Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) являются одной из основных причин заболеваемости и смертности в современном мире, в том числе и в России [1]. Одним из направлений снижения общественного и индивидуального бремени ССЗ является стратификация сердечно-сосудистого риска (ССР) с последующей индивидуализированной профилактикой [2-4]. Предполагается, что понимание пациентами и врачами риска развития ССЗ и смерти от них, с помощью соответствующих шкал ССР, может привести к значительному снижению индивидуального и общественного бремени ССЗ.

Как и любой прогностический инструмент, основанный на вероятностных принципах, шкалы ССР могут переоценивать или недооценивать вероятности, поскольку частота сердечно-сосудистых событий и средние уровни факторов риска меняются со временем и в зависимости от географического региона. Это определяет необходимость оценки валидности базовых шкал риска и, при необходимости, их калибровки в соответствии с конкретными реалиями [5-8]. Калибровка модели — это согласование между наблюдаемыми и предсказанными рисками событий, другими словами, изменение коэффициентов в базовой модели на основании реальных ассоциаций между предикторами и исходами. Например, в рамках метаанализа 86 перспективных исследований из 22 стран показано, что калибровка базовых версий четырех шкал ССР (Фрамингемская шкала, SCORE (Systematic COronary Risk Evaluation), объединённые когортные уравнения (Pooled Cohort Equations, PCE), шкала Рейнольдса (Reynolds Risk Score, RRS)) улучшила их эффективность и потенциальное моделирование профилактических мер на клинические потребности [9].

Применение неоткалиброванных шкал риска, при значительном несоответствии предсказанной и реальной частоты сердечно-сосудистых событий, вызывает большие сомнения. В частности, гипердиагностика риска, рассчитанного с помощью шкал SCORE и, особенно, SCORE2 в ряде стран [10-13], в том числе и в России [14-18], индуцирует серьезное напряжение ресурсов систем здравоохранения из-за большой доли лиц, которым требуется лечение или вмешательство. Кроме того, медикаментозная профилактика в случае гипердиагностики может принести больше вреда, чем пользы.

В российской кардиологии более 20 лет активно использовалась базовая версия шкалы SCORE, хотя в 2014 г. ее калибровка на российских данных показала, что это ведет к существенной недооценке риска смертности от ССЗ [19]. Новая версия шкалы SCORE2 также рассматривается в качестве стратифицирующего инструмента в отечественной кардиологии, несмотря на многочисленные сомнения со стороны российских кардиологов [15][16][20]. В 2024 г. оценка предсказательной способности SCORE2 на проспективных данных исследования ЭССЕ-РФ (Эпидемиология сердечно-сосудистых заболеваний в регионах Российской Федерации) показала низкую валидность шкалы для российских женщин [21]. Последующие калибровка шкалы SCORE2 и интерпретации стратификации ССР позволили предложить более адекватный инструмент для российских реалий — шкалу SCORE2-РФ [22].

Российское эпидемиологическое исследование ЭССЕ-РФ позволяет на большой выборке оценить популяционную распространенность индивидуального ССР по разным вариантам шкалы SCORE. Более того, участие в ЭССЕ-РФ значительного количества регионов России позволяет дать прогноз зависимости индивидуального ССР от региональных условий проживания населения, то есть охарактеризовать географическую вариативность ССР. Ранее проведенные зарубежные [23][24] и российские [25-28] исследования свидетельствуют о зависимости профиля факторов риска и вероятности сердечно-сосудистых заболеваний от территориальных условий проживания. Для России, территориально самой большой страны мира, это особо актуально, в связи со значительными географическими, социально-экономическими, климатическими, этническими и другими различиями условий проживания населения.

Таким образом, цель настоящего исследования — провести сравнительный анализ идентификации индивидуального сердечно-сосудистого риска (ССР) по трем вариантам шкалы SCORE и оценить ассоциации риска с региональными условиями проживания.

Для анализа использовались индивидуальные данные одномоментного этапа исследования ЭССЕ-РФ [29][30]. Исследование проводилось по единым методологическим подходам в три временных периода: ЭССЕ-РФ1 в 2012-2014 гг. в 13 регионах России, ЭССЕ-РФ2 в 2017-2018 гг. в 4 регионах, ЭССЕ-РФ3 в 2020-2022 гг. в 15 регионах. По возрастному диапазону, в 2012-2014 и в 2017-2018 гг. обследовались лица 25-64 лет, а в 2020-2022 гг. — лица 35-74 лет. Суммарное количество обследованных за все три временных среза составило 57386 мужчин и женщин 25-74 лет. Шкалы SCORE, SCORE2 и SCORE2-РФ предназначены для лиц 40-69 лет, однако, в связи с тем, что 65-69-летнее население участвовало только в ЭССЕ-РФ3, эта возрастная подгруппа исключена из анализа для сбалансирования региональных выборок по возрасту. Таким образом, в соответствии с целью исследования из общей выборки сформирована аналитическая, включающая 15298 женщин и 10861 мужчин 40-64 лет без инсульта, ишемической болезни сердца, инфаркта миокарда, сахарного диабета, а также без пропущенных данных. Годы сбора данных и объемы региональных выборок ЭССЕ-РФ в аналитической выборке представлены в табл. 1.

Исследование выполнено в соответствии со стандартами надлежащей клинической практики (Good Clinical Practice) и принципами Хельсинкской декларации. До включения в исследование у всех участников было получено письменное информированное согласие.

Индивидуальный ССР оценивался по трем вариантам шкалы SCORE с использованием индивидуальных показателей возраста, статуса курения, систолического артериального давления и уровня холестерина:

– 10-летний риск смерти от ССЗ по SCORE [31], в %;

– 10-летний риск смерти и нефатальных случаев ССЗ по SCORE2 [32], в %;

– 10-летний риск смерти и нефатальных случаев ССЗ по SCORE2-РФ [22], в %.

Перечисленные показатели представляют собой количественные значения ССР, то есть, вероятности развития неблагоприятного исхода в процентах.

Для интерпретации полученных закономерностей с точки зрения практического здравоохранения, оценивался качественный показатель высокого / очень высокого ССР. Шкалы SCORE (SCORE, SCORE2, SCORE2-РФ) применяют для этого разные отрезные точки, в связи с чем высокий/очень высокий ССР фиксировался в следующих случаях:

– SCORE: значение 5% и более (высокий и очень высокий ССР);

– SCORE2: для лиц 40-49 лет — 7,5% и более, для лиц 50-64 лет — 10% и более (очень высокий ССР);

– SCORE2-РФ: для женщин 40-49 лет — 4% и более, 50-59 лет — 7% и более, 60-64 лет — 11% и более, для мужчин 40-49 лет — 12% и более, 50-59 лет — 16% и более, 60-64 лет — 21% и более (очень высокий ССР).

Таким образом, в качестве исходов рассматривались 3 количественных значения ССР и 3 бинарных показателя наличия высокого/очень высокого ССР.

Наличие/отсутствие инсульта, ишемической болезни сердца, инфаркта миокарда оценивалось со слов респондентов.

Сахарный диабет фиксировался по трем критериям: глюкоза натощак более 7,0 ммоль/л и/или наличие заболевания со слов респондента и/или прием гипогликемических препаратов.

Измерение артериального давления проводилось в положении сидя, на правом плече обследуемого автоматическим тонометром после 5-минутного отдыха, двукратно с интервалом примерно 2-3 мин. Далее вычисляли среднее из двух значений артериального давления.

Уровень общего холестерина и липидные фракции определяли ферментативными методами на автоанализаторе Abbott Architect c8000 с использованием диагностических наборов фирмы «Abbott Diagnostic» (США).

В качестве корректируемых индивидуальных модификаторов эффекта рассматривались место проживания (город/село), семейное положение (есть/нет семьи), образование (высшее/не высшее), доход, профессиональная принадлежность, ожирение.

Уровень дохода оценивался косвенно, в баллах, по ответам, полученным в ходе интервьюирования, на три вопроса, характеризующих долю дохода, тратящуюся на еду, мнение респондентов о финансовых возможностях семьи и об обеспеченности по сравнению с другими семьями.

В зависимости от особенностей трудовой деятельности, респондентов группировали на «белых воротничков», «синих воротничков» и «не работают». В группу «белых воротничков» вошли занятые на руководящей должности, работающие на себя, работники умственного труда и среднего звена, не занятые физическим трудом. В группу «синих воротничков» вошли рабочие, в основном выполняющие работу с помощью машин/механизмов; рабочие, занятые преимущественно ручным трудом; рабочие, не имеющие профессиональной квалификации, выполняющие разные работы. В группу «не работают» вошли не работающие по разным причинам (домохозяйки, в силу состояния здоровья, пенсионеры, учащиеся).

В ходе обследования проводилось измерение роста и веса респондентов, на основании которых рассчитывался индекс массы тела. Ожирение констатировалось при значении индекса массы тела 30,0 кг/м² и выше.

В качестве региональных характеристик использовались ежегодные Экономический, Демографический, Промышленный и Социальный индексы, рассчитанные для всех регионов России в НМИЦ Терапии и профилактической медицины. Методика получения и подробное описание региональных индексов представлено ранее [33]. Для анализа использовались квинтили (5 групп) индексов. Более высокий квинтиль Экономического индекса характеризует высокий уровень экономики в регионе, доходов и расходов населения, а также неравенства в распределении доходов. Увеличение квинтиля Демографического индекса означает смещение возрастно-половой структуры населения региона в сторону более молодого возраста, а также мужчин, увеличение рождаемости и прироста населения. Увеличение квинтиля Промышленного индекса характеризует высокий объем промышленного производства в регионе с одновременным ухудшением экологии. Увеличение квинтиля Социального индекса означает улучшение социальной обстановки в регионе, включая снижение числа абортов, преступлений, самоубийств, дорожно-транспортных происшествий, продажи алкоголя. Индивидуальные данные ЭССЕ-РФ на основании года участия в исследовании и региона проживания совмещены с соответствующими квинтилями региональных индексов. Квинтили региональных индексов регионов-участников исследования ЭССЕ-РФ также представлены в табл. 1.

При описании количественных данных рассчитывались среднее значение и стандартное отклонение, при описании качественных данных — доли в процентах. Различия количественных показателей между группами оценивались с помощью критерия Манна–Уитни, качественных показателей — с помощью критерия Хи-квадрат Пирсона.

Для определения ассоциаций использовались обобщенные линейные модели: для количественных исходов (значение ССР) — линейная регрессия, для бинарных исходов (высокий или очень высокий ССР) — логистическая регрессия. В регрессионные модели вводились все индивидуальные модификаторы (место проживания, семейное положение, образование, доход, профессиональная принадлежность, ожирение) и квинтили региональных индексов. Последние рассматривались как количественные переменные, то есть, оценивалось увеличение ССР при переходе региона в более высокий квинтиль. Так как исследование ЭССЕ-РФ охватывает значительный 10-летний период, для учета возможного модифицирующего влияния временного тренда в модель вводились бинарные фиктивные переменные ЭССЕ-РФ1 и ЭССЕ-РФ3. Несмотря на то, что возраст входит в формулу расчета ССР, в регрессионные модели вводился возраст для корректировки результатов на возможное неравномерное распределение возрастных групп в выборках регионов. Для количественных переменных рассчитывался В-коэффициент, для бинарных переменных — отношение шансов (ОШ) и 95% доверительный интервал (ДИ). Критическим уровнем статистической значимости принимали 0,05. Все статистические процедуры выполнены в SPSS версии 22 (IBM Corp. США).

Общая характеристика выборки представлена в табл. 2. Средний возраст женщин составлял 51,6±6,9, мужчин — 51,2±7,0 лет. Как среди женщин, так и среди мужчин преобладали лица, проживающие в городе, «белые воротнички», семейные, без высшего образования, без ожирения. Средний балл дохода составлял у женщин 9,0±1,6, у мужчин — 9,5±1,6 баллов.

Средние значения ССР по шкале SCORE у женщин составлял 1,1±1,4%, у мужчин — 4,2±4,5% (р<0,001), по шкале SCORE2, соответственно, 7,3±5,0% и 10,8±6,3% (р<0,001), по шкале SCORE2-РФ, соответственно, 3,9±2,6% и 9,9±5,9% (р<0,001).

На рис. 1 представлена доля лиц с высоким/очень высоким ССР по трем шкалам. По шкале SCORE отмечалась незначительная доля лиц с высоким/очень высоким ССР среди женщин, 2,2%, но существенная — среди мужчин, 28,8% (р<0,001). По шкалам SCORE2 и SCORE2-РФ половые различия менее выражены: доля лиц с высоким/очень высоким ССР, соответственно, по SCORE2 — 25,7% и 54,7% (р<0,001), по SCORE2-РФ — 6,8% и 12,9% (р<0,001).

Ассоциации ССР с региональными условиями проживания представлены в табл. 3 (женщины) и табл. 4 (мужчины). У женщин в регионе улучшение демографических, а также социальных характеристик ассоциировалось со снижением значений ССР по всем шкалам и вероятности высокого/очень высокого ССР. Так, увеличение квинтиля Демографического индекса ассоциировалось со снижением значений риска по SCORE на 0,044 (р<0,001), по SCORE2 на 0,113 (р<0,001), по SCORE2-РФ на 0,044 (р<0,001). Кроме того, снижалась вероятность высокого/очень высокого ССР: по SCORE ОШ=0,81 (95% ДИ 0,73-0,90), по SCORE2 ОШ=0,94 (95% ДИ 0,90-0,97), по SCORE2-РФ ОШ=0,88 (95% ДИ 0,83-0,94).

Увеличение квинтиля Социального индекса у женщин ассоциировалось со снижением значений риска по SCORE на 0,039 (р<0,001), по SCORE2 на 0,084 (р<0,001). При этом, снижалась вероятность высокого/очень высокого ССР: по SCORE ОШ=0,85 (95% ДИ 0,77-0,94), по SCORE2 ОШ=0,95 (95% ДИ 0,92-0,99), по SCORE2-РФ ОШ=0,93 (95% ДИ 0,88-0,98).

У мужчин улучшение социальных характеристик ассоциировалось со снижением значений ССР и вероятности высокого/очень высокого ССР по SCORE и SCORE2-РФ. Так, увеличение квинтиля Социального индекса ассоциировалось со снижением значений риска по SCORE на 0,097 (р<0,001), по SCORE2-РФ на 0,202 (р<0,001). При этом снижалась вероятность высокого/очень высокого ССР: по SCORE ОШ=0,91 (95% ДИ 0,87-0,96), по SCORE2-РФ ОШ=0,92 (95% ДИ 0,87-0,96).

Проведенное исследование показало вариативность значений ССР и частоты высокого/очень высокого ССР в российской популяции, с высокой степенью гендерной дифференциации в зависимости от применяемой шкалы. По шкале SCORE наблюдался выраженный гендерный разрыв — доля лиц с высоким ССР среди мужчин в 14 раз выше, чем аналогичный показатель у женщин. С точки зрения профилактики полученные частоты, вероятно, свидетельствуют о довольно неудачной стратификации ССР. По шкалам SCORE2 и SCORE2-РФ гендерный разрыв менее выраженный, двукратный. Однако для шкалы SCORE2 доля лиц с очень высоким ССР, как среди мужчин, так и среди женщин, чрезвычайно высокая, что вызывает вопросы об ее эффективности и целесообразности в практической профилактической кардиологии [14][15][20]. Откалиброванная шкала SCORE2-РФ с этих позиций выглядит наиболее предпочтительной: такой же 2-кратный гендерный разрыв, но доля населения со стратифицированным очень высоким ССР позволяет адекватно планировать и применять профилактические мероприятия.

Анализ региональных особенностей ССР показал схожие закономерности вне зависимости от типа оценки риска (количественные значения или вероятность высокого/очень высокого ССР), и используемой шкалы (SCORE, SCORE2, SCORE2-РФ). Даже при корректировке на индивидуальные социально-демографические характеристики, ССР ниже в регионах с благоприятными социальными условиями и в регионах с благоприятной демографией населения (только у женщин). Наиболее стабильные ассоциации демонстрирует шкала SCORE, что, вероятно, связано с прогнозируемым исходом: в шкале SCORE в качестве ССР рассматривается смерть от ССЗ, в то время, как в SCORE2 и SCORE2-РФ помимо смертельного исхода, включены еще и нефатальные ССЗ. Следует отметить, что в предыдущей работе по оценке влияния на сердечно-сосудистые исходы, ухудшение социальных условий проживания в регионах России и демографическая депрессивность увеличивали 3- и 5-летний риск развития инфаркта миокарда, инсульта и комбинированной конечной точки, включавшей также смерть от ССЗ [26].

Улучшение индивидуального профиля факторов риска, проявляющееся снижением ССР, в социально благополучных регионах, по-видимому, является следствием формирования благоприятных традиций населения к здоровьесберегающему поведению, включающему более частый отказ от вредных привычек, а также рост приверженности к лечению и профилактике. Поведенческие привычки преобладающей части населения «переносятся» на все население этого региона, условно говоря: «если все остальные делают это, я, наверное, тоже должен это делать», что согласуется с теорией запланированного поведения Icek Ajzen [34]. В ряде российских работ было продемонстрировано аналогичное влияние благоприятных социальных условий проживания на снижение индивидуальной вероятности деструктивного поведения населения в отношении своего здоровья, в частности, курения [27], потребления алкоголя [35], низкой приверженности лечению артериальной гипертензии и контролю артериального давления [28].

Смещение демографической структуры населения региона в сторону более молодых возрастных групп ассоциируется со снижением ССР у женщин, что может реализовываться за счет различий состояния здоровья в результате межрегиональной миграции. В демографически депрессивных регионах повышается «концентрация» лиц старших возрастных групп и молодежи с низким уровнем социальной и профессиональной мобильности, за счет оттока социально и профессионально активной части трудоспособного населения. В то же время, как показывают исследования в различных странах, мигрируют и уезжают дальше от дома с большей вероятностью более здоровые люди, с высоким уровнем социальной и профессиональной мобильности [36][37]. В российских исследованиях отмечалось снижение индивидуальной вероятности курения (у женщин) [27], потребления алкоголя [35], а также увеличения осведомленности о наличии артериальной гипертензии [28] в демографически благоприятных регионах.

Проведенное исследование позволило оценить с эпидемиологических позиций наиболее востребованные в российской кардиологии шкалы ССР SCORE и SCORE2, а также откалиброванный вариант шкалы SCORE2-РФ. Полученные результаты позволяют предположить, что именно откалиброванный вариант шкалы является наиболее приемлемым с точки зрения практического использования в профилактической кардиологии. Региональные демографические и социальные условия проживания ассоциируются с профилем факторов ССР и потенциально могут рассматриваться в качестве популяционных факторов здоровья населения. Для России, территориально разноплановой страны, учет региональных особенностей проживания населения дает возможность дифференциации профилактики, а также ее направленности и оценки эффективности.

Отношения и Деятельность. Исследование выполнено в рамках многоцентрового наблюдательного исследования «Эпидемиология Сердечно-Сосудистых Заболеваний и их факторов риска в регионах Российской Федерации» («ЭССЕ-РФ»).

Relationships and Activities. The study was performed as part of a Multicenter Observational Study on the Epidemiology of Cardiovascular Diseases and their Risk Factors in the regions of the Russian Federation (ESSE-RF).