Цель. Разработка и клиническая апробация модели риск-стратификации пациентов с коронарной патологией и некоронарогенными заболеваниями миокарда, основанной на компьютерном анализе комплекса ЭКГ-маркеров электрической нестабильности миокарда.Материал и методы. В период с 2011 по 2018гг. в исследование было включено 1014 пациентов с коронарной патологией сердца и некоронарогенными заболеваниями миокарда. В зависимости от наличия или отсутствия в период наблюдения желудочковых аритмических осложнений анализируемая когорта была разделена на 3 группы: 1) 644 пациента без жизнеугрожающих желудочковых тахиаритмических событий (-ЖТА), ср. возраст 51,7±16,1 лет; 2) 280 пациентов с клинически значимыми желудочковыми аритмиями (+кзЖА): ЖЭС>1500/24ч., парные ЖЭС>50/24ч. или неустойчивая желудочковая тахикардия (нЖТ), ср. возраст 46,7±14,0 лет; 3) 90 пациентов с жизнеугрожающими желудочковыми тахиаритмиями (+ЖТА): пароксизмы устойчивой ЖТ (уЖТ), успешная сердечно-легочная реанимация (СЛР), обоснованные разряды имплантированного кардиовертер-дефибриллятора (КВД), документированная внезапная сердечная смерть (ВСС), ср. возраст 46,8±12,7 лет.С помощью компьютерной программы «Интекард 7.3» анализировали ЭКГ-маркеры электрической нестабильности миокарда: микроальтернация T волны, длительность и дисперсия интервала QT, фрагментация комплекса QRS, пространственный угол QRS-T, начало и наклон турбулентности сердечного ритма, индексы ускорения/торможения сердечного ритма.Результаты. Установлены статистически значимые различия между значениями альтернации Т волны, длительности интервала QT, фрагментации QRS и угла QRS-T в 1 и 3 группах (-ЖТА) и (+ЖТА), p<0,005.Разработана индивидуализированная модель прогнозирования риска развития жизнеугрожающих ЖТА событий (первичные конечные точки: уЖТ, обоснованные разряды КВД, СЛР, ВСС) для пациентов с коронарной патологией (ИБС) и некоронарогенными заболеваниями (кардиомиопатии, каналопатии) по данным обучающей выборки (n=1014) в период наблюдения 5 лет (медиана). Для риск-стратификации предложен новый количественный показатель – интегральный индекс электрической нестабильности миокарда. Информативность представленной модели – чувствительность 75%, специфичность 78%, прогностическая точность 77%.Заключение. Индекс электрической нестабильности миокарда, выражаемый в баллах, позволяет в динамике индивидуально оценивать риск ВСС. Компьютерная программа «Интекард 7.3» является простым, экономичным и доступным инструментом ЭКГ контроля аритмогенного статуса пациентов.
1. Wellens H, Schwatz P, Lindermans F, et al. Risk stratification for sudden cardiac death: current status and challenges for the future. European Heart Journal. 2014;35(25):1642-1651. doi:10.1093/ eurheartj/ehu176.
2. Winkel BG, Holst AG, Theilade J, et al. Nationwide study of sudden cardiac death in persons aged 1-35 years. European Heart Journal, 2011; 32(8):483-490. doi: 10.1093/euheartj/ehu428.
3. Симоненко В.В., Широков Е.А., Фролов В.М. Клиническая кризология в кардионеврологии: Руководство для врачей. М.: изд-во «Кворум», 2013, 293 c. ISBN 978-5-904750-14-5.
4. Ayesta A, Martinez-Selles H, Bayes de Luna A, et al. Prediction of sudden cardiac death in elderly patients with heart failure. Journal of Geriatric Cardiology. 2018;15(2):185-192. doi:10.11909/j.issn.1671-5011.2018.
5. Graham I. The importance of total cardiovascular risk assessment in clinical practice. The European Journal of General Practice. 2006;12(4):148-155. doi:10.1080/13814780600976282.
6. Levy WC, Mazaffarian D, Linker DT, et al. The Seattle heart failure model: prediction of survival in heart failure. Circulation, 2006;113(11):1424-1433. doi:10.1161/CIRCULATIONAHA.105.584102.
7. Lee DS, Ezekowitz JA. Risk prediction in acute heart failure. Canadian Journal of Cardiology. 2014;30(3):312-319. doi: 10.1016/j.cjca.2014.01.001.
8. Priori SG, Blomstrom-Lundqvist C, Mazzatti A, et al. (2015) ESC Guidelines for management of patients with ventricular arrhythmias and prevention sudden cardiac death. European Heart Journal. 2015;36:2793-2867. doi:10.1093/eurheartj/ehv316.
9. Agresti A. An introduction to categorical data analysis. Second Edition. N.J: J.Wiley&Sons Inc, 2007, 372 p. ISBN 978-0-471-22618-5.
10. Фролов А.В., Мельникова О.П., Вайханская Т.Г, и др. Фрагментированный комплекс QRS – высокоинформативный маркер нарушений деполяризации желудочков сердца. Кардиология в Беларуси. 2019;11(2):178-187.
11. Das MK, Khan B, Jakob S, et al. Significance fragmented QRS complex versus Q wave in patients with coronary heart disease. Circulation. 2006;113(21):2495-2501. doi:10.1161/CIRCULATIONAHA.105.595892.
12. Voulagri C, Pagoni S, Tesfaye S, et al. The spatial QRS-T angle: implications in clinical practice. Current Cardiology Review. 2013;9(3):197-210. doi:10.2174/1573403X113099990031.
13. Вайханская Т.Г., Фролов А.В., Мельникова О.П. и др. Стратификация риска внезапной сердечной смерти пациентов с дилатационной кардиомиопатией. Вестник аритмологии. 2014;77:24-31.
14. Al-Khatib SM, Stevenson WG, Ackerman MJ, et al. 2017 AHA/ACC/HRS Guideline for management of patients with ventricular arrhythmias and the prevention of sudden cardiac death - Executive Summary. A report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Clinical Practice Guidelines and the Heart Rhythm Society. Heart Rhythm. 2018; 72(14):1677-1749. doi: 10.1016/j.hrthm.2017.10.035.
