Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Обзор литературы 12
1.1. Определение и эпидемиология острого коронарного синдрома 12
1.1.1. Определение острого коронарного синдрома 12
1.1.2. Эпидемиология 13
1.2. Роль доказательной медицины и клинических руководств в лечении острого коронарного синдрома 14
1.3 Значение фармакогенетического тестирования при остром коронарном синдроме 17
1.4. Эффективность информационных технологий в обеспечении научно обоснованного подхода к лечению пациентов с острым коронарным синдромом 19
1.4.1. Системы поддержки принятия решения. Определение. История разработки 20
1.4.2. Клиническая эффективность систем поддержки принятия решения 21
1.4.3. Роль систем поддержки принятия решения при ведении пациентов с острым коронарным синдромом 22
1.4.4. Проблемы практического использования систем поддержки принятия решения 27
1.5. Оценка качества медицинской помощи при остром коронарном синдроме 28
1.5.1. Индикаторы качества лечения острого коронарного синдрома 28
1.5.2. Клинические регистры острого коронарного синдрома 29
1.6. Заключение 32
Глава 2. Материалы и методы 34
2.1. Этапы исследования 34
2.2. Методы исследования 34
2.3. Группа исследования 36
2.4. Информационные технологии, используемые в исследовании 41
2.5. Генотипирование 41
2.6. Конечные точки исследования 43
2.7. Статистическая обработка результатов 43
Глава 3. Результаты собственных исследований и обсуждение 45
3.1. Разработка комплексного подхода к повышению приверженности врачей клиническим рекомендациям по острому коронарному синдрому 45
3.1.1. Разработка систем поддержки принятия решения по выбору лечебной тактики для пациентов с острым коронарным синдромом 45
3.1.2. Протокол коронарного вмешательства 49
3.1.3. Форма аудита 51
3.1.4. Регистр острого коронарного синдрома по качеству 52
3.1.5. Внедрение разработанного подхода в клиническую практику, преимущества перед существующими системами поддержки принятия решения 53
3.2. Анализ соответствия лечения пациентов с острым коронарным синдромом клиническим рекомендациям 55
3.2.1. Проведение раваскуляризации миокарда 55
3.2.2. Лабораторная диагностика 61
3.2.3. Медикаментозная терапия 62
3.2.4. Оценка приверженности к клиническим руководствам, анализ причин отклонений 65
3.3. Анализ применения и соблюдения клинических рекомендаций по коррекции терапии антиагрегантами в зависимости от результатов фармакогенетического тестирования по CYP2C19 71
3.4. Оценка клинической эффективности комплексного подхода к повышению приверженности врачей клиническим рекомендациям 76
3.4.1. Эффективность работы системы поддержки принятия решения 76
3.4.2. Повторная госпитализация 77
3.4.3. Исходы и осложнения лечения пациентов с острым коронарным синдромом 79
Глава 4. Заключение 90
Выводы 92
Практические рекомендации 94
Список сокращений и условных обозначений 94
Список литературы 96
Список таблиц 112
Список рисунков 114
Приложения 116
Приложение 1. Информированное добровольное согласие пациента на сохранение, использование ДНК и результатов генетического исследования 116
Приложение 2. Направление в отделение лабораторных методов исследований для определения резистентности к клопидогрелу 117
Приложение 3. Заполняемая форма в СППР при ОКС с подъемом сегмента ST 118
Приложение 4. Заполняемая форма в СППР при ОКС без подъема сегмента ST 120
Приложение 5. Клинические индикаторы качества медицинской помощи у пациентов с острым коронарным синдромом 121
Приложение 6. Исходная система признаков модели системы РАСПОЗАВАНИЕ 125
- Роль систем поддержки принятия решения при ведении пациентов с острым коронарным синдромом
- Разработка систем поддержки принятия решения по выбору лечебной тактики для пациентов с острым коронарным синдромом
- Оценка приверженности к клиническим руководствам, анализ причин отклонений
- Исходы и осложнения лечения пациентов с острым коронарным синдромом
Роль систем поддержки принятия решения при ведении пациентов с острым коронарным синдромом
СППР нашли широкое применение в клинической практике [52]. При острой коронарной патологии СППР применяются:
для определения вероятности ОКС и стратификации риска [28, 29, 40, 57, 60, 88],
прогнозирования сердечно-сосудистых осложнений [67], выбора тактики ведения пациентов с ОКС [1,2, 28, 69, 93, 99],
реабилитации пациентов после проведенного ЧКВ (выбор режима контролируемых физических нагрузок) [16].
Рассмотрим подробнее разработанные СППР на основе автоматизации клинических руководств по ОКС. В Польше М. Grabowski с соавт. более 10 лет назад разработали компьютеризированнуюэкспертную систему, целью которой являлась информационная поддержка для врачей при лечении пациентов с ОКС. Система состояла из трех основных модулей:
1) база знаний, включающая данные стандартов, клинических рекомендаций и результаты клинических исследований, соответствующих критериям ДМ;
2) модуль формирования логических выводов,которые были основаны на рекомендованных методах лечения ОКС формирование решения было основано на правиле «если.. , то..» и представляло собой последовательную цепочку логических выводов;
3) клиническое заключение в виде рекомендаций и предложений по тактике ведения пациентов.
Окончательное решение по тактике ведения пациента оставалось за врачом.
Практическая апробация СППР в течение 1 месяца показала, что решения врачей без использования СППР соответствовали выводам программы в 86% случаях. Создатели системы предложили использовать ее в качестве обучения молодых специалистов и контроля правильности их действий [70]. Сведений о дальнейшем применении данной СППР в литературе нет.
В 2003 году в Швеции М. Santos с соавт. [ПО] разработали и внедрили СППР «HRs» (Hjrtjournalen, heartrecords) - информационную систему, которая обеспечивала поддержку принятия решения врачам кардиореанимации на основании данных текущего состояния пациентов, формировала в режиме реального времени уведомленияоб отклонениях в лечении от рекомендованного. Решения, формируемые СППР также были основаны на клинических руководствах. HRs интегрирована с МИС, накапливаемые в HRs данные экспортируются в шведский Национальный регистр по качеству RIKS-HIA. HRs включает отдельные модули, содержащие данные о пациентах, базу знаний, журнал действий, отчеты. Есть ряд специализированных модулей по конкретному виду лечения: коронарной ангиографии, кардиостимуляции. База знаний обновляется по мере выхода новых рекомендаций. Эффективность СППР HRs была оценена по пяти основным показателям качества, включенным в регистр:
1. проведение ангиографии пациентам пациентам с ИМбпST;
2. подкожное/внуривенное введение низкомолекулярного гепарина (НМГ) или проведение ЧКВ в течение 24 у пациентов с ИМбпST;
3. назначение гиполипидемической терапии пациентам, перенесшим ИМ;
4. назначение иАПФ/БРА пациентам, перенесшим ИМ;
5. назначение клопидогрела пациентам, перенесшим ИМбпST.
Результаты внедрения системыHRs показали достоверное улучшение по всем показателям по сравнению с контрольной группой (ведение пациентов без СППР). Приверженность клиническим руководствам увеличилась на 16-35% для разных видов лечения. Данных о результатах внедрения данной программы для пациентов с ОКСпST нет.
M. Omaish с соавт. [99] описывают разработанную ими в Саудовской Аравии СППР MACSON, основанную на автоматизации клинических руководств по ОКС. Данная СППР направлена на помощь в диагностике и стратификации риска ОКС, выборе тактики ведения пациентов. MACSON состоит из пяти модулей:
1) модуль с данными обследования пациентов, внесимые пользователем и генерируемые СППР в результате расча риска;
2) модуль, отражающий задачи рабочего процесса врача в виде разветвленного клинического пути, и содержащий шаблоны документов;
3) модуль с информацией о лечебно-диагностических мероприятиях, инвазивных вмешательствах, назначених медикаментов;
4) модуль с генерируемым решением, ранжированным в зависимости от уровня доказательности;
5) модуль, содержащий обновляемые клинические руководства.
MACSON включает ряд сценариев, каждый из которых соответствует определенному варианту ОКС (ОКСпST, ИМбпST, НС). Данных о результатах практического применения СППР MACSON не найдено.
MilaniR.V. с соавт. оценили результаты практического применения СППР, интегрированной с электронными медицинскими записями CPOE-DS (сomputerized physician order entryen abled with decision support) [93], которая была разработана в составе сердечно-сосудистой информационной системы CVIS (Cardiovascular Information System) [130]. Поддержка принятия решения в CPOE-DS основана на автоматизации клинических руководств по ОКС. Программарасчитывает шкалы риска кровотечения, TIMI, Mayo, клиренс креатинина. С учетом этих показателей, а также веса пациента CPOE-DS предлагает персонализированные рекомендации по лечению в соответствии с клиническими руководствами. Исследование включало 2 группы пациентов: в первой группе решение о выборе тактики ведения пациента врач принимал на основании печатных клинических руководств, а во второй – с помощью программы CPOE-DS. Согласно результатам исследования, при использовании программы CPOE-DS в 89% случаев лечение ОКС соответствовало рекомендованному; при использовании бумажных руководств – в 61% случаев (р 001). В презультате, 1-летняя выживаемость пациентов первой группы была достоверно выше, чем второй (р 0,001).
В России также ведется разработка СППР, применяемых в экстренной терапевтической и кардиологической практике. Л.Г.Стронгиным с соавт. разработана система ДИТЭК (диагностика и тактика экстренная кардиологическая), направленная на диагностику заболеваний, проявляющихся болью в грудной клетке, и выбор тактики ведения на догоспитальном этапе. В основе системы ДИТЭК лежит принцип информационной эквивалентности. Совпадение диагнозов, поставленных врачами и системой ДИТЭК, варьирует от 80,0% до 88,9% по отдельным нозологическим формам [29].
Интеллектуальная система «АРМ-Кардиолог» [11] на основе математической модели определения диагностических признаков вычисляет вероятность наличия ИБС. Точность вычисления системой «АРМ-Кардиолог» вероятности ИБС составляет 88%. Авторы предлагают использовать данную систему «для дистанционного оказания качественной высокотехнологической помощи». Украинскими авторами разработана компьютерная система диагностики ОКС, которая включает подсистемы ввода информации, обработки информации и поддержки принятия решений, а также базу данных (БД). Данных осмотра пациента, ЭКГ, компьютерной томографии сердца и анализов крови поступают в БД, где сравниваются с нормальными значениями, после чего поступают в подсистему поддержки принятия решений. Решение выносится согласно автоматизированному разветвленному алгоритму правил и решений [1]. Сведений по клинической эффективности этой СППР в литературе не найдено.
На базе МГУ им. М.В. Ломаносова разработан комплекс поддержки жизнедеятельности человека «АНГЕЛ», сключающий автоматизированный алгоритм диагностики и лечения ОКС в условиях отделения реанимации и интенсивной терапии, на основе порядков оказания медицинской помощи и клинических рекомендаций [28].
В Саратове на базе дорожной клинической больцины применяется СППР, являющаяся частью МИС «Кардинет-онлайн», которая предлагает клинические решения по 8 основным ССЗ (ОКС, артериальная гипертония, фибрилляция предсердий др.) [2]. Согласно предварительному диагнозу, СППР предлагает стандартный план диагностики и лечения. Рекомендации по лечению основаны на приказах министерства здравоохранения, принятых регламентах и национальных рекомендациях. Благодаря интеграции с МИС происходит автоматический контроль выполнения рекомендованного плана обследования и медикаментозных назначений. В описании данной системы нет указаний на персонализацию лечения с учетом особенностей пациента. Сведений о результатах клинического применения данной СППР в литературе не найдено.
Таким образом, рускоязычные версии СППР при ОКС, в основном, направлены на диагностику состояния больного. В их основе лежит математическая модель определения вероятности наличия или отсутствия заболевания. Соответственно, сведения по практическому применению этих СППР сводятся, в основном, к оценке совпадений между самостоятельными решениями врачей и автоматизированными решениями. Описания СППР на основе автоматизации клинических руководствпри ведении пациентов с ОКС в течение всего периода госпитализации, а также данных по их клинической эффективности не найдено.
Разработка систем поддержки принятия решения по выбору лечебной тактики для пациентов с острым коронарным синдромом
Ключевым фактором разработанного комплексного подхода является СППР, основанная на автоматизация клинических руководств, которая включает следующие этапы: разработку и формирование базы знаний системы, формирование заполняемых врачами форм и формирование таблиц решений из сгруппированных по смыслу рекомендаций (Рисунок 3).
В базу знаний СППР включены актуальные российские и зарубежные клинические руководства по ведению пациентов с ОКСпST и с ОКСбпST в доступном для понимания виде: сохранены оригинальные формулировки российских или предоставлен граммотный перевод иностранных рекомендаций, но при этом учтены индивидуальные особенности пациентов, время и место оказания помощи.
Врачи, принимающие участие в разработке и пополнении базы знаний, из неформализованного текста клинических руководств формируют логические модули по правилу «если ..., то…». Для этого в формулировках рекомендаций выделяются ключевые параметры(атрибуты):
демографические данные,
клинические характеристики пациента,
результаты диагностических тестов, участвующие в принятии решения,
результаты оценки по шкалам риска (GRACE, TIMI, CRUSADE).
Для каждой рекомендации указывается класс показаний и уровень доказательности со ссылкой на руководство. Если имеются различия в доказательности рекомендаций по данным разных руководств, предоставляется информация из разных источников одновременно (рисунок 4), решение по всем спорным ситуациям принимается коллегиально с привлечением специалистов лечебных и диагностических отделений стационара. В базу знаний СППР включены рекомендаций по определению показаний и сроков реваскуляризации миокарда и по медикаментозной терапии.
Следует отметить, что работа с базой знаний СППР проводится врачами и без привлечения специалистов IT. Обновление базы знаний в системе происходит по мере выхода новых клинических рекомендаций. Время от публикации руководств (в электронной или печатной форме) до внесения изменений в программе составляет в среднем 1,5-2 месяца.
Следующим этапом из выделенных атрибутов формируются вопросы с вариантами ответов на них. Набор вопросов с ответами образует заполняемую врачами форму. Заполненная и распечатанная форма является эпикризом на кардиохирургический совет (КХС) - мультидисциплинарную комиссию, выносящую окончательное решение о необходимости коронарного вмешательства. Для каждой группы ОКС разработана своя заполняемая форма: «Острый коронарный синдром с подъемом сегмента ST» и «Острый коронарный синдром без подъема сегмента ST». Заполняемая форма дополнена вопросами, позволяющими оценить риск развития неблагоприятных событий и осложнений, подобрать медикаментозную терапию, направленную на коррекцию антиагрегантной терапии с учетом результатов фармакогенетическое тестирование при выявлении полиморфизма гена CYP2C19, профилактику развития контраст-индуцированной нефропатии, подготовку пациентов с анафилактоидной реакцией на йодсодержащие препараты в анамнезе, рассчитать рекомендуемый максимальный объем контраста.
Также заполняемая форма дополнена вопросами для регистра. Однако при разработке содержательной части заполняемой формы учитывался тот факт, что при острой коронарной патологии врач должен затрачивать минимальное количество времени для принятия решения о выборе тактики ведения пациента при госпитализации. Исходя из этого, обязательными для заполнения являются только вопросы, участвующих в принятии решения о реваскуляризации. Полный перечень вопросов с вариантами ответов из заполняемых форм для ОКСпST и ОКСбпST представлен в приложениях 3 и 4. На основании комбинации ответов на вопросы формируются персонализированные рекомендации с указанием уровня достоверности и класса рекомендаций в соответствии с таблицами принятия решения (Рисунки 5 и 6). Форма, содержащая сгенерированные в системе рекомендации, является протоколом КХС. Окончательное решение, принятое на КХС, вписывается в специально отведенное окно. Решение, несоответствующее рекомендованному, необходимо обосновать.
Оценка приверженности к клиническим руководствам, анализ причин отклонений
Степень приверженности к клиническим руководствам определяли для каждого пациента на основании выполнения ИК лечения ОКС. Каждый ИК отражает выполнение положений клинических руководств с классом рекомендаций 1. За каждый выполненный ИК присваивался 1 балл, балл за ИК по вторичной профилактике присваивался при выполнении всех пунктов данного индикатора (Таблица 6). Сумма баллов, присвоенных за выполнение отдельных ИК, отражает полноту выполнения рекомендаций клинических руководств при ведении каждого пациента. За основу была принята методика оценки приверженности клиническим руководствам, предложенная А.Д. Эрлихом [35], модифицированная с учетом разработанных ИК лечения ОКС [41,54].
Распределение пациентов по сумме баллов, отражающих выполнение ИК, в динамике по годам отражены на рисунках 14 и 15.
Из представленного графика видно, что максимальное число случаев при ОКСпST в двух исследуемых периодах соответствует сумме баллов, отражающих соблюдение ИК, равной 8, а максимальное количество баллов наблюдалось в 5,9% случаев в период 2012-2013 гг. и в 31,2% - в период 2014-2016 гг.
При ОКСбпST в период 2012-2013 гг. максимальное число случаев соответствует сумме баллов равной 7 (27,3%), максимальное количество баллов наблюдалось в 19,7% случаев; в период 2014-2016 гг. максимальное число случаев соответствует максимальным 9 баллам - 31,6%.
В зависимости от степени соблюдения рекомендаций по лечению пациенты были разделены на группы (Таблица 77). Распределение по квартилям результата расчета суммы баллов при ОКСпST было неравномерным, что объясняется небольшим числом показателей и случаев наблюдения, но смещение распределения даже на 1 балл приводило к большему дисбалансу.
Приверженность клиническим руководствам оценивалась как низкая при сумме баллов, соответствующих 1-му и 2-му квартилям, и высокой при сумме баллов, соответствующих 3-му и 4-му квартилям. Следует отметить, что группировка квартилей и условное разделение на «высокую» и «низкую» приверженность клиническим руководствам не противоречит основополагающим принципам лечения пациентов с ОКС. Так невыполнение инвазивной и фармакологической реваскуляризации при ОКСпST всегда расценивается как низкая приверженность клиническим руководствам, в то время как при ОКСбпST допускается распределение в группу высокой приверженности при выборе консервативной тактики, при условии выполнения остальных индикаторов качества.
Было проанализировано распределение пациентов по квартилям выполнения ИК в динамике по годам (Рисунки 16 и 17).
Приверженность клиническим руководствам в период 2014-2016 гг. была достоверно выше по сравнению с более ранним периодом среди пациентов с ОКСбпST, среди пациентов с ОКСпST – значимые различия отмечены по 4-му квартилю, соответствующему соблюдению рекомендаций по всем пунктам таблицы 6. Приверженность руководствам в динамике по годам среди всех пациентов с ОКС выросла с 49,3% до 59,5% (р 0,05).
Для анализа факторов, повлиявших на приверженность врачей клиническим руководствам было проведено сравнение исходных демографических и клинических характеристик пациентов, отнесенных к квартилям 1-2 и 3-4 (Таблица 8).
Таким образом, были определены основные причины низкой приверженности клиническим руководствам:
со стороны пациента - возраст пациентов старше 70 лет, тяжесть состояния (высокий риск летального исхода по шкале GRACE, высокий и очень высокий риск по шкале CRUSADE, стенокардия напряжения III-IV ФК до ОКС, ФВ ЛЖ менее 40%, класс Killip III-IV), тяжелая сопутствующая патология (хроническая почечная недостаточность, злокачественные опухоли);
со стороны врачей - недостаточное знание положений клинических руководств, что подтверждается повышением приверженности к клиническим руководствам на фоне внедрение комплексного подхода, и в частности СППР.
Исходы и осложнения лечения пациентов с острым коронарным синдромом
Летальность. За исследуемый в стационаре скончалось 22 (4,7%) пациента с ОКС (таблица 13), в т.ч. 5 (7,6%) с ОКСпST и 17 (4,3%) с ОКСбпST. Анализ годовой летальности в зависимости от тактики ведения пациентов в стационаре показал, что большую часть умерших пациентов лечили консервативно: 31% против 69% (р 0,001).
Cреди пациентов с ОКСпST смерность являлась исходом тяжолого течения основаного заболевания, в то время как среди пациентов с ОКСбпSTосновной причиной летальности в стационаре являлась некардиальная патология.
Показатели 30-дневной, 6-месячной и годовой летальности в зависимости от степени приверженности клиническим руководствам представлены на рисунках 23, 24 и таблице 15.
Следует отметить, что для пациентов с ОКСпST повышение приверженности клиническим руководствам в период госпитализации значимо снижает показатели 30-дневной, 6-месячной и годовой летальности. Для пациентов с ОКСбпST отмечена такая же тенденция по показателям 30-дневной и 6-месячной летальности, однако показатель годовой летальности менее подвержен изменению в зависимости от квартиля приверженности клиническим руководствам, что может быть обусловлено большим влиянием сопутствующей патологии на данный показатель.
Так как было показано, что на соблюдение клинических руководств оказывают влияние возраст и тяжесть состояния пациента, на следующем этапе анализа частоты летальных исходов были сформированы подгруппы пациентов по каждому показателю, в отношении которого определены достоверные различия, и проведено сравнение частоты развития стационарной летальности в зависимости от соблюдения клинических рекомендаций в каждой подгруппе (Таблица 6).
Доля летальных исходов была ниже среди пациентов, тактика ведения которых наиболее соответствовала рекомендованной. Среди пациентов с более благоприятным прогностическим риском разница была достоверной почти во всех подгруппах. Среди более тяжелых пациентов значимые различия были получены в старшей возростной подгруппе и среди пациентов с высоким риском по шкале GRACE, в других подгруппах можно говорить только о положительной тенденции.
Таким образом, отступление в тактике лечения от клинических рекомендаций пациентов высокого риска ассоциировано с повышением уровня летальных исходов.
Как следует из приведенных выше результатов анализа, возраст пациентов, сопутствующая патология, тяжесть состояния при госпитализации оказывают значимое влияние на исходы заболевания. Поэтому для корректного сравнения летальности в группах 2012-2013 гг. и 2014-2016 гг. необходимо рассчитать этот показатель с поправкой на риск. Для этого был применен метод бинарной логистической регрессии. Путем проведения пошагового многофакторного анализа были определены следующие независимые предикторы летального исхода в первый год после госпитализации: возраст, пол, Killip III-IV класса, ФВ ЛЖ 40% , высокий и очень высокий риск по CRUSADE, повышение тропонина при госпитализации, сопутствующее онкологическое заболевание и программный диализ (Ошибка! Источник ссылки не найден.17). Наиболее сильное влияние на зависимую переменную оказывает переменная «сопутствующее онкологическое заболевание» (критерий Вальда=25,037).
Вероятность наступления события расcчитывается по формуле [19]: Р=1/(1+е-z), гдеz = a + b1 X1 + b2 X2 +…+ bn Xn, где Р – вероятность наступления события, z-зависимая переменная, a- константа регрессионного уравнения, b- коэффициенты регрессионной функции, Х – значение независимых переменных.
Вероятность летального исхода для пациентов в группе 2012-2013 гг.: z = -8,468+0,055 71,18 –1,52 0,396 + 1,854 0,041 +1,311 0,295 + 1,294 0,226 + +1,151 0,53 + 2,417 0,023 + 2,344 0,111 = -2,8; Р= 1/(1+е-(-2,8))= 0,057или 5,7%
Проведем подобные расчеты для пациентов в группе 2014-2016 гг.: z = -8,468 + 0,055 69.9 – 1,52 0,453 + 1,854 0,036 + 1,311 0,328 + 1,294 0,267 + +1,151 0,53 + 2,417 0,02 + 2,344 0,093 = - 3,6; Р= 1/(1+е-(-3,6))=0,026или 2,6%
Таким образом, расчет годовой летальности с учетом факторов, оказывающих влияние на исход, так же отрицательную динамику в сравниваемых временных периодах, однако из-за небольшого числа событий, значимости различия достичь не удалось (р=0,109).
Инфаркт миокарда. Рецидив ИМв стационаре развился у 22 (6,8%) пациентов, госпитализированных с ИМпSTили ИМбпST. ИМ у пациентов с НС в период госпитализации развился у 3 (1,4%) пациентов. Всего рецидив/новый ИМ был зарегистрирован у 25 (5,3%) пациентов, из них у 10 (3,8%) пациентов в период 2012-2013гг., и у 15 (5,5%) пациентов - в период 2014-2016 гг. (р=0,415).
Доля ЧКВ-ассоциированных ИМ (4а типа) среди прооперированных пациентов составила 2,6%. Диагноз ЧКВ-ассоциированного ИМ устанавливался в соответствии с «Третьим универсальным определением ИМ» [122].
Распространенность ИМ 4а типа по разным литературным данным колеблется от в большом диапазоне. По данным исследований, соответствующим последним критериям диагностики ИМ, ИМ 4а типа развивается у 2-6% пациентов в процессе или после ЧКВ [18].
Инсульт. Нарушение мозгового кровообращения отмечалось у 2 (0,9%) пациентов в период 2012-2013 гг., в период 2014-2016гг у 1 (0,4%) пациента (р=0,598).
МАССЕ. Был расчитан кумулятивный показатель МАССЕ (major adverse cardiovascular and cerebrovascular events), включающий суммарную частоту развития летального исхода, инфаркта миокарда и инсульта. Значимых различий в динамике по годам получено не было (Таблица 18).
Сосудистые осложнения. Структура и динамика сосудистых осложнений отражена в таблицах 19 и 20.
Крупные кровотечения (по классификации исследования PLATO или кровотечения 3 типа и выше, согласно определению BARC [90, 120]), развились у 11 (2,4%) пациентов, из них в период 2012-2013гг. – у 6 (2,8%) пациентов, в период 2014-2016 гг. – у 5 (2,0%) пациентов (р=0,258).
Другие осложнения. Случаи развития других осложнений были единичными: устойчивая предсердная тахикардия или фибрилляция предсердий развилась у 2 (0,4%) пациентов, контраст-индуцированная нефропатия у 5 (1,1% от прооперированных) пациентов, аллергическая реакция на контраст у 3 (0,6%) пациентов.
Сравнение результатов исхода и осложнений. Результаты исходов и осложнений сравнивались с данными регистров ОКС по г.Москве, по России в целом и с результатами ACTION-Registry GWTG (США) [34, 37, 102]. Были получены схожие данные по стационарной летальности, развитию инсульта/ТИА за пириод госпитализации. Однако количество случаев развития рецидива инфаркта миокарда превысило аналогичный показатель в сравниваемых регистрах более, чем в 2 раза. Это может быть связано с разным подходом в оценке критериев ИМ [18, 101]. Сравнение результатов исходов и осложнений отражено на рисунке 25.
Метод бинарной логистической регресии не выявил факторов, значимо влияющих на развитие инфаркта миокарда, инсульта и крупных кровотечений. Возможно, это связано с небольшим количеством инцидентов.
Для углубленного анализа данных с целью выявления факторов, достоверно влияющих на развитие осложнений, был использована система «РАСПОЗНАВАНИЕ». Пациенты, включенные в исследование, были разделены на 2 класса: первый класс - отсутствие осложнений; второй класс - наличие осложнения (для анализа использовался суммарный показатель осложнений). Оценки за классы вычислялись в рамках произвольной модели системы «РАСПОЗНАВАНИЕ». По данным обучения в режиме скользящего контроля для произвольной модели распознавания формируется матрица оценок и вычисляются «доля правильно распознанных объектов первого класса» и «доля ошибок второго класса» [135].
На основании регистра изучаемой группы пациентов программой было отобрано 43 исходных признака для пациентов с ОКС (приложение 6). Наиболее информативными оказались следующие признаки: возраст, индекс массы тела, класс по шкале Killip, риск по шкалам TIMI и CRUSADE, наличие хронической сердечной недостаточности и заболевание периферических артерий в анамнезе. Применяемые алгоритмы показали схожие результаты: 90,6% правильных ответов в режиме скользящего контроля для всей таблицы обучения.