К содержанию
4 . 2023

Прогнозирование и шкалы в медицине. Сердечно-сосудистые болезни (руководство для врачей)

    * Глава из книги: Белялов Ф.И. Прогнозирование и шкалы в медицине: руководство для врачей / Ф.И. Белялов. 4-е изд., перераб. и доп. Москва: ГЭОТАР-Медиа, 2023. 416 с.: ил. DOI: https://doi.org/10.33029/9704-7307-8-PSM‑2023-1-416. ISBN 978-5-9704-7307-8.

    В данном разделе рассмотрены как рекомендуемые и широко используемые медицинские шкалы прогноза, так и менее популярные, но полезные в практической работе кардиолога. Выбор автором определенных шкал также был обусловлен объемом и характеристикой выборок, наличием независимой проверки пригодности, опытом использования в реальной практике, наличием открытого описания алгоритма расчета.

    В названии шкал использованы распространенные в медицинской литературе аббревиатуры, например FRS для Фремингемской шкалы сердечно-сосудистого риска (Framingham Risk Score).

    По степени риск разделили на низкий, средний и высокий, обычно этого достаточно для практической работы, хотя в ряде оригинальных исследований градация была более детальной (Allan G. et al., 2013).

    Обсуждаемые прогностические шкалы, основанные на подсчете баллов, приведены в приложении*. Шкалы, использующие сложные математические расчеты, можно найти в популярных программах для мобильных устройств, таких как КардиоЭксперт, QxMD или MDCalc.

    Риск сердечно-сосудистых событий

    Без атеросклеротических заболеваний

    Оптимальным подходом в борьбе с сердечно-сосудистыми заболеваниями (ССЗ) атеросклеротического генеза является первичная профилактика, которая на современном уровне медицинских знаний сводится к выявлению и контролю факторов риска [артериальная гипертензия (АГ), дислипидемия, курение, сахарный диабет (СД)].

    В последние годы использование врачами оценки сердечно-сосудистого риска значительно возросло. По данным опроса, в 2019 г. 78% австралийских врачей общей практики применяли расчет сердечно-сосудистого риска (Greaves K. et al., 2020).

    Однако в большинстве случаев практикующие врачи не используют оценку сердечно-сосудистого риска у пациентов без симптомов и назначают статины (Sposito A. et al., 2009).

    Среди многочисленных моделей оценки риска у пациентов без клинических признаков ССЗ наиболее популярны европейская шкала SCORE 2 и американская PCE, которая пришла на замену фремингемским моделям. Последние вначале разрабатывались для прогнозирования коронарной болезни, а позднее прогноз был распространен на основные ССЗ (Truett J. et al., 1967; Anderson K. et al., 1991; Wilson P. et al., ATP III, 1998; D’Agostino R. et al., 2008). Шкалы коррелируют с частотой бессимптомного коронарного атеросклероза, но низкие значения не исключают полностью коронарное заболевание (рис. 1).

    Оценка степени риска атеросклеротического заболевания и сравнение с риском при идеальных параметрах (например, некурящий без СД с систолическим АД 120 мм рт.ст. и уровнем общего холестерина 4 ммоль/л) позволяет наглядно продемонстрировать пациенту возможную пользу терапии и повысить приверженность к лечению, которое часто не сказывается на его самочувствии и качестве жизни.

    Выделение группы высокого риска делает целесообразной и экономически оправданной первичную профилактику с помощью активного контроля факторов риска, назначения статинов и в ряде случаев ацетилсалициловой кислоты (АСК).

    Обе шкалы оценивают 10-летний риск неблагоприятных ССЗ. Такой ограниченный лаг прогноза не позволяет эффективно прогнозировать отдаленный риск, например, у молодых женщин с выраженными модифицируемыми факторами риска.

    Шкала SCORE 2 (табл. 1), обновленная версия предыдущей шкалы SCORE, ориентирована на европейскую популяцию и рекомендована для использования в виде таблиц или более точной электронной версии.

    Многие годы европейские врачи ориентировались на шкалу SCORE, которая, однако, во многих европейских странах с низкой смертностью от ССЗ переоценивала риск, а в странах с высокой сердечно-сосудистой смертностью недооценивала его (Vikhireva O. et al., 2014; Saidj M. et al., 2013).

    Поэтому предпринимались неоднократные попытки улучшить шкалу SCORE. Добавление в шкалу холестерина липопротеинов высокой плотности (ЛПВП) (SCORE-HDL) не улучшило способность различать группы риска (Mortensen M. et al., 2015). Дополнительная калибровка шкалы для восточноевропейских стран с более высоким сердечно-сосудистым риском, включая Россию, увеличила С-статистику до 0,85 (Tillmann T. et al., 2020). Однако ряд существенных недостатков шкалы, связанных в том числе с исходной выборкой, таким путем не решался (Mortensen M. et al., 2017).

    Разработчики шкалы SCORE 2 учли недостатки предшествующей версии и добавили в число предикторов диабет и холестерин ЛПВП (оценка холестерина не-ЛПВП показана на схеме), расширили возрастной диапазон до 40-69 лет, увеличили градацию рисков для регионов с 2 до 4 (низкий, средний, высокий, очень высокий) и включили в прогноз наряду с фатальными и нефатальные ССЗ (Mortensen M. et al., 2017; SCORE 2 working group). Вместе с тем результаты новой модели нельзя назвать впечатляющими.

    Сравнение шкал SCORE 2 и SCORE показало, что первая в целом немного лучше различает группы риска (С-статистика 0,72 против 0,71), а для молодых людей в возрасте 40-50 лет различия более отчетливы (С-статистика 0,69 против 0,67).

    Несмотря на улучшенную модель SCORE 2, новые пороговые значения лечения в европейских рекомендациях резко снижают число пациентов для первичной профилактики с помощью статинов в странах с низким уровнем риска (4 против 20-34% по сравнению с рекомендациями ESC/EAS 2019, NICE, ACC/AHA) (Mortensen M. et al., 2022).

    Шкала SCORE 2-OP. Для пациентов в возрасте 70-89 лет разработана специальная шкала SCORE 2 Older Persons (OP), имеющая более высокую градацию сердечно-сосудистых рисков по сравнению со шкалой SCORE 2 (табл. 2). Предшествующая шкала SCORE-ОР прогнозировала риск только фатальных ССЗ и могла в ряде случаев существенно переоценивать риски (Piccininni M. et al., 2020).

    На момент подготовки книги к печати онлайн-версии шкал SCORE 2 и SCORE 2-OP, использующие более точные формулы для оценки прогноза по сравнению с таблицами, не были опубликованы.

    Проверка шкалы другой группой исследователей на данных исследования ASPREE показала близкие результаты прогноза ССЗ (Neumann J. et al., 2021).

    Шкала PCE (ASCVD) (табл. 3) пришла на замену популярным фремингемским шкалам оценки риска сердечно-сосудистых событий (FRS CHD, FRS ATPIII, FRS CVD).

    Проверка шкалы PCE на нескольких когортах пациентов с низким исходным риском показала переоценку вероятности прогнозируемых событий (Ridker A. et al., 2016; Emdin C. et al., 2017; DeFilippis A. et al., 2017; Pylypchuk R. et al., 2018). Объясняют этот феномен тем, что прогностическая формула была получена из старых исследований, где большая часть пациентов относилась к курильщикам, а лечение артериальной гипертензии (АГ) и дислипидемии было менее эффективным. Например, в начале исследования MESA только 35% пациентов принимали антигипертензивные препараты, через 10 лет наблюдения уже 59% пациентов лечили АГ, а 44% получали гиполипидемическую терапию. Предложена обновленная модель шкалы PCE, более точно оценивающая сердечно-сосудистый риск (Yadlowsky S. et al., 2018).

    Создатели шкалы не принимали в расчет лечение, что является недостатком, поскольку оценка риска используется для назначения терапии, когда необходимо оперировать данными о рисках у нелеченых пациентов. Использование критерия текущего курения также представляется неточным, поскольку наличие длительного курения в прошлом, числа пачка-лет и времени после отказа от курения может существенно улучшить прогноз шкалы (Duncan M. et al., 2022).

    При всех недостатках, выявленных при использовании шкалы, профилактика, основанная на рисках, оказалась лучше профилактики, опирающейся на уровень дислипидемии (Mortensen M. et al., 2015; Pagidipati N. et al., 2017).

    Добавление оценки коронарного кальция может улучшить предсказание сердечно-сосудистого риска по шкале PCE у пациентов с СД или без него (Malik S. et al., 2017; Patel J. et al., 2021), а также увеличить возможности шкалы в дискриминации пациентов среднего риска (5-7,5%). Подобная тактика, однако, приводит к росту стоимости и дозы облучения (Isma’eel H. et al., 2016; Mortensen M. et al., 2016; CRIC). Кроме того, кальциноз характерен для поздних стадий атеросклероза, а проводить профилактику предпочтительнее раньше. Отметим усиление кальциноза в случаях приема статинов.

    Важно учитывать, что описываемые модели могут недооценивать или переоценивать сердечно-сосудистый риск в ряде расовых и этнических групп, например у азиатов. В частности, формула PCE преимущественно основана на популяции взрослых европейцев среднего класса.

    У пациентов с имевшимся ССЗ шкала недооценивает риск и не может использоваться (Plante T. et al., 2019).

    Другие шкалы. Исторически первые модели оценки сердечно-сосудистого риска была основаны на данных фремингемского исследования (D’Agostino R. et al., 2013). Первые шкалы (FRS CHD) оценивали риск развития только коронарной болезни, являющейся ведущей причиной смерти населения (Truett J. et al., 1967; Anderson K. et al., 1991; Wilson P. et al., 1998). Позднее новая модификация фремингемской шкалы FRS ATP III, прогнозирующая риск инфаркт миокарда (ИМ) и смерти, была включена в американские рекомендации по лечению дислипидемий. Следующая версия шкалы FRS CVD определяла прогноз уже нескольких ССЗ: коронарной болезни, сердечной недостаточности, инсульта и перемежающейся хромоты (D’Agostino R. et al., 2008). В последующем увеличили лаг модели оценки сердечно-сосудистого риска до 30 лет (Pencina M. et al., 2009). Работы, основанные на фремингемских шкалах, публикуются до сих пор.

    Рекомендации по первичной профилактике Соединенного Королевства Великобритании и Северной Ирландии основаны на шкале QRISK, прогнозирующей риск ИМ, коронарной болезни, инсульта, транзиторной ишемической атаки (ТИА). В этой стране, в отличие от остальной Европы, используются собственные шкалы прогноза (например, QDIABETES, QKIDNEY, QSTROKE, QTHROMBOSIS, QCANCER), достаточно сложные и трудно адаптируемые для применения в других странах.

    В последнюю версию шкалы QRISK3 были дополнительно включены хроническая болезнь почек (ХБП) 3-5-й стадий, вариабельность АДс, мигрень, прием глюкокортикоидов, атипичных антипсихотиков, тяжелые психические расстройства, системная красная волчанка, заражение вирусом иммунодефицита человека (ВИЧ), эректильная дисфункция (Hippisley-Cox J. et al., 2017).

    Американская стратегия снижения к 2020 г. смерти от ССЗ на 20% использовала шкалу Life’s Simple 7, включавшую основные факторы сердечно-сосудистого здоровья (курение, масса тела, физическая активность, диета, АД, холестерин, глюкоза), ранжированные как плохое, промежуточное, идеальное (Lloyd-Jones D. et al., 2010).

    В последнюю версию шкалы Life’s Essential 8 добавлено качество сна (Lloyd-Jones D. et al., 2022).

    Шкала China-PAR показала сопоставимые результаты со шкалами PCE и FRS при исследовании китайской популяции, при этом все шкалы недооценивали 5-летний риск у женщин (Yang X. et al., 2016; Jiang Y. et al., 2020).

    Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) для стран со средним и низким уровнем экономического развития разработала модель WHO CVD Risk и таблицы оценки риска ССЗ (фатальный/нефатальный ИМ, инсульт), включающие возраст, АДс, курение, диабет, холестерин, индекс массы тела.

    Шкала Astro-CHARM, включающая наряду с традиционными факторами риска оценку коронарного кальция, уровня С-реактивного белка и семейного анамнеза ИМ, продемонстрировала хорошее разграничение групп риска (С-статистика 0,78) при проверке на фремингемской когорте (Khera A. et al., 2018).

    Широко используемая в России весьма сложная европейская градация сердечно-сосудистого риска у пациентов с АГ не была валидизирована, так как входит в противоречие с общепринятыми шкалами (SCORE, PCE) и не приносит существенной пользы в лечении пациентов.

    Развиваются геномные шкалы риска, которые могут конкурировать с традиционными шкалами или использоваться совместно (Inouye M. et al., 2018; Natarajan P. et al., 2017).

    Недавно представлена шкала PDAY для оценки сердечно-сосудистого риска у людей до 40 лет, что важно для раннего назначения профилактических мероприятий (Gidding S., et al., 2022).

    Перспективным направлением считают разработку узкоспециализированных шкал сердечно-сосудистого риска, например для пациентов, находящихся на гемодиализе (Anker S. et al., 2016).

    Выбор статинов для пожилых пациентов часто представляет сложную задачу, решению которой может помочь шкала Elderly risk score, разработанная для пациентов старше 70 лет и валидизированная на двух крупных когортах пациентов (Stam-Slob M. et al., 2017).

    Заслуживает также внимания шкала, созданная на данных пациентов старше 70 лет из исследования ASPREE, которая включает в число предикторов уровень креатинина и прием антигипертензивных препаратов, а также ограничивает лаг прогноза 5 годами (Neumann J. et al., 2021).

    Сравнение шкал. Поскольку сравнительных исследований последней версии шкалы SCORE 2 пока нет, приведем данные сопоставления с предшествующей версией SCORE. В сравнительном исследовании 25 шкал показано совпадение оценок трех градаций риска (низкий, средний, высокий) в 67% случаев и достаточно большой разброс абсолютных величин риска: например риски, подсчитанные с помощью различных шкал для одного и того же пациента без СД, различались почти в 5 раз (Allan G. et al., 2013).

    Сравнение трех моделей риска (SCORE, FRS ATP III и PCE) в роттердамском исследовании показало, что шкалы имели умеренную и хорошую дискриминацию рисков (Kavousi M. et al., 2014). С-статистика шкалы SCORE была немного выше, чем FRS ATP III и PCE, например у мужчин - 0,76 в сравнении с 0,67 соответственно. Шкалы показали невысокий уровень калибровки и завышали риск сердечно-сосудистых событий по сравнению с реальной частотой в подгруппе как низкого, так и высокого риска.

    В датском популяционном исследовании CGPS шкала PCE точнее, чем шкала SCORE, предсказывала события и оценивала оправданность назначения статинов (рис. 2). Чувствительность и специфичность рисков шкалы PCE в 5 и 7,5% соответствовали 1,4 и 2,4% шкалы HeartScore.

    В исследовании MESA в мультиэтнической северо­американской популяции модель PCE была эффективнее европейской модели SCORE и старой американской модели FRS ATP III (Qureshi W. et al., 2016).

    Традиционные шкалы оценивали сердечно-сосудистые риски не хуже специфической шкалы ERS-RA у пациентов с ревматоидным артритом (Crowson C. et al., 2017; Wahlin B. et al., 2019).

    Применение шкал. Шкалы сердечно-сосудистого риска рекомендуются авторитетными профессиональными обществами для определения тактики профилактических мероприятий для каждого пациента (рис. 3, 4).

    Оценка сердечно-сосудистого риска может помочь врачам в принятии оптимальных индивидуальных решений. Например, при небольшом повышении АД у пациентов низкого риска целесообразность приема антигипертензивных препаратов не установлена (Sheppard J. et al., 2018).

    Оценка высокого риска по шкале не означает наличия значимого атеросклероза сосудов. Например, у европейцев при высоком риске по шкале PCE обструктивная коронарная болезнь была выявлена в 38%, а коронарный кальций - в 86% случаев (Gobardhan S. et al., 2017).

    Сердечно-сосудистый риск нередко существенно превышает рассчитанный по шкалам у пациентов с бессимптомными атеросклеротическими бляшками, выраженной ХБП, семейным анамнезом преждевременных заболеваний сердца и сосудов. Соответственно оправдано применение статинов при выраженном повышении уровня холестерина липопротеидов низкой плотности (ЛПНП) (≥4,9 ммоль/л), СД, ХБП независимо от оценки риска. Например, 20-летние результаты исследования WOSCOPS показали, что у мужчин в возрасте 45-64 лет с невысоким риском по шкале PCE (<7,5%) и холестерина ЛПНП ≥4,9 ммоль/л применение правастатина привело к снижению риска ССЗ на 27% (Vallejo-Vaz A. et al., 2017).

    Используемые шкалы занижают оценку вероятности ССЗ у молодых людей с выраженными модифицируемыми факторами риска, т. е. в случаях, когда профилактические мероприятия могут существенно уменьшить отдаленные риски.

    У пожилых и стариков при идеальных показателях здоровья риск может оказаться высоким только за счет возраста.

    Оценку сердечно-сосудистого риска целесообразно повторять каждые 3-5 лет, поскольку факторы риска могут изменяться со временем, и соответственно должна корректироваться программа профилактики. Согласно последнему приказу Министерства здравоохранения РФ № 404н, порядок проведения диспансеризации населения в России включает оценку сердечно-сосудистого риска ежегодно в период от 40 до 64 лет.

    Полезным для повышения приверженности к лечению может быть калькулятор, сопоставляющий риск сердечно-сосудистых событий пациента со средним риском у людей того же пола и возраста в стране (Navar A. et al., 2018).

    Выделение группы пациентов с повышенным сердечно-сосудистым риском позволяет предложить им более активную программу профилактики, включая прием статинов и более жесткий контроль АД (<120-130/80 мм рт.ст.).

    Несмотря на высокую популярность АСК у населения, его профилактическая эффективность у пациентов без ССЗ не подтверждается научными исследованиями. Вместе с тем у пациентов с очень высоким риском сердечно-сосудистых событий, по мнению экспертов Европейской рабочей группы по тромбозам, польза приема АСК (снижение риска ИМ, ишемического инсульта) может перевешивать риск кровотечений. Кроме того, при приеме АСК возможно снижение риска появления рака желудка, пищевода, толстой кишки.

    План исследований, которые послужили основой для создания шкал для оценки сердечно-сосудистого риска, ограничивает использование шкал для оценки эффективности профилактического лечения (Liew S. et al., 2011). Для оценки снижения рисков ССЗ при проведении профилактических мероприятий шкалу PCE предложено дополнить инструментом ASCVD Risk Estimator Plus для изменения рисков при проведении профилактических мероприятий (Lloyd-Jones D. et al., 2017). Однако имеющиеся в этом инструменте недостатки (простое суммирование снижения рисков может привести к выводу о бесконечности жизни) позволяют с его помощью лишь иллюстрировать пользу для пациентов с целью повышения их приверженности к лечению.

    Предложенные оценки сердечно-сосудистого риска могут помочь врачу, но должны интерпретироваться исходя из общей клинической картины, наличия коморбидных заболеваний, ожидаемой продолжительности жизни, местных особенностей, ценностей и предпочтений пациента. Например, для одних пациентов важно начать активную профилактику даже при условно-низком риске, для других порог готовности ежедневно принимать лекарственные препараты может быть выше 50%.

    Несмотря на рекомендации авторитетных профессиональных обществ использовать стратегии профилактики, основанные на оценке риска с помощью шкал, эффективность этих инструментов установлена недостаточно (Cochrane Reviews).

    Атеросклеротические заболевания

    Использование для оценки высокого риска сердечно-сосудистых событий наличия у пациентов только ССЗ или сочетания последнего с СД, дислипидемией, курением либо прогрессированием коронарной болезни в исследовании SMART и регистре REACH показало невысокую точность прогноза (van den Berg M. et al., 2017).

    Поскольку выбор оптимальной программы вторичной профилактики может зависеть от прогноза сердечно-сосудистых событий, оправдана разработка специализированных шкал.

    Шкала SMART. Для оценки прогноза у пациентов с атеросклеротическими заболеваниями артерий (коронарная болезнь сердца, болезнь периферических артерий, цереброваскулярная болезнь, аневризма брюшной аорты) предложена шкала SMART, представленная в табл. 4 (Dorresteijn J. et al., 2013).

    Разработчики сознательно не включили в шкалу ряд предикторов, которые могли быть не всегда доступны в широкой практике, например сердечный тропонин или мозговой натрийуретический пептид.

    При разработке шкалы использованы данные о ССЗ за 7 лет наблюдения и проведена экстраполяция прогноза на 10-летний период.

    Независимая проверка шкалы показала целесообразность выбора для группы высокого риска уровня ССЗ в 30% (Kaasenbrood L. et al., 2016). Недавно предложена обновленная шкала SMART2, показавшая на разных группах пациентов С-статистику 0,60-0,72 (Hageman S. et al., 2022).

    Другие шкалы. Шкала SMART-REACH предназначена для предсказания сердечно-сосудистых событий и смерти у пациентов с уже имеющимися ССЗ. Модель получена из исследований SMART и REACH, включает в качестве предикторов возраст, пол, курение, диабет, АДс, уровни холестерина, креатинина, фибрилляцию предсердий, число ССЗ, сердечную недостаточность (Kaasenbrood L. et al., 2018). Использование шкалы у пациентов с ишемическим инсультом показало С-статистику 0,63 для прогноза сердечно-сосудистых событий и выделения группы пациентов, требующих более активного лечения (Gynnild M. et al., 2021).

    Оценить риск у пожилых пациентов с сосудистыми болезнями можно с помощью шкалы Elderly risk score, разработанной для пациентов старше 70 лет и хорошо валидизированной (Stam-Slob M. et al., 2017).

    Американские эксперты разработали критерии очень высокого риска будущих атеросклеротических сердечно-сосудистых событий, включающие несколько больших атеросклеротических ССЗ в прошлом или одно большое заболевание и несколько состояний высокого риска (табл. 5). Исследование пациентов после острого коронарного синдрома (ОКС) подтвердило адекватность предложенной градации риска - в группе очень высокого риска на протяжении 3 лет возникло 87 событий, а у пациентов без критериев высокого риска 33 события (Kong N. et al., 2020).

    Применение шкал. Согласно современным рекомендациям, все пациенты с атеросклеротическими заболеваниями артерий должны принимать высокие дозы статинов и антитромбоцитарные препараты, эффективно контролировать факторы сердечно-сосудистого риска. Вместе с тем через год после ОКС, даже несмотря на оптимальный контроль факторов риска, почти четверть пациентов имеют высокую вероятность (>20% за 10 лет) развития сердечно-сосудистых событий по шкале SMART (Zafeiropoulos S. et al., 2020).

    Расчет сердечно-сосудистого риска может оказаться полезным и при выборе стентирования или эндартерэктомии у пациентов с атеросклерозом сонных артерий.

    Хронические коронарные синдромы

    Претестовая вероятность коронарной болезни

    Радикальное лечение обструктивной коронарной болезни с помощью реваскуляризации требует проведения рентгеновской коронарной ангиографии. Вместе с тем более чем у четверти пациентов при ангиографии не выявляют существенного стеноза коронарных артерий. Например, по результатам крупного регистра, у 58% пациентов со стабильной коронарной болезнью, которым была проведена коронарная ангиография, выявлена необструктивная форма коронарной болезни сердца (Patel M. et al., 2014).

    С целью уменьшения числа необоснованных дорогостоящих и небезопасных исследований (одним из осложнений которых является контраст-индуцированная нефропатия) были разработаны методики оценки претестовой вероятности обструктивной формы коронарной болезни.

    Модели CAD Consortium. Международной группой исследователей CAD consorcium разработаны расширенные и более точные модели CADC-Clin и CADC-Clin CAC для оценки претестовой вероятности обструктивной коронарной болезни, которая дополнила факторами сердечно-сосудистого риска модель CAD-Basic. Последняя была основана на модели Diamond-Forrester, включена в европейские рекомендации по стабильной коронарной болезни в виде таблицы, обозначается как 2013-ESC-PTP и представлена в табл. 6 (Genders T. et al., 2012).

    Кроме того, модель предусматривает использование кальциевого индекса, который заметно улучшает точность прогноза (Genders T. et al., 2012; McClelland R. et al., 2015; Yano Y. et al., 2017). Прогностическая значимость коронарного кальция была показана в других шкалах (Anderson J. et al., 2020).

    По сравнению с оригинальной моделью Diamond-Forrester модели CADС-Basic и CADС-Clin с факторами риска улучшили прогноз (C-статистика 0,71, 0,75 и 0,79 соответственно), к том уже они более адаптированы для пожилых пациентов и европейцев (Bittencourt M. et al., 2016). В то же время модель CADС-Basic переоценивает риск обструктивной коронарной болезни, особенно у женщин с атипичными и типичными болями в груди (Reeh J. et al., 2019; Foldyna B. et al., 2019).

    В другом валидизирующем исследовании модели CADС-Basic, CADС-Clin и CADС-Clin CAC с коронарным кальцием показали С-статистику 0,69, 0,72 и 0,86 (Genders T. et al., 2018). Последнее проверочное исследование на большой популяции датчан показало близки величины 0,73, 0,76 и 0,86 (Winther S. et al., 2021).

    Модель оказалась эффективной у пациентов с острыми болями в груди, у которых оценивали вероятность обструктивной коронарной болезни и целесообразность проведения компьютерной томографической ангиографии (КТ-ангио­гр­афии), и позволила классифицировать 63% пациентов как имеющих низкий риск с 30-суточной частотой сердечно-сосудистых событий 0,6% (Teressa G. et al., 2018).

    Модель 2019-ESC-PTP. В последние европейские рекомендации по хроническим коронарным синдромам включена обновленная модель 2019-ESC-PTP с более низкими оценками претестовой вероятности на основе анализа современных исследований, показанная в табл. 7 (Juarez-Orozco L. et al., 2019). Валидация модели на датской популяции продемонстрировала сопоставимые результаты с базовой шкалой CADC-Clin (Winther S. et al., 2021). Модель 2019-ESC-PTP, как и базовая модель CADC-Clin, в 4 раза чаще классифицировала пациентов в группу низкого риска, чем предшествующая модель CADC-Basic, а также реже переоценивала риск по сравнению с моделями CADC-Clin и особенно CADC-Basic. Однако такие оценки могут быть ниже реальной частоты в регионах России с высокой сердечно-сосудистой заболеваемостью и смертностью.

    Другие шкалы. Первая модель претестовой вероятности Diamond-Forrester с использованием теоремы Байеса была создана более 40 лет назад и включала возраст, пол и характер болей в груди (Diamond G., Forrester J., 1979). Модель переоценивала вероятность коронарной болезни у пациентов низкого риска и женщин.

    Позднее расчеты Diamond-Forrester были дополнены данными исследования CASS и в виде таблицы шкала рекомендована экспертной группой американских профессиональных обществ для пациентов со стабильной коронарной болезнью (Chaitman B. et al., 1981). Модель лучше предсказывала вероятность обструктивной коронарной болезни у пациентов с высоким риском и часто переоценивала ее у людей с низким риском (Almeida J. et al., 2016).

    Также были предложена модель RF-CL, основанная на вышеописанном подходе с добавлением факторов риска (семейный анамнез, дислипидемия, курение, гипертензия, диабет), и модель CACS-CL, дополнительно включавшая коронарный кальциевый индекс (Winther S. et al., 2020). Обе модели показали отрицательную предсказательную ценность в 97 и 98,4%.

    На основе обновленной модели Diamond-Forrester была разработана прогностическая модель 10-летней сердечной смертности (PISA) у пациентов с подозрением на стенокардию, основанная на оценке возраста, пола, типичности болей в груди, курения, СД, частоты сердечных сокращений и электрокардиографических признаков и позволяющая выделить группу высокого риска (Sekhri N. et al., 2016).

    Шкала CONFIRM показала лучшие результаты, чем модель Diamond-Forrester, для разграничения пациентов с подозрением на коронарную болезнь, имеющих высокий риск обструкции при коронарной КТ и смерти (Min J. et al., 2015). В шкалу включены возраст, пол, СД, АГ, семейный анамнез коронарной болезни.

    У пациентов со стабильными болями в груди шкала PROMISE Minimal-Risk Tool, включающая 10 переменных (молодой возраст, пол, расовое или этническое меньшинство, отсутствие АГ, СД, дислипидемии, курения, семейного анамнеза преждевременной коронарной болезнью, связи симптомов с физическим или эмоциональным стрессом, высокий уровень холестерина ЛПВП), позволяет выделить группу пациентов с высокой вероятностью интактных коронарных артерий по данным КТ-ангиографии и низким риском сердечно-сосудистых событий в течение 2 лет (Fordyce C. et al., 2017). И хотя шкала PROMISE Minimal-Risk Tool переоценивала минимальный риск, в исследовании SCOT-HEART она показала лучшие результаты отбора пациентов со стабильной стенокардией, чем шкала CADC 1 (Adamson P. et al., 2018).

    На основе анализа выраженности коронарного атеросклероза при неинвазивной КТ-ангиографии разработана прогностическая шкала, которая может превосходить существующие клинические шкалы (Hadamitzky M. et al., 2013).

    Применение шкал. В зависимости от величины претестовой вероятности обструктивной коронарной болезни сердца предложены алгоритмы диагностических тестов (рис. 5).

    Сложно согласиться с фактом необходимости проведения коронарной ангиографии у пациентов с высокой вероятностью обструктивной коронарной болезни, поскольку стентирование у стабильных пациентов не снижает смертности и риска ИМ. Более того, в первом рандомизированном слепом исследовании ORBITA стентирование даже приводило к увеличению переносимости физических нагрузок и улучшению качества жизни по сравнению с плацебо (Al-Lamee R. et al., 2017).

    В европейских рекомендациях границами низкой и высокой вероятности коронарной болезни выбраны 5-15 и 85%. В то же время надежные исследования, подтверждающие оптимальность подобного выбора, отсутствуют. В других рекомендациях и научных исследованиях используются иные границы, например 10-20 и 60-90%.

    В случаях низкой (<5-15%) вероятности обструктивной формы заболевания дальнейшее обследование обычно не требуется, а при высокой вероятности рекомендуют проведение коронарной ангиографии.

    В последнем случае нужно учитывать, что при стабильной коронарной болезни коронарное вмешательство не снижает смертность и частоту ИМ, а лишь повышает переносимость физических нагрузок при недостаточном эффекте антиангинальных препаратов. Более того, в первом двойном слепом рандомизированном контролируемом исследовании ORBITA по сравнению чрескожного коронарного вмешательства (ЧКВ) с имитацией последнего стентирование не повысило переносимость физической нагрузки и качество жизни у пациентов со стенокардией II-III функционального класса, получавших адекватное антиангинальное лечение. Продолжение наблюдения до 12 лет за пациентами, включенными в широко известное исследование COURAGE, так и не выявило снижения риска ССЗ и смертности при добавлении к оптимальному медикаментозному лечению ЧКВ (Sedlis S. et al., 2015).

    В часто встречающихся случаях промежуточной вероятности обструктивной коронарной болезни рекомендуют провести визуальный стресс-тест или КТ-ангиографию. При сравнении эффективности функционального (стресс-тесты) и анатомического (КТ-ангиография) подходов диагностики наблюдалась сопоставимая смертность пациентов, однако выбор в пользу ангиографии чаще приводил к диагностике и лечению коронарной болезни (метаанализ Foy A. et al., 2017). Влияние на отдаленный прогноз ССЗ неинвазивной и инвазивной коронарной ангиографии сопоставимо (DISCHARGE).

    Завышенные вероятности обструктивного коронарного атеросклероза, свойственные в той или иной степени всем моделям, оправданы стремлением не пропустить опасное заболевание, пусть даже и ценой ложных диагнозов.

    Следует учитывать, что отрицательные результаты неинвазивных тестов не исключают наличие обструктивной коронарной болезни, особенно при высоком сердечно-сосудистом риске (рис. 6).

    В практической деятельности шкалы применяются редко, и дело не только в незнании или инертности врачей. Как показали работы А.Н. Сумина, при использовании шкалы Diamond-Forrester большинство пациентов попадают в категорию промежуточной вероятности, требующей дальнейшего проведения неинвазивных тестов, которые не всегда улучшают диагностику значимых коронарных стенозов, что снижает практическую ценность шкал.

    Также требуется доказать, что использование шкал и разработанных алгоритмов снижает смертность и риски ССЗ у пациентов.

    Оценка претестовой вероятности может быть ориентиром, но следует учитывать и другие факторы, включая вероятность альтернативных диагнозов, степень неопределенности в диагнозе, приемлемую для врача и пациента, точность тестов, стоимость диагностики, потенциальные риски тестирования, пользу и риски лечения без дальнейшего обследования.

    Отсутствие коронарной обструкции не исключает ишемию миокарда иной природы, микроваскулярные формы заболевания, нестабильность бляшек небольшой величины, наличие бляшек, расположенных вдоль эндотелия или растущих кнаружи. Важно учитывать, что острый коронарный тромбоз развивается в большинстве случаев в артериях с невыраженным атеросклерозом.

    Прогноз коронарной болезни

    Шкала COURAGE Risk Score. Наряду со шкалами для различных атеросклеротических ССЗ были созданы специализированные инструменты для прогноза у пациентов с имеющейся коронарной болезнью. Шкала основана на данных известного исследования COURAGE и включает 9 независимых предикторов смерти или ИМ, представленных в табл. 8 (Boden W. et al., 2020). Хотя шкала пока не валидизирована, характеристики и исходы самого исследования COURAGE были подтверждены в наблюдательном исследовании Mayo Clinic (Hilliard A. et al., 2010).

    Другие шкалы. Шкала прогноза пациентов со стабильной стенокардией Euro Heart Angina разработана на основании данных крупного европейского многоцентрового европейского исследования (Daly C. et al., 2006). Однако ее пригодность была апробирована только на 25% исходной популяции (С-статистика 0,74), а независимая внешняя проверка не проводилась.

    В валидизированной модели CALIBER для оценки риска смерти или ИМ/коронарной смерти у пациентов со стабильной коронарной болезнью в качестве значимых предикторов использовали пол, возраст, диагноз и тяжесть коронарной болезни, коронарные вмешательства, уровень общего холестерина, холестерин ЛПВП, курение, АГ, СД, коморбидность, тревогу, депрессию, частоту сердечных сокращений, уровни креатинина, гемоглобина, число лейкоцитов (Rapsomaniki E. et al., 2014). В отличие от шкалы SMART, в прогноз не включен инсульт, что может быть полезно для решения о целесообразности реваскуляризации, которая может осложниться цереброваскулярными событиями.

    Шкала ABC-CHD включает возраст, курение, СД, заболевания периферических артерий, уровень холестерина ЛПНП, а также биомаркеры, сердечный тропонин Т и N-концевой мозговой натрийуретический пропептид, которые обладают бóльшим прогностическим весом, чем клинические предикторы (Lindholm D. et al., 2017). Шкала прогнозировала годовую сердечно-сосудистую смертность в проверочной группе пациентов с С-статистикой 0,78.

    Применение шкал. У пациентов с коронарной болезнью в случаях высокого риска тромботических событий и приемлемого риска кровотечений может быть оправдана более активная противотромботическая терапия.

    В случаях стабильной коронарной болезни реваскуляризация целесообразна у пациентов с выраженными симптомами, несмотря на оптимальное медикаментозное лечение, большой зоной ишемии миокарда, ишемической кардиомиопатией [фракция выброса левого желудочка (ФВЛЖ) <35%], поражением ствола левой коронарной артерии при приемлемом периоперационном риске. Кроме того, может быть полезным выделение у пациентов с высоким риском неблагоприятных сердечно-сосудистых событий с помощью шкал (рис. 7).

    Вместе с тем следует учитывать, что по сравнению с адекватной медикаментозной терапией механическая дилатация коронарных артерий не приводит к снижению смертности и риска ИМ у больных стабильной со стенокардией, но может увеличить переносимость нагрузок, снизить частоту стенокардии и госпитализаций [COURAGE; BARI 2D; ORBITA; ISCHEMIA (рис. 8); метаанализы (Bangalore S. et al., 2013; Stergiopoulos K. et al., 2014)].

    Добавление тикагрелора к АСК у пациентов со стабильной коронарной болезнью с диабетом, но без ИМ или инсульта в анамнезе снизило абсолютный риск ишемических сердечно-сосудистых событий на 0,8% (относительный на 10%), но увеличилась частота больших кровотечений на 1,2% (относительная на 132%) в исследовании THEMIS. В группе пациентов с ЧКВ общая польза перевешивала риски кровотечений (THEMIS-PCI).

    Прогноз реваскуляризации

    Коронарные вмешательства, особенно выполняемые на открытом сердце, требуют надежных инструментов оценки периоперационных рисков для снижения влияния субъективных факторов, связанных с личным опытом врача, в процессе согласования с пациентом предпочтительного варианта лечения.

    У пациентов со стабильной коронарной болезнью ЧКВ приводило к острым нарушениям мозгового кровообращения в 0,6% случаев, контраст-индуцированной нефропатии в 5%, ИМ (обычно вследствие окклюзии боковой ветви) в 7% случаев, а госпитальная смертность составляла 0,5% (Park D. et al., 2014; Abe M. et al., 2014; Shivaraju A. et al., 2014; Spoon D. et al., 2014).

    Шкала NCDR CathPCI Risk. Популярна клиническая шкала NCDR CathPCI Risk для оценки риска при ЧКВ у пациентов с ИМ или стабильной коронарной болезнью (табл. 9; Peterson E. et al., 2010).

    Валидация шкалы на независимых группах пациентов показала очень хорошее разграничение групп риска (Couto-Mallon D. et al., 2013; Schroeder E. et al., 2016). Шкала оценивает только госпитальную смертность, но не другие важные исходы, такие как ИМ, повреждение почек, кровотечения, тромбоз стента и устранение стенокардии.

    Шкала SYNTAX. Основанная на анатомических признаках шкала SYNTAX помогает в прогнозе риска ЧКВ и коронарного шунтирования (КШ) (табл. 10) (Sianos G. et al., 2005; Serruys P. et al., 2009; Bundhun P. et al., 2017). Шкалу также используют вместе со шкалой STS для оценки прогноза обоих методов реваскуляризации и принятия решения в пользу одного из них.

    Например, ЧКВ возможно при поражении устья или ствола незащищенной левой главной коронарной артерии и сумме балов по шкале SYNTAX ≤22, а КШ - при трех­сосудистом поражении и сумме баллов SYNTAX >22 либо диабете (рис. 9).

    Шкала SYNTAX характеризуется значительной меж- и внутриисследовательской вариабельностью, невысокой способность разграничивать группы риска, что может привести к ошибочному выбору метода реваскуляризации (Garg S. et al., 2010; Genereux P. et al., 2011; Ibrahim T. et al., 2011). Поэтому шкала служит лишь вспомогательным инструментом, который кардиобригада должна учитывать при решении вопроса о целесообразности и выборе вида хирургического вмешательства.

    Отсутствие клинических факторов является существенным ограничением прогностических возможностей шкалы SYNTAX. Поэтому было разработано несколько модификаций шкалы, учитывающих клинические предикторы [SYNTAX II, SYNTAX II 2020, Clinical SYNTAX Score (CSS), Global Risk]. После адекватной валидизации шкала SYNTAX II, которая включает наряду с анатомической шкалой SYNTAX возраст, пол, клиренс креатинина, ФВЛЖ, поражение незащищенной левой главной коронарной артерии, заболевания периферических артерий и хроническую обструктивную болезнь легких (ХОБЛ), возможно, заменит свою предшественницу (Farooq V. et al., 2013). У пациентов с поражением трех основных коронарных артерий и ствола шкала SYNTAX II лучше прогнозировала исходы, чем оригинальная шкала SYNTAX (Banning A. et al., 2022; Misumida N. et al., 2018).

    Недавно создана шкала SYNTAX II 2020, которая на основании сравнения 5-летнего риска ССЗ и 10-летнего риска смерти в зависимости от метода реваскуляризации помогает более точно определить оптимальный метод лечения (рис. 10).

    Разработана шкала SYNTAX III, включающая неинвазивные анатомические и функциональные тесты наряду с клиническими предикторами (Collet C. et al., 2018).

    Шкала CSS, включающая анатомическую шкалу SYNTAX и предикторы шкалы ACEF (возраст, расчетная скорость клубочковой фильтрации, ФВЛЖ), показала возможность прогнозирования более широкого спектра состояний, включая необходимость коронарного шунтирования и ОКС (Garg S. et al., 2010; He C. et al., 2017; Melina G. et al., 2017).

    Исследование FREEDOM показало, что при многососудистом поражении у пациентов с СД коронарное шунтирование (КШ) было эффективнее стентирования, независимо от результата по шкале SYNTAX (Farkouh M. et al., 2012). Этим фактом объясняется отсутствие СД в шкале SYNTAX II, на первый взгляд противоречащее данным ранних метаанализов (Hlatky M. et al., 2009; Verma S. et al., 2013).

    Другие шкалы. Наряду со шкалой NCDR CathPCI Risk профессиональная организация SCAI рекомендовала калькулятор PCI Risk для оценки постинтервенционных рисков смерти, острого повреждения почек и трансфузии (https://bmc2.org/calculators/multi).

    Шкала MCRS, разработанная в клинике Mayo, включает 7 переменных и предназначена для расчета перипроцедурного риска сердечно-сосудистых событий и смерти (Singh M. et al., 2007). Шкала может быть полезной при КШ и показывает хорошие прогностические результаты (С-статистика 0,71-0,78), немного уступая шкале STS (Singh M. et al., 2008).

    Разработана модель оценки вероятности неотложного КШ после ЧКВ, позволяющая оптимизировать выбор лечения в стационарах с отделениями коронарной хирургии и без них (Syed Z. et al., 2015).

    Для оценки эффективности инвазивного лечения хронической тотальной окклюзии коронарных артерий могут быть полезны шкалы J-CTO и PROGRESS CTO (Forouzandeh F. et al., 2017).

    Применение шкал. Алгоритм отбора пациентов со стабильной коронарной болезнью для реваскуляризации миокарда с использованием шкал прогноза представлен на рис. 11.

    Существуют барьеры, ограничивающие применение шкал для чрескожной реваскуляризации, основанные на убежденности врача в достаточности его клинического опыта (Decker C. et al., 2016).

    Шкалы, тем не менее, часто точнее оценивают риски и включаются в систему информированного согласия пациентов.

    При расчете перипроцедурного риска важно учитывать также вероятность развития контраст-индуцированной нефропатии, при которой иногда может потребоваться гемодиализ. Кроме того, периоперационный риск существенно зависит от объема выполняемых процедур конкретным врачом и в стационаре в целом.

    Шкалы можно использовать и для оценки перипроцедурного риска у пациентов с коронарными синдромами. Например, алгоритм NOVA-HRI позволяет разделить пациентов на группы риска в соответствии с клинической картиной и шкалами SYNTAX и GRACE (рис. 12).

    Риск кровотечений после стентирования

    Сложным для врача часто является решение о продолжении лечения двумя антиагрегантами по прошествии 1 года после имплантации стентов, особенно выделяющих лекарства. С одной стороны, активная антитромбоцитарная терапия предупреждает тромбозы стентов, а с другой - повышается риск кровотечений и стоимость лечения.

    Шкала PRECISE-DAPT. Позволяет оценить риск возможных кровотечений (табл. 12) (Costa F. et al., 2017). Шкала была хорошо валидизирована на двух больших группах пациентов, получавших 3 ингибитора P2Y 12, и включена в современные рекомендации по двойной антиагрегантной терапии (ESC/EACTS, CCS/CAIC).

    Исследование при сложных коронарных вмешательствах (≥3 стентов и/или повреждений, бифуркация, длина стента >60 мм, хроническая тотальная окклюзия) с высоким риском ишемических событий показало, что польза от длительной терапии (12-24 мес) двумя антиагрегантами наблюдалась только у пациентов с невысоким риском кровотечений (Costa F. et al., 2019).

    Позднее авторы предложили 4-факторную версию шкалы PRECISE-DAPT без лейкоцитов (Costa F. et al., 2020). Однако при валидации в независимом исследовании SWEDEHEART выяснилось, что шкала неважно ранжирует пациентов (С-статистика 0,64), и плохо (С-статистика 0,56) - пациентов с предшествующими факторами риска кровотечений (Wester A. et al., 2021).

    Шкала REACH BRS. Эта шкала может помочь выявить пациентов с атеросклеротическими заболеваниями, имеющих повышенный риск кровотечений, и выбрать оптимальное антитромботическое лечение (табл. 13) (Ducrocq G. et al., 2010).

    Риск кровотечения значительно повышается при шкале REACH BRS >10. Важно оценивать риск кровотечений параллельно с риском тромбоза.

    Другие шкалы. Консорциум Academic Research Consortium for High Bleeding Risk (ARC-HBR) предложил валидизированные большие и малые критерии высо­кого риска кровотечений после ЧКВ (Urban P. et al., 2019; Corpataux N. et al., 2020). Метаанализ 10 исследований показал, что риск больших кровотечений значительно (в 2,6 раза) выше у пациентов, имеющих критерии ARCHBR, чем у не имеющих, а средняя C-статистика составила 0,64 (Silverio A. et al., 2022).

    Применение шкал. В современных рекомендациях выбор длительности двойной антиагрегантной терапии определяется риском тромбоза стента и кровотечений. Использование шкал прогноза кровотечений позволяет оптимизировать продолжительность антитромботического лечения (рис. 13). В случае очень высокого риска кровотечений длительность двойной антиагрегантой терапии (АСК + клопидогрел) может быть сокращена до 1-3 мес после имплантации стентов, выделяющих лекарства (ESC).

    Интегральная оценка рисков после стентирования

    По данным исследования DAPT, при лечении пациентов после планового или экстренного стентирования двумя антиагрегантами более 1 года частота ишемических событий была в 2 раза выше частоты кровотечений (4,1% в сравнении с 2,0%) (Secemsky E. et al., 2017). После ишемического события умерли 11% пациентов, а после кровотечения - 18%, что подчеркивает важность прогноза "польза/риск" двойной антитромбоцитарной терапии.

    Шкала DAPT. Для рациональной профилактики поздних тромбозов стента может быть полезна шкала DAPT, оценивающая риск тромбозов и кровотечений у пациентов, перенесших ЧКВ (табл. 14) (Yeh R. et al., 2016).

    В модель не вошли такие факторы, как АГ, дисфункция почек и болезнь периферических артерий, которые одновременно повышали риск и тромбозов, и кровотечений. Кроме того, разработчикам шкалы не были доступны анамнестические данные о кровотечениях, анемии, что могло снизить дискриминантные возможности шкалы.

    Следует также учитывать, что на величину риска может оказывать влияние выбор конкретного антиагреганта, например тикагрелора вместо клопидогрела.

    Риски ИМ и тромбоза стента не различались у пациентов со стентами, выделяющими сиролимус, зотаролимус 1, эверолимус, и у пациентов с голометаллическими стентами, но были достоверно выше при использовании стентов, выделяющих паклитаксел. Последние в настоящее время используются очень редко.

    При сумме баллов >2 по шкале DAPT абсолютное снижение частоты ИМ и тромбоза стента в 8,2 раза выше риска умеренных или тяжелых кровотечений. В таких случаях показано проведение двойной антитромбоцитарной терапии в течение 3 лет. При сумме баллов <2 риск кровотечений в 2,4 раза выше абсолютного снижения частоты ИМ и тромбоза стента, и соответственно длительность двойной антитромбоцитарной терапии лучше ограничить 1 годом.

    Апробация шкалы на пациентах, включенных в исследование PRODIGY, продемонстрировала безопасность анти­тромбоцитарной терапии продолжительностью <6 мес у пациентов группы низкого риска и пользу 2-летнего приема антиагрегантов у пациентов с высоким риском при имплантации стентов, покрытых паклитакселом, но не другими антипролиферативными лекарствами (Piccolo R. et al., 2017).

    В то же время ряд исследований не поддерживает широкое использование шкалы, в том числе без дополнительной оценки риска кровотечений (Witberg G. et al., 2020; Ueda P. et al., 2018; Gajanana D. et al., 2020).

    Тем не менее метаанализ исследований независимой проверки шкалы DAPT показал, что последняя помогает различать пациентов с риском тромбозов и кровотечений и выбирать оптимальную продолжительность двойной антиагрегантной терапии у пациентов (Witberg G. et al., 2019).

    Другие шкалы. На основании данных регистра PARIS для пациентов с имплантированными стентами, выделяющими лекарства, были разработаны взаимодополняющие шкалы риска коронарного тромбоза и больших кровотечений (Baber U. et al., 2016). Предикторы курение и рСКФ <60 мл/мин/1,73 м2 вошли в состав обеих шкал.

    У пациентов после стентирования с высоким риском кровотечений по критериями ARC-HBR исследователи выявили не только возрастание риска больших кровотечений в 4 раза, но и 2-кратное увеличение риска ИМ и тромбоза стента. Поэтому была создана модель ARC-HBR tradeoff для оценки рисков кровотечений и тромботических событий, позволяющая индивидуализировать антитромботическую терапию (Urban P. et al., 2021).

    Сравнение шкал. Одновременное использование шкал DAPT и PRECISE-DAPT показало, что в 57% случаев получены противоположные оценки по длительности двойной антиагрегантной терапии (Boudreau R. et al., 2021). При этом шкала PRECISE-DAPT, в отличие от шкалы DAPT, показала связь с общей смертностью и риском кровотечений у пациентов, которым назначены 2 антиагреганта после стентирования.

    Применение шкал. У пациентов со сложным коронарным вмешательствами (стентирование 3 сосудов, бифуркации или тотальной окклюзии, стенты 60 мм длиной) и невысоким риском кровотечений может быть полезна медикаментозная длительная двойная антиагрегантная терапия (Costa F. et al., 2019).

    У пациентов с ИМ или стентированием по поводу острого ИМ в анамнезе наблюдается повышенный риск поздних ишемических событий и соответственно при сумме баллов по шкале DAPT >2 большую пользу может принести прием двух антиагрегантов в период от 12 до 30 мес (Kereiakes D. et al., 2016).

    Следует также обратить внимание на факт повышения риска ИМ, не связанного со стентом (рикошетный тромбоз), в течение 3 мес после отмены второго антиагреганта. Подобный феномен был выше при сумме >2 баллов (Stefanescu A. et al., 2017).

    В случае высокого риска ССЗ (стенокардия с многососудистым коронарным атеросклерозом или реваскуляризацией, ИМ в анамнезе >1 года, атеросклероз ниж­них конечностей) может быть полезным прием малых доз ривароксабана, согласно результатам исследования COMPASS. При оценке соотношения польза/риск предлагают использовать шкалы REACH RIS и REACH BRS (Darmon A. et al., 2021).

    1 Торговое наименование лекарственного средства.

    Литература

    Риск сердечно-сосудистых событий

    1. 2018 AHA/ACC/AACVPR/AAPA/ABC/ACPM/ADA/AGS/APhA/ASPC/NLA/PCNA Guideline on the Management of Blood Cholesterol // Circulation. 2019. Vol. 139. P. e1046-e1081.

    2. 2019 ESC/EAS Guidelines for the management of dyslipidaemias: lipid modification to reduce cardiovascular risk // Eur. Heart J. 2020. Vol. 41. P. 111-188.

    3. 2019 ACC/AHA Guideline on the Primary Prevention of Cardiovascular Disease // J. Am. Coll. Card. 2019. Vol. 74. P. 1376-1414.

    4. 2021 ESC Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice // Eur. Heart J. 2021. Vol. 34. P. 3227-3337.

    5. Akintoye E., Briasoulis A., Afonso L. Biochemical risk markers and 10-year incidence of atherosclerotic cardiovascular disease: independent predictors, improvement in pooled cohort equation, and risk reclassification // Am. Heart J. 2017. Vol. 193. P. 95-103.

    6. Allan G.M., Nouri F., Korownyk C. et al. Agreement Among Cardiovascular Disease Risk Calculators // Circulation. 2013. Vol. 127, N. 19. P. 1948-1956.

    7. Anderson K.M., Wilson P.W., Odell P.M., Kannel W.B. An updated coronary risk profile. A statement for health professionals // Circulation. 1991. Vol. 83, N. 1. P. 356-362.

    8. Anker S.D., Gillespie I.A., Eckardt K.-U. et al. Development and validation of cardiovascular risk scores for haemodialysis patients // Int. J. Cardiol. 2016. Vol. 216. P. 68-77.

    9. Bangalore S., Pursnani S., Kumar S. et al. Percutaneous Coronary Intervention Versus Optimal Medical Therapy for Prevention of Spontaneous Myocardial Infarction in Subjects With Stable Ischemic Heart Disease // Circulation. 2013. Vol. 127, N. 7. P. 769-781.

    10. Bergstrom G., Persson M., Adiels M. et al. Prevalence of Subclinical Coronary Artery Atherosclerosis in the General Population // Circulation. 2021. Vol. 12. P. 916-929.

    11. Collins G.S., Altman D.G. Predicting the adverse risk of statin treatment: an independent and external validation of Qstatin risk scores in the UK // Heart. 2012. Vol. 98. N. 14. P. 1091-1097.

    12. Crowson C.S., Matteson E.L., Roger V.L. et al. Usefulness of Risk Scores to Estimate the Risk of Cardiovascular Disease in Patients With Rheumatoid Arthritis // The Am.J. Card. 2012. Vol. 110, N. 3. P. 420-424.

    13. D’Agostino R.B., Vasan R.S., Pencina M.J. et al. General Cardiovascular Risk Profile for Use in Primary Care: The Framingham Heart Study // Circulation. 2008. Vol. 117. P. 743-753.

    14. D’Agostino R.B. Sr., Pencina M.J., Massaro J.M., Coady S. Cardiovascular Disease Risk Assessment: Insights from Framingham // Glob. Heart. 2013. Vol. 8, N. 1. P. 11-23.

    15. Daly C.A., De Stavola B., Sendon J.L. et al. Predicting prognosis in stable angina - results from the Euro heart survey of stable angina: prospective observational study // BMJ. 2006. Vol. 332, N. 7536. P. 262-267.

    16. DeFilippis A.P., Young R., McEvoy J.W. et al. Risk score overestimation: the impact of individual cardiovascular risk factors and preventive therapies on the performance of the AHA-ACC-ASCVD risk score in a modern multiethnic cohort // Eur. Heart J. 2017. Vol. 38, N. 8. P. 598-608.

    17. Dorresteijn J.A.N., Visseren F.L.J., Wassink A.M.J. et al. Development and validation of a prediction rule for recurrent vascular events based on a cohort study of patients with arterial disease: the SMART risk score // Heart. 2013. Vol. 99. N. 12. P. 866-872.

    18. Duncan M.S., Greevy R.A., Tindle H.A. et al. Inclusion of Smoking Data in Cardiovascular Disease Risk Estimation // JAMA Cardiol. 2022. Vol. 7, N. 2. P. 195-203.

    19. Emdin C.A., Khera A.V., Natarajan P. et al. Evaluation of the Pooled Cohort Equations for Prediction of Cardiovascular Risk in a Contemporary Prospective Cohort // Am.J. Cardiol. 2017. Vol. 119, N. 6. P. 881-885.

    20. Gobardhan S., Dimitriu-Leen A.C., van Rosendael A.R. et al. Prevalence by CT Angiography of Coronary Plaques in South Asian and White Patients With Type 2 Diabetes Mellitus at Low and High Risk Using Four Cardiovascular Risk Scores (UKPDS, FRS, ASCVD, JBS 3) // Am.J. Cardiol. 2017. Vol. 119, N. 5. P. 705-711.

    21. Gynnild M.N., Hageman S.H.J., Dorresteijn J.A.N. et al. Risk Stratification in Patients with Ischemic Stroke and Residual Cardiovascular Risk with Current Secondary Prevention // Clin. Epidemiol. 2021. N. 13. P. 813-823.

    22. Greaves K., Smith A., Agostino J. et al. Cross-sectional survey describing general practitioners’ absolute cardiovascular disease risk assessment practices and their relationship to knowledge, attitudes and beliefs about cardiovascular disease risk in Queensland, Australia // BMJ Open. 2020. Vol. 10. N. 8. P. e033859.

    23. Hageman S., McKay A., Ueda P. et al. Estimation of recurrent atherosclerotic cardiovascular event risk in patients with established cardiovascular disease: the updated SMART2 algorithm // Eur. Heart J. 2022. Vol. 43. P. 1715-1727.

    24. Han D., Beecy A., Anchouche K. et al. Risk Reclassification With Coronary Computed Tomography Angiography-Visualized Nonobstructive Coronary Artery Disease According to 2018 American College of Cardiology/American Heart Association Cholesterol Guidelines // Am.J. Card. 2019. N. 9. P. 1397-1405.

    25. HEARTS technical package for cardiovascular disease management in primary health care: risk based CVD management. Geneva: World Health Organization, 2020. 77 p. URL: www.who.int/cardiovascular_diseases/hearts/Hearts_package.pdf (дата обращения: 01.02.2022).

    26. Hippisley-Cox J., Coupland C., Brindle P. Development and validation of QRISK3 risk prediction algorithms to estimate future risk of cardiovascular disease: prospective cohort study // BMJ. 2017. Vol. 357.

    27. Inouye M., Abraham G., Nelson C. et al. Genomic Risk Prediction of Coronary Artery Disease in 480 000 Adults // J. Am. Coll. Card. 2018. N. 16. P. 1883-1893.

    28. Isma’eel H., Min D., Al-Shaar L. et al. Assessing Level of Agreement for Atherosclerotic Cardio-vascular Disease Risk Categorization Between CAC Score and the ACC/AHA Cardiovascular Prevention Guidelines and the Potential Impact on Treatment Recommendation // Am.J. Cardiol. 2016. Vol. 118. P. 1480.

    29. Kaasenbrood L., Boekholdt S.M., van der Graaf Y. et al. Distribution of Estimated 10-Year Risk of Recurrent Vascular Events and Residual Risk in a Secondary Prevention Population // Circulation. 2016. Vol. 134. P. 1419-1429.

    30. Kaasenbrood L., Bhatt D.L., Dorresteijn J.A.N. et al. Estimated Life Expectancy Without Recurrent Cardiovascular Events in Patients With Vascular Disease: The SMART-REACH Model // J. Am. Heart Assoc. 2018. Vol. 7. N. 16. P. e009217.

    31. Kavousi M., Leening M.G., Nanchen D. et al. Comparison of Application of the ACC/AHA Guidelines, Adult Treatment Panel III Guidelines, and ESC Guidelines for Cardiovascular Disease Prevention in a European Cohort // JAMA. 2014. Vol. 311, N. 14. P. 1416-1423.

    32. Khera A., Budoff M.J., O’Donnell C.J. et al. Astronaut Cardiovascular Health and Risk Modification (Astro-CHARM) Coronary Calcium Atherosclerotic Cardiovascular Disease Risk Calculator // Circulation. 2018. Vol. 138. P. 1819-1827.

    33. Kong N., Bavishi A., Amaral A. et al. Risk Differences in Secondary Prevention Patients Who Present With Acute Coronary Syndrome and Implications of Guideline-Directed Cholesterol Management // Am.J. Card. 2020. Vol. 133. P. 1-6.

    34. Liew S.M., Doust J., Glasziou P. Cardiovascular risk scores do not account for the effect of treatment: a review // Heart. 2011. Vol. 97, N. 9. P. 689-697.

    35. Lindholm D., Lindback J., Armstrong P.W. et al. Biomarker-Based Risk Model to Predict Cardiovascular Mortality in Patients With Stable Coronary Disease // J. Am. Coll. Cardiol. 2017. Vol. 70, N. 7. P. 813.

    36. Lindbohm J., Sipila P., Mars N. et al. Association between change in cardiovascular risk scores and future cardiovascular disease: analyses of data from the Whitehall II longitudinal, prospective cohort study // The Lancet Digital Health. 2021. Vol. 3, N. 7. P. e434-e444.

    37. Lloyd-Jones D.M., Hong Y., Labarthe D. et al. Defining and setting national goals for cardiovascular health promotion and disease reduction: the American Heart Association’s Strategic Impact Goal through 2020 and beyond // Circulation. 2010. Vol. 121. P. 586-613.

    38. Lloyd-Jones D., Huffman M., Karmali K. et al. Estimating Longitudinal Risks and Benefits From Cardiovascular Preventive Therapies Among Medicare Patients // J. Am. Coll. Card. 2017. Vol. 12. P. 1617-1636.

    39. Lloyd-Jones D., Ning H., Labarthe D. et al. Status of Cardiovascular Health in US Adults and Children Using the American Heart Association’s New "Life’s Essential 8" Metrics: Prevalence Estimates from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES), 2013-2018 // Circulation. 2022.

    40. Malik S., Zhao Y., Budoff M. et al. Coronary artery calcium score for long-term risk classification in individuals with type 2 diabetes and metabolic syndrome from the multi-ethnic study of atherosclerosis // JAMA Cardiol. 2017. Vol. 2, N. 12. P. 1332-1340.

    41. McKay A., Gunn L., Ference B. et al. Is the SMART risk prediction model ready for real-world implementation? A validation study in a routine care setting of approximately 380 000 individuals // Eur. J. Prev. Card. 2022. N. 4. P. 654-663.

    42. Mortensen M.B., Afzal S., Nordestgaard B.G., Falk E. Primary Prevention With Statins: ACC/AHA Risk-Based Approach Versus Trial-Based Approaches to Guide Statin Therapy // J. Am. Coll. Cardiol. 2015. Vol. 66. N. 24. P. 2699-2709.

    43. Mortensen M.B., Afzal S., Nordestgaard B.G., Falk E. The high-density lipoprotein-adjusted SCORE model worsens SCORE-based risk classification in a contemporary population of 30 824 Europeans // Eur. Heart J. 2015. Vol. 36. P. 2446-2453.

    44. Mortensen M., Fuster V., Muntendam P. et al. A Simple Disease-Guided Approach to Personalize ACC/AHA-Recommended Statin Allocation in Elderly People: The Bioimage Study // J. Am. Coll. Cardiol. 2016. Vol. 68, N. 9. P. 881-891.

    45. Mortensen M.B., Falk E. Limitations of the SCORE-guided European guidelines on cardiovascular disease prevention // Eur. Heart J. 2017. Vol. 38, N. 29. P. 2259-2263.

    46. Mortensen M.B., Tybjsrg-Hansen A., Nordestgaard B.G. Statin Eligibility for Primary Prevention of Cardiovascular Disease According to 2021 European Prevention Guidelines Compared With Other International Guidelines // JAMA Cardiol. 2022. Vol. 7, N. 8. P. 836-843.

    47. Natarajan P., Young R., Stitziel N.O. et al. Polygenic Risk Score Identifies Subgroup With Higher Burden of Atherosclerosis and Greater Relative Benefit From Statin Therapy in the Primary Prevention Setting // Circulation. 2017. Vol. 135. P. 2091-2101.

    48. Neumann J., Thao L., Callander E. et al. Cardiovascular risk prediction in healthy older people // GeroScience. 2021.

    49. Pagidipati N.J., Navar A.M., Mulder H. et al. Comparison of Recommended Eligibility for Primary Prevention Statin Therapy Based on the US Preventive Services Task Force Recommendations vs the ACC/AHA Guidelines // JAMA. 2017. Vol. 317, N. 15. P. 1563-1567.

    50. Patel J., Pallazola V., Dudum R. et al. Assessment of Coronary Artery Calcium Scoring to Guide Statin Therapy Allocation According to Risk-Enhancing Factors: The Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis // JAMA Cardiology. 2021. N. 10. P. 1161-1170.

    51. Pencina M.J., D’Agostino R.B., Larson M.G. et al. Predicting the 30-Year Risk of Cardiovascular Disease: The Framingham Heart Study // Circulation. 2009. Vol. 119. P. 3078-3084.

    52. Pennels L., Kaptoge S., Wood A. et al. Equalization of four cardiovascular risk algorithms after systematic recalibration: individual-participant meta-analysis of 86 prospective studies // Eur. Heart J. 2019. Vol. 40, N. 7. P. 621-631.

    53. Piccininni M., Rohmann J.L., Huscher D. et al. Performance of risk prediction scores for cardiovascular mortality in older persons: External validation of the SCORE OP and appraisal // PLoS One. 2020. Vol. 15, N. 4. P. e0231097.

    54. Plante T., Juraschek S., Zakai N. et al. Comparison of Frequency of Atherosclerotic Cardiovascular Disease Events Among Primary and Secondary Prevention Subgroups of the Systolic Blood Pressure Intervention Trial // Am.J. Card. 2019. N. 11. P. 1701-1706.

    55. Pylypchuk R., Wells S., Kerr A. et al. Cardiovascular disease risk prediction equations in 400 000 primary care patients in New Zealand: a derivation and validation study // The Lancet. 2018. Vol. 391, N. 10133. P. 1897-1907.

    56. Qureshi W.T., Michos E.D., Flueckiger P. et al. Impact of Replacing the Pooled Cohort Equation With Other Cardiovascular Disease Risk Scores on Atherosclerotic Cardiovascular Disease Risk Assessment // Am.J. Cardiol. 2016. Vol. 118, N. 5. P. 691-696.

    57. Rapsomaniki E., Shah A., Perel P. et al. Prognostic models for stable coronary artery disease based on electronic health record cohort of 102 023 patients // Eur. Heart J. 2014. Vol. 35, N. 13. P. 844-852.

    58. Saidj M., Jorgensen T., Prescott E., Borglykke A. Poor predictive ability of the risk chart SCORE in a Danish population // Dan. Med. J. 2013. Vol. 60, N. 5. P. A4609.

    59. SCORE 2 working group and ESC Cardiovascular risk collaboration. SCORE 2 risk prediction algorithms: new models to estimate 10-year risk of cardiovascular disease in Europe // Eur. Heart J. 2021. Vol. 25. P. 2439-2454.

    60. Sheppard J.P., Stevens S., Stevens R. et al. Benefits and Harms of Antihypertensive Treatment in Low-Risk Patients With Mild Hypertension // JAMA Int. Med. 2018. Vol. 178, N. 12. P. 1626-1634.

    61. Stam-Slob M.C., Visseren F.L., Wouter Jukema J. et al. Personalized absolute benefit of statin treatment for primary or secondary prevention of vascular disease in individual elderly patients // Clin. Res. Cardiol. 2017. Vol. 106, N. 1. P. 58-68.

    62. Stergiopoulos K., Boden W.E., Hartigan P. et al. Percutaneous Coronary Intervention Outcomes in Patients With Stable Obstructive Coronary Artery Disease and Myocardial Ischemia // JAMA Int. Med. 2014. Vol. 174, N. 2. P. 232-240.

    63. Tillmann T., Lall K., Dukes O. et al. Development and validation of two SCORE-based cardiovascular risk prediction models for Eastern Europe: a multicohort study // Eur. Heart J. 2020. Vol. 35. P. 3325-3333.

    64. Truett J., Cornfield J., Kannel W. A multivariate analysis of the risk of coronary heart disease in Framingham // J. Chronic. Dis. 1967. Vol. 20, N. 7. P. 511-524.

    65. Vallejo-Vaz A., Robertson M., Catapano A.L. et al. Low-Density Lipoprotein Cholesterol Lowering for the Primary Prevention of Cardiovascular Disease Among Men With Primary Elevations of Low-Density Lipoprotein Cholesterol Levels of 190 mg/dL or Above // Circulation. 2017. Vol. 136, N. 20. P. 1878-1891.

    66. Van den Berg M.J., Bhatt D.L., Kappelle L.J. et al. Identification of vascular patients at very high risk for recurrent cardiovascular events: validation of the current ACC/AHA very high risk criteria // Eur. Heart J. 2017. Vol. 38, N. 43. P. 3211-3218.

    67. Vikhireva O., Pająk A., Broda G. et al. SCORE performance in Central and Eastern Europe and former Soviet Union: MONICA and HAPIEE results // Eur. Heart J. 2014. Vol. 35, N. 9. P. 571-577.

    68. Wahlin B., Innala L., Magnusson S. et al. Performance of the Expanded Cardiovascular Risk Prediction Score for Rheumatoid Arthritis Is Not Superior to the ACC/AHA Risk Calculator // J. Rheumatol. 2019. Vol. 46, N. 2. P. 130-137.

    69. Wilson P., D’Agostino R., Levy D. et al. Prediction of Coronary Heart Disease Using Risk Factor Categories // Circulation. 1998. Vol. 97. P. 1837-1847.

    70. Wong N., Budoff M., Ferdinand K. et al. Atherosclerotic cardiovascular disease risk assessment: An American Society for Preventive Cardiology clinical practice statement // Am.J. Prev. Card. 2022. Vol. 10. P. 100335.

    71. Yadlowsky S., Hayward R.A., Sussman J.B. et al. Clinical Implications of Revised Pooled Cohort Equations for Estimating Atherosclerotic Cardiovascular Disease Risk // Ann. Int. Med. 2018. Vol. 169. P. 20-29.

    72. Yang X., Li J., Hu D. et al. Predicting the 10-Year Risks of Atherosclerotic Cardiovascular Disease in Chinese Population // Circulation. 2016. Vol. 134, N. 19. P. 1430-1440.

    73. Zafeiropoulos S., Farmakis I., Kartas A. et al. Risk for Recurrent Cardiovascular Events and Expected Risk Reduction With Optimal Treatment 1 Year After an Acute Coronary Syndrome // Am.J. Card. 2020. Vol. 133. P. 7-14.

    Хронические коронарные синдромы

    1. Сумин А.Н. Оценка претестовой вероятности в диагностике обструктивных поражений коронарных артерий: нерешенные вопросы // Российский кардиологический журнал. 2017. № 11. С. 68-76.

    2. 2018 ESC/EACTS Guidelines on myocardial revascularization // Eur. Heart J. 2019. N. 2. P. 87-165.

    3. 2019 ESC Guidelines for the diagnosis and management of chronic coronary syndromes: The Task Force for the diagnosis and management of chronic coronary syndromes of the European Society of Cardiology (ESC) // Eur. Heart J. 2020. Vol. 41. P. 407-447.

    4. Adamson P.D., Fordyce C.B., McAllister D.A. et al. Identification of patients with stable chest pain deriving minimal value from coronary computed tomography angiography: An external validation of the PROMISE minimal-risk tool // Int. J. Card. 2018. Vol. 252. P. 31-34.

    5. Al-Lamee R., Thompson D., Dehbi H.-M. et al. Percutaneous coronary intervention in stable angina (ORBITA) a double-blind, randomised controlled trial // Lancet. 2018. Vol. 391, N. 10115. P. 31-40.

    6. Almeida J., Fonseca P., Dias T. et al. Comparison of Coronary Artery Disease Consortium 1 and 2 Scores and Duke Clinical Score to Predict Obstructive Coronary Disease by Invasive Coronary Angiography // Clin. Cardiol. 2016. Vol. 39, N. 4. P. 223-228.

    7. Al-Rashid F., Totzeck M., Mahabadi A. et al. Safety and efficacy of a novel algorithm to guide decision-making in high-risk interventional coronary procedures // Int. J. Card. 2020. Vol. 299. P. 87-92.

    8. Anderson J., Le V., Min D. et al. Comparison of Three Atherosclerotic Cardiovascular Disease Risk Scores With and Without Coronary Calcium for Predicting Revascularization and Major Adverse Coronary Events in Symptomatic Patients Undergoing Positron Emission Tomography-Stress Testing // Am.J. Card. 2020. N. 3. P. 341-348.

    9. Baber U., Mehran R., Giustino G. et al. Coronary Thrombosis and Major Bleeding After PCI With Drug-Eluting Stents: Risk Scores From PARIS // J. Am. Coll. Cardiol. 2016. Vol. 67, N. 19. P. 2224-2234.

    10. Banning A., Serruys P., De Maria G. et al. Five-year outcomes after state-of-the-art percutaneous coronary revascularization in patients with de novo three-vessel disease: final results of the SYNTAX II study // Eur. Heart J. 2022. Vol. 43, N. 13. P. 1307-1316.

    11. Bittencourt M.S., Hulten E., Polonsky T.S. et al. European Society of Cardiology Recommended CAD Consortium Pre-Test Probability Scores More Accurately Predict Obstructive Coronary Disease and Cardiovascular Events Than the Diamond and Forrester Score // Circulation. 2016. Vol. 134. P. 201-211.

    12. Boden W., Hartigan P., Mancini J. et al. Risk Prediction Tool for Assessing the Probability of Death or Myocardial Infarction in Patients With Stable Coronary Artery Disease // Am.J. Card. 2020. Vol. 130. P. 1-6.

    13. Boudreau R., Fu A., Barry Q. et al. Outcomes in Patients Stratified by PRECISE-DAPT Versus DAPT Scores After Percutaneous Coronary Interventions // Am.J. Card. 2021. Vol. 161. P. 19-25.

    14. Bundhun P., Yanamala C., Huang F. et al. Percutaneous Coronary Intervention, Coronary Artery Bypass Surgery and the SYNTAX score: A systematic review and meta-analysis // Scientific Reports. 2017. N. 7. P. 43801.

    15. Chaitman B.R., Bourassa M.G., Davis K. et al. Angiographic prevalence of high-risk coronary artery disease in patient subsets (CASS) // Circulation. 1981. Vol. 64. P. 360-367.

    16. Choi S.Y., Kim M.H., Cho Y.R. et al. Performance of PRECISE-DAPT Score for Predicting Bleeding Complication During Dual Antiplatelet Therapy // Circ. Cardiovasc. Interv. 2018. Vol, 11. N. 12. P. e006837.

    17. Collet C., Onuma Y., Andreini D. et al. Coronary computed tomography angiography for heart team decision-making in multivessel coronary artery disease // Eur. Heart J. 2018. Vol. 41. P. 3689-3698.

    18. Corpataux N., Spirito A., Gragnano F. et al. Validation of high bleeding risk criteria and definition as proposed by the academic research consortium for high bleeding risk // Eur. Heart J. 2020. Vol. 38. P. 3743-3749.

    19. Costa F., van Klaveren D., James S. et al. Derivation and validation of the predicting bleeding complications in patients undergoing stent implantation and subsequent dual antiplatelet therapy (PRECISE-DAPT) score // The Lancet. 2017. Vol. 389. N. 10073. P. 1025-1034.

    20. Costa F., van Klaveren D., Feres F. et al. Dual Antiplatelet Therapy Duration Based on Ischemic and Bleeding Risks After Coronary Stenting // J. Am. Coll. Card. 2019. Vol. 73, N. 7. P. 741-754.

    21. Costa F., van Klaveren D., Colombo A. et al. A 4-item PRECISE-DAPT score for dual antiplatelet therapy duration decision-making // Am. Heart. J. 2020. Vol. 223. P. 44-47.

    22. Couto-Mallon D., Rodriguez-Garrido J.L., Aldama-Lopez G. et al. Validation of the National Cardiovascular Data Registry (NCDR) score for 30-day mortality prediction after Percutaneous Coronary Intervention (PCI) in a European cohort // Eur. Heart J. 2013. Vol. 34. Suppl. 1. P. 1220.

    23. Dannenberg L., Afzal S., Czychy N. et al. Risk prediction of bleeding and MACCE by PRECISE-DAPT score post-PCI // Int. J. Cardiol. Heart Vasc. 2021. Vol. 33. P. 100750.

    24. Darmon A., Ducrocq G., Jasilek A. et al. Use of risk scores to identify lower and higher risk subsets among COMPASS-eligible patients with chronic coronary syndromes. Insights from the CLARIFY registry // Clin. Card. 2021. N. 1. P. 58-65.

    25. Decker C., Garavalia L., Garavalia B. et al. Understanding physician-level barriers to the use of individualized risk estimates in percutaneous coronary intervention // Am. Heart J. 2016. Vol. 178. P. 190-197.

    26. Diamond G.A., Forrester J.S. Analysis of probability as an aid in the clinical diagnosis of coronary-artery disease // N. Engl. J. Med. 1979. Vol. 300. P. 1350-1358.

    27. Ducrocq G., Wallace J.S., Baron G. et al. Risk score to predict serious bleeding in stable outpatients with or at risk of atherothrombosis // Eur. Heart J. 2010. Vol. 31, N. 10. P. 1257-1265.

    28. Farkouh M.E., Domanski M., Sleeper L.A. et al. Strategies for Multivessel Revascularization in Patients with Diabetes // N. Engl. J. Med. 2012. Vol. 367, N. 25. P. 2375-2384.

    29. Farooq V., Serruys P.W., Zhang Y. et al. Short-Term and Long-Term Clinical Impact of Stent Thrombosis and Graft Occlusion in the SYNTAX Trial at 5 Years // J. Am. Coll. Cardiol. 2013. Vol. 62, N. 25. P. 2360-2369.

    30. Foldyna B., Udelson J.E., Karady J. et al. Pretest probability for patients with suspected obstructive coronary artery disease: re-evaluating Diamond-Forrester for the contemporary era and clinical // Eur. Heart J. Cardiovasc. Imaging. 2019. Vol. 20, N. 5. P. 574-581.

    31. Fordyce C.B., Douglas P.S., Roberts R.S. et al. Identification of Patients With Stable Chest Pain Deriving Minimal Value From Noninvasive Testing The PROMISE Minimal-Risk Tool, A Secondary Analysis of a Randomized Clinical Trial // JAMA Cardiol. 2017. Vol. 2, N. 4. P. 400-408.

    32. Foy A.J., Dhruva S.S., Peterson B. et al. Coronary Computed Tomography Angiography vs Functional Stress Testing for Patients With Suspected Coronary Artery DiseaseA Systematic Review and Meta-analysis // JAMA Int. Med. 2017. Vol. 177, N. 11. P. 1623-1631.

    33. Gajanana D., Rogers T., Weintraub W. et al. Ischemic Versus Bleeding Outcomes After Percutaneous Coronary Interventions in Patients With High Bleeding Risk // Am.J. Card. 2020. Vol. 11. P. 1631-1637.

    34. Garg S., Sarno G., Garcia-Garcia H.M. et al. A new tool for the risk stratification of patients with complex coronary artery disease: the Clinical SYNTAX Score // Circ. Cardiovasc. Interv. 2010. Vol. 3, N. 4. P. 317-326.

    35. Genders T.S., Steyerberg E.W., Hunink M.M.G. et al. Prediction model to estimate presence of coronary artery disease: retrospective pooled analysis of existing cohorts // BMJ. 2012. Vol. 344. P. e3485.

    36. Genereux P., Palmerini T., Caixeta A. et al. SYNTAX score reproducibility and variability between interventional cardiologists, core laboratory technicians, and quantitative coronary measurements // Circ. Cardiovasc. Interv. 2011. Vol. 4. N. 6. P. 553-561.

    37. Hadamitzky M., Achenbach S., Al-Mallah M. et al. Optimized prognostic score for coronary computed tomographic angiography: results from the CONFIRM registry // J. Am. Coll. Cardiol. 2013. Vol. 62, N. 5. P. 468-476.

    38. He C., Song Y., Wang C.-S. et al. Prognostic Value of the Clinical SYNTAX Score on 2-Year Outcomes in Patients With Acute Coronary Syndrome Who Underwent Percutaneous Coronary Intervention // Am.J. Card. 2017. Vol. 119. N. 10. P. 1493-1499.

    39. Hilliard A.A., From A.M., Lennon R.J. et al. Percutaneous revascularization for stable coronary artery disease temporal trends and impact of drug-eluting stents // JACC Cardiovasc. Interv. 2010. Vol. 3, N. 2. P. 172-179.

    40. Hlatky M.A., Boothroyd D.B., Bravata D.M. et al. Coronary artery bypass surgery compared with percutaneous coronary interventions for multivessel disease: a collaborative analysis of individual patient data from ten randomised trials // Lancet. 2009. Vol. 373. P. 1190-1197.

    41. Ibrahim T.H., Mehmet E., Turgay I. et al. Reproducibility of SYNTAX score: from core lab to real world // J. Interv. Cardiol. 2011. Vol. 24. P. 302-306.

    42. Juarez-Orozco L., Saraste A., Capodanno D. et al. Impact of a decreasing pre-test probability on the performance of diagnostic tests for coronary artery disease // Eur. Heart J. Card. Im. 2019. Vol. 20, N. 11. P. 1198-1207.

    43. Kereiakes D.J., Yeh R.W., Massaro J.M. et al. DAPT Score Utility for Risk Prediction in Patients With or Without Previous Myocardial Infarction // J. Am. Coll. Cardiol. 2016. Vol. 67, N. 21. P. 2492-2502.

    44. McClelland R.L., Jorgensen N.W., Budoff M. et al. 10-Year Coronary Heart Disease Risk Prediction Using Coronary Artery Calcium and Traditional Risk Factors: Derivation in the MESA With Validation in the HNR Study and the DHS // J. Am. Coll. Cardiol. 2015. Vol. 66, N. 15. P. 1643-1653.

    45. Melina G., Angeloni E., Refice S. et al. Clinical SYNTAX score predicts outcomes of patients undergoing coronary artery bypass grafting // Am. Heart J. 2017. 188. 118-126.

    46. Min J.K., Dunning A., Gransar H. et al. Medical History for Prognostic Risk Assessment and Diagnosis of Stable Patients with Suspected Coronary Artery Disease // Am.J. Med. 2015. Vol. 128. P. 871-878.

    47. Misumida N., Ahmed A., Barlow M. et al. Prognostic Value of Anatomical SYNTAX Score and SYNTAX Score II in Veterans With Left Main and/or Three-Vessel Coronary Artery Disease // Am.J. Card. 2018. Vol. 122, N. 2. P. 213-219.

    48. Navar A., Pencina M., Mulder H. et al. Improving patient risk communication: Translating cardiovascular risk into standardized risk percentiles // Am. Heart J. 2018. Vol. 198. P. 18-24.

    49. Park D.-W., Kim Y.-H., Yun S.-C. et al. Impact of the Angiographic Mechanisms Underlying Periprocedural Myocardial Infarction After Drug-Eluting Stent Implantation // Am.J. Cardiol. 2014. Vol. 113, N. 7. P. 1105-1110.

    50. Patel M.R., Dai D., Hernandez A.F. et al. Prevalence and predictors of nonobstructive coronary artery disease identified with coronary angiography in contemporary clinical practice // Am. Heart J. 2014. Vol. 167. P. 846-852, e2.

    51. Patel M.R., Peterson E.D., Dai D. et al. Low Diagnostic Yield of Elective Coronary Angiography // N. Engl. J. Med. 2010. Vol. 362, N. 10. P. 886-895.

    52. Peterson E.D., Dai D., DeLong E.R. et al. Contemporary Mortality Risk Prediction for Percutaneous Coronary Intervention: Results From 588,398 Procedures in the National Cardiovascular Data Registry // J. Am. Coll. Cardiol. 2010. Vol. 55, N. 18. P. 1923-1932.

    53. Piccolo R., Gargiulo G., Franzone A. et al. Use of the Dual-Antiplatelet Therapy Score to Guide Treatment Duration After Percutaneous Coronary Intervention // Ann. Intern. Med. 2017. Vol. 167. P. 17-25.

    54. Reeh J., Therming C.B., Heitmann M. et al. Prediction of obstructive coronary artery disease and prognosis in patients with suspected stable angina // Eur. Heart J. 2019. Vol. 40, N. 18. P. 1426-1435.

    55. Schroeder E., Bihin B., Tatar C. et al. Quality control of interventional cardiology: objective assessment by the NCDR CathPCI risk score system: a single-centre experience (1997-2014) // EuroPCR. 2016.

    56. Secemsky E.A., Yeh R.W., Kereiakes D.J. et al. Mortality Following Cardiovascular and Bleeding Events Occurring Beyond 1 Year After Coronary Stenting A Secondary Analysis of the Dual Antiplatelet Therapy (DAPT) Study // JAMA Cardiol. 2017. Vol. 2, N. 5. P. 478-487.

    57. Sedlis S.P., Hartigan P.M., Teo K.K. et al. Effect of PCI on Long-Term Survival in Patients with Stable Ischemic Heart Disease // N. Engl. J. Med. 2015. Vol. 373, N. 20. P. 1937-1946.

    58. Sekhri N., Perel P., Clayton T. et al. A 10-year prognostic model for patients with suspected angina attending a chest pain clinic // Heart. 2016. Vol. 102, N. 11. P. 869-875.

    59. Serruys P.W., Morice M.C., Kappetein A.P. et al. Percutaneous coronary intervention versus coronary-artery bypass grafting for severe coronary artery disease // N. Engl. J. Med. 2009. Vol. 360, N. 10. P. 961-972.

    60. Shivaraju A., Yu C., Kattan M.W. et al. Temporal Trends in Percutaneous Coronary Intervention-Associated Acute Cerebrovascular Accident // Am.J. Cardiol. 2014. Vol. 114. P. 206-213.

    61. Sianos G., Morel M.A., Kappetein A.P. et al. The SYNTAX Score: an angiographic tool grading the complexity of coronary artery disease // EuroIntervention. 2005. Vol. 1, N. 2. P. 219-227.

    62. Silverio A., Di Maio M., Buccheri S. et al. Validation of the academic research consortium high bleeding risk criteria in patients undergoing percutaneous coronary intervention: A systematic review and meta-analysis of 10 studies and 67,862 patients // Int. J. Card. 2022. Vol. 347. P. 8-15.

    63. Singh M., Rihal C.S., Lennon R.J. et al. Bedside estimation of risk from percutaneous coronary intervention: the new Mayo Clinic risk scores // Mayo Clin. Proc. 2007. Vol. 82. P. 701-708.

    64. Singh M., Rihal C.S., Lennon R.J. et al. Bedside estimation of risk from percutaneous coronary intervention: the new Mayo Clinic risk scores // Circulation. 2008. Vol. 117. P. 356-362.

    65. Syed Z., Moscucci M., Share D., Gurm H.S. Predicting emergency coronary artery bypass graft following PCI: application of a computational model to refer patients to hospitals with and without onsite surgical backup // Open Heart. 2015. Vol. 2. N. 1. P. e000243.

    66. Takahashi K., Serruys P., Fuster V. et al. Redevelopment and validation of the SYNTAX score II to individualise decision making between percutaneous and surgical revascularisation in patients with complex coronary artery disease: secondary analysis of the multicentre randomised controlled SYNTAXES trial with external cohort validation // The Lancet. 2020. Vol. 396. P. 1399-1412.

    67. Urban P., Mehran R., Colleran R. et al. Defining high bleeding risk in patients undergoing percutaneous coronary intervention: a consensus document from the Academic Research Consortium for High Bleeding Risk // Eur. Heart J. 2019. Vol. 31. P. 2632-2653.

    68. Verma S., Farkouh M.E., Yanagawa B. et al. Comparison of coronary artery bypass surgery and percutaneous coronary intervention in patients with diabetes: a meta-analysis of randomised controlled trials // Lancet Diabetes Endocrinol. 2013. Vol. 1. N. 4. P. 317-328.

    69. Winther S., Schmidt S.E., Mayrhofer T. et al. Incorporating Coronary Calcification Into Pre-Test Assessment of the Likelihood of Coronary Artery Disease // J. Am. Coll. Card. 2020. Vol. 21. P. 2421-2432.

    70. Winther S., Schmidt S., Rasmussen L. et al. Validation of the European Society of Cardiology pre-test probability model for obstructive coronary artery disease // Eur. Heart J. 2021. Vol. 42, N. 14. P. 1401-1411.

    71. Witberg G., Zusman O., Bental T. et al. Validation of the DAPT score in real-world patients undergoing coronary stent implantation // Int. J. Card. 2020. Vol. 300. P. 99-105.

    72. Witberg G., Zusman O., Yahav D. et al. Meta-Analysis of Studies Examining the External Validity of the DAPT Score // Eur. Heart J. Cardiovasc. Pharmacotherapy. 2020. Vol. 6. N. 5. P. 285-291.

    73. Yano Y., O’Donnell C.J., Kuller L. et al. Association of coronary artery calcium score vs age with cardiovascular risk in older adults: An analysis of pooled population-based studies // JAMA Cardiol. 2017. Vol. 2. N. 9. P. 986-994.

    74. Yeh R.W., Secemsky E.A., Kereiakes D.J. et al. Development and Validation of a Prediction Rule for Benefit and Harm of Dual Antiplatelet Therapy Beyond 1 Year After Percutaneous Coronary Intervention // JAMA. 2016. Vol. 315, N. 16. P. 1735-1749.

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

    ГЛАВНЫЙ РЕДАКТОР
    ГЛАВНЫЙ РЕДАКТОР
    Обрезан Андрей Григорьевич
    Доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой госпитальной терапии медицинского факультета Санкт-Петербургского государственного университета, главный врач группы клиник «СОГАЗ МЕДИЦИНА», Санкт-Петербург, Российская Федерация
    Журналы «ГЭОТАР-Медиа»