Цель: провести сравнение результатов прогнозирования риска ИБС по шкалам SCORE, PROCAM и Framingham, а также вновь разработанным моделям риска ИБС в когорте работников железнодорожного транспорта.Материал и методы: В исследование включено 106 пациентов–работников локомотивных бригад, которые находились под медицинским наблюдением в период с 2006 по 2015 г.г. с проведением регулярных периодических и предрейсовых осмотров, углубленного обследования в кардиологическом отделении. Диагноз ИБС устанавливали при выявлении документально подтвержденных признаков коронарной ишемии миокарда, коронарного атеросклероза (по данным коронарографии, МСКТ). Индивидуальный суммарный сердечно-сосудистый риск определяли по шкалам SCORE, PROCAM, Framingham и моделям прогнозирования ИБС, полученным с использованием метода главных компонент (PCA), вероятностных нейросетей (PNN), деревьев решений (DecisionTree) на основе комплекса показателей (включая индекс массы тела, липопротеиды низкой плотности, триглицериды, пульсовое АД и др.). Качество моделей оценивали по показателям чувствительности, специфичности, средней абсолютной ошибке прогнозирования, площади под ROC-кривой (AUC). Результаты: Распределение на категории риска (низкий, умеренный, высокий) по калькуляторам SCORE, PROCAM и Framingham характеризовалось противоречивыми результатами; в группе с ИБС при низком риске по этим шкалам сердечно-сосудистые события (инфаркт миокарда и/или операция на коронарных артериях) отмечались у 51,9 %, 5,56 % и 42,6 %, соответственно. AUC для SCORE, PROCAM и Framingham в определении класса «ИБС» были равными 0,72, 0,65 и 0,69, соответственно, но класса «Инфаркт миокарда» ─ только 0,34, 0,42 и 0, 32. AUC для модели PNN для классов «ИБС» составила 0,55, «Инфаркт миокарда» - 0,60. Средняя абсолютная ошибка прогнозирования высокого риска ИБС по шкалам SCORE, PROCAM и модели PNN составила 0,88, 0,56 и 0,46.Заключение. Шкалы SCORE, PROCAM и Framingham характеризуются несогласованностью результата устанавливаемой категории риска ИБС и недостаточной точностью в отношении прогнозирования инфаркта миокарда в когорте мужчин среднего возраста, работающих на железнодорожном транспорте, что ограничивает их применение. Разработанная модель PNN показывает, что ошибка прогноза ниже у моделей с включением дополнительных факторов (пульсовое давление, тромбоциты, триглицериды, индекс массы миокарда и др.
1. Tsutsumi A. Prevention and management of work-related cardiovascular disorders. Int J Occup Med Environ Health. 2015;28(1):4-7.
2. Shal'nova SA, Oganov NG., Deev AD. Assessment and management of total cardiovascular disease risk in Russian population. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2004;3:4-11. Russian (Шальнова С.А., Оганов Н.Г., Деев А.Д. Оценка и управление суммарным риском сердечно-сосудистых заболеваний у населения России. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2004;3:4-11).
3. Kontsevaya A., Kalinina A., Oganov R. Economic Burden of Cardiovascular Diseases in the Russian Federation. Value in Health Regional Issues. 2013;2:199-204.
4. Allan GM, Nouri F, Korownyk C et al. Agreement Among Cardiovascular Disease Risk Calculators. Circulation 2013;127:1948-1956.
5. Boitsov SA, Shal'nova SA, Deev AD, Kalinina AM. Simulation of a risk for cardiovascular diseases and their events at individual and group levels. Terapevticheskii arkhiv. 2013;85(9):4-10. Russian (Бойцов С.А., Шальнова С.А., Деев А.Д., Калинина А.М. Моделирование риска развития сердечно-сосудистых заболеваний и их осложнений на индивидуальном и групповом уровнях. Терапевтический архив. 2013;85(9):4-10).
6. Kalinina AM. Multifactor primary prevention of ischemic heart disease in middle-aged men and its efficacy (10-year follow-up). Rational Pharmacotherapy in Cardiology. 2014;10(1):6-17. Russian (Калинина А.М. Первичная многофакторная профилактика ишемической болезни сердца среди мужчин среднего возраста и её эффективности (10-летнее наблюдение). Рациональная фармакотерапия в кардиологии. 2014;10(1):6-17).
7. Osipova IV, Antropova ON, Zal'tsman AG et al. Primary prevention of cardiovascular diseases in persons with stress jobs. Profilakticheskaia meditsina. 2011;14(3):7-10. Russian (Осипова И.В., Антропова О.Н., Зальцман А.Г. и др. Особенности первичной профилактики сердечно-сосудистых заболеваний у лиц стрессовых профессий. Профилактическая медицина. 2011;14(3):7-10).
8. Assmann G, Cullen P, Schulte H. Simple scoring scheme for calculating the risk of acute coronary events based on the 10-year follow-up of the prospective cardiovascular Munster (PROCAM) study. Circulation. 2002;105:310-315.
9. Empana JP, Ducimetie`re P, Arveiler D et al. Are the Framingham and PROCAM coronary heart disease risk functions applicable to different European populations? The PRIME Study. Europ Heart J. 2003; 24:1903-1911.
10. Ramsay SE, Morris RW, Whincup PH et al. Prediction of coronary heart disease risk by Framingham and SCORE risk assessments varies by socioeconomic position: results from a study in British men. Eur J Cardiovasc Prev Rehabil. 2011;18(2):186-93.
11. Harari G, Green MS, Zelber-Sagi S. Combined association of occupational and leisure-time physical activity with all-cause and coronary heart disease mortality among a cohort of men followed-up for 22 years. Occup Environ Med. 2015;72(9):617-24.
12. Choi MC, Song YH, Rhee SY, Woo JT. Framingham risk scores by occupational group: based on the 3rd Korean National Health and Nutrition Examination Survey. Korean J Occup Environ Med. 2009; 21(1):63-75.
13. Boitsov SA, Karpov JuA, Kukharchuk VV et al. Identification of Patients at High Cardiovascular Risk: Problems and Possible Solutions. Ateroskleroz i dislipidemii. 2010;1:8-14. Russian (Бойцов С.А., Карпов Ю.А., Кухарчук В.В. и др. Проблемы выявления лиц с высоким сердечно–сосудистым риском и возможные пути их решения. Атеросклероз и дислипидемии. 2010;1:8-14).
14. Gaisenok OV, Martsevich SJu. Predictive Significance of Integral Indices in the Diagnosis of Ischemic Heart Disease. Dependence on the Possibility to Perform Exercise Stress Test. Kardiologiia. 2013; 53(8):24-27. Russian (Гайсёнок О.В., Марцевич С.Ю. Прогностическая значимость интегральных индексов в диагностике ишемической болезни сердца в зависимости от возможности выполнения пробы с дозированной физической нагрузкой. Кардиология. 2013; 53(8):24-27).
15. Atkov OY, Gorokhova SG, Sboev AG et al. Coronary heart disease diagnosis by artificial neural networks including genetic polymorphisms and clinical parameters. J Cardiol. 2012;59(2):190-194.
