Цель. Определить независимые лабораторно-инструментальные предикторы повторного инфаркта миокарда (ИМ) у больных трудоспособного возраста и на основании полученных результатов предложить модель прогнозирования повторного коронарного события у данной категории больных.Материал и методы. В исследовании участвовали 424 пациента (медиана возраста 50 (43,5; 55,0) лет). Все пациенты в 2017г проходили лечение в региональном сосудистом центре г. Перми по поводу впервые возникшего ИМ. Ретроспективно изучали данные историй болезни (анамнез, сведения о сопутствующих диагнозах, лабораторные и инструментальные данные, лечение на стационарном этапе). Через 2 года сведения о развитии повторного ИМ собирали путём анализа данных электронной медицинской документации пациентов в Региональной информационноаналитической системе здравоохранения Пермского края. В зависимости от исхода заболевания все больные были разделены на две группы: с повторным ИМ (n=78) и без него (n=346). С помощью пакета прикладных программ SPSS v.20, v.23 проводили сравнение основных демографических, клинико-лабораторных и инструментальных параметров в группах, полученных исходно при госпитализации. Для определения независимых предикторов повторного ИМ выполняли однофакторный и многофакторный регрессионный анализ.Результаты. В ходе проведения многофакторного регрессионного анализа установлены следующие независимые предикторы развития повторного ИМ: фракция выброса (ФВ) левого желудочка (ЛЖ) <50% (отношение шансов (ОШ)=5,5; 95% доверительный интервал (ДИ): 1,56-19,34; p=0,008), анемия при поступлении (ОШ=2,95; 95% ДИ: 1,089-9,765; p=0,046), многососудистое поражение коронарных артерий (КА) (ОШ=2,24; 95% ДИ: 1,285-3,909; p=0,004). На примере больных, перенесших ИМ в молодом и среднем возрасте, получена логистическая регрессионная модель, позволяющая с чувствительностью 73,7% и специфичностью 79,6% прогнозировать вероятность развития повторного ИМ в течение 2 лет с момента первичной госпитализации.Заключение. Результаты настоящего исследования свидетельствуют о том, что при стратификации риска развития повторного ИМ у пациентов трудоспособного возраста, возможно, следует учитывать снижение ФВ ЛЖ, уровня гемоглобина и многососудистое поражение КА.
1. Jernberg T, Hasvold P, Henriksson M, et al. Cardiovascular risk in post-myocardial infarction patients: nationwide real world data demonstrate the importance of long-term perspective. Eur. Heart J. 2015;36(19):1163-70. doi:10.1093/eurheartj/ehu505.
2. Самородская И. В., Бойцов С. А. Повторный инфаркт миокарда: оценка. Риски, профилактика. Российский кардиологический журнал. 2017;(6):139-45. doi:10.15829/1560-4071-2017-6-139-145.
3. Chen DY, Li CY, Hsieh MJ, et al. Predictors of subsequent myocardial infarction, stroke, and death in stable post-myocardial infarction patients: A nationwide cohort study. Eur Heart J Acute Cardiovasc Care. 2019;8(7):634-42. doi:10.1177/2048872617730037.
4. Nakatani D, Sakata Y, Suna S, et al. Incidence, predictors, and subsequent mortality risk of recurrent myocardial infarction in patients following discharge for acute myocardial infarction. Circ J. 2013;77(2):439-46. doi:10.1253/circj.cj-11-1059.
5. Thygesen K, Alpert J, Jaffe A, et al. Fourth Universal Definition of Myocardial Infarction (2018). Journal of the American College of Cardiology. 2018;72(18):2231-64. doi:10.1016/j.jacc.2018.08.1038.
6. WHO. Haemoglobin concentrations for the diagnosis of anaemia and assessment of severity. Vitamin and Mineral Nutrition Information System. Geneva, World Health Organization, 2011(WHO/NMH/NHD/MNM/11.1) https://www.who.int/vmnis/indicators/haemoglobin/ru(23.06.2020)
7. Бубнова М. Г., Барбараш О. Л., Долецкий А. А. и др. Острый инфаркт миокарда с подъемом сегмента ST электрокардиограммы: реабилитация и вторичная профилактика. Российский кардиологический журнал. 2015;(1):6-52. doi:10.15829/1560-4071-2015-1-6-52.
8. Cao CF, Li SF, Chen H, et al. Predictors and in-hospital prognosis of recurrent acute myocardial infarction. Journal of Geriatric Cardiology. 2016;13(10):836-9. doi:10.11909/j.issn.1671-5411.2016.10.008.
9. Govender RD, Al-Shamsi S, Soteriades ES, et al. Incidence and risk factors for recurrent cardiovascular disease in middle-eastern adults: a retrospective study. 2019; BMC Cardiovasc Disord. 2019;19(1):253. doi:10.1186/s12872-019-1231-z.
10. Fox KA, Dabbous OH, Goldberg RJ, et al. Prediction of risk of death and myocardial infarction in the six months after presentation with acute coronary syndrome: prospective multinational observational study (GRACE). BMJ. 2006;333(7578):1091. doi:10.1136/bmj.38985.646481.55.
11. Kim K, Kim W, Hwang S, et al. The CHA2DS2VASc score can be used to stratify the prognosis of acute myocardial infarction patients irrespective of presence of atrial fibrillation. J Cardiol. 2015;65(2):121-7. doi:10.1016/j.jjcc.2014.04.011.
12. Huang D, Cheng Ya, Wong Yi, et al. Thrombolysis in Myocardial Infarction Risk Score for Secondary Prevention of Recurrent Cardiovascular Events in a Real-World Cohort of Post-Acute Myocardial Infarction Patients. Circulation Journal. 2019; 83(4):809-17. doi:10.1253/circj.CJ-18-0308.
13. Colombo M, Kirchberger I, Amann U, et al. Association between admission anemia and long-term mortality in patients with acute myocardial infarction: results from the MONICA/KORA myocardial infarction registry. 2018. BMC Cardiovasc Disord. 2018:18(1):50-66. doi:10.1186/s12872-018-0785-5.
14. Margolis G, Khoury S, Ben-Shoshan J, et al. Prognostic Implications of Mid-range Left Ventricular ejection fraction on patients with ST-segment elevation myocardial infarction. American Journal of Cardiology. 2017;120(2):186-90. doi:10.1016/j.amjcard.2017.04.005.
