TY  - JOUR
T1  - Факторы кардиометаболического риска в прогнозировании обструктивного поражения коронарных артерий у больных с острым коронарным синдромом без подъема сегмента ST
JF  - Российский кардиологический журнал
DO  - 10.15829/1560-4071-2021-4494
AU  - Гельцер, Б. И.
AU  - Циванюк, М. М.
AU  - Шахгельдян, К. И.
AU  - Емцева, Е. Д.
AU  - Вишневский, А. А.
Y1  - 2023-01-16
UR  - https://www.cardiojournal.online/publication/9354
N2  - Цель. Разработка прогностических моделей обструктивного поражения коронарных артерий (ОПКА) у больных с острым коронарным синдромом без подъема ST (OKC6nST) по результатам анализа предиктивного потенциала факторов кардиометаболического риска (КМР).Материал и методы. В проспективное обсервационное когортное исследование было включено 495 пациентов с ОКСбпST с медианой возраста 62 года и 95% доверительным интервалом [60; 64], которым выполнялась инвазивная коронароангиография (КАГ). Было выделено 2 группы лиц, первую из которых составили 345 (69,6%) больных с ОПКА (стеноз ≥50%), а вторую — 150 (30,4%) без ОПКА (<50%). Клинико-функциональный статус больных до проведения КАГ оценивали по 29 показателям. Для обработки и анализа данных использовали методы Манна-Уитни, Фишера, хи-квадрат, однофакторную логистическую регрессию (ЛР), а для разработки прогностических моделей — многофакторную ЛР (МЛР), метод опорных векторов (SVM) и случайный лес (СЛ). Точность моделей оценивали по 4 метрикам: площадь под ROC-кривой (AUC), чувствительность, специфичность и точность.Результаты. Комплексный анализ показателей функционально-метаболического статуса больных позволил выделить факторы КМР, линейно и нелинейно связанные с ОПКА. Методом однофакторной ЛР были определены их весовые коэффициенты и пороговые значения с наибольшим предиктивным потенциалом. Метрики качества лучшего прогностического алгоритма на базе ансамбля из 10 моделей МЛР составили по AUC — 0,82, специфичности и точности — 0,73, чувствительности — 0,75. Предикторами данной модели были 7 показателей в категориальной форме (общий холестерин (ХС) ≥5,9 ммоль/л, ХС липопротеидов низкой плотности >3,5 ммоль/л, соотношение окружностей талии и бедер ≥0,9 усл. ед., окружность талии/рост ≥0,69 усл. ед., индекс атерогенности ≥3,4 усл. ед., индекс продуктов накопления липидов ≥38,5 см*ммоль/л, мочевая кислота ≥356 мкмоль/л) и 2 — в непрерывной (ХС липопротеидов высокой плотности и индекс инсулинорезистентности).Заключение. Разработанный алгоритм отбора предикторов позволил определить их прогностически значимые пороговые значения и весовые коэффициенты, характеризующие степень влияния на конечную точку. Ансамбль моделей МЛР демонстрировал наиболее высокую точность прогнозирования ОПКА до проведения КАГ. Прогностическая точность моделей SVM и СЛ была существенно ниже.