CC BY
3
УДК 616.12-005.4:616.248-07 DOI 10.24412/2220-7880-2024-2-31-38
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НАРУШЕНИЯ РИТМА СЕРДЦА У ПАЦИЕНТОВ С БРОНХИАЛЬНОЙ АСТМОЙ В СОЧЕТАНИИ С ИШЕМИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНЬЮ СЕРДЦА ПРИ ПОМОЩИ МОДЕЛИ ЛОГИТ-РЕГРЕССИИ
Носкова Е. В., Симонова Ж. Г., Баландина Ю. А.
ФГБОУ ВО «Кировский государственный медицинский университет» Минздрава России, Киров, Россия (610027, г. Киров, ул. К. Маркса, 112), e-mail: simonova-kirov@rambler.ru
Цель: исследовать возможность прогнозирования нарушения ритма сердца у пациентов с бронхиальной астмой в сочетании с хронической ишемической болезнью сердца с целью раннего выявления риска нарушения ритма сердца. В процессе открытого клинического исследования сформирована группа пациентов с бронхиальной астмой в сочетании с хронической ишемической болезнью сердца (n=149). На основании анкетирования с помощью оригинального опросника, на основании данных клинико-лабораторного обследования, данных инструментальных методов исследования нами осуществлен множественный регрессионный анализ. Разработана прогностическая модель для определения вероятности нарушения ритма сердца (НРС) в зависимости от показателя TAPSE (мм), частого приема бета2-адре-номиметика (более 2 раз в неделю), ИМТ (кг/м2) методом бинарной логистической регрессии. Площадь под ROC-кривой составила 0,996 ± 0,005 с 95% ДИ: 0,987-1,000. Пороговое значение логистической функции P в точке cut-off, которому соответствовало наивысшее значение индекса Юдена, составило 0,660. Наличие нарушений ритма сердца у пациентов с бронхиальной астмой в сочетании с ХИБС прогнозируется при значении логистической функции p меньше 0,660. Чувствительность и специфичность модели составили 96,4% и 97,0% соответственно. Математическая модель логит-регрессии, применимая в качестве дополнительного метода диагностического поиска, позволяет оценить риск развития нарушения ритма сердца у пациентов с бронхиальной астмой в сочетании с хронической ишемической болезнью сердца, выделить группы пациентов с высоким и низким риском.
Ключевые слова: бронхиальная астма, ишемическая болезнь сердца, регрессионный анализ, модель логит-регрессии.
PREDICTION OF CARDIAC RHYTHM DISTURBANCE IN PATIENTS WITH BRONCHIAL ASTHMA IN COMBINATION WITH CORONARY HEART DISEASE BY LOGISTIC REGRESSION MODEL
Noskova E. V., Simonova Zh. G., Balandina Yu. A.
Kirov State Medical University, Kirov, Russia (610027, Kirov, K. Marx St., 112), e-mail: simonova-kirov@rambler.ru
The aim of the study is to investigate the possibility of predicting heart rhythm disturbance in patients with bronchial asthma in combination with chronic coronary heart disease in order to detect the risk of heart rhythm disturbance early. During the clinical trial, a group of patients with bronchial asthma in combination with chronic coronary heart disease was formed (n=149). Interviews with a questionnaire, data of clinical and laboratory examinations, data of instrumental research methods resulted in multiple regression analysis. A prognostic model was developed to determine the probability of heart rhythm disturbance (cardiac arrhythmias) depending on the TAPSE score (mm), frequent intake of beta2-adrenomimetic (more than 2 times a week), bMi (kg/m2) by binary logistic regression. The area under the ROC curve was 0.996±0.005 with a 95% CI: 0.987-1,000. The threshold value of logistic function P at the cut-off point, which corresponded to the highest value of the Juden index, was 0.660. The presence of heart rhythm disorders in patients with bronchial asthma in combination with CHD is predicted with a logistic function p value less than 0.660. The sensitivity and specificity of the model were 96.4% and 97.0%, respectively. A mathematical model of logit regression, applicable as an additional diagnostic search method, allows you to assess the risk of developing heart rhythm disorders in patients with bronchial asthma in combination with chronic coronary heart disease, single out groups of patients with high and low risk.
Keywords: bronchial asthma, coronary heart disease, regression analysis, logit regression model.
Введение
Бронхиальная астма (БА) - одно из наиболее распространенных хронических заболеваний, которое часто сочетается с ишемической болезнью сердца (ИБС). В Российской Федерации, по данным недавно проведенного эпидемиологического исследования, распространенность БА среди взрослых составляет 6,9% [1]. Согласно оценкам рабочей группы Global Initiative for Asthma (GINA, «Глобальная инициатива
по бронхиальной астме»), по крайней мере, 300 млн пациентов во всем мире страдают БА [2]. В последние годы отмечается неуклонный рост заболеваемости бронхиальной астмой и все чаще отмечается появление ее тяжелых форм. Данная патология имеет большое медицинское, социальное и экономическое значение в связи с широкой распространенностью среди населения [3]. В исследовании М. Регрта й. а1. было продемонстрировано, что БА так же широко распространена
среди пожилых людей, как и среди людей молодого и среднего возраста [4]. Несмотря на повсеместное внедрение современных средств и схем лечения БА, уровень достижения контроля над заболеванием продолжает оставаться достаточно низким. По оценкам специалистов, сопутствующая патология занимает значимую часть в развитии неконтролируемого течения заболевания [5]. Коморбидность, с одной стороны, ассоциируется со старением населения, а с другой -обусловлена омоложением и хронизацией заболеваний. На современном этапе в клинической практике врача является актуальным изучение различных заболеваний при их сочетанном течении. Интересно изучение одного из наиболее часто встречаемых коморбидных состояний - это сочетание БА с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Среди них - ишемическая болезнь сердца (ИБС) [6]. Известно, что сопутствующая ИБС может вносить изменения в течение БА и отягощать его, в настоящее время нет единого мнения об особенностях клинического течения БА при сочетании этих заболеваний. В мета-анализе 11 исследований с участием 666 355 человек продемонстрировано, что у больных с БА риск развития ИБС был выше на 32%, преимущественно это распространилось на женщин [7].
Многочисленные исследования доказывают, что бронхообструктивный синдром неблагоприятно влияет на развитие различных аритмий у больных. Известны факторы, которые способствуют развитию нарушений ритма сердца у больных БА, к ним относят: гипертрофическое ремоделирование стенки правого желудочка, изменения pH и газового состава крови, электролитные нарушения [8]. В исследовании R. Sheldon и соавторов было продемонстрировано, что при сопутствующей ИБС частота и тяжесть аритмий увеличивается [9].
В современную электронную эпоху особую актуальность приобретает необходимость анкетирования пациентов с сочетанным течением бронхиальной астмы и хронической ИБС с целью получения информации для дальнейшего прогнозирования течения рассматриваемой коморбидности. Краткий, простой в заполнении опросник, основанный на информации, сообщаемой лично пациентом, может служить первым этапом скрининга [10]. Данные, полученные с помощью анкетирования, формируют базу для применения многофакторного регрессионного анализа. Известно, что использование математической модели логит-регрессии как метода прогнозирования способствует созданию комплекса профилактических мероприятий для каждого конкретного пациента, что, в конечном итоге, формирует платформу для персонифицированной медицины [11].
Цель: исследовать возможность прогнозирования нарушения ритма сердца у пациентов с бронхиальной астмой в сочетании с хронической ишемической болезнью сердца с целью раннего выявления риска нарушения ритма сердца.
Материал и методы
В ходе открытого клинического исследования, которое проводилось на клинической базе кафедры госпитальной терапии ФГБОУ ВО Кировского государственного медицинского университета Минздрава России, была сформирована группа пациентов с коморбидностью бронхиальной астмы и хронической ишемической болезни сердца (n=149). Критерии включения пациентов в исследование: возраст
от 18 до 74 лет; бронхиальная астма; стенокардия напряжения I—III ФК; согласие на участие в исследовании. Критерии невключения: острое сердечнососудистое событие в течение последних 12 месяцев; стабильная стенокардия IV ФК; тяжелая ХСН (>Пб стадия) или декомпенсация хронической сердечной недостаточности; ХОБЛ; хронический бронхит в фазе обострения; ОНМК давностью менее 12 месяцев; онкологические заболевания; беременность; сахарный диабет I и II типа в стадии декомпенсации; психические расстройства; тяжелая почечная и печеночная недостаточность; системное заболевание соединительной ткани.
Всем пациентам было выполнено общеклиническое обследование, включающее в себя сбор жалоб, анамнеза, физикальное обследование, проведены лабораторные и инструментальные методы исследования.
Электрокардиография (ЭКГ) в 12 отведениях проводилась с помощью аппарата ЭК12Т-01-Р-Д (НПП «Монитор», Россия), прошедшего метрологическую поверку. Трансторакальная эхокардиография (ЭХО КГ) выполнялась с помощью ультразвуковой системы Affiniti 70 (Philips) из стандартных позиций в М- и В-режимах с использованием допплерографии в импульсно-волновом, непрерывно-волновом, цветовом и тканевом режимах. Коронароангиография (КАГ) была проведена с использованием ангиографическо-го комплекса GE Innova 3100IQ (GE Medical Systems, США). Дуплексное сканирование экстракраниального отдела брахиоцефальных артерий (ДС БЦА) производилось на аппарате VIVID E9 (General Electrics, США) линейным датчиком 9L с частотой 7-10 МГц. Всем пациентам для оценки нарушений ритма и проводимости было выполнено холтеровское монитори-рование электрокардиографических данных (ХМ ЭКГ) с помощью комплекса суточного мониторирования ЭКГ - «Миокард-Холтер 2» («НИМП ЕСН», Россия) в 12-канальном режиме. Расчет индекса массы тела (ИМТ, индекса Кетле, кг/м2) осуществлялся с помощью формулы: ИМТ=масса тела (кг)/ рост (м2).
Пациенты сформированной группы, согласно клиническим рекомендациям по диагностике и лечению бронхиальной астмы GINA 2021 и клиническим рекомендациям Российского респираторного общества (РРО) по бронхиальной астме 2021, получали базисную, персонализированную терапию согласно ступени лечения БА: ингаляционные глюкокортико-стероиды или их комбинацию с длительно действующими р2-агонистами. Базовая терапия ИБС была назначена согласно клиническим рекомендациям по диагностике и лечению хронических коронарных синдромов Европейского кардиологического общества (ESC) 2019 и клиническим рекомендациям Российского кардиологического общества (РКО) по диагностике и лечению стабильной ИБС 2020. В качестве базовой терапии пациенты с ИБС получали: антиагреганты (ацетилсалициловая кислота 75-100 мг/сут.), неди-гидропиридиновые «медленные» блокаторы кальциевых каналов (верапамил), статины (аторвастатин 40 мг/сут.), ингибиторы ангиотензинпревращающего фермента (и-АПФ) (периндоприл, рамиприл), нитраты по потребности либо в соответствии с функциональным классом (ФК) стенокардии.
В исследование были включены 149 пациентов. Среди них женщины составили 52,3%, мужчины - 47,7%. Медиана возраста пациентов составила 65 (61-70) лет. В исследуемой группе курение было вы-
явлено у 26,2% пациентов, сахарный диабет II типа -у 34%, наличие в анамнезе ранее перенесенного инфаркта миокарда - у 34%, инсульты в анамнезе - у 8%, оперативное лечение на коронарных артериях в личном анамнезе - у 9% пациентов (табл. 1).
Таблица 1
Клиническая характеристика пациентов с бронхиальной астмой в сочетании с хронической ИБС
Показатель Группа пациентов с БА в сочетании с хронической ИБС (n=149)
Женщины, абс., % 78 (52,3)
Мужчины, абс., % 71 (47,7)
Возраст, лет, Ме 65 (61,0-70,0)
Курение, абс., % 39 (26,2)
Перенесенный инфаркт миокарда, абс., % 50 (34,0)
ОНМК, абс., % 12(8,0)
Сахарный диабет II типа, абс., % 51 (34,0)
АКШ, абс., % 13 (9)
В представленный нами опросник для пациентов с коморбидностью БА и хронической ИБС были включены 22 вопроса (рисунок 1). Каждому пациенту - участнику исследования - предлагалась анкета, с помощью которой уточнялись следующие аспекты: возраст, пол (мужской, женский), антропометрические данные (вес в кг, рост в см), наличие артериальной гипертензии (гипертонической болезни), сахарного диабета I или II типа, отягощенного семейного анамнеза по сердечно-сосудистым заболеваниям, курения, повышенного уровня общего холестерина более 5 ммоль/л, перебоев в работе сердца, одышки при выполнении повседневной деятельности, отеков нижних конечностей, оценивались уровень физической активности, психосоциальные факторы, прием препаратов по поводу бронхиальной астмы, в т.ч. быстродействующих ингаляторов (фенотерол, сальбутамол), прием теофиллина или эуфиллина, мочегонных препаратов, препаратов для лечения ишемической болезни сердца, уточнялось наличие обострений бронхиальной астмы, в т.ч. которые потребовали госпитализации, у женщин оценивались данные о менопаузе или сбое в менструальном цикле. Ответы на вопросы анкеты были представлены двумя вариантами: «да» либо «нет», а оценка производилась в баллах, где 0 - нет, 1 - да.
Статистический анализ был проведен с использованием программного обеспечения StatTech v. 3.1.10 (разработчик - ООО «Статтех», Россия), Microsoft Excel 13, Statistica 10.0 (разработчик - StatSoft Inc., США). Описательная статистика результатов исследования была представлена для качественных признаков в виде абсолютных (n) и относительных величин (%). Оценка характеристик распределения количественных данных выполнялась с помощью критерия Шапиро -Уилка. Количественные данные, имеющие близкое к нормальному распределение в совокупности, были представлены с помощью средней арифметической, стандартного отклонения (M±c). Количественные данные, имеющие распределение, отличное от нормального, были представлены в виде медианы (Me) и межквартильного размаха между 25-м и 75-м про-
центилем Q3). Сравнение количественных данных между двумя группами при нормальном распределении выполнялось с помощью параметрического ^критерия Стьюдента, при распределении, отличном от нормального, - непараметрического и-критерия Манна - Уитни. Качественные показатели были представлены в виде частоты встречаемости в абсолютных значениях и процентном соотношении. Сравнение качественных переменных проводили с использованием критерия х2. Уровень значимости был принят равным р<0,05. Построение прогностической модели вероятности определенного исхода выполнялось при помощи метода логистической регрессии. Для прогнозирования риска развития нарушений ритма сердца применяли модель бинарной логистической регрессии [12] в виде:
P = -
1 + e
где p - вероятность того, что событие произойдет/не произойдет; e - основание натурального логарифма, z - уравнение регрессии.
Мерой определенности, указывающей на ту часть дисперсии, которая может быть объяснена с помощью логистической регрессии, служил коэффициент R2 Найджелкерка. Для оценки диагностической значимости количественных признаков при прогнозировании определенного исхода применялся метод анализа ROC-кривых (Receiver operating characteristic, или ROC-curve). Для оценки качества построенной ROC-кривой вычисляли площадь под кривой (Area Under Curve - AUC). Качество правильной диагностики наличия/отсутствия заболевания оценивался чувствительностью (Se) и специфичностью (Sp) модели. Чувствительность модели определяли по формуле: TP
Se = -—-х 100 %
( TP + FN )
где Se - чувствительность; TP - верно классифицированные положительные примеры; FN - положительные примеры, классифицированные как отрицательные (ошибка I рода).
Специфичность модели определяли по формуле:
Sp =
TN
( TN + FP )
х 100 %
где Sp - специфичность; TN - верно классифицированные отрицательные примеры; FP - отрицательные примеры, классифицированные как положительные (ошибка II рода). Проверка значимости модели и ее параметров проводилась на уровне значимости p<0,05. Оптимальный порог отсечения (cut off value) составлял показатель с наибольшей чувствительностью и специфичностью. Разделяющее значение количественного признака в точке cut-off определялось по наивысшему значению индекса Юдена [13].
При проведении многофакторного анализа для сравнения вероятности исхода в зависимости от наличия фактора риска учитывали показатель отношение шансов, ОШ (odds ratio, OR). AOR (adjusted odds ratio) - это скорректированное отношение шансов, полученное в результате многофакторного анализа, которое для предиктора корректируется с учетом других факторов, которые вошли в модель. COR (crude (unadjusted) odds ratio) - это нескорректированное «грубое» отношение шансов, соответствующее од-нофакторному анализу только с этим предиктором, которое можно посчитать через таблицы сопряжен-
e
Опросник для пациентов с бронхиальной астмой и хронической ишемической болезнью сердца
Ф. И. О._______________________________________________________
Инструкция. Пожалуйста, заполните эту анкету
№ Вопрос Да Нет Конкретно
1 Возраст X X
2 Пол X X
3 Вес (кг) X X
4 Рост (см) X X
5 Вы страдаете повышенным артериальным давлением (гипертонической болезнью, артериальной гипертензией)? - да, нет, если да - указать конкретно, с какого года
6 Наличие сахарного диабета (СД) I или II типа - да, нет, если да - указать конкретно, какого типа СД (I или II) и с какого года
7 Зарегистрирован в Вашем семейном анамнезе случай развития сердечнососудистого заболевания в молодом возрасте (до 55 лет для мужчин и до 65 лет для женщин)? X
8 Курение, в том числе в анамнезе, - да, нет, если да - указать конкретно стаж курения и количество выкуренных сигарет в сутки
9 Физическая активность (занятия в тренажерном зале, фитнес, плавательный бассейн и т. д.) - да, нет, если да - указать конкретно вид занятий
10 Зарегистрировано ли у Вас повышение уровня общего холестерина (ХС) крови выше 5 ммоль/л? - да, нет X
11 Принимаете ли Вы ежедневно препараты по поводу ишемической болезни сердца (ИБС)? - да, нет, если да - указать конкретно названия, дозы, количество раз в сутки
12 Принимаете ли Вы ежедневно препараты по поводу бронхиальной астмы (БА)? - да, нет, если да - указать конкретно названия, дозы, количество раз в сутки
13 Были у Вас обострения бронхиальной астмы за последний год? - да, нет, если да - указать конкретно, когда
14 Было у Вас обострение бронхиальной астмы, потребовавшее госпитализации за последний год? - да, нет, если да - указать конкретно
15 Вы используете быстродействующие ингаляторы (фенотерол, сальбутамол) более 2 раз в неделю? - да, нет, если да - указать конкретно название ингалятора и частоту применения
16 Применяете ли Вы препараты теофиллина (эуфиллина)? - да, нет, если да -указать конкретно препарат и частоту применения
17 Вы принимаете мочегонные препараты по поводу сердечно-сосудистых заболеваний, отеков, например: фуросемид, торасемид, спиронолактон, индапамид, эплеренон? - да, нет, если да - указать конкретно препарат
18 Есть ли у Вас жалобы на перебои в работе сердца? - да, нет X
19 Возникает ли одышка при выполнении привычной для Вас физической нагрузки? - да, нет, если да - указать, при какой именно нагрузке
20 Бывают ли у Вас отеки ног к вечеру? - да, нет, если да - указать, до какого уровня (лодыжки, нижняя треть голени, середина голени, верхняя треть голени, до колен)
21 Для женщин: есть ли у Вас менопауза, отсутствие менструации или сбои менструального цикла на фоне приливов? X
22 Психосоциальные факторы (стрессовые факторы в быту и/или на работе или стресс, связанный с значимыми жизненными изменениями (смерть/ болезнь близкого человека, развод, увольнение с работы и др.)) - да, нет, если да - указать конкретно
Примечание: х - ячейка, которая не требует заполнения.
Рис. 1. Проект опросника для пациентов с бронхиальной астмой в сочетании с хронической ишемической
болезнью сердца
ности (только для бинарных факторов) либо с помощью логистической регрессии. Отношение шансов указывает на силу связи между двумя событиями, при этом для этого показателя рассчитывают 95%-ные доверительные интервалы (Ди, confidence interval) и оценивают статистическую значимость - р-значение (критерий хи-квадрат для таблиц сопряженности). Доверительный интервал рассчитывается по формуле:
ДИ =
± zxa
где ДИ - доверительный интервал; с - среднеквадратичное отклонение; п - величина выборки;
z - Z-значение, которое получается из нормального стандартного распределения для желаемого уровня достоверности [14].
Результаты исследования
Объектом для построения математической модели явилась группа исследования, которую составили пациенты с коморбидностью бронхиальной астмы и хронической ишемической болезни сердца (п=149).
Первоначально было выделено 20 факторных признаков, значение которых могло оказывать влияние на риск развития НРС: пол, объем форсированного выдоха за 1 секунду (ОФВ1), вес, ИМТ, частый прием ß2-адреномиметиков, регургитация на клапане легочной артерии (ЛА), стеноз левой общей сонной артерии (ЛОСА) до 50%, избыточная масса тела, показатели ЭХО КГ (конечно-диастолический размер левого желудочка (КДРЛЖ), масса миокарда левого желудочка (ММЛЖ), индекс массы миокарда левого желудочка (ИММЛЖ), толщина межжелудочковой перегородки (ТМЖП), толщина задней стенки левого желудочка (ТЗСЛЖ), систолическая экскурсия в плоскости кольца трикуспидального клапана (TAPSE), уровень тревоги и депрессии, результаты коронароангиографии (стеноз коронарной артерии (КА) 50-69%, стеноз КА 70-90%, 2-, 3-сосудистое поражение КА). Для оценки значимости индивидуального влияния факторов с помощью программы StatTech v. 3.1.10 (разработчик -ООО «Статтех», Россия) были построены однофак-торные модели логистической регрессии. В результате были отобраны факторы (на уровне 0,05), значимо влияющие на развитие нарушений ритма сердца (табл. 2).
Таблица 2
Характеристики связи предикторов модели с вероятностью выявления нарушения ритма сердца
Предикторы Unadjusted Adjusted
COR; 95% ДИ Р AOR; 95% ДИ Р
Мужской пол 2,039; 1,054-3,943 0,034* 2,039; 1,054-3,943 0,034*
ОФВ1 1,201; 1,115-1,294 < 0,001* 1,201; 1,115-1,294 < 0,001*
Вес 0,950; 0,926-0,975 < 0,001* 0,950; 0,926-0,975 < 0,001*
ИМТ 0,762; 0,696-0,834 < 0,001* 0,762; 0,696-0,834 < 0,001*
Прием ß2-адреномиметика более 2 раз в неделю 0,005; 0,001-0,020 < 0,001* 0,005; 0,001-0,020 < 0,001*
Избыточная масса тела 3,577; 1,278-10,014 0,015* 3,577; 1,278-10,014 0,015*
КДРЛЖ, мм 1,001; 0,959-1,045 0,967 1,141; 1,027-1,266 0,014*
ММЛЖ, г 0,996; 0,990-1,001 0,115 0,979; 0,966-0,993 0,004*
ИММЛЖ, г/м2 0,998; 0,987-1,009 0,728 0,973; 0,954-0,993 0,008*
ТМЖП, мм 0,822; 0,672-1,005 0,056 0,639; 0,453-0,902 0,011*
ТЗСЛЖ, мм 0,807; 0,626-1,040 0,097 0,638; 0,425-0,958 0,030*
TAPSE, мм 2,186; 1,714-2,790 < 0,001* 2,186; 1,714-2,790 < 0,001*
Регургитация ЛА: Нет 0,185; 0,040-0,858 0,031* 0,185; 0,040-0,858 0,031*
Стеноз ЛОСА до 50% 2,750; 1,215-6,228 0,015* 2,750; 1,215-6,228 0,015*
Стеноз КА 50-69% 1,025; 0,454-2,314 0,952 0,062; 0,016-0,235 < 0,001*
Стеноз КА 70-90% 1,214; 0,446-3,310 0,704 0,041; 0,008-0,224 < 0,001*
2-сосудистое поражение КА 0,844; 0,270-2,643 0,771 0,479; 0,082-2,809 0,415
3-сосудистое поражение КА 0,909; 0,293-2,821 0,869 0,710; 0,140-3,586 0,678
Уровень тревоги 0,613; 0,510-0,737 < 0,001* 0,613; 0,510-0,737 < 0,001*
Уровень депрессии 0,642; 0,549-0,751 < 0,001* 0,642; 0,549-0,751 < 0,001*
Примечание: р - статистическая значимость различий между показателями групп.
Затем была построена 11-факторная модель логистической регрессии, из которой были удалены незначимые факторы. Была разработана прогностическая модель для определения вероятности НРС в зависимости от показателя TAPSE (мм), частого приема ß2-адреномиметика (более 2 раз в неделю), ИМТ (кг/м2) методом бинарной логистической регрес-
сии. Число наблюдений составило 149. Наблюдаемая зависимость описывается уравнением:
1
P =
(1 + ez
-Х100 %
z = -4,347 + 1,046 х TAPSE - 6,747 х 0 или 1-0,466 х ИМТ,
где P - вероятность отсутствия НРС;
e - основание натуральных логарифмов, примерно равное 2,72;
х - знак умножения;
TAPSE, мм - величина систолической экскурсии в плоскости кольца трикуспидального клапана;
0 - не принимает ß2-адреномиметики более 2 раз в неделю;
1 - принимает р2-адреномиметики более 2 раз в неделю;
ИМТ - величина ИМТ, кг/м2.
Характеристики связи предикторов модели с
Полученная регрессионная модель явилась статистически значимой (p<0,001) (табл. 3). Исходя из значения коэффициента детерминации Найджелкер-ка, модель объясняет 93,8% наблюдаемой дисперсии НРС. При увеличении показателя TAPSE (мм) на 1 шансы отсутствия НРС увеличивались в 2,846 раза. При оценке частого приема ß2-адреномиметика (более 2 раз в неделю) шансы отсутствия НРС уменьшались при наличии приема в 851,756 раза. При увеличении ИМТ (кг/м2) на 1 шансы отсутствия НРС уменьшались в 1,593 раза (рис. 2).
Таблица 3
»ятностью выявления нарушения ритма сердца
Предикторы Unadjusted Adjusted
COR; 95% ДИ Р AOR; 95% ДИ Р
TAPSE, мм 2,186; 1,714-2,790 < 0,001* 2,846; 1,598-5,063 < 0,001*
Принимает ß2-адреномиметики более 2 раз в неделю 0,005; 0,001-0,020 < 0,001* 0,001; 0,000-0,037 < 0,001*
ИМТ 0,762; 0,696-0,834 < 0,001* 0,628; 0,443-0,890 0,009*
Примечание: * - влияние предиктора статистически значимо (p<0,05).
дели составили 96,4% и 97,0% соответственно (табл. 4, рис. 4).
Рис. 2. Оценки отношения шансов с 95% ДИ для изучаемых предикторов показателя НРС
При оценке зависимости вероятности отсутствия НРС от значения логистической функции р с помощью ROC-анализа была получена следующая кривая (рис. 3).
Рис. 3. ROC-кривая, характеризующая зависимость вероятности показателя НРС от значения логистической функции P
Площадь под ROC-кривой составила 0,996±0,005 с 95% ДИ: 0,987-1,000. Полученная модель была статистически значимой (p<0,001). Пороговое значение логистической функции P в точке cut-off, которому соответствовало наивысшее значение индекса Юдена, составило 0,660.
Отсутствие НРС прогнозировалось при значении логистической функции p выше данной величины или равном ей. Чувствительность и специфичность мо-
50,0-
0,0 0,5 1,0 1,5 2,0
Значение логистической функции Р
—| Специфичность Чувствительность
Рис. 4. Анализ чувствительности и специфичности модели в зависимости от пороговых значений логистической функции р
Таблица 4
Пороговые значения логистической функции Р
Порог Чувствительность (Se), % Специфичность (Sp), % PPV NPV
0,998 56,6 100,0 100,0 69,7
0,998 59,0 100,0 100,0 70,9
0,948 84,3 100,0 100,0 86,5
0,939 86,7 100,0 100,0 88,3
0,862 92,8 100,0 100,0 93,3
0,854 92,8 98,5 98,4 93,2
0,814 94,0 98,5 98,4 94,2
0,799 94,0 97,0 96,9 94,2
0,660 96,4 97,0 97,0 96,4
0,627 96,4 95,5 95,5 96,4
0,551 97,6 95,5 95,5 97,5
0,267 97,6 90,9 91,5 97,4
0,144 100,0 90,9 91,7 100,0
0,007 100,0 69,7 76,7 100,0
0,006 100,0 66,7 75,0 100,0
Площадь под ROC-кривой составила 0,996±0,005 с 95% ДИ: 0,987-1,000. Полученная модель была статистически значимой (p<0,001). Пороговое значение логистической функции p в точке cut-off, которому соответствовало наивысшее значение индекса Юдена, составило 0,660. Отсутствие НРС прогнозировалось при значении логистической функции p выше данной величины или равном ей. Чувствительность и специфичность модели составили 96,4% и 97,0% соответственно (таблица 4, рисунок 4). Наличие нарушений ритма сердца у пациентов с ХИБС в сочетании с БА прогнозируется при значении логистической функции p меньше 0,660.
Обсуждение результатов
Частота встречаемости сочетания БА и хронической ИБС возрастает, причем особенно среди пациентов старше 60 лет. Так, Perpina M. et al. в публикации 2022 года показывают, что, начиная с шестого десятилетия жизни, распространенность этого заболевания в таких странах, как Испания, достигает 6-10%, причем наибольшее преобладание наблюдается среди женщин в возрасте от 64 до 75 лет [4]. Атероскле-ротическое сердечно-сосудистое заболевание, как и гипертония, имеет общие с бронхиальной астмой иммунологические механизмы, а именно, ангиотензин II, который является важным вазопрессором и приводит к секреции интерлейкина 17A [15]. J. H. Wee et al. провели мета-анализ 495 024 пациентов с бронхиальной астмой в 7 исследованиях и выявили 42%-ное повышение риска сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) у пациентов с астмой по сравнению с пациентами без БА [16].
Нарушения сердечного ритма оказывают существенное влияние на течение БА, часто выявляются у госпитализированных пациентов с обострением БА и ассоциированы с высокой госпитальной летальностью. Исследование Yuh-Lih Chang показывает, что нарушения сердечного ритма являются независимым фактором риска смерти госпитализированных пациентов с БА, увеличивая риски летального исхода в два раза (OR = 2,00, 95% CI 1,14-3,50) [17]. В попу-ляционном исследовании M. Cazzola показано, что, несмотря на увеличение с возрастом общей доли сердечно-сосудистых заболеваний среди больных БА, нарушения сердечного ритма в большей мере связаны с наличием бронхиальной астмы, а не с увеличением возраста пациентов [18].
Разработка математической модели позволила выявить наиболее значимые факторы риска развития нарушения ритма сердца при заболеваниях кар-диопульмональной системы: ИМТ, TAPSE, частый прием ß2-адреномиметиков. Оценка прогноза течения заболевания для каждого конкретного пациента является задачей персонифицированной медицины. Прогностическая модель логистического анализа дает возможность определить группы пациентов низкого, среднего и высокого риска. Коррекция факторов риска обеспечит своевременность профилактических мероприятий у данной популяции пациентов. Прогнозирование риска развития НРС у группы пациентов с коморбидной патологией БА и ХИБС осуществлена впервые и не имеет аналогов в литературе.
Выводы
1. Математическая модель логит-регрессии, применимая в качестве дополнительного метода диагнос-
тического поиска, позволяет оценить риск развития нарушения ритма сердца у пациентов с бронхиальной астмой в сочетании с хронической ишемической болезнью сердца.
2. Использование алгоритма оценки вероятности нарушения ритма сердца у пациентов с бронхиальной астмой в сочетании с хронической ишемической болезнью сердца предоставляет возможность выделить группы пациентов с высоким и низким риском и, при коррекции факторов риска, способствует проведению своевременных диагностических и профилактических мероприятий.
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии явного или потенциального конфликта интересов, связанного с публикацией статьи.
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.
Литература/References
1. Chuchalin A. G., Khaltaev N., Antonov N. Chronic respiratory diseases and risk factors in 12 regions of the Russian Federation. International Journal of COPD. 2014; 9: 963-974.
2. Global Initiative for Asthma. GINA 2021. [Electronic resource]. URL: https://ginasthma.org., date of appeal: 13.11.2023 г.
3. Cao Y., Chen S., Chen X. et al. Global trends in the incidence and mortality of asthma from 1990 to 2019: An age-period-cohort analysis using the global burden of disease study 2019. Front Public Health. 2022; 22 (10): 1036674.
4. Perpiñá M., Gómez-Bastero A., Trisán A. et al. Expert consensus recommendations for the management of asthma in older adults. Medicina Clínica (English Edition). 2022; 159 (1): 53.e1-53.e14.
5. Бродская О. Н. Коморбидные заболевания при бронхиальной астме. Практическая пульмонология. 2017; 2: 3-17. [Brodskaya O. N. Comorbid diseases in bronchial asthma. Prakticheskaya pul'monologiya. 2017; 2: 3-17 (In Russ.)]
6. Meng P., Chen Z. G., Zhang T. T. et al. IL-37 alleviates house dust mite-induced chronic allergic asthma by targeting TSLP through the NF-kB and ERK1/2 signaling pathways. Immunol. and Cell. Biology. 2019; 97 (4): 403-415.
7. Steppuhn H., Langen U., Keil T., Scheidt-Nave C. Chronic disease comorbidity of asthma and unscheduled asthma care among adults: results of the national telephone health interview survey German Health Update (GEDA) 2009 and 2010. Primary Care Respiratory
Journal. 2014; 23 (1): 22-29.
8. Xue Z., Guo S., Liu X. et al. Impact of COPD or Asthma on the Risk of Atrial Fibrillation: A Systematic Review and Meta-Analysis. Frontiers in Cardiovascular Medicine. 2022; 9: 872446.
9. Sheldon R., Grubb B., Olshansky B. et al. 2015 Heart Rhythm Society expert consensus statement on the diagnosis and treatment of postural tachycardia syndrome, inappropriate sinus tachycardia, and vasovagal syncope. Heart rhythm. 2015; 12 (6): e41-e63.
10. Зыкина Е. Ю., Симонова Ж. Г. Апробация опросника для выявления лиц с риском развития неалкогольной жировой болезни печени // Вятский медицинский вестник. 2022. № 1 (73). С. 47-50. [Zykina E. Yu., Simonova Zh. G. Testing of a questionnaire for identifying persons at risk of developing non-alcoholic
fatty liver disease. Vyatskii meditsinskii vestnik. 2022; 1 (73): 47-50. (In Russ.)]
11. Шульгина Е. М., Караулова Л. В., Симонова Ж. Г. Применение модели логит-регрессии как метода прогнозирования Helicobacter pylori-ассоциированной гастродуоденальной патологии // Вятский медицинский вестник. 2021. № 3 (71). С. 89-96. [Shul'gina E. M., Karaulova L. V., Simonova Zh. G. Application of the logit regression model as a method for predicting Helicobacter pylori-associated gastroduodenal pathology. Vyatskii meditsinskii vestnik. 2021; 3 (71): 89-96. (In Russ.)]
12. Kirkwood B. R., Sterne J. A. Essential medical statistics. Blackwell Science. 2003. Р. 501.
13. Беляев А. М., Михнин А. Е., Рогачев М. В. ROC-анализ и логистическая регрессия в MedCalc: учебное пособие для врачей и обучающихся в системе высшего и дополнительного профессионального образования. Санкт-Петербург: НМИЦ онкологии им. Н. Н. Петрова, 2023. [Belyaev A. M., Mikhnin A. E., Rogachev M. V. ROC-analiz i logisticheskaya regressiya
v MedCalc: Textbook. St. Petersburg: N. N. Petrov National Medical Research Center of Oncology; 2023. (In Russ.)]
14. Harari G. Confidence interval or p-value-similarities and differences between two important methods of statistical inference of quantitative studies. Harefuah. 2014; 153 (1): 48-63.
15. Gurgone D., McShane L., McSharry C. et al. Cytokines at the Interplay Between Asthma and Atherosclerosis? Front Pharmacol. 2020; 11: 166.
16. Wee J. H., Park M. W., Min C. et al. Association between asthma and cardiovascular disease. European Journal of Clinical Investigation. 2021: 51 (3): e13396.
17. Chang Y. L., Ko H. K., Lu M. S. et al. Independent risk factors for death in patients admitted for asthma exacerbation in Taiwan. Primary Care Respiratory Medicine. 2020; 30 (1): 7.
18. Cazzola M., Rogliani P., Ora J. et al. Asthma and comorbidities: recent advances. Polish Archives of Internal Medicine. 2022; 132 (4): 16250.
УДК 616.37-001-08 DOI 10.24412/2220-7880-2024-2-38-43
СТРУКТУРА ТРАВМАТИЧЕСКОГО ПАНКРЕАТИТА
ПРИ ПРОНИКАЮЩИХ ОГНЕСТРЕЛЬНЫХ РАНЕНИЯХ ЖИВОТА
'Панов В. В.,2Котив Б. Н., 2Дзидзава И. И.,2Мясников Н. И., 'Ба М. Р.
'ФГКУ «1602 Военный клинический госпиталь» Минобороны России, г. Ростов-на-Дону, Россия (344069, г. Ростов-на-Дону, ул. Дачная, 10)
2ФГБВОУ ВО «Военно-медицинская академия имени С. М. Кирова» Минобороны России, г. Санкт-Петербург, Россия (194044, г. Санкт-Петербург, ул. Академика Лебедева, 6), e-mail: per.asper@mail.ru
Цель: изучить структуру травматического панкреатита при проникающих огнестрельных ранениях живота. Изучены истории болезни 124 случаев острого травматического панкреатита (ТП) при проникающих огнестрельных ранениях живота в период первой и второй чеченских кампаний (с 1994 по 1996 гг. и с 1999 по 2002 гг.). Дизайн исследования: эпидемиологическое обсервационное описательное ретроспективное исследование. Критерий отбора: характерная клиническая картина ТП, лабораторные и инструментальные признаки панкреатита, высокая амилазная активность отделяемого по дренажам. Критерием исключения послужили наличие сочетанного ранения головы и лица. Распределение видов и характера ранений наглядно демонстрирует то, что ранящий снаряд с высокой кинетической энергией способен вызывать феномен «бокового удара», который проявляется в виде дистантных повреждений органов и тканей. В совокупности с травматическим шоком происходит синдром взаимного отягощения. Это объясняется тем, что в группе ТП без прямого повреждения чаще всего наблюдались пулевые ранения (74,7% против 55,1%, х2(Ч=5,1; p=0,024; ф=0,20). При этом статистически значимых различий по травматическому шоку выявлено не было (х2(ц= 5,6; p=0,35; ф=0,05). Также косвенно в пользу взаимного отягощения указывает большее количество случаев (60,5%) ТП, развившихся у раненых без интраоперационных признаков ранения поджелудочной железы. Сравнительная характеристика травматического панкреатита при прямом и непрямом повреждении железы показала, что хирурги чаще всего сталкивались с перитонитом (44,9% против 77,3%; Х2(1) = 13,6; p<0,001; ф=0,34) и санационной программируемой релапаротомией (18,4% против 42,7%; p=0,006; ф=0,25) в случае отсутствия визуальных признаков ранения. Таким образом, развитие ТП при огнестрельных ранениях живота обусловлено рядом факторов: непосредственным повреждением поджелудочной железы, развитием травматического шока, воздействием энергии бокового удара и травматичностью общего оперативного вмешательства, направленного на диагностику и лечение общих последствий ранений.
Ключевые слова: поджелудочная железа, травматический панкреатит, вторичный панкреатит, посттравматический панкреатит, огнестрельное ранение, пулевое ранение.
