствие визуальной шкалы риска в МЕРИДИАН-РО не позволяет вычислить балл риска в точности, поэтому, сообразно группам риска в ЭССЕ-РФ, "низкий и умеренный" риск был присвоен участникам, находящимся в первой и второй полоспецифических квинтилях риска.

Значимость различий для всех проверяемых гипотез устанавливали на уровне р<0,05.

При разработке отечественной шкалы риска необходимо было предложить понятную модель, которую можно использовать как на бумажном, так и на электронном носителе. Похожим методом пользовались авторы алгоритма SCORE2. Важной задачей первого этапа стал отбор факторов, подлежащих включению. Следует подчеркнуть, что включение в модель всех имеющихся факторов усложняет ее понимание, интерпретацию и практическое применение. Отбор факторов проводился с помощью статистических методов и практического анализа. Были исключены факторы, которые не поддаются модификации при помощи методов профилактики и лечения. Исключены таким образом: заболевания в анамнезе, уровни дохода и образование, тип поселения, занятость и семейное положение. Исключены факторы, сбор которых — методологически сложная задача при проведении скрининговых обследований в популяции или на врачебном приеме, требующая специального обучения или время-затратная. Это факторы, отражающие питание участника, за исключением такого ФР, как досаливание, оценка уровня физической активности, биомаркеры — тропонин I, натрийуретический пептид, кортизол, липопротеин(а) и С-реактивный белок. Исключен из анализа изученный индекс ожирения печени (Fatty Liver Index, FLI), для расчета которого требуется в т.ч. информация об уровне гамма-глутамилтрансферазы.

Последующее исключение выполнено для ФР, которые не показали статистически значимой ассоциации с ККТ при поправке на пол, возраст и регион проживания в популяции участников без ИМ, ОНМК и СД 2 типа в анамнезе. Для оставшихся переменных проведен анализ на мультиколлинеарность при помощи фактора инфляции дисперсии. Фактор инфляции дисперсии для итогового списка ФР не превышал значения 1,5 для каждого параметра. Столь строгий отбор призван не позволить предсказательной силе факторов разделиться между скоррелированными факторами. Учитывая значимые гендерные различия в профиле ФР в российской популяции, итоговый перечень факторов сформирован раздельно для мужчин (таблица 2) и для женщин (таблица 3). Переменная возраста включена в модель как индикатор 10-летних возрастных групп "35-44", "45-54" и "55-64".

Бета-коэффициенты в многофакторной модели были преобразованы в целые числа так, чтобы максимальный балл риска был равен 100. Итоговая модель предсказания риска наступления ККТ в российской популяции также сформирована отдельно для мужчин (таблица 4) и для женщин (таблица 5).

Поскольку баллы риска не имеют понятной интерпретации, было решено преобразовать их в вероятность достижения ККТ в течение 10 лет наблюдения. Описание методологии вычислений приведено в разделе "статистический анализ". Согласно результатам анализа, расчет риска в процентах осуществляется по формулам:

для мужчин: (1 – exp(– exp(0,0396 × X – 4,545))) × 100;

для женщин: (1 – exp(– exp(0,0504 × X – 5,502))) × 100,

где Х — балл шкалы от нуля до ста. Результаты для половозрастных квинтилей баллов представлены в таблице 6.

С целью внешней валидации разрабатываемой шкалы проведено сопоставление кривых выживаемости когорт ЭССЕ-РФ-ЭССЕ-РФ2 и МЕРИДИАН-РО, показавшее статистически значимо худшие показатели выживаемости лиц категории "высокого" риска в сопоставлении с "низкий/умеренный" (рисунок 1).

Шкала риска оказалась значимо ассоциирована с наступлением ККТ как среди участников без ИМ/ОНМК/СД 2 типа в анамнезе, так и в когорте в целом (p<0,001). Суммарный вклад компонентов шкалы, не связанных с возрастом и полом, также оказался значимо ассоциированным с наступлением ККТ (p=0,029) среди всех участников. На выборке участников без ИМ/ОНМК/СД 2 типа в анамнезе C-индекс шкалы оказался равен 0,650 (0,587-0,713). На выборке всех участников C-индекс шкалы оказался равен 0,639 (0,533-0,745). Проведённая внешняя валидация шкалы риска на исследовании МЕРИДИАН-РО подтвердила её прогностическую значимость. Шкала достоверно дифференцирует группы высокого и низкого/умеренного риска, демонстрируя статистически значимые различия в выживаемости. Дискриминационная способность (С-индекс 0,65) близка к таковой для SCORE2 на российской когорте (С-индекс 0,67) [5].

Таким образом, сформирована и валидирована Российская прогностическая шкала оценки 10-летнего риска возникновения ССС, которая по предложению профессора С. А. Шальновой получила название ФЕНИКС (Оценка Фатального и нЕфатальНого кардИовасКулярного риСка).

Создание валидной отечественной шкалы ФЕНИКС, позволяющей провести многофакторную оценку 10-летнего риска возникновения ССС, стало возможным благодаря уникальному массиву данных, накопленному в ФГБУ "НМИЦ ТПМ" Минздрава России в ходе многоцентровых популяционных исследований ЭССЕ-РФ и ЭССЕ-РФ2. Эти масштабные популяционные исследования позволили сформировать российские репрезентативные когорты для проспективного наблюдения, что обеспечило надежную доказательную базу для разработки прогностического инструмента. Собранный материал на основе данных о распространенности и вкладе в смертность позволил отобрать факторы, подлежащие включению в модель, и представить откалиброванную, валидированную прогностическую шкалу оценки риска наступления ССС (сердечно-сосудистая смерть и/или нефатальный ИМ и/или ОНМК) в течение 10 лет для российских мужчин и женщин без ИМ, ОНМК и СД 2 типа в анамнезе. Если шкала SCORE включает риск только фатальных исходов, недооценивая общее бремя ССЗ, сместившееся в последние десятилетия в сторону нефатальных исходов, то разработанная нами шкала концептуально близка к шкале SCORE2 и рассматривает фатальный и нефатальный риск возникновения ССС [6]. Шкала ФЕНИКС распределяет риск в категории "низкий", "умеренный", "высокий", "очень высокий" и "экстремально высокий". Такая детализация делает инструмент особенно полезным для применения в учреждениях первичной медико-санитарной помощи, где требуется точная стратификация пациентов для принятия клинических и маршрутизационных решений. Интересно, что в перечень переменных, вошедших в Шкалу, не вошли показатели липидного спектра крови. Тем не менее, это согласуется с рядом исследований, выполненных на российской популяции ранее. Так, наблюдение за московской когортой показало, что на снижение сердечно-сосудистой продолжительности жизни в большей мере влияют аритмия, отнимающая свыше 17 лет жизни у мужчин и 13 лет у женщин, повышенное систолическое АД (свыше 12 лет) и ряд других факторов, опережая дислипидемии [51]. В многофакторном анализе не выявлено статистически значимой ассоциации с ККТ для гиперхолестеринемии, гипертриглицеридемии и повышенного уровня ХС липопротеинов низкой плотности.

Разработка национальных шкал ССР — актуальное направление современных научных исследований. Как правило, шкалы носят более ограниченный характер из-за особенностей материала, на котором они разрабатывались и целей — отдельно взятый регион/отдельная категория больных. Так, предложенная Рымар О. Д. и др. шкала предназначена для оценки 10-летнего риска развития ССС среди лиц с СД 2 типа среднего и пожилого возраста, проживающих в Западной Сибири [14]. Тюменские исследователи предложили способ определения риска развития ишемической болезни сердца у мужчин в возрасте 25-64 лет среди лиц с ожирением и высоким уровнем депрессии, а также пациентов с сочетанием АГ и депрессии1,2.

Поиск факторов, определяющих ССР, и методических подходов к его оценке, т.е. процесс эволюции шкалы ССР, продолжается. На современном этапе большие возможности для оценки риска представляются в связи с широким внедрением электронных медицинских карт в системе здравоохранения и автоматической интерпретацией содержащихся в них данных. Как показали Гусев А. В. и др., применение методов машинного обучения на основе "больших данных" позволяет создавать более точные модели для выявления пациентов высокого риска и/или предсказания различных ССС [52]. Значимые направления исследовательского поиска — разработка шкал генетического риска, а также добавление новых маркеров ССР в существующие модели риска, что может сделать прогноз более точным. Так, изучение значимости уровня тропонина I в популяционном исследовании российских мужчин и женщин трудоспособного возраста показало его значимость как предиктора ИМ, инсульта и смерти от ССЗ у лиц 35-64 лет без ССЗ в анамнезе, что делает прогноз риска точнее [38]. Кроме того, возможным перспективным направлением развития теоретических и, в большей степени, практических аспектов применения шкал риска в здравоохранении, является дифференциация рискометрии в зависимости от региональных особенностей проживания населения. Как свидетельствуют российские исследования, в такой территориально большой и разнообразной по условиям проживания стране, как РФ, выражена региональная опосредованность здоровья населения [53]. Это определяет возможность и даже необходимость эволюционирования шкал риска применительно к региональным особенностям проживания жителей РФ. В рамках дальнейших исследований авторы планируют завершить валидацию шкалы SCORE2 для российских мужчин и женщин, а далее — провести анализ прогностической ценности шкалы ФЕНИКС в сопоставлении со шкалой SCORE2, а также с ее версией, валидированной для РФ, что позволит оценить диагностическую точность и клиническую применимость указанных шкал в различных популяционных группах.

Ограничения исследования: разработка шкалы выполнена на материалах обследовании и последующего проспективного наблюдения представительных выборок мужчин и женщин 25-64 лет, проживающих в 14 регионах РФ с исключением лиц, ведущих асоциальный образ жизни и тяжёлых больных/нетранспортабельных.

Таким образом, разработанная шкала ФЕНИКС — важный шаг развития персонализированного подхода к профилактике ССЗ в нашей стране, где они остаются лидирующей причиной смерти, значимым барьером на пути к достижению национальных целей развития страны, таких как увеличение ожидаемой продолжительности жизни до 78 лет к 2030г и до 81 года к 2036г3. Важной задачей профилактики CCЗ является контроль ФР их развития, а также раннее выявление больных и более точный подход к выделению лиц с высоким риском развития ССС. Шкала, позволяющая оценить риск наступления ССС в течение 10-летнего периода, — значимый инструмент, имеющий понятное прикладное значение для использования в практическом здравоохранении с целью стратификации риска при обследовании лиц без ИМ, ОНМК и СД 2 типа в анамнезе. В отличие от существующих международных шкал, таких как SCORE и SCORE2, шкала "ФЕНИКС" учитывает специфику российских ФР, включая социально-демографические, поведенческие и клинические параметры, что делает её более адаптированной для применения в условиях отечественного здравоохранения.

Благодарности. Авторы выражают глубокую признательность исследователям и медицинским работникам, участвовавшим в сборе данных исследования ЭССЕ-РФ, ЭССЕ-РФ2 и МЕРИДИАН-РО в регионах РФ.

Отношения и деятельность. Исследование выполнено в рамках Государственного задания к ФГБУ "НМИЦ ТПМ" Минздрава России на 2024-2025гг № 124013100902-3 "Моделирование риска хронических неинфекционных заболеваний/сердечно-сосудистых заболеваний на основе российских проспективных популяционных исследований с целью создания отечественной шкалы прогнозирования риска развития заболеваний".

1. Акимова Е. В., Гакова Е. И., Акимов А. М. и др. Способ определения риска развития ишемической болезни сердца у мужчин в возрасте 25-64 лет при наличии ожирения и депрессии. Патент RU2834943C1, 2025. 2. Акимов А. М., Каюмова М. М., Дьячков С. М. и др. Способ прогнозирования риска развития ишемической болезни сердца у мужчин в возрасте 25-64 лет при наличии систолической артериальной гипертензии и депрессии. Патент RU2798065C1, 2023. 3. Указ Президента Российской Федерации от 07.05.2024 № 309 "О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года".