Актуальные вопросы применения в клинической практике шкал кардиоваскулярного риска у пациентов с сердечно-сосудистой патологией

• Бакулин Геннадий Геннадьевич
• Сережина Елена Константиновна
• Обрезан Андрей Григорьевич

Резюме

Оценка сердечно-сосудистого риска - важный и неотъемлемый диагностический этап для любого пациента кардиологического профиля. Несмотря на постоянное совершенствование имеющихся шкал кардиоваскулярного риска множество дополнительных факторов остаются неучтенными. В представленном обзоре оценены преимущества и недостатки применения актуальных шкал, рассмотрены прогностические перспективы добавления в них таких факторов, как постоянная терапия, региональная принадлежность, социально-экономический статус, а также состояние психики.

Обновление и совершенствование шкал сердечно-сосудистого риска направлено на пациентоориентированный, персонифицированный клинический подход.

Ключевые слова:сердечно-сосудистый риск; шкала; атеросклероз; шкала SCORE 2; ишемическая болезнь сердца; пациенто-ориентированный подход

Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) относятся к значимым медико-социальным патологиям. По данным Всемирной организации здравоохранения, в 2021 г. 20,5 млн человек умерли вследствие кардиовас­кулярной патологии, что составило около трети смертей во всем мире [1]. Согласно статистическим данным за 2023 г., опубликованным Американской кардиологической ассоциацией (American Heart Association) совместно с национальными институтами здравоохранения, ССЗ являются причиной 37% смертей, связанных с неинфекционными заболеваниями среди пациентов моложе 70 лет [2].

На протяжении нескольких десятилетий факторы риска кардиоваскулярной патологии находились в фокусе многих исследований. Благодаря им было разработано или модифицировано множество подходов к оценке сердечно-сосудистого (СС) риска, а также предложен ряд шкал. Однако, несмотря на их активное внедрение в клиническую практику, множество дополнительных факторов риска, значимость которых была доказана в ряде исследований, остается неучтенным. Таким образом, для разработки комплексного пациентоориентированного подхода необходимо усовершенствование предложенных методов оценки СС-риска.

Цель обзора - оценка информативности актуальных шкал стратификации кардиоваскулярного риска для прогнозирования заболеваемости и смертности от ССЗ у пациентов с атеросклероз-ассоциированной кардиоваскулярной патологией.

Материал и методы

В основе данной работы лежат источники современной литературы, материалы которых были опубликованы с 2014 по 2023 г. на английском и русском языках в научных онлайн-библиотеках: PubMed (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov), Сocrane Library (https://www.cochranelibrary.com), Oxford Medicine Online (https://academic.oup.com), Springer (https://link.springer.com), eLIBRARY (https://www.elibrary.ru/defaultx.asp).

Результаты

Одной из ключевых шкал оценки кардиоваскулярного риска на протяжении десятилетий была SCORE (Systematic Coronary Risk Estimation), определяющая 10-летний риск смерти у пациентов не старше 65 лет. Безусловным преимуществом шкалы EuroSCORE является простота ее применения, обусловленная отсутствием сложных лабораторных критериев. Тем не менее нельзя оставлять без внимания ограниченность ее применения у пациентов с уже существующей СС-патологией.

С течением времени вследствие изменения некоторых факторов окружающей среды и особенностей пациентов с СС-патологией возникла необходимость в модификации данной шкалы. К таковым можно отнести тенденцию к старению населения в некоторых странах, особенности питания в сочетании с переходом к малоподвижному образу жизни, повышение выживаемости больных с коморбидной патологией, совершенствование подходов к химиотерапии у пациентов с онкологическими заболеваниями, а также факторы окружающей среды. Все вышеуказанные факторы легли в основу формирования новых шкал СС-риска: SCORE2, SCORE2-OP и SCORE Diabetes [3].

Следует отметить, что обновленная шкала SCORE2, в отличие от предыдущей версии, оценивает риск СС-событий в популяции, а не смертность. К особенностям данной шкалы следует отнести ее пластичность. Так, в ней используются диапазоны, а не конкретные значения уровня артериального давления (АД). Кроме того, количество категорий риска сокращено до трех (низкий, средний и высокий) [4, 5]. Важно отметить добавление модифицированной шкалы SCORE2-OP (Systematic Coronary Risk Estimation 2-Older Persons) для пациентов старше 69 лет, которая имеет более высокую градацию СС-рисков по сравнению со шкалой SCORE2. Предшествующая версия SCORE-ОР прогнозировала риск только фатальных ССЗ и в ряде случаев могла существенно переоценивать риски. Более подробно критерии балльного риска отражены в табл. 1.

При сопоставлении подходов к оценке Европейского общества кардиологов (ЕОК) от 2021 г. и Национального общества по изучению атеросклероза (НОА) от 2020 г. обращает на себя внимание более строгий подход к оценке 1-й группы пациентов 40-64 лет без коморбидной патологии. Так, показания к инициации гиполипидемической терапии у больных без ССЗ, сахарного диабета (СД) и хронической болезни почек (ХБП) при применении шкалы ЕОК выявляются в десятки раз чаще, чем при их определении по шкале НОА (93 против 7% соответственно) [6]. По результатам венгерского исследования, изучавшего особенности использования обновленной шкалы SCORE2 вместо SCORE, при применении первой 43,91% всех участников были отнесены к более высокому уровню риска, что представляет собой существенное увеличение числа пациентов с высоким или очень высоким СС-риском [7].

Радикальное увеличение численности групп высокого и очень высокого риска при использовании шкал SCORE2, SCORE-OP ограничивает их клиническое применение. Данный подход нивелирует индивидуальные особенности течения заболевания в зависимости от возраста, генетической предрасположенности и других факторов.

Российские эксперты высказывают мнение, что в настоящих условиях внедрение шкалы SCORE2 в клиническую практику может быть преждевременным и весьма ограниченным, поскольку необходимо время для адаптации к условиям практического здравоохранения, пересмотр условий диспансеризации и профилактических осмотров, а также учет этнических особенностей и других специфичных для жителей РФ факторов кардиоваскулярного риска [8].

Помимо вышерассмотренных шкал, в клинической практике применяются и другие инструменты оценки кардиоваскулярного риска.

Так, например, шкала PCE (Pooled Cohort Equations) ASCVD (Atherosclerotic cardiovascular disease) пришла на смену популярным фремингемским шкалам оценки риска СС-событий (FRS CHD, FRS ATPIII, FRS CVD). Помимо базовых, в ней учитываются такие дополнительные факторы, как уровень липопротеинов высокой плотности (ЛПВП), СД и раса.

При ее применении пациентов в возрасте от 20 до 79 лет можно разделить на 3 группы: низкого (<5%), среднего (5-7,4%) и высокого (≥7,5%) риска СС-осложнений.

Следует, однако, заметить, что данная шкала имеет значительную ограниченность в клинической практике. Оценка кардиоваскулярного риска по ней может осуществляться только у наивных относительно фармакологической терапии пациентов. Кроме того, важно заметить, что разработка формулы оценки PCE была основана на популяции взрослых европейцев, у которых риск СС-осложнений преимущественно низкий или промежуточный. Следовательно, ее применимость в ряде расовых и этнических групп представляется сомнительной. Существуют и модификации вышеуказанной шкалы. Так, например, добавление оценки коронарного кальция к ней может скорректировать оценку СС-риска, повысив порог ее чувствительности для пациентов среднего риска.

Рассматривая валидированные шкалы кардиоваскулярного риска, нельзя не упомянуть о наличии в развитых странах с преимущественно низким и промежуточным риском СС-осложнений собственных инструментов оценки.

Так, например, рекомендации по первичной профилактике Соединенного Королевства Великобритании и Северной Ирландии основаны на шкале QRISK, прогнозирующей риск инфаркта миокарда (ИМ), коронарной болезни, инсульта, транзиторной ишемической атаки (ТИА). Кроме того, в этой стране, в отличие от остальной Европы, используются собственные шкалы прогноза (например, QDIABETES, QKIDNEY, QSTROKE, QTHROMBOSIS, QCANCER).

Актуальная версия QRISK3 позволяет оценить риск развития ССЗ в ближайшие 10 лет. Данная шкала, помимо основных, включает следующие дополнительные критерии: этническую принадлежность, территориальное расположение, наличие ожирения, ХБП III-IV стадии, мигрень, прием глюкокортикоидов и атипичных антипсихотиков, тяжелые психические расстройства, системную красную волчанку, заражение вирусом иммунодефицита человека (ВИЧ), эректильную дисфункцию. Более того, существенным преимуществом данной шкалы является использование отношения общего холестерина к ЛПВП, что является более точным предиктором риска ССЗ и позволяет лучше оценить липидный профиль пациента и ассоциированный с ним СС-риск.

В клинической практике развитых стран применяются и другие шкалы оценки кардиоваскулярного риска, например предложенная итальянскими коллегами CROMA. Данный инструмент может рассматриваться в качестве эффективного дополнения к основной клинической оценке пациента. Данная шкала оценивает базовые предикторы в сочетании с антропометрическими параметрами (индекс массы тела, ИМТ) и наличием у пациента коморбидной патологии. Так, например, она предусматривает наличие у больного психических расстройств (биполярное расстройство и умеренная/тяжелая депрессия), артериальной гипертензии и диабета. Кроме того, CROMA учитывает таргетную антигипертензивную [ингибиторы ангиотензин-превращающего фермента (иАПФ) или блокаторы рецепторов ангиотензина (БРА) и др.] и сахароснижающую (бигуаниды, производные сульфонилмочевины, инсулин и др.) терапии. Более того, данная шкала содержит класс опасности работы, предусматривающий факторы профессионального риска и производственного напряжения, которые оказывают влияние на СС-систему.

Еще одним инструментом оценки СС-риска в арсенале клиницистов является шкала Astro-CHARM, предназначенная для пациентов от 40 до 65 лет без ССЗ в анамнезе. Наряду с традиционными факторами риска она включает оценку коронарного кальция, уровня С-реактивного белка, наличие ИМ в семейном анамнезе. Astro-CHARM позволяет в процентном соотношении оценить 10-летний риск СС-событий.

Атеросклероз является одним из ключевых факторов риска возникновения и прогрессирования ССЗ. В то же время он сам является следствием ряда неблагоприятных и патологических факторов, например нарушения липидного обмена. Следовательно, первичная и вторичная профилактика атеросклероза является одной из наиболее актуальных проблем кардиологии [9]. Согласно зарубежным данным, применение актуальных шкал риска позволило скорректировать гиполипидемическую терапию. Это благоприятно повлияло на качество жизни, ее продолжительность, а также дало возможность проводить профилактику ключевых неблагоприятных СС-событий в исследуемой популяции [10].

Данный клинический опыт может быть учтен при формулировке отечественных шкал СС-риска, а также алгоритмов проведения профилактических мероприятий и разработке тактик ведения пациентов с ССЗ.

Дислипидемия может иметь целый ряд причин, одной из них является семейная гиперхолестеринемия (СГ). Зачастую она диагностируется слишком поздно, лишь после возникновения крупного коронарного события. Данную патологию можно заподозрить у пациентов с повышенным уровнем холестерина липопротеинов низкой плотности (ХС-ЛПНП) в крови. Клиническая картина атеросклероза включает преходящие ишемические симптомы (стабильную стенокардию напряжения, ТИА, перемежающуюся хромоту). Вышеуказанные проявления атеросклероза чаще всего развиваются, когда стабильная бляшка значимо стенозирует артериальный просвет. Высокие уровни ХС-ЛПНП могут вызывать сухожильные ксантомы в области ахиллова, локтевого и коленного сухожилий или сухожилий над пястно-фаланговыми суставами. Другие клинические признаки, которые встречаются у пациентов с высоким уровнем ХС-ЛПНП, включают дугообразную роговицу и ксантелазмы. В связи с этим следует обратить внимание на Голландские липидные клинические критерии, которые являются полезным диагностическим инструментом при верификации первичной гиперхолестеринемии. В табл. 2 приведены основные критерии данной шкалы.

Важно отметить, что своевременное выявление и коррекция отклонений параметров липидного профиля могут оказать существенное влияние на снижение риска СС-события.

Насущной представляется оценка риска в рамках не только первичной, но и вторичной профилактики ССЗ.

На вероятность повторных СС-осложнений в основном влияют классические факторы риска, поражение определенных сосудистых бассейнов и функция почек. В настоящее время разработаны калькуляторы для оценки кумулятивного риска в рамках вторичной профилактики.

Так, шкала риска SMART, представленная в табл. 3, позволяет оценить 10-летний резидуальный риск у пациентов с атеросклеротическими ССЗ, включая ишемическую болезнь сердца (ИБС), цереброваскулярные заболевания и периферический атеросклероз [11].

Актуальные исследования показали значительную неоднородность расчетного 10-летнего риска у пациентов с ССЗ в анамнезе. Так, риск повторных сосудистых событий колебался от 10 до 50%, что демонстрирует невозможность применения данного подхода к вторичной профилактике больных с ССЗ в анамнезе [12].

Шкала риска SMART позволяет прогнозировать в процентном соотношении снижение 10-летнего риска ИМ, инсульта или смерти от ССЗ в связи с предполагаемым изменением образа жизни, коррекцией неоптимального медикаментозного лечения. Такая оценка позволяет повысить комплаенс пациента, увеличить его мотивацию к модификации образа жизни. К недостаткам шкалы можно отнести отсутствие доказательной базы ее применения по отношению к больным из регионов с высоким и очень высоким СС-риском (в том числе Российская Федерация), что может снижать уровень ее достоверности при применении в клинической практике.

Шкала риска EUROASPIRE используется для оценки 2-летнего риска повторных событий у пациентов со стабильной ИБС. Валидация актуальной версии шкалы включает когорту пациентов из Российской Федерации (исследования EUROASPIRE IV, EUROASPIRE V [13]), что делает ее прогностически более достоверной для применения отечественными специалистами. В табл. 4 приведены основные показатели данной шкалы.

Обсуждение с пациентом потенциальных СС-факторов риска и наглядная демонстрация их влияния на прогноз можно использовать в профилактических беседах с больными, а также при проведении школ, посвященных ССЗ. Эти инструменты как часть обучающего комплекса могут сделать более понятной и приемлемой модификацию образа жизни пациента.

В этой связи обращают на себя внимание результаты исследования Европейского кардиологического сообщества, проводимого на популяции Великобритании, которые продемонстрировали наиболее высокую корреляцию риска рецидива ИБС с такими факторами, как показатель полигенного риска (ППГ), уровень ЛПВП, а также с возрастом манифестации ИБС [14]. Таким образом, применение в клинической практике традиционных предикторов в сочетании с вышеуказанными позволит более точно прогнозировать риск повторных неблагоприятных СС-событий.

Сердечно-сосудистая патология многолика, и порой пациенты не могут связать ухудшения собственного самочувствия и качества жизни с СС-старением или началом заболевания.

В последнее время человечество столкнулось с новой пандемией, которая существенно повлияла как на качество жизни пациентов, так и на затраты экономических ресурсов систем здравоохранения - с СД. По последним данным, численность больных СД в мире за последние 10 лет увеличилась более чем в 2 раза, и к концу 2021 г. превысила 537 млн человек [15].

В Российской Федерации, по данным Федерального регистра СД, к началу этого года на диспансерном учете состояли 3,42% населения, из них 92,3% - пациенты с СД 2-го типа. Однако эти данные недооценивают реальное количество пациентов, поскольку учитывают только выявленные и зарегистрированные случаи заболевания. Так, результаты масштабного российского эпидемиологического исследования [16] показали, что 54% случаев СД 2-го типа не было выявлено. Таким образом, реальная численность пациентов с СД в России - не менее 11-12 млн человек (~7% населения). Следовательно, у значительной части пациентов данная патология не выявляется, а значит, они не получают лечения и имеют высокий риск развития СС-осложнений. Это представляется важным социально-экономическим фактором, который негативно сказывается на продолжительности жизни населения и требует значимых экономических затрат системы здравоохранения.

Большинство пациентов с СД имеют высокий или очень высокий уровень СС-риска. Важно заметить, что незначительные отклонения параметров гликемии, даже если они не проявляются клинически, оказывают существенное негативное влияние на СС-систему [17]. С первых дней развития СД запускаются цепи метаболических нарушений в клетках, которые ускоряют их старение. СД 2-го типа в среднем удваивает вероятность ССЗ и уменьшает ожидаемую продолжительность жизни на 4-6 лет, при этом абсолютный риск максимален у пациентов с поражением органов-мишеней (ангиопатия, ретинопатия, нефропатия, полинейропатия). СД 2-го типа также увеличивает риск развития ХСН и/или ХБП. Относительные риски ССЗ выше при дебюте данной патологии в раннем возрасте, несколько в большей мере это касается женщин [17].

Критерии, которые позволяют отнести пациента с СД к высокому или очень высокому риску, включают возраст, микрососудистое поражение органов-мишеней (ПОМ), скорость клубочковой фильтрации (СКФ), оценку отношения альбумин/креатинин.

В дополнение к вышеобозначенным критериям риска целесообразно использовать специальные модели клинической оценки пациентов с СД, которые позволяют уточнить клиническую ситуацию и проанализировать влияние терапии. К таковым относятся модели ADVANCE (Action in Diabetes and Vascular disease: preterAx and diamicroN-MR Controlled Evaluation) и UKPDS (UK Prospective Diabetes Study), включающие такие параметры, как длительность течения заболевания, уровень гликированного гемоглобина (HbA1c) и наличие ПОМ, однако в связи с давностью верификации их следует использовать с осторожностью [18].

В 2023 г. Европейское кардиологическое сообщество расширило регионально пересмотренную модель риска SCORE2, которая позволила оценивать риск нефатальных СС-событий у пациентов с СД 2-го типа. SCORE2-Diabetes включала как традиционные факторы риска, так и переменные, связанные диабетом. К последним были отнесены возраст на момент постановки диагноза диабета, уровень HbA1c и СКФ, рассчитанная на основе креатинина (рСКФ). Таким образом, в зависимости от индивидуальных уровней связанных с диабетом факторов SCORE2-Diabetes позволяет скорректировать значение кардиоваскулярного риска, рассчитанное по SCORE2. Интересно, что учет вышеуказанных параметров был более корректным, чем дополнительная оценка показателей липидограммы в той же модели [19].

Еще одной из самых распространенных СС-патологий с растущей заболеваемостью является сердечная недостаточность (СН) [20], особенно хроническая сердечная недостаточность с сохраненной фракцией выброса (ХСНсФВ). Этот феномен объясняется множеством факторов, к ключевым можно отнести старение населения, повышение эффективности терапии и выживаемости при ИБС, а также наличие эффективных доказательных методов лечения, продлевающих жизнь пациентам с СН.

Ввиду растущей социально-экономической значимости данной патологии необходимы комплексная клиническая оценка и персонифицированный подход к терапии пациента. Однако больной с ХСНсФВ, как правило, имеет коморбидный фон, а также ряд индивидуальных особенностей, которые необходимо учитывать практикующему врачу. Кроме того, ограниченность времени приема и необходимость учета множества клинических данных представляет собой весьма сложную задачу. Одним из возможных решений данной проблемы представляется формирование фенотипов пациентов. Следует отметить, что до сих пор не разработаны единый алгоритм и критерии ХСНсФВ.

К большим факторам риска развития ХСН относят возраст старше 60 лет, артериальную гипертензию (АГ) в анамнезе, гипертрофию левого желудочка, СД, ИБС, ожирение и мужской пол. К малым критериям относятся курение, дислипидемия, синдром ночного апноэ, ХБП, малоподвижный образ жизни, низкий социально-экономический статус, частые стрессы и токсикомания [21]. В настоящее время в клинической практике наиболее широко применимы шкалы H2FPEF и HFA-PEFF. При этом их использование позволяет лишь заподозрить наличие СН у пациента, в то время как верификация диагноза требует инвазивного метода диагностики - катетеризации правых камер сердца. Критерии, характеризующие СНсФВ, входящие в шкалу H2FPEF представлены в табл. 5.

Следует отметить, что в настоящее время в диагностике СНсФВ "золотым стандартом" является натрийуретический пептид (BNP) и N-терминальный фрагмент - предшественник мозгового натрийуретического пептида (NT-proBNP). Однако существуют ограничения на использование данных биомаркеров в диагностике СН. Так, при интерпретации результатов необходимо учитывать возраст пациента, ожирение, почечную дисфункцию, кардиотоксические агенты и сопутствующие хронические воспалительные заболевания. При этом в связи со старением населения, а также с наличием эффективных доказательных методов лечения, продлевающих жизнь пациентам с СН, проблема своевременного выявления дополнительных факторов, влияющих на тактику ведения пациента и его прогноз, становится очень актуальной. Для решения этой задачи было выполнено множество исследований. Кроме того, они были посвящены созданию инструментов оценки СС-риска у данных больных.

В результате исследований на группе амбулаторных пациентов с тяжелой СН (III-IV класс по NYHA, фракция выброса ≤30%) без выраженной коморбидности была разработана шкала SHFM (Seattle Heart Failure Model). В настоящее время она валидирована и весьма широко распространена [22]. Модель SHFM включает возраст, пол, ишемическую этиологию, класс NYHA, фракцию выброса ЛЖ, систолическое АД, гемоглобин, число лимфоцитов, содержание мочевой кислоты, натрия, холестерина в крови, прием диуретиков, иАПФ, БРА, антагонистов альдостерона, статинов, аллопуринола. В результате вычисления получается оценка смертности за 1 год, 2 и 5 лет.

В отличие от большинства других моделей, данная шкала позволяет оценить возможный эффект добавления медикаментов и имплантации кардиовертеров-дефибрилляторов. Этот подход представляется особенно актуальным в связи с высокой стоимостью лечения.

Следует еще раз отметить, что модель SHFM создана и валидирована на амбулаторных больных. Она имеет ряд ограничений: неприменима для пациентов с СНсФВЛЖ. Шкала не учитывает отсутствие оценки частоты госпитализаций, чувствительность верификации рисков, особенно у пациентов с имплантированными устройствами, повышенными уровнями мочевой кислоты и величиной систолического АД [23].

Международной группой исследователей на основе анализа базы, включающей большое число регистров и исследований, была разработана шкала MAGGIC (Meta-Analysis Global Group in Chronic Heart Failure). Она позволяет оценивать годовую и 3-летнюю смертность пациентов с СН. 13 предикторов вошли в финальную модель MAGGIC: возраст, пол, ИМТ, ФВ ЛЖ, функциональный класс NYHA, уровень креатинина плазмы, диабет, прием β-блокаторов, иАПФ или БРА, АД, курение, хроническая обструктивная болезнь легких (ХОБЛ) [24]. Недостатками шкалы MAGGIC считают отсутствие внешней валидации и оценки уровня натрий­уретических пептидов [25].

Следует также обратить внимание на инструмент стратификации риска, позволяющий рассчитывать краткосрочный риск СС-осложнений. При острой СН, в рамках оценки 30-суточного и годового прогноза у пациентов, госпитализированных с декомпенсированной СН, разработана модель EFFECT (Enhanced Feedback for Effective Cardiac Treatment), представленная в табл. 6 [26]. Модель разработана для применения c первых часов госпитализации, когда еще неизвестна функция ЛЖ. Ее преимуществом является возможность оценки раннего и отдаленного прогноза. Важная особенность шкалы EFFECT - выделение группы пациентов с низкой 30-дневной смертностью.

Согласно данной модели, более высокое АД ассоциируется с лучшим прогнозом. Вероятнее всего, наиболее благоприятным для пациента будет соблюдение баланса, сочетающего максимально переносимые дозы антигипертензивных препаратов и стабильную гемодинамику.

Для оценки госпитальной смертности может быть полезна простая шкала GWTG-HF (Get With the Guidelines - Heart Failure) [27]. Шкала включает всего 7 предикторов: возраст, систолическое АД, азот мочевины, частоту сердечных сокращений, ХОБЛ и расу. Модель применима как для пациентов со сниженной, так и с сохраненной ФВ ЛЖ. Градации рисков помогают более точно выделить группу больных с высоким риском осложнений и более рационально использовать блок интенсивной терапии и реанимации, лечение в котором весьма дорогостояще [28].

Обсуждение

Стратификация риска СС-осложнений необходима на любом этапе - от диагностики до принятия решения о дальнейшей тактике ведения пациента. Усовершенствование прогноза риска заболеваемости и смертности от ССЗ возможно благодаря комплексному подходу к оценке целого ряда фактов при помощи актуальных шкал риска. Согласно полученным данным, представляется возможным сравнить критерии отдельно взятых шкал.

Основные критерии (возраст, пол, уровень АД, курение в анамнезе и липидный профиль пациента) входят в состав большинства шкал риска. Актуальным представляется наличие в современных шкалах риска не только значения ИМТ, но и других антропометрических данных (окружности запястья, талии и бедра).

Интересными представляются сравнение и интерпретация результатов комплексной оценки факторов риска. Так, обновленные шкалы SCORE2 и SCORE2-OP используют диапазоны, а не конкретные значения уровня АД, как это было принято в предшествующей шкале SCORE. Данное обновление подчеркивает пластичность клинического пациентоориентированного подхода, тренд которого установился в современной практике.

Одним из важных факторов СС-старения и риска ССЗ является нарушение липидного обмена. Необходимость разработки различных подходов к оценке липидного спектра не вызывает сомнения. При этом существует целый ряд не вполне решенных проблем, ассоциированных с данной задачей. Важно обратить внимание на различные варианты подхода к оценке липидного спектра пациента. Так, шкала SCORE2 учитывает ХС не-ЛПВП. В то же время инструмент QRISK3 оценивает отношение общего холестерина к ЛПВП. При этом исходно рассматриваются одни те же данные, однако их прямое использование или оценка интегрального показателя дает существенно различающиеся результаты. Согласно проведенным исследованиям, именно данные, полученные в результате комплексной оценки с использованием ряда дополнительных показателей, обладают большей прогностической значимостью.

Однако рассмотренные в нашем исследовании шкалы не учитывают уровень липопротеина (а) в определении риска ССЗ. В связи с этим включение данного атерогенного липопротеина может внести существенный вклад в оценку кардиоваскулярного риска. К сожалению, на сегодняшний день пока нет официально зарегистрированных препаратов, которые оказывают таргетное воздействие на ЛП (а). Возможным решением данной проблемы видится более жесткая коррекция базовых (курение, чрезмерное употребление алкоголя, нецелевой уровень АД, гиподинамия, несбалансированное питание) факторов риска. Достижение целевого уровня данных показателей позволит кумулятивно снизить СС-риск. Безусловно, использование ингибиторов PCSK9 позволяет вторично снизить уровень ЛП (а), однако в инструкции данного препарата подобного показания нет, окончательное решение о назначении данной группы лекарственных средств (off-label) должно приниматься лечащим врачом или в рамках консилиума.

Другой, пока не до конца решенной задачей является своевременное выявление дислипидемии. Данное нарушение обмена редко диагностируется ввиду длительного отсутствия клинических проявлений. Актуальной на сегодняшний день задачей является разработка и внедрение программ первичного выявления семейной гиперхолестеринемии (СГХС) у молодого населения.

Одним из эффективных инструментов, способствующих ранней диагностике дислипидемии, является каскадный скрининг. Преимущество данного подхода заключается в том, что он позволяет выявить пациентов с СГХС, в том числе на доклинической стадии. Очень важно разъяснить больному необходимость проведения данного исследования и пригласить на скрининг его родственников. Раннее выявление пациентов с СГХС и своевременное начало адекватной липидоснижающей терапии помогут сдерживать темпы прогрессирования атеросклероза, что существенно снизит инвалидизацию и смертность от ССЗ в старших возрастных группах.

Для клинического врача поиск баланса при определении пациентоориентированной стратегии профилактики ССЗ в настоящее время является сложной задачей. С одной стороны, учитывая их рост в популяции, представляется актуальной оптимизация контроля липидного спектра. При этом зарубежными коллегами представлено множество данных об эффективности статинотерапии в первичной профилактике ССЗ.

Так, в американской популяции при лечении 100 взрослых в возрасте 50-75 лет в течение 2,5 лет предотвращается одно СС-событие у каждого человека. Однако, учитывая многие особенности системы медицинской профилактики ССЗ, своевременности обращения и комплаенса пациентов, необходимо проявлять бóльшую гибкость при оценке каждой клинической ситуации. Возможным решением данной проблемы будет комбинированное использование шкалы SCORE2 наряду с традиционной шкалой SCORE для дополнительной оценки СС-риска у пациентов с известными данными липидного спектра.

Выявление пациентов с высоким риском с помощью комплексного клинико-лабораторного подхода инструмента побудит практикующего врача приступить к интенсивному лечению и стратегиям последующего наблюдения, а также воодушевит пациентов придерживаться терапии для достижения целевого фактора риска.

Наряду с дислипидемией другим актуальным нарушением обмена, представляющим собой значимый фактор СС-риска, является СД. Шкала SCORE2-Diabetes позволяет уточнить СС-риск у пациента с коморбидной патологией. Это может иметь принципиальное значение для определения его дальнейшей тактики ведения.

СД является существенным дополнительным фактором, оказывающим значимое влияние на общий кардиоваскулярный прогноз больного. Учитывая данное обстоятельство, шкала может являться инструментом, позволяющим аргументированно корректировать интенсивность липидоснижающей терапии. Данный инструмент стратификации риска может быть использован при коррекции медикаментозного лечения для снижения темпа развития ССЗ (добавление таких групп препаратов, как ингибиторы натрий-глюкозного котранспортера 2-го типа или глюкагоноподобные препараты, а также агонистов рецептора пептида‑1).

Следует заметить, что включение постоянной терапии в прогностические шкалы стратификации риска, с одной стороны, повышает информативность оценки риска ССЗ, так как более комплексно оценивает пациента. С другой стороны, применение данного критерия весьма неоднозначно. Это обусловлено как комплаенсом пациента, так и конкретными лекарственными средствами, которые он принимает. Кроме того, ежегодно появляются новые группы препаратов, показавшие свою эффективность в отношении конкретной нозологической формы (ингибиторы натрий-глюкозного контранспортера 2-го типа в отношении ХСН). И для того чтобы рассматривать влияние постоянной терапии с учетом появления новых групп препаратов, требуется регулярная валидация, пересмотр критериев шкал риска ССЗ.

При индивидуальной оценке пациента интегральная шкала может быть полезна в качестве одного из аргументов в разговоре о возможностях профилактики ССЗ при совместном принятии решений с лечащим врачом.

Нельзя не обратить внимание на наличие во многих шкалах риска ССЗ такого предиктора, как коронарный кальций. Безусловно, добавление данного фактора к имеющимся шкалам повышает порог их чувствительности. Однако важно понимать, что кальциноз более характерен для поздних стадий атеросклероза, а инициировать профилактику предпочтительнее раньше.

Широкое распространение в рассмотренных шкалах получил такой фактор риска, как региональная принадлежность. Безусловно, данный критерий, согласно статистическим данным, косвенно отражает общий уровень жизни. Между тем его пациентоориентированность представляется сомнительной. Так, люди, находящиеся на одной территории, могут иметь абсолютно разный социально-экономический статус. Это может оказывать прямое влияние на их образ жизни, социальный круг общения, доступность и качество оказания медицинской помощи.

У пациентов с СН шкалы для оценки прогноза ССЗ позволяют точнее стратифицировать риски и повысить эффективность пациентоориентированных и высокотехнологичных методов лечения. Проведение научных исследований, включающих валидацию шкал, разработку более точных критериев для имплантации механических и электрофизиологических устройств, выбор стратегии лечения в зависимости от прогноза заболевания, может ускорить внедрение полезных инструментов в клиническую практику. В настоящее время, учитывая ведущий тренд первичной профилактики, следует уделять должное внимание факторам риска развития ХСН до момента наступления у пациентов структурных нарушений миокарда.

Кроме того, важно отметить, что инструменты валидации СС-риска, которые позволяют оценить психоэмоциональное состояние больного, имеют важное значение в практическом здравоохранении. Стоит подчеркнуть, что данные шкалы позволяют минимизировать затраты на скрининг психических нарушений, а их дополнительным преимуществом является то, что для интерпретации результатов не требуется специальной подготовки (дополнительных знаний и навыков).

Оценка стресса и стресс-индуцированных психосоциальных факторов необходима для выявления фокусной группы пациентов с более высоким риском ССЗ и своевременной профилактики. Кроме того, уровень тревожности может оказывать непосредственное влияние на качество сна. Следовательно, комплексный подход с привлечением смежных специалистов (психотерапевт, сомнолог) представляется весьма перспективным для улучшения прогноза ССЗ.

На течение заболевания могут влиять разные факторы, которые зачастую игнорируются многими прогностическими шкалами, например семейный анамнез, раса, получаемая терапия, состояние психики (недавний стресс, депрессивное расстройство). Поэтому решающую роль при оценке риска СС-событий играет врач. Его важная задача - синтезировать все существенные факторы и результаты прогностических шкал с учетом своего клинического опыта и знаний. При этом оценки врача могут не совпадать с наиболее часто применяемыми валидированными шкалами.

Важно также помнить о том, что шкалы не обладают 100% специфичностью и, как описано выше, имеют целый ряд ограничений. Поэтому разумно использовать их в качестве подспорья для принятия решения с учетом клинических особенностей и прогноза, а также предпочтений пациентов. Немаловажным фактором являются экономические возможности больного, имеющиеся ресурсы и реалии практического здравоохранения. С учетом вышеперечисленных особенностей развиваются новые концепции (персонифицированная, таргетная, пациентоориентированная медицина), позволяющие нивелировать несовершенства, свойственные практической медицине. Актуализированные подходы необходимо обосновывать доказательными базами, полученными в ходе крупных клинических исследований.

Клинические шкалы - это упрощенные модели оценки. В недалеком будущем, вероятно, наиболее точные прогнозы будут выдавать программы мобильных устройств, анализирующие в режиме реального времени сотни параметров, самообучающиеся и предлагающие оптимальные клинические решения.

Таким образом, прогностические шкалы помогают прак­тикующим врачам оценить возможные риски развития неблагоприятных событий для групп пациентов со сходными условиями и на этой основе принимать более эффективные диагностические и лечебные решения с обязательным учетом позиции пациента, имеющихся ресурсов здравоохранения, особенностей болезни, коморбидности, генетических и средовых факторов.

Заключение

Представленные данные литературного обзора демонстрируют важность дальнейшей этапной модификации шкал и компонентов СС-риска, оценки их применимости и информативности, усовершенствования имеющихся и учета дополнительных критериев ССЗ и смертности.

Литература

1. Lindstrom M., DeCleene N., Dorsey H. et al. Global burden of cardiovascular diseases and risks collaboration // J. Am. Coll. Cardiol. 2022. Vol. 80, N 25. P. 2372-2425. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacc.2022.11.001

2. Tsao C.T., Aday A.W., Almarzooq Z.I. et al. Heart disease and stroke statistics-2023 update: a report from the American Heart Association // Circulation. 2023. Vol. 147, N 8. P. e93-e621. DOI: https://doi.org/10.1161/CIR.0000000000001123

3. Sattar N., Rawshani A., Franzén S. et al. Age at diagnosis of type 2 diabetes mellitus and associations with cardiovascular and mortality risks // Circulation. 2019. Vol. 139, N 19. P. 2228-2237. URL: https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.118.037885

4. Comroy R.M., Pyörälä K., Fitzgerald A.P. et al.; SCORE Project Group. Estimation of ten-year risk of fatal cardiovascular disease in Europe: the SCORE project // Eur. Heart J. 2003. Vol. 24, N 11. P. 987-1003. DOI: https://doi.org/10.1016/s0195-668x(03)00114-3

5. Кухарчук В.В., Ежов М.В., Сергиенко И.В. и др. Клинические рекомендации Евразийской ассоциации кардиологов (ЕАК); Национального общества по изучению атеросклероза (НОА) по диагностике и коррекции нарушений липидного обмена с целью профилактики и лечения атеросклероза (2020) // Евразийский кардиологический журнал. 2020. № 2. C. 6-29. DOI: https://doi.org/10.38109/2225-1685-2020-2-6-29

6. Ерина А.М., Усольцев Д.А., Бояринова М.А. и др. Потребность в назначении гиполипидемической терапии в российской популяции: сравнение шкал SCORE и SCORE2 (по данным исследования ЭССЕ-РФ) // Российский кардиологический журнал. 2022. Т. 27, № 5. DOI: https://doi.org/10.15829/1560-4071-2022-5006

7. Csenteri O., Jancsó Z., Szöllösi G.J. et al. Differences of cardiovascular risk assessment in clinical practice using SCORE and SCORE2 // Open Heart. 2022. Vol. 9, N 2. DOI: https://doi.org/10.1136/openhrt-2022-002087

8. Шальнова С.А. Комментарии к разделу "Оценка сердечно-сосудистого риска" в Европейских рекомендациях по профилактике сердечно-сосудистых заболеваний в клинической практике 2021 года // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2022. Т. 21, № 1. С. 67-71. DOI: https://doi.org/10.15829/1728-8800-2022-3171

9. Kim J., You N.-Y., Lee J.-W. et al. Inverse association between statin use and overall cancer incidence in individuals with hypercholesterolemia, based on the Korean health insurance service between 2002 and 2015 // Asia Pac. J. Public Health. 2019. Vol. 31, N 2. P. 136-146. DOI: https://doi.org/10.1177/1010539519830235

10. Yourman L.C., Cenzer I.S., Boscardin W.J. et al. Evaluation of time to benefit of statins for the primary prevention of cardiovascular events in adults aged 50 to 75 years: a meta-analysis // JAMA Intern. Med. 2021. Vol. 181, N 2. P. 179-185. DOI: https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2020.6084

11. Kaasenbrood L., Boekholdt S.M., van der Graaf Y. Distribution of estimated 10-year risk of recurrent vascular events and residual risk in a secondary prevention population // Circulation. 2016. Vol. 134, N 19. P. 1419-1429. DOI: https://doi.org/10.1161/circulationaha.116.021314

12. Jensen J. Risk prediction: are we there yet? // Circulation. 2016. Vol. 134, N 19. P. 1441-1443.

13. Погосова Н.В., Оганов Р.Г., Бойцов С.А. Анализ ключевых показателей вторичной профилактики у пациентов с ишемической болезнью сердца в России и Европе по результатам российской части международного многоцентрового исследования EUROASPIRE V // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2020. Т. 19, № 6. С. 67-78. DOI: https://doi.org/10.15829/1728-8800-2020-2739

14. Cho S.M.J., Koyama S., Honigberg M.C. et al. Genetic, sociodemographic, lifestyle, and clinical risk factors of recurrent coronary artery disease events: a population-based cohort study // Eur. Heart J. 2023. Vol. 44, N 36, P. 3456-3465. DOI: https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehad380

15. Kaasenbrood L., Boekholdt S.M., van der Graaf Y. Distribution of estimated 10-year risk of recurrent vascular events and residual risk in a secondary prevention population // Circulation. 2016. Vol. 134, N 19. P. 1419-1429. DOI: https://doi.org/10.1161/circulationaha.116.021314

16. Дедов И.И., Шестакова М.В., Галстян Г.Р. Распространенность сахарного диабета 2 типа у взрослого населения России (исследование NATION) // Сахарный диабет. 2016. Т. 19, № 2. C. 104-112. DOI: https://doi.org/10.14341/DM2004116-17

17. Sattar N., Rawshani A., Franzén S. et al. Age at diagnosis of type 2 diabetes mellitus and associations with cardiovascular and mortality risks // Circulation. 2019. Vol. 139, N 19. P. 2228-2237. DOI: https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.118.037885

18. Kengne A.P., Patel A., Marre M. et al. Contemporary model for cardiovascular risk prediction in people with type 2 diabetes // Eur. J. Cardiovasc. Prev. Rehabil. 2011. Vol. 18, N 3. P. 393-398. DOI: https://doi.org/10.1177/1741826710394270

19. SCORE2-Diabetes Working Group and the ESC Cardiovascular Risk Collaboration, SCORE2-Diabetes: 10-year cardiovascular risk estimation in type 2 diabetes in Europe // Eur. Heart J. 2023. Vol. 44, N 28. P. 2544-2556. DOI: https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehad260

20. Salim S.V., Alonso A., Aparicio H.J. et al. Heart disease and stroke statistics-2021 update: a report from the American Heart Association // Circulation. 2021. Vol. 143, N 8. P. e254-e743. DOI: https://doi.org/10.1161/cir.0000000000000950

21. Pal N., Sivaswamy N., Mahmod M. et al. Effect of selective heart rate slowing in heart failure with preserved ejection fraction // Circulation. 2015. Vol. 132, N 18. P. 1719-1725. DOI: https://doi.org/10.1161/circulationaha.115.017119

22. Levy W.C., Mozaffarian D., Linker D.T. et al. The Seattle Heart Failure Model: prediction of survival in heart failure // Circulation. 2006. Vol. 113, N 11. P. 1424-1433.

23. Regoli F., Scopigni F., Leyva F. et al. Validation of Seattle Heart Failure Model for mortality risk prediction in patients treated with cardiac resynchronization therapy // Eur. J. Heart Fail. 2013. Vol. 15, N 2. P. 211-220.

24. Pocock S.J., Ariti C.A., McMurray J.J.V. et al. Predicting survival in heart failure: a risk score based on 39372 patients from 30 studies // Eur. Heart J. 2013. Vol. 34, N 19. P. 1404-1413.

25. Braunwald E. Chronic heart failure: a look through the rear view mirror // Eur. Heart J. 2013. Vol. 34, N 19. P. 1391-1392.

26. Lee D.S., Austin P.C., Rouleau J.L. et al. Predicting mortality among patients hospitalized for heart failure: derivation and validation of a clinical model // JAMA. 2003. Vol. 26, N 19. P. 2581-2587.

27. Peterson P.N., Rumsfeld J.S., Liang L. et al. Treatment and risk in heart failure: gaps in evidence or quality? // Circ. Cardiovasc. Qual. Outcomes. 2010. Vol. 3, N 3. P. 309-315.

28. Safavi K.C., Dharmarajan K., Kim N. et al. Variation exists in rates of admission to intensive care units for heart failure patients across hospitals in the United States // Circulation. 2013. Vol. 127, N 8. P. 923-929.

Материалы данного сайта распространяются на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License («Атрибуция - Всемирная»)