CC BY
50
Рубрика: неинвазивная аритмология
© А.В. ФРОЛОВ, Т.Г. ВАЙХАНСКАЯ, О.П. МЕЛЬНИКОВА, А.П. ВОРОБЬЕВ, Л.М. ГУЛЬ, 2016 © АННАЛЫ АРИТМОЛОГИИ, 2016
УДК 616.127-07-08
DOI: 10.15275/annaritmol.2016.2.3
ОТ РИСК-СТРАТИФИКАЦИИ ПАЦИЕНТОВ С ДИЛАТАЦИОННОЙ КАРДИОМИОПАТИЕЙ К ОПТИМАЛЬНОЙ ТАКТИКЕ ЛЕЧЕНИЯ
Тип статьи: оригинальная статья
А.В. Фролов, Т.Г. Вайханская, О.П. Мельникова, А.П. Воробьев, Л.М. Гуль
ГНУ «Республиканский научно-практический центр «Кардиология» (директор - академик НАНБ А.Г. Мрочек) Минздрава Республики Беларусь, ул. Р. Люксембург, 110, Минск, 220036, Республика Беларусь
Фролов Александр Владимирович, доктор биол. наук, профессор, заведующий лабораторией, E-mail: Frolov.Minsk@gmail.com
Вайханская Татьяна Геннадьевна, канд. мед. наук, вед. науч. сотр. Мельникова Ольга Петровна, ст. науч. сотр. Воробьев Анатолий Павлович, ст. науч. сотр. Гуль Людмила Михайловна, науч. сотр.
Цель. Разработка математической модели риск-стратификации пациентов с дилатационной кар-диомиопатией (ДКМП) для первичной профилактики внезапной сердечной смерти (ВСС). Материал и методы. В исследование включены 267 пациентов с ДКМП (средний возраст 47,8 ± 12,1 года, класс NYHA 2,9+0,5, фракция выброса левого желудочка 28,2+11,1%). Период наблюдения составил 36,2+11,3 мес. Анализировали клинические, электрокардиографические и эхо-кардиографические данные. По данным 7-минутной регистрации ЭКГ-12 с помощью оригинальной компьютерной программы «Интекард 7» оценивали маркеры электрической нестабильности миокарда: микровольтную альтернацию Т-зубца, турбулентность сердечного ритма, дисперсию интервалов QT/JT, ускорение/замедление сердечного ритма и др.
Результаты. В периоде наблюдения у 86 (32,2%) пациентов были зафиксированы неблагоприятные тахиаритмические события, которые были приняты в качестве первичных конечных точек для многофакторного анализа Кокса: устойчивая желудочковая тахикардия/фибрилляция желудочков, эпизоды шоковой терапии имплантированными устройствами и ВСС. В результате анализа отношения шансов выявлены независимые прогностические маркеры, которые включены в модель пропорциональных рисков. С использованием Кокс-регрессии разработана технология риск-стратификации, позволяющая ранжировать степень риска на 5уровней — от низкого до критического. Чувствительность модели — 74%, специфичность — 77%.
Заключение. Применение оригинальной модели риск-стратификации позволит оптимизировать тактику лечения пациентов с ДКМП и стратегию выбора потенциальных кандидатов для имплантации кардиовертера-дефибриллятора с целью профилактики внезапной сердечной смерти.
Ключевые слова: внезапная сердечная смерть; дилатационная кардиомиопатия; маркеры электрической нестабильности миокарда; риск-стратификация.
FROM THE RISK STRATIFICATION OF PATIENTS WITH DILATED CARDIOMYOPATHY TO THE OPTIMAL TREATMENT STRATEGY
A.V. Frolov, T.G. Vaykhanskaya, O.P. Mel'nikova, A.P. Vorob'ev, L.M. Gul'
Republican Scientific and Practical Center of Cardiology, Minsk, 220036, Belarus Republic
Frolov Aleksandr Vladimirovich, Doctor of Biology, Professor, Chief of Laboratory, E-mail: Frolov.Minsk@gmail.com
см
S
CO
CD
CD CM
i
О
ОЛО ТМО РИТ
А
s
НН А
Vaykhanskaya Tat'yana Gennad'evna, MD, PhD, Leading Research Associate Mel'nikova Ol'ga Petrovna, MD, Senior Research Associate Vorob'ev Anatoliy Pavlovich, MD, Senior Research Associate Gul' Lyudmila Mikhaylovna, MD, Research Associate
Objective. To develop a mathematical model of the risk stratification of patients with dilated cardiomyopathy (DCM) for the primary prevention of sudden cardiac death (SCD).
Material and methods. The study included 267patients with DCM (aged 47.8+12.1 years, NYHA 2.9+ 0.5, left ventricular ejection fraction 28,2 + 11,1%). The follow-up period was 36.2+11.3 months. We analyzed clinical, electrocardiographic and echocardiographic data. By means of ECG-12 during 7min recording using original software 'Intecard 7' we evaluated markers of myocardial electric instability: microvolt T-wave alternations, heart rate turbulence, dispersion of Q—T/J—T intervals, acceleration and deceleration capacity of the heart rate.
Results. At the follow-up in 86 (32.2%) patients tachyarrhythmic adverse events were registered which have been adopted as the primary endpoint for the Cox model analysis: sustained ventricular tachycardia/ventricular fibrillation, devices shock therapy and sudden cardiac death. An analysis of odds ratios identified independent prognostic markers that are included in the model of proportional hazards. As a result of Cox-regression analysis the model of risk stratification was created which allows to rank a risk degree into 5 levels from low to critical. Model sensitivity was 74%, specificity — 77%.
Conclusions. Application of the original model of risk stratification will allow to optimize the general management in DCM and the strategy of timely selection of potential candidates for implantation of cardioverter-defibrillator for the primary prevention of SCD.
Keywords: sudden cardiac death; dilated cardiomyopathy; markers of myocardial electrical instability; risk stratification.
Введение
Прогнозирование жизнеопасных нарушений сердечного ритма, ассоциированных с высоким риском развития внезапной сердечной смерти (ВСС) является краеугольным камнем современной кардиологии. Примерно 80% случаев ВСС обусловлены ишемической болезнью сердца, из них 65% связаны с остро возникающими нарушениями коронарного кровотока, а 20% приходятся на долю некоронарогенной патологии: дилатационной кардиомиопатии (ДКМП), аритмогенной дисплазии правого желудочка, гипертрофической кардиомиопатии, изолированной некомпактности миокарда левого желудочка и генетически детерминированных ионных кана-лопатий. Доминирующими механизмами остановки кровообращения являются нарушения ритма сердца, среди которых до 90% составляют желудочковые тахиаритмии. Закономерно, что прогностические модели риск-стратификации становятся выходным продуктом многоцентровых рандомизированных исследований с результатами метаанализов известных и множества новых дополнительных факторов риска ВСС и желудочковых тахиаритмических событий [1—5].
Наиболее изученными и общепризнанными предикторами ВСС являются электрокардиографические (ЭКГ) маркеры, отражающие электрическую нестабильность миокарда и дисфункцию автономной вегетативной регуляции. Среди них микровольтная альтернация Т-вол-
ны, дисперсия интервалов Q—T/J—T, турбулентность сердечного ритма, фрагментированный комплекс QRS, индексы ускорения и замедления сердечного ритма (AC/DC). Эти показатели ассоциируются с каскадом различных аритмо-генных механизмов — от гетерогенности электрических процессов деполяризации/реполяри-зации миокарда до вегетативной дисфункции и барорецепторной некомпетентности. В отдельности каждый из вышеперечисленных маркеров обладает определенной прогностической значимостью в отношении опасных желудочковых тахиаритмий и ВСС [6—15]. Предиктивные свойства ЭКГ-маркеров электрической нестабильности миокарда основаны на использовании методов оценки нелинейной динамики, применяемых для анализа сложных динамичес- ^ ких объектов, к которым, несомненно, относит- ^ ся и сердечно-сосудистая система [16, 17]. ^
В рамках определенного нозологического состояния для практического врача крайне важной задачей является своевременная стратифи- 2 кация пациентов с высоким риском развития ^ неблагоприятных событий для выбора опти- ^ мальной тактики лечения. Для решения этой 2 сложной задачи потенциал маркеров электриче- g ской нестабильности миокарда до настоящего § времени еще полностью не раскрыт. g
Целью настоящего исследования явилась ч разработка математической модели риск-стратификации пациентов с ДКМП для первичной :с профилактики ВСС. ч
Материал и методы
В анализ включены 267 пациентов с ДКМП (класс NYHA 2,9±0,5, возраст 47,8± 12,1 лет, 190(71,2%) мужчин, фракция выброса левого желудочка 28,2 ± 11,1%). Диагноз ДКМП верифицирован в соответствии с общепринятыми международными критериями 1999 г. Период наблюдения составил 36,2± 11,3 мес. Пациенты получали стандартную базовую терапию сердечной недостаточности: ß-адреноблокаторы, ингибиторы ангиотензинпревращающего фермента или антагонисты рецепторов к ангиотензину, антагонисты альдостерона, диуретики.
Всем больным выполнялось эхокардиографи-ческое (ЭхоКГ) исследование с помощью аппарата Vivid 7 (General Electric, США) и проводилось суточное холтеровское мониторирование электрокардиограммы (ХМ ЭКГ) (Oxford Medilog, Великобритания). Регистрацию ЭКГ в 12 стандартных отведениях выполняли с помощью 12-канального цифрового электрокардиографа («Интекард», Республика Беларусь). Длительность записи ЭКГ-12 составляла в среднем 7 мин, из них 5 мин в покое и 2 мин при велоэр-гометрической нагрузке мощностью 25 Вт. Оценку микровольтной альтернации Г-волны (мАТВ) выполняли по международному стандарту при «разогретой» частоте сердечных сокращений (105 ±7 уд/мин) с применением модифицированного метода бегущей средней [6, 7]. Турбулентность сердечного ритма (ТСР) определяли по стандарту, разработанному международной рабочей группой [8]. Методика оценки ТСР позволяет диагностировать дисфункцию барорецептор-ного контроля гемодинамики при наличии желудочковой эктопии. Дисперсию интервалов Q—T ^ и J— T (dQ—T/dJ—T) вычисляли как разность ^ между максимальными и минимальными значе-^ ниями этих интервалов [9]. Для повышения точности идентификации окончания Г-зубца применяли оригинальный тангенциальный метод
2 подгонки. Для анализа состояния вегетативной
о
^ нервной регуляции использовали метод оценки S ускорения/замедления сердечного ритма 2 (AC/DC), разработанный A. Bauer et al. [11]. Для с; этого последовательность Л-Л-интервалов фраг-МО ментировалась на участки ускорения и торможе-g ния. Далее с помощью фазового выпрямления А сигнала получали кривые волновых колебаний, по которым рассчитывали ускорение (AC) и загс медление (DC) ритма. Параметр DC отражает ак-Н
ч тивность вагусного контроля регуляции гемоди-
Таблица 1
Маркеры риска внезапной сердечной смерти с указанием общепринятых референтных значений
Маркеры риска внезапной Физиологические
сердечной смерти нормы
Фракция выброса >55
левого желудочка, %
Длительность комплекса QRS, мс <120
Микроальтернация Т-зубца, мкВ <45
Турбулентность сердечного ритма
ТСР onset — начало, % <0
ТСР slope — наклон, мс/R-R >2,5
Дисперсия интервала Q-T, мс <65
Дисперсия интервала J-T, мс <65
Замедление ритма, мс >4,5
намики. При снижении DC менее 4,5 мс фиксировали вагусную дисфункцию регуляции сердечного ритма, которая является одним из доказанных механизмов, индуцирующих сердечные аритмии. В таблице 1 приведен перечень использованных при построении модели риск-стратификации маркеров электрической нестабильности миокарда, автономной вегетативной дисфункции и общепринятого критерия риска (показателя систолической дисфункции) — фракции выброса левого желудочка (ФВ ЛЖ).
Комплекс электрокардиографических маркеров (мАТВ, ТСР, AC/DC, QRS, dQ-T/dJ-T) определяли с помощью разработанной нами компьютерной программы «Интекард 7» [18].
Математическую модель риск-стратификации пациентов с ДКМП разрабатывали с применением логистической регрессии пропорциональности рисков Кокса, в которой маркерам электрической нестабильности миокарда присваивали бинарные значения: 1 — в случае, если маркер выходит за пределы допустимого референтного значения, или 0 — если показатель в пределах нормы. Статистическая обработка выполнена с использованием прикладного пакета Statistica 8 (StatSoft Inc., США). При проверке статистических гипотез принят критический уровень значимости p = 0,05.
Результаты
В период наблюдения у 86 (32,2%) пациентов с ДКМП были зафиксированы тахиаритмические события и неблагоприятные клинические исходы: документированная ВСС; эпизоды устойчивой желудочковой тахикардии/фибрилляции желудочков (ЖТ/ФЖ), выявленные по данным ХМ
Таблица 2
Результаты регрессионного Кокс-анализа первичных конечных точек у пациентов с дилатационной кардиомиопатией
Параметры (переменные), независимые предикторы переменной ОШ 95% ДИ ln ОШ
Номер переменной
Значение Р
х1 Показатель систолической дисфункции (ФВ ЛЖ) 6,86 2,04- 15,9 1,93 0,000
х2 Микровольтная альтернация Г-волны 10,70 4,95- 26,6 2,37 0,000
х3 Патологическая турбулентность ритма
(ТО>0 или Т8<2,5 мс/КК) 8,43 3,07- 19,9 2,13 0,001
х4 Дисперсия интервала Q—T 2,71 1,27- 5,29 0,99 0,017
х5 Индекс замедления сердечного ритма 1,63 0,85- 3,12 0,49 0,020
х6 Ширина комплекса QRS 8,25 2,74- 25,2 2,11 0,000
х7 Желудочковая экстрасистолия 2,92 1,68- 5,07 1,07 0,001
Примечание. ОШ — отношение шансов; ДИ — доверительный интервал.
ЭКГ или телемониторинга имплантированных устройств; эпизоды шоковой терапии ЖТ/ФЖ (разряды кардиовертеров-дефибрилляторов или ресинхронизирующих устройств с функцией дефибриллятора). Вышеперечисленные события приняты в качестве первичных конечных точек для корреляционного и регрессионного анализа.
В результате корреляционного анализа Спир-мена была выявлена положительная корреляция тахиаритмических событий (пациенты с синусовым ритмом — 73,3%) c позитивным тестом мАТВ и патологической ТСР (ks= 0,49, p<0,001), а также с дисперсией интервала Q—T (ks=0,43, p <0,009). Отрицательная корреляция (ks=—0,63, p<0,0001) тахиаритмий и ФВ ЛЖ была обнаружена при анализе всего массива исследуемых.
С помощью двупольных таблиц сопряженно-стей вычислены отношения шансов для анализируемых показателей, результаты представлены в таблице 2. Так как между дисперсией интервала Q—Tи дисперсией интервала J—Tобнаружена высокая корреляционная связь, в модель анализа включили только параметр dQ—T.
С учетом полученных данных построена регрессионная Кокс-модель пропорциональности рисков, где логистическая функция Z является результирующим параметром уравнения:
Z =1,93« x j + 2,37'x 2 + 2,13« x 3+0,99«x 4 + + 0,49'x5 + 2,11«x6+1,07«x7, (1)
а переменные x1, x2, x3, ... x7 — предикторами риска согласно нумерации, приведенной в таблице 2.
В общем виде модель Кокса имеет вид:
P 1,0
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
кр итиче
оче1 1Ь выс окий
/ высс кий
/ / средн ий
/ ни; кий
5 Z
P=
1
1+e-
(2)
Зависимость вероятности P развития неблагоприятных событий (ВСС/ЖТ/ФЖ/разряды имплантированных устройств) от значения логистической функции Z
где P — вероятность неблагоприятного события (достижение первичных конечных точек), Z — логистическая функция.
График логистической функции вероятности развития неблагоприятных событий (ВСС/ ЖТ/ФЖ/разряды имплантированных устройств) представлен на рисунке.
Диапазон допустимых значений вероятности P разделен на квинтили уровней риска: низкий 0,5—0,6, средний 0,61—0,7, высокий 0,71—0,8, очень высокий 0,81—0,9 и критический 0,91—1,0.
Таким образом, приоритетная прогностическая значимость была определена для четырех анализируемых параметров. Среди них ЭКГ-предикторы: мАТВ, ТСР, ширина QRS, а также ЭхоКГ-предиктор — систолическая дисфункция левого желудочка. Чувствительность разработанной модели стратификации риска составила 74%, специфичность — 77%. Вероятность прогноза неблагоприятных событий — 85%.
£
со со
CD i
О
ОЛО ТМО РИТ
А
3
ННАЛ А
3
4
Обсуждение
Прогнозирование ВСС и жизнеопасных желудочковых тахиаритмий является актуальной проблемой в кардиологии. Например, в США 3/4 пациентов с коронарной болезнью сердца погибают внезапно, это составляет 310 тыс. летальных случаев в год. Не являются исключением и больные с некоронарогенной патологией. У 1/3 обследованных нами пациентов с ДКМП зарегистрированы неблагоприятные клинические исходы в 3-летнем периоде наблюдения. Подобные результаты анализа получены рядом авторов многоцентровых исследований [19, 20]. Возникает естественный вопрос: почему у 2/3 пациентов заболевание приобретает хронический характер эволюционного развития, а у 1/3 больных с такой же патологией развиваются кардиоваскулярные катастрофы?
Это вызов кардиологии XXI века. По данным Н.1.1. МЫ1еш й а1. (2014 г.), в настоящее время 85% случаев ВСС регистрируется у лиц без прижизненной диагностики морфоструктурной или функциональной патологии сердца и у пациентов с сохраненной контрактильной функцией миокарда. К сожалению, в фокусе потенциального клинического внимания кардиологов-аритмологов пока находится всего 15% пациентов с манифестирующими признаками сердечно-сосудистой патологии [21].
Решение проблемы риск-стратификации пациентов лежит в плоскости многофакторного моделирования, так как пока еще не найден уникальный и достоверно универсальный показатель, служащий идеальным критерием риска. N. Dagres и О. Нтёг^ в результате анализа нескольких исследований собрали достаточную доказательную базу в пользу несостоятельности парадигмы уни-^ версального применения выраженной систоличе-^ ской дисфункции левого желудочка в качестве ба-^ зового прогностического маркера ВСС. Этот по-^ казатель уже более двух десятилетий используется как основной критерий во множестве проспектив-2 ных рандомизированных исследований. Ученые ^ продемонстрировали снижение приоритетной ^ значимости сократительной дисфункции левого и желудочка как лидирующего предиктора ВСС, так с; как, согласно результатам проведенных исследо-§ ваний, в 6 из 7 зарегистрированных случаев внезапной смерти они отмечали нормальную либо ^ умеренно сниженную ФВ ЛЖ. А у пациентов с ФВ ¡| ЛЖ менее 30%, которым были имплантированы :с кардиовертеры-дефибрилляторы (КВД) в целях ч первичной профилактики, приборы не срабатыва-
ли в силу объективных причин: отсутствовала точка приложения — не регистрировались ЖТ/ФЖ и, соответственно, не фиксировались разряды КВД [22]. Из этого следует, что в модель риск-стратификации необходимо дополнительно включать информацию или факторы, функционально связанные с (или обусловленные) желудочковыми тахиаритмиями. Таким информационным субстратом служат маркеры электрической нестабильности миокарда (ЭНМ) — ЭКГ-предикторы, которые и были использованы в нашем исследовании, поскольку их высокая прогностическая значимость и информативность, технологичность и не-инвазивность уже были убедительно продемонстрированы в многоцентровых рандомизированных исследованиях [22—28]. Наиболее мощную доказательную базу получил показатель микровольт-ной альтернации Т-волны, рекомендованный Американской ассоциацией кардиологов к практическому применению в качестве предиктора опасных желудочковых тахиаритмий (класс 11а показаний, уровень доказательности А). Исследователи R. Verrier и Т. Nieminen (2010 г.) и другие авторы даже рекомендуют рассматривать снижение мАТВ в качестве антиаритмической цели [23]. Предиктивная значимость показателей ТСР, дисперсии интервала Q—T, усредненной ЭКГ и баро-рецепторной чувствительности пока ограничена классом II с уровнем доказательности B. Исследования, накопление и анализ данных в области риск-маркеров продолжаются.
Наиболее широко прогностические качества маркеров ЭНМ изучены у пациентов, перенесших инфаркт миокарда (ИМ). В исследованиях EMIAT, MRFAT, SGHMS установлено, что в группе летальных исходов у пациентов с ФВ ЛЖ менее 30% частота ВСС была сопоставима с частотой ВСС в группе пациентов с ФВ ЛЖ более 30% и позитивным тестом мАТВ и/или патологической ТСР [24—26]. Такие результаты демонстрируют высокую прогностическую значимость маркеров ЭНМ, отражающих гетерогенность процессов реполяризации и барорецепторную дисфункцию.
В 1980-х гг. была доказана важная роль вегетативной нервной регуляции при прогнозировании исходов заболевания. Так, симпатовагусный дисбаланс признан независимым предиктором кар-диоваскулярных катастроф. Обычно вегетативная регуляция оценивается методом вариабельности сердечного ритма. Однако недостатком этого метода является требование стационарности сердечного ритма, а при желудочковых аритмиях такое условие не соблюдается. Метод оценки ин-
дексов ускорения/замедления сердечного ритма (AC/DC), разработанный A. Bauer et al. (2006 г.), лишен данного недостатка и пригоден к использованию при нарушениях сердечного ритма. Параметры AC/DC обладают высокими прогностическими качествами. Как продемонстрировали исследования, при снижении показателя замедления ритма (DC менее 4,5 мс), отражающем вагус-ную вегетативную дисфункцию регуляции гемодинамики, 2-летняя летальность пациентов после перенесенного ИМ составила 22%, в то же время при физиологически состоятельной вагусной регуляции (DC более 4,5 мс) — всего 2% [11]. Частота случаев дисфункции вагусной регуляции у пациентов с ДКМП и зафиксированными конечными точками составила около 50%.
В результате анализа многоцентровых исследований, по мере накопления новых научных данных обновляются европейские рекомендации по первичной и вторичной профилактике ВСС [27, 28]. Разработанная нами модель риск-стратификации пациентов с ДКМП в целях первичной профилактики ВСС в будущем имеет дальнейшие перспективы улучшения прогностических свойств. Во-первых, модель может дополняться новыми предикторами риска. Во-вторых, алгоритм оценки мАТВ в условиях частой желудочковой экстрасистолии может быть оптимизирован по стандартам более строгой адаптации к эктопическим воздействиям. В-третьих, при расчете замедления ритма DC следует изучить и применить более точные параметры усреднения сигнала. В-четвертых, следует выяснить, какой продолжительности (короткие 7-минутные или суточные) записи ЭКГ обеспечивают более точный прогноз и информативность.
Разработанная нами модель риск-стратификации пациентов с ДКМП предназначена для выбора потенциальных кандидатов на имплантацию КВД с целью первичной профилактики ВСС. Технология риск-стратификации пациентов с ДКМП, с одной стороны, создана для повышения эффективности первичной профилактики ВСС, а с другой — для уменьшения количества ложноположительных превентивных имплантаций КВД, что сопряжено со снижением качества жизни пациентов и необоснованными экономическими потерями.
Заключение
В результате исследования:
1) разработана компьютерная программа оценки комплекса ЭКГ-маркеров электричес-
кой нестабильности миокарда, вегетативной и барорецепторной дисфункции регуляции: ми-кровольтной альтернации 7-волны, турбулентности сердечного ритма, дисперсии интервалов Q—T/J—T, индексов ускорения/замедления сердечного ритма;
2) создана математическая модель риск-стратификации пациентов с ДКМП для первичной профилактики с 5-уровневой градацией вероятности риска развития ВСС/ ЖТ/ФЖ/разрядов КВД — от низкого до критического.
Высокий, очень высокий и критический уровни риска, согласно расчетным значениям логистической функции в Кокс-модели, целесообразно учитывать при принятии решения о необходимости имплантации КВД у пациентов с ДКМП с целью первичной профилактики ВСС.
Конфликт интересов
Конфликт интересов не заявляется.
Библиографический список
1. D'Agostino R.B. Sr, Grundy S., Sullivan L.M., Wilson P. Validation of the Framingham coronary heart disease prediction score: results of multiple ethnic group investigation. JAMA. 2001; 286 (2): 180-7.
2. Roques F., Michel P., Goldstone A.R., Nashef S.A.M. The logistic EuroSCORE. Eur. Heart J. 2003; 24 (9): 1-2.
3. Levy W., Mozaffarian D., Linker D., Sutradhar S.C., Anker S.D., Cropp A.B. et al. The Seattle Heart Failure Model: prediction of survival in heart failure. Circulation. 2006; 113 (11): 1424-33.
4. Douglas S. Ezekovitz J. Risk stratification in acute heart failure. Canadian J. Cardiol. 2014; 30 (3): 312-9.
5. Mentla S., Eikelboom J., Ruo-Melacini P., Weitz J.I., Anand S.S., Pare G. et al. A risk assessment tool incorporating new biomarkers for cardiovascular events in acute coronary syndromes: the organization to assess strategies in ischemic syndromes (OASIS) risk score. Can. J. Cardiol. 2016. DOI: 10.1016/j.cjca.2016.01.029.
6. Armoundas A.A., Tomaselli G.F., Esperer H.D. Pathophysiological basis and clinical application of T-wave alternans. J. Am. Coll. Cardiol. 2002; 40 (2): 207-17.
7. Khaustov A., Nemati S., Clifford G.D. An open-source standard T-wave alternans detector for benchmarking. Comput. Cardiol. 2008; 2008: 509-12.
8. Bauer A., Malik M., Schmidt G., Barthel P., Bonnemeier H., Cygankiewicz I. et al. Heart rate turbulence: standards, physiological interpretation, and clinical use: International Society for Holter and Noninvasive Electrophysiology Consensus. J. Am. Coll. Cardiol. 2008; 52 (17): 1353-65.
9. Макарычева О.В., Васильева Е.Ю., Радзевич А.Э. и др. Динамика дисперсии QT при остром инфаркте миокарда и ее прогностическое значение. Кардиология. 1998; 7: 43-6.
10. Das M.K., Maskoun W, Shen C., Michael MA., Suradi H., Desai M. et al. Fragmented QRS in twelve-lead electrocardiogram predicts arrhythmic events in patients with ischemic and nonischemic cardiomyopathy. Heart Rhythm. 2010; 7 (1): 74-80.
11. Bauer A., Kantelhardt J.W., Barthel P., Schneider R., Makikallio T., Ulm K. et al. Deceleration capacity of heart rate as a predictor of mortality after myocardial infarction: cohort study. Lancet. 2006; 367 (9523): 1674-81.
12. Бокерия О.Л., Базаев В.А., Санакоев М.К. Микровольтная альтернация Т-волны: механизмы развития и применение как предиктора внезапной сердечной смерти. Анналы аритмологии. 2010; 7 (1): 11-20.
см §>
со со
CD СМ
i
О
ОЛО ТМО РИТ
А 3 ННАЛ
А
см
S
со со
CD СМ
É
О
ОЛО ТМО РИТ
А
3
ННАЛ А
13. Бокерия О.Л., Ахобеков А.А. Внезапная сердечная смерть: 7. механизмы развития и стратификация риска. Анналы аритмологии. 2012; 9 (3): 5—13.
14. Громова О.И., Александрова С.А., Макаренко В.П., Голу- 8. хова Е.З. Современные предикторы жизнеугрожающих аритмий. Креативная кардиология. 2012; 2: 30—46.
15. Вайханская Т.Г., Фролов А.В., Мельникова О.П., Гуль Л.М., Коптюх Т.М., Сидоренко И.В., Курушко Т.В. Стратификация риска внезапной смерти пациентов с дилатационной 9. кардиомиопатией. Вестник аритмологии. 2014; 77: 24—31.
16. Симоненко В.Б., Широков Е.А., Фролов В.М. Клиническая кризология в кардионеврологии. М.: Кворум; 2013. 10.
17. Фролов А.В., Вайханская Т.Г., Марценюк М.А. Риски кар-диоваскулярных событий в аспекте теории катастроф. Клиническая информатика и телемедицина. 2014; 10 (11): 32—8.
18. Фролов А.В., Мрочек А.Г., Вайханская Т.Г. и др. Электричес- 11. кая нестабильность миокарда: механизмы развития, диагностика, клиническое значение. Минск: Беларуская навука; 2014.
19. Okutucu S., Oto A. Risk stratification in non-ischemic dilated cardiomyopathy: current perspectives. Cardiol. J. 2010; 17 (2): 219—29. 12.
20. O'Machony C., Jichi F., Pavlou M., Monserrat L., Anastasa-kis A., Rapezzi C. et al. A novel clinical risk prediction model
for sudden cardiac death in hypertrophic cardiomyopathy 13. (HCM Risk - SCD). Eur. Heart J. 2014; 35 (30): 2010-20.
21. Wellens H.J.J., Schwartz P.J., Lindemans F.W., Buxton A.E., Goldberger J.J., Hohnloser S.H. et al. Risk stratification for 14. sudden cardiac death: current status and challenges for future.
Eur. Heart J. 2014; 35 (25): 1642-51.
22. Dagres N., Hindrics G. Risk stratification after myocardial 15. infarction: is left ventricular fraction enough to prevent sudden cardiac death? Eur. Heart J. 2013; 34 (26): 1964-71.
23. Verrier R., Nieminen T. T-wave alternans as a therapeutic marker for antiarrhythmic agents. J. Cardiovasc. Pharmacol. 2010; 16. 55 (6): 544-54.
24. Bauer A., Barthel P., Muller A., Ulm K., Huikuri H., Malik M., 17. Schmidt G. Risk prediction by heart rate turbulence and deceleration capacity in postinfarction patients with preserved left ventricular function: retrospective analysis of independent trials. 18. J. Electrocardiol. 2009; 42: 597-601.
25. Sulimov V., Okisheva E., Tsaregorodsev D. Non-invasive risk stratification for cardiac death by heart rate turbulence and microvolt T-wave alternans in patients after myocardial infarc- 19. tion. Europace. 2012; 14 (12): 1786-92.
26. Wolbers M., Koller M.T., Stel V.S., Schaer B., Jager K.J., Leffondré K., Heinze G. Competing risk analysis: objectivities 20. and approaches. Eur. Heart J. 2014; 35 (42): 2936-41.
27. Kraier K., Scholten M.F., Tijssen J.G., Theuns D.A., Jor-daens L.J., Wilde A.A., van Dessel P.F. Early mortality in prophylactic implantable cardioverter-defibrillator recipients: 21. development and validation of a clinical risk score. Europace.
2014; 16 (1): 40-6.
28. 2015 ESC Guidelines for the management of patients with ventricular arrhythmias and the prevention of sudden cardiac death. 22. Eur. Heart J. 2015. DOI: 10.1093/eurheartj/ehv316.
23.
References
1. DAgostino R.B. Sr, Grundy S., Sullivan L.M., Wilson P. 24. Validation of the Framingham coronary heart disease prediction score: results of multiple ethnic group investigation. JAMA.
2001; 286 (2): 180-7.
2. Roques F., Michel P., Goldstone A.R., Nashef S.A.M. The logistic EuroSCORE. Eur. Heart J. 2003; 24 (9): 1-2. 25.
3. Levy W., Mozaffarian D., Linker D., Sutradhar S.C., Anker S.D., Cropp A.B. et al. The Seattle Heart Failure Model: prediction of survival in heart failure. Circulation. 2006; 113 (11): 1424-33.
4. Douglas S. Ezekovitz J. Risk stratification in acute heart failure. 26. Canadian J. Cardiol. 2014; 30 (3): 312-9.
5. Mentla S., Eikelboom J., Ruo-Melacini P., Weitz J.I., Anand S.S.,
Pare G. et al. A risk assessment tool incorporating new biomarkers 27. for cardiovascular events in acute coronary syndromes: the organization to assess strategies in ischemic syndromes (OASIS) risk score. Can. J. Cardiol. 2016. DOI: 10.1016/j.cjca.2016.01.029.
6. Armoundas A.A., Tomaselli G.F., Esperer H.D. Patho- 28. physiological basis and clinical application of T-wave alternans.
J. Am. Coll. Cardiol. 2002; 40 (2): 207-17.
Khaustov A., Nemati S., Clifford G.D. An open-source standard T-wave alternans detector for benchmarking. Comput. Cardiol. 2008; 2008: 509-12.
Bauer A., Malik M., Schmidt G., Barthel P., Bonnemeier H., Cygankiewicz I. et al. Heart rate turbulence: standards, physiological interpretation, and clinical use: International Society for Holter and Noninvasive Electrophysiology Consensus. J. Am. Coll. Cardiol. 2008; 52 (17): 1353-65.
Makarycheva O.V., Vasil'eva E.Yu., Radzevich A.E. et al. Dynamics of QT dispersion in acute myocardial infarction and its prognostic value. Kardiologiya. 1998; 7: 43-6 (in Russ.). Das M.K., Maskoun W., Shen C., Michael MA., Suradi H., Desai M. et al. Fragmented QRS in twelve-lead electrocardiogram predicts arrhythmic events in patients with ischemic and non-ischemic cardiomyopathy. Heart Rhythm. 2010; 7 (1): 74-80. Bauer A., Kantelhardt J.W., Barthel P., Schneider R., Makikallio T., Ulm K. et al. Deceleration capacity of heart rate as a predictor of mortality after myocardial infarction: cohort study. Lancet. 2006; 367 (9523): 1674-81. Bockeria O.L., Bazaev V.A., Sanakoev M.K. T-wave microvolt alternation: mechanisms and application as a predictor of sudden cardiac death. Annaly aritmologii. 2010; 7 (1): 11-20 (in Russ.). Bockeria O.L., Akhobekov AA. Sudden сardiac death: mechanisms and risk stratification. Annaly aritmologii. 2012; 9 (3): 5-13 (in Russ.).
Gromova O.I., Aleksandrova S.A., Makarenko V.P., Golu-khova E.Z. Modern predictors of the life-threatening arrhythmias. Kreativnaya kardiologiya. 2012; 2: 30-46 (in Russ.). Vaykhanskaya T.G., Frolov A.V., Mel'nikova O.P., Gul' L.M., Koptyukh T.M., Sidorenko I.V., Kurushko T.V. Risk stratification of sudden cardiac death of patients with dilated cardiomyopathy. Vestnik aritmologii. 2014; 77: 24-31 (in Russ.). Simonenko V.B., Shirokov E.A., Frolov V.M. Clinical crisology in cardioneurology. Moscow: Kvorum; 2013 (in Russ.). Frolov A.V., Vaykhanskaya T.G., Martsenyuk M.A. Risks of cardiovascular events in the aspect of catastrophe theory. Kliniches-kaya informatika i telemeditsina. 2014; 10 (11): 32-8 (in Russ.). Frolov A.V., Mrochek A.G., Vaykhanskaya T.G. et al. Electrical instability of the myocardium: mechanisms of development, diagnosis, clinical significance. Minsk: Belaruskaya navuka;
2014 (in Russ.).
Okutucu S., Oto A. Risk stratification in non-ischemic dilated cardiomyopathy: current perspectives. Cardiol. J. 2010; 17 (2): 219-29.
O'Machony C., Jichi F., Pavlou M., Monserrat L., Anastasa-kis A., Rapezzi C. et al. A novel clinical risk prediction model for sudden cardiac death in hypertrophic cardiomyopathy (HCM Risk - SCD). Eur. Heart J. 2014; 35 (30): 2010-20. Wellens H.J.J., Schwartz P.J., Lindemans F.W., Buxton A.E., Goldberger J.J., Hohnloser S.H. et al. Risk stratification for sudden cardiac death: current status and challenges for future. Eur. Heart J. 2014; 35 (25): 1642-51.
Dagres N., Hindrics G. Risk stratification after myocardial infarction: is left ventricular fraction enough to prevent sudden cardiac death? Eur. Heart J. 2013; 34 (26): 1964-71. Verrier R., Nieminen T. T-wave alternans as a therapeutic marker for antiarrhythmic agents. J. Cardiovasc. Pharmacol. 2010; 55 (6): 544-54.
Bauer A., Barthel P., Muller A., Ulm K., Huikuri H., Malik M., Schmidt G. Risk prediction by heart rate turbulence and deceleration capacity in postinfarction patients with preserved left ventricular function: retrospective analysis of independent trials. J. Electrocardiol. 2009; 42: 597-601.
Sulimov V., Okisheva E., Tsaregorodsev D. Non-invasive risk stratification for cardiac death by heart rate turbulence and microvolt T-wave alternans in patients after myocardial infarction. Europace. 2012; 14 (12): 1786-92. Wolbers M., Koller M.T., Stel V.S., Schaer B., Jager K.J., Leffondre K., Heinze G. Competing risk analysis: objectivities and approaches. Eur. Heart J. 2014; 35 (42): 2936-41. Kraier K., Scholten M.F., Tijssen J.G., Theuns DA., Jordaens L.J., Wilde A.A., van Dessel P.F. Early mortality in prophylactic implan-table cardioverter-defibrillator recipients: development and validation of a clinical risk score. Europace. 2014; 16 (1): 40-6.
2015 ESC Guidelines for the management of patients with ventricular arrhythmias and the prevention of sudden cardiac death. Eur. Heart J. 2015. DOI: 10.1093/eurheartj/ehv316.
Поступила 04.05.2016 Принята к печати 19.05.2016
