В рамках исследования был проведен обзор научных статей, опубликованных в международных и отечественных базах данных в соответствии со стандартом PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis).

Критерии включения. В обзор были включены статьи, отвечающие следующим требованиям: статья представляет собой оригинальное сообщение; текст статьи представлен на английском или русском языке; статья опубликована в период 2016-2025гг; статья содержит описание подхода к проведению скрининга АГ среди населения с использованием методов анкетирования, результаты его проведения, информацию об эффективности, преимуществах и недостатках используемой анкеты.

Критерии невключения. Отсутствие полного текста статьи, тезисы конференций, научные диссертации, обзорные статьи, главы книг.

Стратегия поиска. Поиск статей, удовлетворяющих критериям включения в исследование, был проведен с использованием поисковых платформ и баз данных научных публикаций PubMed и eLIBRARY.RU. Для поиска статей использовались комбинации следующих ключевых слов: "анкета/вопросник для выявления факторов риска артериальной гипертензии", "инструменты скрининга артериальной гипертензии", "методы оценки риска артериальной гипертензии", "программы скрининга артериальной гипертензии", "questionnaire to identify risk factors for hypertension", "hypertension screening tools", "methods for assesing the risk of hypertension", "hypertension screening programs". Центральный исследовательский вопрос был сформулирован следующим образом: какие вопросники используются для проведения скрининга артериальной гипертензии среди населения?

Отбор исследований. На первом этапе был проведен поиск и первичный отбор статей на основании их названия и содержания аннотации. На втором этапе было проведено исключение дубликатов статей. На третьем этапе был проведен поиск полнотекстовых версий статей, прошедших первичный отбор, и их оценка на предмет соответствия критериям включения невключения. На четвертом этапе проведен анализ данных и их систематизация.

В результате первичного поиска идентифицировано 129360 публикаций. После скрининга названий и аннотаций (с учётом дубликатов) исключено 128616 записей. На этапе полнотекстовой оценки исключено ещё 704 публикации, не соответствовавших критериям включения. В итоговый анализ включено 40 исследований.

Обзор литературы охватывает исследования, выполненные в 21 стране. Преобладающая часть исследований, релевантных поставленному исследовательскому вопросу, выполнена в Китае (12,5%), России (10,0%) и Индии (10,0%). Три статьи (7,5%) являлись научном продуктом коллектива авторов из нескольких государств. Помимо этого, в обзоре представлены результаты исследований авторов из Австралии (2,5%), Бангладеш (2,5%), Вьетнама (2,5%), Дании (2,5%), Индонезии (5,0%), Италии (2,5%), Канады (2,5%), Кении (2,5%), Малайзии (2,5%), Непала (2,5%), Нигерии (5,0%), ОАЭ (5,0%), Сингапура (2,5%), США (7,5%), Франции (2,5%), Эфиопии (2,5%), ЮАР (2,5%) и Японии (5,0%).

Параметры, оцениваемые с помощью анкетирования, и их взаимосвязь с наличием АГ

Анализ содержания вопросников позволил выделить две основные группы характеристик респондентов, регистрируемых при проведении скрининга: отражающие наличие у пациента ФР развития АГ и свидетельствующие о возможном наличии заболевания.

Во всех исследованиях, включенных в обзор, с помощью вопросников оценивались характеристики ФР развития АГ. На основании анализа содержания вопросников был сформирован список параметров, оцениваемых авторами с целью установления их взаимосвязи с развитием АГ. Путем объединения параметров, сходных по смыслу, сформирован итоговый перечень из 15 пунктов, оцениваемых с помощью вопросников, упоминание о которых встречалось более чем в десяти анализируемых публикациях (таблица 1).

Значимую взаимосвязь с наличием у респондентов АГ в большей степени продемонстрировали такие параметры, как возраст, индекс массы тела (ИМТ), наличие в анамнезе сахарного диабета и пол респондентов [4-6]. Включение в вопросник вышеуказанных параметров для оценки риска развития АГ среди населения для большинства авторов являлось предпочтительным [7-10]. Важно учесть различные подходы к формированию ответов на вопросы в части определения интервала возрастных групп, критериев определения курения, благосостояния, доз алкоголя, физической активности и параметров правильного питания, что, вероятно, связано с различиями образа жизни и социально-экономической составляющей в различных странах [11-19].

Стоит отметить, что отдельные параметры, которые использовались лишь в единичных исследованиях, включенных в обзор, при условии дальнейшего накопления доказательств их взаимосвязи с АГ в конкретной стране, могут также быть включены в программы скрининга АГ. Например, наличие в анамнезе ХНИЗ [20][21], качество и количество часов сна [22-24] и уровень стресса [25].

В 11 из 40 исследований (27,5%), включенных в обзор, с помощью вопросников оценивались параметры, свидетельствующие о возможном наличии у респондента АГ. Преимущественно, это были исследования, направленные на оценку осведомленности респондентов о наличии АГ и их приверженности лечению. В данных исследованиях в ходе опроса регистрировались такие характеристики, связанные с возможным наличием АГ, как диагностированное ранее повышенное АД, прием антигипертензивных лекарственных препаратов, получение рекомендаций по модификации ФР [4][7-10][13][22-24][26][27].

При этом в вопросники не включались параметры, связанные с проявлением симптомов АГ, такие как головная боль, головокружение, шум в ушах, зрительные нарушения, ощущения учащенного сердцебиения и другие. В единичных исследованиях с помощью вопросников регистрировались параметры, свидетельствующие о наличии у пациента нарушений сна (храп, апноэ во сне, дневная сонливость), которые могут рассматриваться как симптом проявления АГ [22-24].

Таким образом, существующие на сегодняшний день вопросники, применяемые в скрининговых исследованиях, по своему содержанию в большей степени ориентированы на выявление у респондентов ФР развития заболевания, чем на его установление. Однако характеристики симптомов заболевания могут быть успешно погружены в вопросник, что позволит выявлять среди населения не только лиц, имеющих ФР развития АГ, но и тех, у кого заболевание протекает в недиагностированной или скрытой форме.

Шкалы прогнозирования риска (ШПР) АГ, разработанные по данным анкетирования

Выявление лиц с высоким риском развития АГ имеет большое значение для повышения эффективности первичной профилактики данного заболевания. В ряде стран разработаны (ШПР) развития АГ на основе данных о распространенности ФР в популяции по данным анкетирования (таблица 2). Как правило, методология разработки ШПР включает три основные этапа: первый — отбор лиц без АГ и сбор данных о потенциальных ФР, второй — проспективное наблюдение на предмет развития АГ, третий — статистическая обработка данных, формирование шкалы и оценка ее прогностической способности.

Sathish T, et al. (Индия, 2016г) представили неинвазивную ШПР в сельских районах Индии. Этой разработке предшествовало исследование с участием 2510 респондентов в возрасте от 15 до 64 лет, установившее основные ФР, связанные с АГ. По результатам проспективного наблюдения, в среднем через 7,1 лет, заболевание развивалось у 23,6% респондентов (средний возраст опрошенных составлял 36,1 лет). Общий балл шкалы оценки риска развития АГ варьировался от 0 до 5. Риск возникновения АГ в течение 7 лет повышался по мере увеличения баллов: от 0 до 1 — 3,6%, от 2 до 3 — 22,4%, от 4 до 5 — 53,2%. При общем балле ≥3 у пациента идентифицировался высокий риск развития АГ, что требовало рекомендаций по модификации образа жизни и контролю АД. Шкала с пороговым значением ≥3 баллов имела чувствительность 78,6%, специфичность 65,2%, прогностическую ценность положительного результата 41,1% и отрицательного результата 90,8% [28].

В одном из отечественных исследований (Россия, 2018г) проводилась разработка ШПР у проживающих в Республике Башкортостан девушек-подростков, родившихся недоношенными. Помимо классических переменных, данная шкала учитывала пассивное курение (как в семье, так и вне дома), уровень стресса, качество ночного сна, а также ежедневную суммарную продолжительность пребывания на свежем воздухе. Согласно разработанной шкале, при общем балле диагностического индекса >13 вероятность развития АГ составляет 95%. На основе ШПР была создана компьютерная программа, позволяющая девушкам-подросткам самостоятельно пройти тестирование, получить заключение о вероятности развития АГ и персонифицированные рекомендации по её профилактике [29].

В ОАЭ (2019г) разработана ШПР, дополнительно учитывающая такую переменную, как уровень образования (общее, среднее, высшее). Исследование выявило значимую связь между высоким уровнем образования и низким риском развития АГ. Авторы предположили, что степень образования может быть ассоциирована с доходом человека, его осведомленностью о ФР и последствиях АГ, а также с доступностью методов профилактики. С учетом выявленной зависимости особенностью шкалы стало введение переменной "защитного фактора", равного -4 баллам при среднем уровне образования и -8 при высшем, соответственно. Представленная ШПР у жителей Дубая продемонстрировала чувствительность на уровне 81% и специфичность, равную 56% [30].

Европейской исследовательской группой (2020г) представлена методология разработки и валидации инструментов для самооценки риска инсулинорезистентности и АГ 2-й и 3-й степени. У 1350 респондентов были собраны социально-демографические и поведенческие данные, проводилось измерение АД и показателей крови. После оценки значимости выявленных ФР в развитии АГ был разработан "Европейский индекс риска АГ", в который вошли следующие переменные: пол, возраст, ИМТ, физическая активность, потребление бобовых и употребление алкоголя. Максимальное количество баллов по разработанной шкале составляло 40. Авторы отмечают, что предложенная модель не требует проведения биохимических исследований, определения уровня АД и других измерений, что значительно упрощает внедрение скрининга на уровне популяции. Показатели чувствительности и специфичности для предложенного индекса риска АГ составили 0,7 и 0,8, соответственно [31].

В Японии (2021г) разработана упрощённая ШПР в течение ближайших 10 лет. Шкала учитывает такие переменные, как возраст, пол, систолическое АД (САД) и диастолическое АД, прием гипогликемических средств, ИМТ, наличие АГ у родителей и употребление алкоголя. Помимо этого, шкала оценивает риск АГ в зависимости от соотношения возраста с ИМТ. Например, ИМТ 25,0-29,9 кг/м2 в возрасте 40-44 лет добавляет один балл к риску развития заболевания, а в возрасте 55-59 лет — три балла, соответственно. Общий диапазон баллов шкалы варьируется от 0 до 14 в зависимости от количества ФР у респондента. Так, при сумме баллов, равной пяти, риск АГ составляет 25,6%, а при сумме ≥10 баллов — увеличивается до 90%. Разработанная шкала продемонстрировала высокую прогностическую ценность (коэффициент Харрелла =0,817; 95% доверительный интервал (ДИ): 0,796-0,839) и может быть использована для популяционного скрининга [32].

Chowdhury MZI, et al. (2022г) в ходе проспективного когортного исследования разработали ШПР для населения Канады. В исследовании приняли участие жители провинции Альберта в возрасте от 35 до 69 лет. В течение 6 лет наблюдения в исследуемой группе заболевание развивалось в 3,4% случаях. В ШПР вошли шесть переменных: возраст, ИМТ, САД, наличие установленного диагноза сахарного диабета, общее время физической активности и наличие иных ССЗ. Шкала позволяла оценить риск возникновения АГ у граждан через 2, 3, 5 и 6 лет. Категории риска в зависимости от общего количества баллов оценивались как низкий (<22 баллов), промежуточный (22-27 баллов) и высокий (>27 баллов) [33].

Помимо ШПР, основанных на оценке переменных, не требующих проведения клинико-диагностических исследований, существуют шкалы, которые включают как инвазивно, так и неинвазивно определяемые параметры. Так, Филимонов Е. С. и др. (Россия, 2017г) разработали ШПР развития АГ у шорцев — коренных жителей Горной Шории, имеющих почечную дисфункцию. Особенностью шкалы стало включение в оценку риска генетических маркеров, таких как гены систем эндотелиальной синтазы оксида азота (eNOS), ангиотензинпревращающего фермента (АСЕ), метилентетрагидрофолатредуктазы (MTHFR). Помимо этого, оценивался уровень альбуминурии, гиперурикемии и липидный спектр. По результатам исследования установлено, что наибольший риск развития АГ в исследуемой когорте связан с возрастом ≥65 лет, избыточной массой тела и ожирением, повышенной окружностью талии, уровнем альбуминурии, злоупотреблением солью, генотипом 4а/4b гена eNOS, генотипом DD гена АСЕ и генотипом СТ гена MTHFR. Для каждого ФР был установлен прогностический коэффициент, позволяющий рассчитать риск АГ. При значении суммы баллов ≥ 6 выявлялась предрасположенность к развитию АГ, что требовало проведения комплекса мероприятий по профилактике заболевания среди малочисленного и уникального народа4.

В японском исследовании (2021г) было показано, что исследование крови для оценки таких показателей, как уровень глюкозы и мочевой кислоты не повышают прогностическую ценность ШПР. Проведен многофакторный логистический регрессионный анализ с присвоением баллов каждому ФР, который был связан с развитием АГ в течение будущих пяти лет. Баллы по показателям, требующим взятия крови, варьировались от 0 до 14 и включали: возраст, ИМТ, САД и диастолическое АД, курение, семейный анамнез АГ, уровень глюкозы и мочевой кислоты в крови. Оценка без учёта параметров, требующих взятия крови, варьировалась от 0 до 12 баллов и включала пять показателей, соответственно. Шкала, не требующая инвазивных процедур, продемонстрировала хорошую прогностическую способность и воспроизводимость, чувствительность и специфичность теста составили — 0,82 и 0,60, соответственно, при оценке ≥6 баллов [34].

Модели прогнозирования риска и выявления АГ по данным анкетирования с помощью машинного обучения

Помимо ШПР, в ряде стран исследуются возможности машинного обучения в оценке риска развития АГ и выявления уже существующего заболевания. Например, в Италии (2022г) с помощью вопросников у респондентов (n=20206, возраст от 18 до 100 лет) были получены медико-демографические данные, информация о ФР, данные о качестве сна, сведения о перенесенных ССЗ, а также информация об осведомленности об АГ и ее последствиях. Кроме того, у всех участников было проведено три последовательных измерения АД. Исследователи пришли к выводу, что модель скрининга АГ на основе методов машинного обучения обладает высоким уровнем чувствительности (0,8), при этом недостаточным уровнем специфичности (0,6) [22].

Однако в похожем исследовании, проведенном в Китае (2021г), был достигнут более высокий уровень чувствительности (0,8) и специфичности (0,8) машинной модели, основанной на простых предикторах АГ, таких как возраст, ИМТ, окружность талии, пол, семейный анамнез, род занятий, курение, употребление алкоголя, нездоровое (нерациональное) питание, физическая активность (n=29700, возраст респондентов от 20 до 70 лет). Авторы установили, что ИМТ, возраст, отягощенный семейный анамнез по АГ и окружность талии являются четырьмя основными ФР развития заболевания, что позволяет без клинических или генетических исследований прогнозировать риск развития АГ в будущем [35].

В Индонезии (2023г) инструменты машинного обучения использовались для прогнозирования и выявления АГ на основе неинвазивных предикторов заболевания (n=30 320). Учитывались социально-демографические данные, ИМТ, сведения об образе жизни, ХНИЗ в анамнезе, уровне АД и данные о наличии головной боли. Авторы применяли различные алгоритмы для разработки модели прогнозирования риска АГ: случайный лес, дерево решений и логистическую регрессию. В данном исследовании точность прогноза машинной модели с помощью логистической регрессии составила 89,6%, а распространённость АГ в общей популяции достигала 12%. Все предикторы, выбранные исследователями для построения модели, кроме физической активности, показали значимую статистическую связь с высоким уровнем АД [36].

Помимо моделей, основанных на анамнестических данных о здоровье населения и образе жизни, в ряде стран представлены модели, которые при оценке риска АГ учитывают различные лабораторные показатели. Так, Islam SMS, et al. (2022г) создали единый набор данных, объединив результаты опроса "Demographic and Health Survey" ("Демографические исследования и опросы о состоянии здоровья" — проект по изучению сопоставимых данных о здоровье населения с помощью вопросников в развивающихся странах), проведенного в Бангладеш, Непале и Индии с целью построения и валидации модели прогнозирования риска и выявления развития АГ с использованием алгоритмов машинного обучения (n=8186033). В качестве переменных авторы использовали: уровень АД, социально-демографические и экономические факторы, рост, вес. Дополнительно в анализ были включены лабораторные показатели, такие как уровень гемоглобина и глюкозы в крови. Модели машинного обучения показали, что самыми значимыми ФР развития АГ являются возраст, и ИМТ (избыточная масса тела и ожирение, >25,0 кг/м2), при этом лабораторные показатели не продемонстрировали достоверной связи [27].

В Китае в 2022г была разработана машинная модель скрининга (n=4287407), которая продемонстрировала высокий уровень чувствительности и специфичности, установив, что показатель эффективности модели, не учитывающий лабораторные предикторы АГ (0,9), не имеет достоверных различий в сравнении с оценкой лабораторных показателей (0,9). В данной модели оценивались такие показатели крови, как гемоглобин, лейкоциты, тромбоциты, глюкоза, альбумин, билирубин, аланинаминотрансфераза, аспартатаминотрансфераза, креатинин, мочевина, общий холестерин, триглицериды, холестерин липопротеинов низкой и высокой плотности. Помимо этого, в машинную модель были включены результаты электрокардиографии (заключение оценивалось как "без патологии", "с патологией"). В исследовании распространенность АГ составила 22,1% среди мужчин и 23,7% среди женщин. Авторы отмечают, что показатели анализа крови не обеспечивают повышение прогностической эффективности модели по выявлению риска АГ по сравнению с нелабораторными параметрами, точно также как не играют достоверной роли в выявлении уже существующего заболевания [37].

Оценка эффективности программ популяционного скрининга АГ

При внедрении популяционных программ скрининга важно оценить, способны ли они снизить бремя АГ в обществе и, как итог, достичь медицинской, социальной и экономической эффективности. Так, Chen S, et al. (Китай, 2019г) оценили причинно-следственную связь между скринингом АГ среди населения и последующим уровнем АД у пожилых людей. По результатам исследования программа скрининга АГ, реализованная в 2011-2012гг, привела к снижению САД в 2014г. Наблюдалось уменьшение САД на 6,3 мм рт.ст. в модели, не учитывающей ФР (95% ДИ: от -11,2 до -1,3) и на 8,3 мм рт.ст. (95% ДИ: от -13,6 до -3,1) в модели, которая дополнительно учитывала демографические, социальные и поведенческие факторы. Помимо этого, было установлено, что проведенный популяционный скрининг был сопряжён со снижением массы тела (в среднем -1,1 кг; 95% ДИ: от -4,5 до 2,4), вероятности курения (RR — relative risk (относительный риск) =0,62; 0,37-1,07) и употребления алкоголя (RR=0,71; 0,42-1,21), а также повышением физической активности (RR=0,61; 0,41-0,91) [1].

Во Вьетнаме (2016г) анализировались различные интервалы скрининга на выявление АГ (разовый, ежегодный, 1 раз/2 года), фокус-группы (35, 45 или 55 лет) и охват лечением с целью оценки экономической эффективности. По сравнению с отсутствием скрининга, все варианты программ привели к увеличению количества лет жизни пациента, полученных в результате лечения, с учётом её качества (Quality-adjusted life years — QALY), добавленные годы жизни с поправкой на качество). Причем QALY, полученных при скрининге 1 раз/2 года, было таким же, как при ежегодном скрининге во всех возрастных и половых группах. Стоимость одного QALY достигала 758695 долларов США. В тех стратегиях, где скрининг сочетался с увеличением объема лечения на 20%, наблюдался более высокий прирост QALY по сравнению с программами, в которых применялся только скрининг АГ без последующего наблюдения [38].

В Индии (2022г) с помощью экономического моделирования было установлено, что программы скрининга являются эффективными только при условии, что не <20% пациентов с установленным диагнозом АГ во время скрининга в последующем получат первичную медико-санитарную помощь. Внедрение популяционного скрининга у лиц в возрасте от 30 до 65 лет приводило к тому, что заболевание выявлялось на 4,4 (95% ДИ: 3,2-5,6) года раньше, чем при текущей практике. При этом, скрининг, проводимый 1 раз/3 года, позволял выявить заболевание на 3,0 (2,1-4,1) года, а скрининг, проводимый 1 раз/5 лет, на 2,1 (1,4-3,0) года раньше по сравнению с текущей практикой. Число предотвращенных случаев смерти от инсульта, по оценкам исследователей, было самым высоким при ежегодном скрининге (1302 [ 923-1793]/100 тыс. населения), далее снижалось с последующим скринингом каждые 3 года (619 [ 401-935]/100 тыс. населения), каждые 5 лет (406 [ 255-626]/100 тыс. населения) и наименьшим при скрининге каждые 20 лет (96 [ 57-151]/100 тыс. населения) [39].

Neupane D, et al. (Непал, 2018г) установили, что программы скрининга под руководством фельдшера в небольших провинциях эффективно снижают САД у пациентов с диагнозом АГ и замедляют возрастное повышение АД у лиц с нормальным или предгипертоническим состоянием. В рамках исследования все участники с выявленными ФР получали индивидуальные рекомендации по изменению образа жизни, а с повышенным АД консультацию с последующим назначением гипотензивной терапии. Среднее САД через 1 год было после внедрения программы скрининга было достоверно ниже в группе вмешательства (скрининга) по сравнению с контрольной группой. Разница составила -2,28 мм рт.ст. (95% ДИ: от -3,77 до -0,79, p=0,003) для участников без АГ, -3,08 мм рт.ст. (от -5,58 до -0,59, p=0,015) для участников с предгипертонией, и -4,90 мм рт.ст. (от -7,78 до -2,00, p=0,001) для участников с АГ [40].

В РФ АГ, по-прежнему, остается социально-значимым заболеванием, определяющим высокую нагрузку на систему здравоохранения и весомый социально-экономический ущерб [7]. В то же время развитие заболевания успешно профилактируется модификацией основных ФР особенно у молодого и трудоспособного населения.

Настоящий обзор позволил сформировать представление о том, какие инструменты используются для популяционного скрининга АГ и прогнозирования ее развития. Как было показано, в превалирующем числе исследований основным инструментом скрининга является вопросник, позволяющий в ходе опроса выявить основные ФР и предсказать вероятность развития АГ или выявить уже существующее заболевание. Прогнозирование риска развития заболевания может осуществляться с помощью специальных шкал или машинных алгоритмов, обученных на большом массиве данных. Вопросники в свою очередь могут содержать неинвазивные предикторы, например, пол, возраст, ИМТ, курение и употребление алкоголя или предикторы, требующие вмешательств, например, взятия крови для измерения уровня глюкозы, холестерина в составе липопротеинов, мочевины и других показателей. Следует отметить, что для популяционного скрининга вне МО предпочтение отдается простым вопросникам и шкалам, не требующим измерений и, как показал обзор литературы, такие инструменты не уступают в прогностической ценности шкалам с инвазивными показателями. Вопросники, применяемые для сбора информации и последующей оценки риска развития АГ, отличаются в различных странах, однако чаще всего в них включаются такие предикторы, как возраст, пол, уровень АД, ИМТ, наличие АГ у родителей, курение и употребление алкоголя. Переменные, включаемые в оценочные шкалы риска АГ, как правило, адаптируются к условиям конкретной страны, а также когорте, планируемой для скрининга. Результаты наблюдений показывают, что популяционной скрининг с помощью вопросников достоверно является экономически эффективным инструментом только тогда, когда не <20% пациентов с выявленной АГ в последующем будут взяты под наблюдение и получат соответствующее лечение.

В РФ основной скрининг АГ среди населения обеспечивается проведением ПМО и ДОГВН5. Эти мероприятия позволяют выявлять повышенное АД во время непосредственного очного визита пациента, а также ФР развития ХНИЗ с помощью специальной анкеты с последующим профилактическим консультированием. Однако необходимость очного посещения МО затрудняет массовый скрининг АГ среди всех возрастных групп населения, в особенности среди молодёжи и лиц трудоспособного возраста, что во многом связано с поведенческими факторами. В связи с этим, на сегодняшний день возникает потребность во внедрении популяционного скрининга АГ и ФР ее развития вне МО. В современном мире опросная часть профилактических мероприятий (включая ПМО и ДОГВН, посещения "Центров здоровья и здорового долголетия") должна быть вынесена в цифровой формат и заполняться гражданином. Результаты такого опроса могут повысить приверженность населения к профилактическим посещениям МО, включая ДОГВН за счет указания на имеющиеся риски заболеваний, и повысить эффективность ПМО и ДОГВН за счет акцентирования внимания врачей к выявленным у пациента рискам. Вопросник может быть погружен в мессенджер Max ("Макс") в связке с федеральной государственной информационной системой "Единый портал государственных и муниципальных услуг", что позволит всем гражданам РФ проходить опрос с последующей маршрутизацией на ПМО. Следует отметить, что при таком подходе важно обеспечивать проактивное приглашение граждан из групп риска в МО для последующего консультирования, наблюдения и лечения, что, безусловно, требует оптимизации существующей модели первичной медико-санитарной помощи, но при этом позволит эффективно осуществлять профилактику и предотвращать наступление неблагоприятных событий, связанных с ССЗ в будущем (рисунок 1).

По результатам настоящего обзора авторы приходят к следующим выводам:

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

1. Российский статистический ежегодник. 2025: Стат.сб. Росстат. Р76 М., 2025. 621 с. https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Ejegodnik_2025.pdf. 2. Global report on hypertension 2025: high stakes — turning evidence into action. https://iris.who.int/server/api/core/bitstreams/93b8e571-00a2-4de3-bb34-30f99b384816/content. 3. Федеральная служба государственной статистики. Официальная статистика. Здравоохранение. https://rosstat.gov.ru/folder/13721. 4. Филимонов Е. С., Мулерова Т. А., Огарков М. Ю., Колбаско А. В. (2017). Способ прогнозирования риска развития артериальной гипертензии у шорцев — коренных жителей Горной Шории, имеющих нарушения функции почек. Патент на изобретение.RU 2 627 443 C1. 5. Приказ Минздрава России от 27.04.2021 № 404н "Об утверждении Порядка проведения профилактического медицинского осмотра и диспансеризации определенных групп взрослого населения".