Предикторы и этиология госпитальной летальности у пациентов с острым инфарктом миокарда

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.

1. Vaduganathan M, Mensah GA, Turco JV, et al. The Global Burden of Cardiovascular Diseases and Risk: A Compass for Future Health. J Am Coll Cardiol. 2022;80(25):2361-71. DOI:10.1016/j.jacc.2022.11.005.

2. Timmis A, Vardas P, Townsend N, et al; Atlas Writing Group, European So­­ciety of Cardiology. European Society of Cardiology: cardiovascular disease statistics 2021. Eur Heart J. 2022;43(8):716-99. DOI:10.1093/eurheartj/ehab892.

3. Benjamin EJ, Blaha MJ, Chiuve SE, et al; American Heart Association Statistics Committee and Stroke Statistics Subcommittee. Heart Disease and Stroke Statistics-2017 Update A Report From the American Heart Association. Circulation. 2017;135(10):e146-e603. DOI:10.1161/CIR.0000000000000485.

4. Ford ES, Ajani UA, Croft JB, et al. Explaining the decrease in U.S. deaths from coronary disease, 1980-2000. N Engl J Med. 2007;356(23):2388-98. DOI: 10.1056/NEJMsa053935.

5. de Vreede JJ, Gorgels AP, Verstraaten GM, et al. Did prognosis after acute myocardial infarction change during the past 30 years? A meta-analysis. J Am Coll Cardiol. 1991;18(3):698-706. DOI:10.1016/0735-1097(91)90792-8.

6. Peterson ED, Shah BR, Parsons L, et al. Trends in quality of care for patients with acute myocardial infarction in the National Registry of Myocardial Infarction from 1990 to 2006. Am Heart J. 2008;156(6):1045-55. DOI:10.1016/j.ahj.2008.07.028.

7. Kontos MC, Rennyson SL, Chen AY, et al. The association of myocardial infarction process of care measures and in-hospital mortality: A report from the NCDR®. Am Heart J. 2014;168(5):766-75. DOI:10.1016/j.ahj.2014.07.005.

8. 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.

9. Antman EM, Cohen M, Bernink PJ, et al. The TIMI Risk Score for Unstable Angina/Non–ST Elevation MI. JAMA. 2000;284(7):835-42. DOI:10.1001/jama.284.7.835.

10. Bhatt DL, Roe MT, Peterson ED, et al; CRUSADE Investigators. Utilization of Early Invasive Management Strategies for High-Risk Patients With Non–ST-Segment Elevation Acute Coronary Syndromes: results from the CRUSADE Quality Improvement Initiative. JAMA. 2004;292(17):2096-104. DOI:10.1001/jama.292.17.2096.

11. Thygesen K, Alpert J, Jaffe A, et al; Joint ESC/ACCF/AHA/WHF Task Force for the Universal Definition of Myocardial Infarction. Third universal definition of myocardial infarction. Circulation. 2012;126(16):2020-35. DOI:10.1161/CIR.0b013e31826e1058.

12. Fox KA, Fitzgerald G, Puymirat E, et al. Should patients with acute coronary disease be stratified for management according to their risk? Derivation, external validation and outcomes using the updated GRACE risk score. BMJ Open. 2014;4(2):e004425. DOI:10.1136/bmjopen-2013-004425.

13. Lang RM, Badano LP, Mor-Avi V, et al. Recommendations for cardiac chamber quantification by echocardiography in adults: an update from the American society of echocardiography and the European association of cardiovascular imaging. Eur Heart J Cardiovasc Imaging. 2015;16(3):233-70. DOI:10.1093/ehjci/jev014.

14. DeLong ER, DeLong DM, Clarke-Pearson DL. Comparing the areas under two or more correlated receiver operating characteristic curves: a nonparametric approach. Biometrics. 1988;44(3):837-45.

15. Stone PH, Thompson B, Anderson H V, et al. Influence of race, sex, and age on management of unstable angina and non-Q-wave myocardial infarction: The TIMI III registry. JAMA. 1996;275(14):1104-12.

16. Goldberg RJ, McCormick D, Gurwitz JH, et al. Age-related trends in short- and long-term survival after acute myocardial infarction: a 20-year population-based perspective (1975-1995). Am J Cardiol. 1998;82(11):1311-7. DOI:10.1016/S0002-9149(98)00633-X.

17. Canivell S, Muller O, Gencer B, et al. Prognosis of cardiovascular and non-cardiovascular multimorbidity after acute coronary syndrome. PLoS One. 2018;13(4):e0195174. DOI:10.1371/journal.pone.0195174.

18. Wu J, Hall M, Dondo TB, et al. Association between time of hospitalization with acute myocardial infarction and in-hospital mortality. Eur Heart J. 2019;40(15):1214-21. DOI:10.1093/eurheartj/ehy835.

19. Сивков О. Г. Факторы, ассоциированные с госпитальной летальностью при остром инфаркте миокарда. Кардиология. 2023;63(11):29-35. DOI:10.18087/cardio.2023.11.n2406.

20. Killip T 3rd, Kimball JT. Treatment of myocardial infarction in a coronary care unit. A two year experience with 250 patients. Am J Cardiol. 1967;20(4):457-64. DOI:10.1016/0002-9149(67)90023-9.

21. Vicent L, Velásquez-Rodríguez J, Valero-Masa MJ, et al. Predictors of high Killip class after ST segment elevation myocardial infarction in the era of primary reperfusion. Int J Cardiol. 2017;248:46-50. DOI:10.1016/j.ijcard.2017.07.038.

22. Zhang Q, Zhou L, Cai HL, Lu HH. Relationship of the ORBIT and HAS-BLED scores with Killip class 3-4 in patients with ST-segment elevation myocardial infarction. Medicine (Baltimore). 2019;98(8):e14578. DOI:10.1097/MD.0000000000014578.

23. Steg PG, Dabbous OH, Feldman LJ, et al; Global Registry of Acute Coronary Events Investigators. Determinants and prognostic impact of heart failure complicating acute coronary syndromes: observations from the Global Registry of Acute Coronary Events (GRACE). Circulation. 2004;109(4):494-9. DOI:10.1161/01.CIR.0000109691.16944.DA.

24. Khot UN, Jia G, Moliterno DJ, et al. Prognostic importance of physical examination for heart failure in non–ST-elevation acute coronary syndromes: the enduring value of Killip classification. JAMA. 2003;290(16):2174-81. DOI:10.1001/jama.290.16.2174.

25. Wichian C, Morasert T, Nilmoje T, Chichareon P. Prevalence and predictors associated with in-hospital mortality in acute ST segment elevation myocardial infarction after reperfusion therapy in developing country. Cardiovasc Diagn Ther. 2020;10(5):1264-69. DOI:10.21037/cdt-20-398.

26. Sato T, Saito Y, Suzuki S, et al. Prognostic Factors of In-Hospital Mortality in Patients with Acute Myocardial Infarction Complicated by Cardiogenic Shock. Life (Basel). 2022;12(10):1672. DOI:10.3390/life12101672.

27. Wei XB, Liu YH, He PC, et al. Additive prognostic value of left ventricular ejection fraction to the TIMI risk score for in-hospital and long-term mortality in patients with ST segment elevation myocardial infarction. J Thromb Thrombolysis. 2017;43(1):1-6. DOI:10.1007/s11239-016-1407-7.

28. Yoshioka G, Tanaka A, Watanabe N, et al. Prognostic impact of incident left ventricular systolic dysfunction after myocardial infarction. Front Cardiovasc Med. 2022;9:1009691. DOI:10.3389/fcvm.2022.1009691.

29. Halkin A, Singh M, Nikolsky E, et al. Prediction of mortality after primary percutaneous coronary intervention for acute myocardial infarction: The CADILLAC risk score. J Am Coll Cardiol. 2005;45(9):1397-405. DOI:10.1016/j.jacc.2005.01.041.

30. Kim HK, Jeong MH, Ahn Y, et al; Other Korea Acute Myocardial Infarction Registry Investigators. Hospital discharge risk score system for the assessment of clinical outcomes in patients with acute myocardial infarction (Korea Acute Myocardial Infarction Registry [KAMIR] Score). Am J Cardiol. 2011;107(7):965-71.e1. DOI:10.1016/j.amjcard.2010.11.018.

31. Salisbury AC, Amin AP, Reid KJ, et al. Hospital-acquired anemia and in-hospital mortality in patients with acute myocardial infarction. Am Heart J. 2011;162(2):300-9.e3. DOI:10.1016/j.ahj.2011.05.021.

32. González-Ferrer JJ, García-Rubira JC, Balcones DV, et al. Influence of hemoglobin level on in-hospital prognosis in patients with acute coronary syndrome. Rev Esp Cardiol. 2008;61(9):945-52. DOI:10.1157/13125516.

33. Younge JO, Nauta ST, Akkerhuis KM, et al. Effect of anemia on short- and long-term outcome in patients hospitalized for acute coronary syndromes. Am J Cardiol. 2012;109(4):506-10. DOI:10.1016/j.amjcard.2011.09.046.

34. Bassand JP, Afzal R, Eikelboom J, et al; OASIS 5 and OASIS 6 Investigators. Relationship between baseline haemoglobin and major bleeding complications in acute coronary syndromes. Eur Heart J. 2010;31(1):50-8. DOI:10.1093/eurheartj/ehp401.

35. Vicente-Ibarra N, Marín F, Pernías-Escrig V, et al. Impact of anemia as risk factor for major bleeding and mortality in patients with acute coronary syndrome. Eur J Intern Med. 2019;61:48-53. DOI:10.1016/j.ejim.2018.12.004.

36. Colombo MG, Kirchberger I, Amann U, et al. Admission serum potassium concentration and long-term mortality in patients with acute myocardial infarction: results from the MONICA/KORA myocardial infarction registry. BMC Cardiovasc Disord. 2017;17(1):198. DOI:10.1186/s12872-017-0635-x.

37. Brammås A, Jakobsson S, Ulvenstam A, Mooe T. Mortality after ischemic stroke in patients with acute myocardial infarction: predictors and trends over time in Sweden. Stroke. 2013;44(11):3050-5. DOI:10.1161/STROKEAHA.113.001434.