Алгоритм оценки суммарного десятилетнего риска смерти от сердечно-сосудистых заболеваний у женщин 25-64 лет г. Тюмени (Тюменская шкала риска)

Цель работы: создать алгоритм для оценки абсолютного суммарного 10-летнего риска смерти от кардиоваскулярных заболеваний у женщин г. Тюмени в зависимости от традиционных и социально-экономических факторов риска (ФР).

Материал и методы. В исследование набирались женщины из неорганизованного населения Центрального административного округа города Тюмени. Было проведено эпидемиологическое исследование, основанное на репрезентативной выборке 1000 женщин в возрасте 25-64 лет. Отклик на скрининг составил 81,3%. Жизненный статус обследованных женщин был оценен через 10 лет после проведенного скрининга. За этот период умерла 31 женщина. Использовали мультивариантную регрессионную модель Кокса для построения модели суммарного кардиоваскулярного риска. Анализировали связи между смертностью и традиционными факторами: возрастом, курением, систолическим и диастолическим артериальным давлением (САД и ДАД), индексом массы тела, содержанием в плазме крови общего холестерина, холестерина липопротеидов низкой плотности, триглицеридов и холестерина липопротеидов высокой плотности, а также с социально-экономическими показателями: образованием, профессией и маритальным статусом.

Результаты. Для построения модели общего сердечно-сосудистого риска было выбрано шесть статистически значимых показателей: возраст (относительный риск (ОР) 1,099, 95% доверительный интервал (ДИ) 1,032-1,1,69), САД (ОР 1,026, 95% ДИ 1,011-1,041), начальное образование (ОР 4,315, 95% ДИ 1,878-9,910), работа, связанная с тяжелым физическим трудом (ОР 4,073, 95% ДИ 1,324-12,528), руководители (ОР 3,822, 95% ДИ 1,386-10,537) и семейное положение (ОР 2,978, 95% ДИ 1,197-7,409). На основе этих данных была разработана модель общего риска смертности от сердечно-сосудистых заболеваний у женщин с хорошей прогностической точностью (AUC 0,882, 95% ДИ - 0,833–0,930).

Заключение. Таким образом, полученный алгоритм, включающий в себя статистически значимые традиционные и психосоциальные детерминанты, позволяет эффективно рассчитывать суммарный сердечно-сосудистый риск на индивидуальном уровне в популяции женщин г. Тюмени.

1. Оганов Р.Г., Шальнова С.А., Калинина А.М. Профилактика сердечно-сосудистых заболеваний: руководство. М.: ГЭОТАР-Медия, 2009. с. 216

2. Чепурина Н.А., Мамедов М.Н., Деев А.Д., Киселева Н.В. Оценка 10-летней динамики факторов риска и суммарного сердечно-сосудистого риска в когорте мужчин, занятых в сфере интеллектуального труда. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2008; 7(7): 27-33.

3. Бойцов С.А., Шальнова С.А., Концевая А.В. и соавт. Динамика моделированной 10-летней смертности и оценка социально-экономической эффективности различных сценариев профилактики. Профилактическая медицина. 2016; 19(3): 12-18. https://doi.org/10.17116/profmed201619312-18

4. Мамедов М.Н., Чепурина Н.А., Токарева З.Н., Евдокимова А.А. Снижение суммарного сердечно-сосудистого риска у больных артериальной гипертонией: роль ингибиторов ангиотензинпревращающего фермента в свете новых Европейских рекомендаций. Рациональная фармакотерапия в кардиологии, 2007; 3(3): 72-76. https://doi.org/10.20996/1819-6446-2007-3-3-72-76

5. Бойцов С.А. Актуальные направления и новые данные в эпидемиологии и профилактике неинфекционных заболеваний. Терапевтический архив (архив до 2018 г.). 2016;88(1):4-10. https://doi.org/10.17116/terarkh20168814-10

6. Berger J.S., Jordan C.O., Lloyd-Jones D., Blumenthal R.S. Screening for cardiovascular risk in asymptomatic patients. J Am Coll Cardiol. 2010;55(12):1169-77. https://doi.org/10.1016/j.jacc.2009.09.066

7. Woodward M., Brindle P., Tunstall-Pedoe H. Adding social deprivation and family history to cardiovascular risk assessment: the ASSIGN score from the Scottish Heart Health Extended Cohort (SHHEC). Heart 2007; 93(2):172-6. https://doi.org/10.1136/hrt.2006.108167

8. Hernández-Orallo J. ROC curves for regression. Pattern Recognition. 2013; 46(12): 3395-3411. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2013.06.014

9. Трухачева Н.В. Медицинская статистика. Учебное пособие. Феникс, 2017. с. 324 ISBN: 978-5-222-27580-1

10. Piepoli M., Hoes A., Agewall S., et al. 2016 European Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice. European Heart Journal. 2016;37(29):2315-2381. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehw106

11. Collins D.R., Tompson A.C., Onakpoya I.J. et al. Global cardiovascular risk assessment in the primary prevention of cardiovascular disease in adults: systematic review of systematic reviews. BMJ Open. 2017 Mar 24;7(3):e013650. http://dx.doi.org/10.1136/bmjopen-2016-013650

12. Белялов Ф.И. Использование шкал прогноза в клинической медицине. Российский кардиологический журнал 2016, 12(140): 23–27. http://dx.doi.org/10.15829/1560-4071-2016-12-23-27

13. Gaziano T.A., Young C.R., Fitzmaurice G., et al. Laboratory-based versus non-laboratory-based method for assessment of cardiovascular disease risk: the NHANES I Follow-up Study cohort. Lancet. 2008;371(9616):923-31. http://dx.doi.org/10.1016/S0140-6736(08)60418-3

14. Berger J.S., Jordan C.O., Lloyd-Jones D., Blumenthal R.S. Screening for cardiovascular risk in asymptomatic patients. J Am Coll Cardiol. 2010;55(12):1169-1177. http://dx.doi.org/10.1016/j.jacc.2009.09.066

15. Selvarajah S., Kaur G., Haniff J., et al. Comparison of the Framingham Risk Score, SCORE and WHO/ISH cardiovascular risk prediction models in an Asian population. Int J Cardiol. 2014; 176(1):211-8. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijcard.2014.07.066

16. de la Iglesia B., Potter J.F., Poulter N.R., et al. Performance of the ASSIGN cardiovascular disease risk score on a UK cohort of patients from general practice. Heart. 2011;97(6):491-9. http://dx.doi.org/10.1136/hrt.2010.203364

17. Packer S.J., Cairns S., Robertson C., et al. Determining the effect of social deprivation on the prevalence of healthcare-associated infections in acute hospitals: a multivariate analysis of a linked data set. J Hosp Infect. 2015; 91(4):351-7. http://dx.doi.org/10.1016/j.jhin.2015.06.014

18. Hippisley-Cox J., Coupland C., Vinogradova Y., et al. Performance of the QRISK cardiovascular risk prediction algorithm in an independent UK sample of patients from general practice: a validation study. Heart. 2008;94(1):34-9. http://dx.doi.org/10.1136/hrt.2007.134890

19. Шальнова С.А., Калинина А.М., Деев А.Д., Пустеленин А.В. российская Экспертная система ОРИСКОН – оценка риска основных неинфекционных заболеваний. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2013;12(4):51-55. https://doi.org/10.15829/1728-8800-2013-4-51-55