Цель. Оценить предиктивный потенциал электрокардиографических (ЭКГ), эхокардиографических (ЭхоКГ) и липидных показателей для прогнозирования обструктивного поражения коронарных артерий (ОПКА) у больных с острым коронарным синдромом без подъема сегмента ST (ОКСбпST) до проведения инвазивной коронароангиографии (КАГ).Материал и методы. В проспективное обсервационное когортное исследование было включено 525 пациентов с ОКСбпST с медианой возраста 62 года, которым выполнялась инвазивная КАГ. Было выделено 2 группы, первую из которых составил 351 (67%) больной с ОПКА (стеноз 50%), а вторую — 174 (33%) без ОПКА (<50%). Клинико-функциональный статус больных до проведения КАГ оценивали по 40 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), стохастический градиентный бустинг (XGBoost) и искусственные нейронные сети (ИНС). Качество моделей оценивали по 4 метрикам: площадь под ROC-кривой (AUC), чувствительность (Se), специфичность (Sp) и точность (Ac).Результаты. Комплексный анализ показателей ЭКГ, ЭхоКГ и липидного спектра позволил выделить факторы, линейно и нелинейно связанные с ОПКА. Методами ЛР были определены их весовые коэффициенты и пороговые значения с наибольшим предиктивным потенциалом. Метрики качества лучшего прогностического алгоритма на основе МЛР составили по AUC — 0,81, Sp и Ac — 0,74, Se — 0,75. Предикторами данной модели были 4 показателя в категориальной форме (фракция выброса левого желудочка (ЛЖ) 42-60%, глобальная продольная систолическая деформация ЛЖ <19%, холестерин липопротеидов низкой плотности >3,5 ммоль/л, возраст >55 лет у мужчин и >65 лет — у женщин).Заключение. Прогностическая модель, разработанная на основе МЛР, позволяет с высокой точностью верифицировать ОПКА у больных с ОКСбпST до проведения инвазивной КАГ. Модели на основе XGBoost и ИНС обладали меньшей предсказательной ценностью.
1. Барбараш О. Л., Дупляков Д. В., Затейщиков Д. А. и др. Острый коронарный синдром без подъема сегмента ST электрокардиограммы. Клинические рекомендации 2020. Российский кардиологический журнал. 2021;26(4):4449. doi:10.15829/1560-4071-2021-4449.
2. Sucato V, Testa G, Puglisi S, et al. Myocardial infarction with non-obstructive coronary arteries (MINOCA): Intracoronary imaging-based diagnosis and management. J Cardiol. 2021;77(5):444-51. doi:10.1016/j.jjcc.2021.01.001.
3. Сумин А. Н. Место клинической оценки в выявлении обструктивных поражений коронарных артерий при стабильной ишемической болезни сердца. Часть I. Российский кардиологический журнал. 2019;(5):95-100. doi:10.15829/1560-4071-2019-5-95-100.
4. Suzuki S, Kaikita K, Yamamoto E, et al. Role of acetylcholine spasm provocation test as a pathophysiological assessment in nonobstructive coronary artery disease. Cardiovasc Interv and Ther. 2021;36(1):39-51. doi:10.1007/s12928-020-00720-z.
5. Гельцер Б. И., Циванюк М. М., Котельников В. Н., Карпов Р. С. Вазоспастическая стенокардия: патофизиологические детерминанты и клиническое значение. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2020;19(1):99-105. doi:10.15829/1728-8800-2020-1-2391.
6. Nakayama N, Kaikita K, Fukunaga T, et al. Clinical Features and Prognosis of Patients With Coronary Spasm-Induced Non-ST-Segment Elevation Acute Coronary Syndrome. Journal of the American Heart Association. 2014;3(3):e000795-e000795. doi:10.1161/jaha.114.000795.
7. Collet J, Thiele H, Barbato E, et al. ESC Scientific Document Group, 2020 ESC Guidelines for the management of acute coronary syndromes in patients presenting without persistent ST-segment elevation: The Task Force for the management of acute coronary syndromes in patients presenting without persistent ST-segment elevation of the European Society of Cardiology (ESC). European Heart Journal. 2021;42(14):1289-367. doi:10.1093/eurheartj/ehaa575.
8. Pal S, Broker M, Wagner H, et al. Stress (Takotsubo) Cardiomyopathy: A Review of Its Pathophysiology, Manifestations, and Factors That Affect Prognosis. Cardiol Rev. 2021;29(4):205-9. doi:10.1097/CRD.0000000000000309.
9. Matta A, Bouisset F, Lhermusier T, et al. Coronary Artery Spasm: New Insights. Journal of Interventional Cardiology, 2020; Article ID 5894586: 1-10. doi:10.1155/2020/5894586.
10. Гельцер Б. И., Циванюк М. М., Шахгельдян К. И. и др. Методы машинного обучения в оценке предтестовой вероятности обструктивных и необструктивных поражений коронарного русла. Российский кардиологический журнал. 2020;25(5):3802. doi:10.15829/1560-4071-2020-3802.
11. Johnson KW, Torres Soto J, Glicksberg BS, et al. Artificial Intelligence in Cardiology. Journal of the American College of Cardiology. 2018;71(23):2668-79. doi:10.1016/j.jacc.2018.03.521.
12. Quesada JA, Lopez‐Pineda A, Gil‐Guillen VF, et al. Machine learning to predict cardiovascular risk. International Journal of Clinical Practice. 2019;00:e13389. doi:10.1111/ijcp.13389.
13. Капустина А. Ю., Минушкина Л. О., Алёхин М. Н. и др. Индекс глобальной функции левого желудочка в качестве прогностического фактора сердечно-сосудистых осложнений у пациентов с острым коронарным синдромом. Кардиология. 2021;61(8):23-31. doi:10.18087/cardio.2021.8.n1508.
14. Бернс С. А., Шмидт Е. А., Клименкова А. В. и др. Возможности шкалы GRACE в долгосрочной оценке риска у больных с острым коронарным синдромом без подъема сегмента ST. Доктор.Ру. 2019;(2):12-8. doi:10.31550/1727-2378-2019-157-2-12-18.
15. Сумин А. Н. Проблема интактных коронарных артерий еще остается или близка к решению? Российский кардиологический журнал. 2021;26(2):4139. doi:10.15829/1560-4071-2021-4139.
16. Knuuti J, Wijns W, Saraste A, et al. ESC Scientific Document Group, 2019 ESC Guidelines for the diagnosis and management of chronic coronary syndromes: The Task Force for the diagnosis and management of chronic coronary syndromes of the European Society of Cardiology (ESC). European Heart Journal. 2020;41(3):407-77. doi:10.1093/eurheartj/ehz425.
17. Саушкин В. В., Завадовский К. В. Оценка точности вычисления показателей гемодинамики и массы миокарда левого желудочка по данным ЭКГ-синхронизированной перфузионной сцинтиграфии миокарда: сравнение с многосрезовой компьютерной томографией сердца. Вестник рентгенологии и радиологии. 2019;100(3):152-60. doi:10.20862/0042-4676-2019-100-3-152-160.
18. Moustafa S, Elrabat K, Swailem F, et al. The correlation between speckle tracking echocardiography and coronary artery disease in patients with suspected stable angina pectoris. Indian Heart Journal. 2018;70(3):379-86. doi:10.1016/j.ihj.2017.09.220.
19. Schroeder J, Hamada S, Gründlinger N, et al. Myocardial deformation by strain echocardiography identifies patients with acute coronary syndrome and non-diagnostic ECG presenting in a chest pain unit: a prospective study of diagnostic accuracy. Clinical Research in Cardiology. 2015;105(3):248-56. doi:10.1007/s00392-015-0916-2.
20. Liou K, Negishi K, Ho S, et al. Detection of Obstructive Coronary Artery Disease Using Peak Systolic Global Longitudinal Strain Derived by Two-Dimensional Speckle-Tracking: A Systematic Review and Meta-Analysis. Journal of the American Society of Echocardiography. 2016;29(8):724-35.e4. doi:10.1016/j.echo.2016.03.002.
21. Гельцер Б. И., Циванюк М. М., Шахгельдян К. И. и др. Факторы кардиометаболического риска в прогнозировании обструктивного поражения коронарных артерий у больных с острым коронарным синдромом без подъема сегмента ST. Российский кардиологический журнал. 2021;26(11):4494. doi:10.15829/1560-4071-2021-4494.
