Цель. Определить, соответствует ли уровень сердечно-сосудистого риска, рассчитанный по шкале SCORE, оценке уровня коронарного кальция, рассчитанного по методике Агатстона.Материал и методы. В исследование включено 212 человек в возрасте 40-65 лет, средний возраст составил 56,5±7,9 лет. Количество мужчин составило 54 (25,5%) человека, а женщин 158 (74,5%).Результаты. По шкале SCORE (Systematic Coronary Risk Evaluation) группы распределились следующим образом: 62 (29,2%) человека имели низкий риск, 128 (60,4%) человек — умеренный риск, 16 (7,5%) человек имели высокий риск и 6 (2,8%) — очень высокий риск. Средняя оценка по SCORE во всей группе составила 2,5±2,4%. По уровню кальциевого индекса (КИ) или индекса Агатстона, группы распределились следующим образом: минимальный риск 0-10 единиц (ед.) — 142 (67%) человека, низкий риск 11-100 ед. — 42 (19,8%) человека, умеренный риск 101-400 ед. — 17 (8%) человек и высокий риск ≥401 ед. — 7 (3,3%) человек. При сравнении групп, сформированных по уровню риска, рассчитанному по шкале SCORE и показателям КИ, выявлено несоответствие данных по всем категориям сердечно-сосудистого риска.Заключение. Выявленные несовпадения распределения по группам риска в соответствии со шкалой SCORE и по КИ свидетельствуют о недостаточной информативности шкалы SCORE. При определении у пациентов уровня риска рекомендовано дополнительное проведение мультиспиральной компьютерной томографии коронарных сосудов с расчетом КИ, что позволит определить тактику ведения пациента и решить вопрос о назначении медикаментозного лечения. Сравнительный анализ диагностической ценности КИ и шкалы SCORE может помочь оптимизировать, прежде всего, медикаментозную терапию пациентов с артериальной гипертонией и нарушениями липидного обмена.
1. Roth GA, Mensah GA, Johnson CO, et al. Global burden of cardiovascular diseases and risk factors, 1990-2019: update from the GBD 2019 study. J Am Coll Cardiol. 2020;76:2982-3021.
2. Tsao CW, Aday AW, Almarzooq ZI, et al. Heart disease and stroke statistics — 2022 update: a report from the American Heart Association. Circulation. 2022;145:e153-e639.
3. Yusuf S, Hawken S, Ounpuu S, et al. INTERHEART Study Investigators. Effect of potentially modifiable risk factors associated with myocardial infarction in 52 countries (the INTERHEART study): case-control study. Lancet. 2004;364:937-52.
4. Профилактика хронических неинфекционных заболеваний в Российской Федерации. Национальное руководство 2022. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2022;21(4):3235. doi:10.15829/1728-88002022-3235.
5. Уразалина С. Ж. Стратификация сердечно-сосудистого риска, современное состояние проблемы. Российский медицинский журнал. 2012;18(5):39-45. doi:10.17816/rmj38091.
6. Соловей С. П. Проблемы стратификации сердечно-сосудистого риска и его снижения в рамках первичной профилактики. Медицинские новости. 2018;(6):4-11.
7. Rodgers A, Ezzati M, Vander Hoorn S, et al. Distribution of Major Health Risks: Findings from the Global Burden of Disease Study. PLoS Med. 2004;1(1):e27. doi:10.1371/journal.pmed.0010027.
8. Marques-Vidal P, Rodondi N, Bochud M, et al. Predictive accuracy and usefulness of calibration of the ESC SCORE in Switzerland. Eur J Cardiovasc Prev Rehabil. 2008;(4):402-8. doi:10.1097/HJR.0b013e3282fb040f.
9. Tasneem ZN, Ming-Sum L. Carotid intima-media thickness and plaque in cardiovascular risk assessment. ACC Cardiovasc Imaging. 2014;7(10):1025-38. doi:10.1016/j.jcmg. 2013.11.014.
10. Van der Bijl N, Joemai RM, Geleijns J, et al. Assessment of Agatston coronary artery calcium score using contrast-enhanced CT coronary angiography. AJR. Am Journal of roentgenology. 2010;63;195(6):1299-305. doi:10.2214/AJR.09.3734.
11. Dweck MR, Khaw JH, Sng GK, et al. Aortic stenosis, atherosclerosis, and skeletal bone: is there a common link with calcification and inflammation? Eur Heart J. 2013;34(21):1567-74. doi:10.1093/eurheartj/eht034.
12. Катамадзе Н. О., Берштейн Л. Л., Гришкин Ю. Н. Диагностика субклинического атеросклероза, как элемент современной стратегии стратификации сердечно-сосудистого риска. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2012;11(2):76-84.
13. Sandfort V, Bluemke DA. CT calcium scoring. History, current status and outlook. Diagn Interv Imaging. 2017;98(1):3-10. doi: 10.1016/j.diii.2016.06.007.
14. Rumberger JA, Brundage BH, Rader DJ, et al. Electron beam computed tomographic coronary calcium scanning: a review and guidelines for use in asymptomatic persons. Mayo Clin Proc. 1999;74:243-52. doi:10.4065/74.3.243.
15. Erbel R, Mohlenkamp S, Moebus S, et al. Coronary risk stratification, discrimination, and reclassification improvement based on quantification of subclinical coronary atherosclerosis. Heinz Nixdorf recall study. J Am Coll Cardiol. 2010;56:1397-406. doi:10.1016/j.jacc.2010.06.030.
16. Greenland P, Blaha MJ, Budoff MJ, et al. Coronary Calcium Score and Cardiovascular Risk. J Am Coll Cardiol. 2018;72(4):434-47. doi:10.1016/j.jacc.2018.05.027.
17. Николаев А.Е., Шапиев А.Н. и др. Новые подходы к оценке изменений коронарных артерий при мультиспиральной компьютерной томографии. Российский кардиологический журнал. 2019;(12):124-30. doi:10.15829/1560-4071-2019-12-124-130.
18. Arad Y, Spadaro LA, Goodman K, et al. Prediction of coronary events with electron beam computed tomography. J Am Coll Cardiol. 2000;36(4):1253-60. doi:10.1016/s0735-1097(00)00872-x.
19. Thelen M, Erbel R, Kreitner K-F, Barkhausen J. Cardiac Imaging. A Multimodality Approach. Thieme. (2009) Print ISBN 9783131477811. Online ISBN 9783131493316. Book. doi:10. 1055/b-002-79366.
20. Elias-Smale SE, Proença RV, Koller MT, et al. Coronary calcium score improves classification of coronary heart disease risk in the elderly: the Rotterdam study. J Am Coll Cardiol. 2010;56:1407-14. doi:10.1016/j.jacc.2010.06.029.
21. Johnson K, David A Dowe D. The detection of any coronary calcium outperforms Framingham risk score as a first step in screening for coronary atherosclerosis. AJR Am J Roentgenol. 2010;194(5):1235-43. doi:10.2214/AJR.09.2487.
