Хоанг Чыонг Хюй - к.м.н., старший преподаватель кафедры внутренних болезней Медицинский университет Фам Нгок Тач.
Хошимин
Truong Huy Hoang.
Ho Chi Minh City
Майсков Виктор Викторович - к.м.н, доцент кафедры внутренних болезней с курсом кардиологии и функциональной диагностики имени В.С. Моисеева Медицинского института РУДН; зав. отделением рентгенохирургических методов диагностики и лечения, ГКБ имени В.В. Виноградова ДЗМ.
Москва
Victor V. Maiskov.
Moscow
Мерай Имад Ахмадович - к.м.н, доцент кафедры внутренних болезней с курсом кардиологии и функциональной диагностики имени В.С. Моисеева Медицинского института РУДН; зав. I отделением реанимации и интенсивной терапии кардиологического профиля, ГКБ имени В.В. Виноградова ДЗМ.
Москва
Imad A. Merai.
Moscow
Кобалава Жанна Давидовна - чл.-кор. РАН, д-р мед. наук, проф., зав. каф. внутренних болезней с курсом кардиологии и функциональной диагностики им. В.С. Моисеева Медицинского института РУДН.
Москва
Zhanna D. Kobalava.
Moscow
Aim. To identify factors and develop a clinical risk model (nomogram) for in-hospital mortality in patients with acute myocardial infarction (AMI) after timely early invasive diagnosis and revascularization of infarct-related artery (IRA).
Material and methods: We conducted a prospective, single-center observational study that included 712 consecutive patients with AMI [median age 65 (interquartile range 56-74 years), 61% were male, 47.8% with ST-elevation] who underwent coronary angiography <24 hours after symptom onset and successful endovascular revascularization of IRA. The primary endpoint was in-hospital mortality. Logistic regression analysis was used to identify independent prognostic risk factors for in-hospital mortality. Based on the multivariate analysis, a nomogram was developed to predict outcome. The discriminative ability of the nomogram was assessed by calculating the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve.
Results. The in-hospital mortality rate was 5.06%. The most common cause of in-hospital mortality was acute heart failure (AHF, 75%), followed by myocardial rupture with cardiac tamponade (11.1%). Multivariate analysis revealed that age (odds ratio (OR) 1.07, 95% confidence intervals (CI) 1.01-1.14, p=0.027), Killip class (OR 2.95, 95% CI 1.67-5.23, p<0.001), hemoglobin at admission (OR 0.97, 95% CI 0.95-0.99, p=0.006), and left ventricular ejection fraction (LVEF) ≤36% (OR 8.87, 95% CI 2.95-26.69, p<0.001), were independent predictors of adverse outcome. The identified predictors were included a nomogram, which demonstrated excellent discrimination in predicting in-hospital mortality (area under the ROC curve = 0.949, 95% CI: 0.925-0.972, p<0.001, sensitivity: 91.3%, specificity: 89.9%) and good calibration (Hosmer-Lemeshow test, p=0.93).
Conclusions. Age, hemoglobin at admission, Killip class and left ventricular ejection fraction were independent predictors of in-hospital mortality in acute MI. The most common etiology of in-hospital mortality was AHF. The nomogram for prediction of in-hospital mortality demonstrated high prognostic potential, allowing for the identification of patients at high-risk of adverse outcome, and targeted therapeutic strategies may be needed to improve the survival of patients with acute MI.
Цель. Определить факторы риска и разработать клиническую модель прогностической оценки (номограмму) госпитальной летальности для пациентов острым инфарктом миокарда (ОИМ) после своевременно выполненной ранней инвазивной диагностики и реваскуляризации инфаркт-связанной артерии.
Материал и методы. Проведено проспективное одноцентровое наблюдательное исследование, в которое было включено 712 пациентов с ОИМ [медиана возраста 65 лет (межквартильный интервал 56-74 года), 61% мужчины, 47,8% наблюдений с подъёмом сегмента ST] и выполненной коронарографией в сроки не позднее 24 часов от госпитализации и успешной эндоваскулярной реваскуляризацией инфаркт-связанной артерии. Первичной конечной точкой служила госпитальная летальность. Для выявления независимых прогностических факторов риска госпитальной летальности был использован логистический регрессионный анализ. На основе многофакторного анализа была разработана номограмма для прогнозирования исхода. Дискриминационная способность номограммы оценивалась путем расчета площади под характеристической (receiver operating characteristic, ROC) кривой.
Результаты. Госпитальная летальность в исследовании составила 5,06%. Самыми распространенными причинами госпитальной летальности были острая сердечная недостаточность (ОСН) (75%) и разрыв миокарда с тампонадой сердца (11,1%). С помощью проведения многофакторного регрессионного анализа было установлено, что возраст (отношение шансов (ОШ) 1,07, 95% доверительный интервал (ДИ) 1,01-1,14, p=0,027), ОСН по Killip (ОШ 2,95, 95% ДИ 1,67-5,23, p<0,001), концентрация гемоглобина при поступлении (ОШ 0,97, 95% ДИ 0,95-0,99, p=0,006) и фракция выброса левого желудочка (ФВЛЖ) ≤36% (ОШ 8,87, 95% ДИ 2,95-26,69, p<0,001) являлись независимыми предикторами неблагоприятного исхода. Выявленные предикторы были включены в номограмму, которая продемонстрировала отличную дискриминацию при прогнозировании госпитальной летальности (площадь под ROC-кривой = 0,949, 95% ДИ: 0,925-0,972, p<0,001, чувствительность: 91,3%, специфичность: 89,9%) и хорошую калибровку (в соответствии с тестом Хосмера-Лемешоу, p=0,93).
Заключение. Таким образом, возраст, концентрация гемоглобина при поступлении, класс ОСН по Killip и величина ФВЛЖ в нашем исследовании служили независимыми предикторами госпитальной летальности пациентов с ОИМ. Самой распространенной причиной госпитальной летальности была ОСН. Клиническая модель прогностической оценки госпитальной летальности продемонстрировала высокий потенциал. Применение номограммы в рутинной клинической практике позволит дополнительно выявить пациентов высокого риска неблагоприятного исхода на госпитальном этапе и сформировать основные направления терапевтических стратегий, направленных на улучшение выживаемости больных ОИМ.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.