Сетевое научное издание

Современные проблемы науки и образования

ISSN 2070-7428

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 0,936

Введение

В настоящее время острая декомпенсация хронической сердечной недостаточности (ОДСН) остается одной из наиболее актуальных и сложных проблем современной кардиологии, анестезиологии и реаниматологии [1–3]. Это состояние характеризуется высокими показателями госпитальной летальности, достигающими 4–7 %, и крайне неблагоприятным отдаленным прогнозом с годовой летальностью, превышающей 35 % [4–6]. ОДСН является ведущей причиной экстренных госпитализаций в кардиологические стационары, составляя до 50 % всех случаев [1, 7], а риск повторной госпитализации в течение двух лет после эпизода достигает 80 % [1].

Одним из известных осложнений, определяющим тяжесть состояния и тактику лечения пациента, является развитие острой дыхательной недостаточности (ОДН) на фоне кардиогенного отека легких [8–10]. Патофизиологической основой ОДН при ОДСН служит критическое повышение давления в легочных капиллярах, приводящее к транссудации жидкости в интерстиций и альвеолы. Это вызывает резкое снижение растяжимости легких, увеличение работы дыхательной мускулатуры и гипоксемию. В результате дыхательная мускулатура может потреблять до 16 % сердечного выброса, что создает дополнительную функциональную нагрузку на миокард [11, 12]. В подобных условиях инвазивная искусственная вентиляция легких (ИВЛ) становится не только методом респираторной поддержки, но и важным компонентом гемодинамической разгрузки сердца [13].

Потребность в ИВЛ является значимым прогностическим маркером, ассоциированным с госпитализацией в отделения реанимации и интенсивной терапии (ОРИТ) и увеличением длительности лечения, риском инфекционных осложнений и общей летальностью [13–15]. Несмотря на это, в настоящее время отсутствуют валидированные инструменты для стратификации риска развития ОДН, требующей инвазивной респираторной поддержки, у пациентов с ОДСН при госпитализации.

Цель исследования– разработка прогностической модели для оценки индивидуального риска развития дыхательной недостаточности, требующей проведения инвазивной искусственной вентиляции легких, у пациентов с острой декомпенсацией хронической сердечной недостаточности в ОРИТ.

Материал и методы исследования

Проведено проспективное одноцентровое когортное исследование пациентов с ОДСН в кардиологическом ОРИТ (2021–2023 гг.) для разработки модели прогнозирования потребности в ИВЛ. В исследование включались пациенты старше 18 лет с диагнозом ОДСН при наличии информированного согласия; критерии исключения не применялись для повышения репрезентативности. Проанализированы данные об этиологии ХСН, причинах декомпенсации, клинико-лабораторных показателях при поступлении и исходы госпитализации.

Количественные данные представлены в виде медианы с межквартильными интервалами (Me [Q1; Q3]), качественные показаны как абсолютные значения и проценты. Для сравнительного анализа между группами непрерывных переменных применялся критерий Манна – Уитни. Бинарные параметры анализировались с помощью точного теста Фишера. Независимые предикторы были выявлены с помощью многофакторного логистического регрессионного анализа методом обратного пошагового отбора по Вальду; в модель включались переменные со статистически значимыми межгрупповыми различиями. Непрерывные показатели предварительно бинаризировались по пороговым значениям, установленным на основе ROC-анализа по индексу Юдена.

Оценка качества прогностической модели также была проведена с помощью ROC-анализа. Дополнительно были рассчитаны чувствительность, специфичность и общая точность. Двусторонний пороговый уровень статистической значимости составил p < 0,05. Статистический анализ был проведен с помощью специализированного программного обеспечения IBM SPSS Statistics v. 27.0 и Stata v. 18.0.

Результаты исследования и их обсуждение

Характеристика пациентов

В исследование было включено 140 пациентов (рис. 1). Частота использования ИВЛ составила 7,9 % (11 пациентов).

Рис. 1. Потоковая диаграмма исследования

Примечание: СН – сердечная недостаточность, составлен авторами на основе данных, полученных в ходе исследования

По результатам однофакторного анализа было показано, что пациенты, состояние которых потребовало использования ИВЛ, характеризовались большей частотой наличия хронической обструктивной болезни легких и/или бронхиальной астмы (54,5 % против 21,1 %; p = 0,022). Одновременно с этим ведущей причиной ОДСН у таких пациентов были респираторные инфекции (27,3 % против 5,4 %; p = 0,032) (табл. 1).

Таблица 1

Клинико-демографические и анамнестические данные пациентов с ОДСН

Количественные данные представлены в виде Me [IQR], где Me – медиана, IQR – интерквартильный интервал. Качественные данные представлены в виде абсолютных и относительных частот.

Аббревиатуры: АГ – артериальная гипертензия; АКШ – аортокоронарное шунтирование; ДИ – доверительный интервал; ИБС – ишемическая болезнь сердца; ИМТ – индекс массы тела; ОДСН – острая декомпенсация сердечной недостаточности; ОНМК – острое нарушение мозгового кровообращения; ПИКС – постинфарктный кардиосклероз; ст. – степень; ХБП – хроническая болезнь почек; ХОБЛ/БА – хроническая обструктивная болезнь легких / бронхиальная астма; ХСН – хроническая сердечная недостаточность.

Примечание: составлена авторами на основе данных, полученных в ходе исследования

При изучении результатов физикального осмотра пациентов и данных инструментальных исследований было выявлено различие в частоте систолического АД менее 100 мм рт.ст.: 38,1 % среди умерших против 8,5 % среди выживших (p = 0,001). Другие показатели были сопоставимы между группами (табл. 2).

Таблица 2

Результаты инструментального и физикального обследования пациентов с ОДСН

Количественные данные представлены в виде Me [IQR], где Me – медиана, IQR – интерквартильный интервал. Качественные данные представлены в виде абсолютных и относительных частот.

Аббревиатуры: САД – систолическое артериальное давление; ЧСС – частота сердечных сокращений; SpO2 – насыщение кислородом крови (сатурация (пульсоксиметр)); НПВ – нижняя полая вена; СДЛА – среднее давление в легочной артерии; ФВ ЛЖ – фракция выброса левого желудочка.

Примечание: составлена авторами на основе данных, полученных в ходе исследования

Анализ лабораторных данных показал, что концентрация общего белка (59,5 г/л против 67,8 г/л; p = 0,002) и общего билирубина (11,4 мкмоль/л против 17,7 мкмоль/л; p = 0,011) были статистически значимо ниже у пациентов, которым потребовалось проведение ИВЛ при сопоставимости других показателей (табл. 3).

Таблица 3

Лабораторные параметры пациентов с ОДСН при поступлении в ОРИТ

Количественные данные представлены в виде Me [IQR], где Me – медиана, IQR – интерквартильный интервал. Качественные данные представлены в виде абсолютных и относительных частот.

Аббревиатуры: NT-proBNP – натрийуретический пептид (N-terminal pro-B-type natriuretic peptide); АЛТ – аланинаминотрансфераза; АСТ – аспартатаминотрансфераза; ЛДГ – лактатдегидрогеназа; МНО – международное нормализованное отношение; СКФ – скорость клубочковой фильтрации; СРБ – С-реактивный белок.

Примечание: составлена авторами на основе данных, полученных в ходе исследования

Частота развития потребности в гемодинамической поддержке (использования вазопрессоров и/или инотропов с целью поддержания среднего АД более 65 мм рт. ст.) была статистически значимо выше в группе с использованием ИВЛ (45,5 % против 15,5 %; р = 0,027). Летальность также была более высокой в группе пациентов с потребностью в ИВЛ (45,5 % против 13,2 %; р = 0,015). Медиана длительности госпитализации в стационаре и в ОРИТ были сопоставимы между группами (табл. 4).

Таблица 4

Исходы госпитализации пациентов с ОДСН

Количественные данные представлены в виде Me [IQR], где Me – медиана, IQR – интерквантильный интервал. Качественные данные представлены в виде абсолютных и относительных частот.

Аббревиатуры: ОРИТ – отделение реанимации и интенсивной терапии.

Примечание: составлена авторами на основе данных, полученных в ходе исследования

По результатам многофакторного регрессионного анализа был выявлен один независимый фактор риска потребности в ИВЛ у пациентов с ОДСН в ОРИТ: акроцианоз при поступлении (ОШ = 8,25; p = 0,016). Дополнительно выявлены два протективных фактора: наличие теплого/сухого фенотипа сердечной недостаточности (ОШ = 0,12; p = 0,008) и общий билирубин более 12,4 (ОШ = 0,11; р = 0,013). На основании полученных данных была построена номограмма прогнозирования потребности в ИВЛ (рис. 2).

Рис. 2. Номограмма прогнозирования потребности в ИВЛ у пациентов с ОДСН в ОРИТ. Аббревиатуры: СН – сердечная недостаточность.

Примечание: составлен авторами на основе данных, полученных в ходе исследования

Показатель AUROC составил 0,88 (95 % ДИ 0,76–0,99) при оптимальной точке отсечения – 16 баллов. Номограмма продемонстрировала чувствительность 80 %, специфичность 84 % и общую точность 84 %. Отношение шансов составило 21,0 (4,2; 106,3).

Ключевые результаты

Проведено проспективное исследование 140 пациентов с ОДСН в ОРИТ, из них 7,9 % потребовали ИВЛ. По результатам многофакторного анализа, акроцианоз при поступлении был независимым предиктором потребности в ИВЛ (ОШ = 8,25). Протективными факторами являлись фенотип «теплый/сухой» (ОШ = 0,12) и уровень билирубина > 12,4 мкмоль/л (ОШ = 0,11). Созданная прогностическая номограмма показала хорошую дискриминационную способность относительно потребности в ИВЛ (AUROC 0,80; 95 % ДИ 0,76–0,99).

Связь с предыдущими исследованиями

В настоящее время существует ограниченное число работ, посвященных прогнозированию потребности в ИВЛ именно у пациентов с ОДСН, что делает прямое сравнение затруднительным. Наиболее релевантным для сопоставления является исследование Li et al. (2024), разработавших модель машинного обучения для прогноза пролонгированной ИВЛ у пациентов с ХСН [16]. Обе модели демонстрируют сопоставимую и высокую дискриминационную способность (AUROC 0,88 в данном исследовании против AUROC 0,817 в исследовании Li et al.).

Ключевое отличие заключается в характере значимых предикторов, что отражает разницу в дизайне исследований. Модель Li et al. акцентирует объективные маркеры тяжести состояния и полиорганной дисфункции (NT-proBNP, GCS, сепсис, AKI), оцениваемые в течение первых суток в ОРИТ. В противоположность этому представленная авторами номограмма идентифицирует в качестве независимых факторов риска клинические параметры, доступные непосредственно при поступлении: акроцианоз и фенотип ХСН. Это позволяет использовать ее для сверхранней стратификации риска в приемном отделении.

Важно отметить, что выявленные предикторы имеют четкое патофизиологическое обоснование. Акроцианоз является прямым клиническим коррелятом низкого сердечного выброса и периферической вазоконстрикции, что усугубляет тканевую гипоксию и повышает нагрузку на дыхательную мускулатуру. «Теплый/сухой» фенотип ХСН, в свою очередь, отражает более благоприятный гемодинамический профиль с сохраненной периферической перфузией, что снижает вероятность быстрой декомпенсации дыхательной функции. Таким образом, представленная авторами модель не только обладает статистической точностью, но и интегрирует ключевые элементы клинической патофизиологии ОДСН, что усиливает ее обоснованность и потенциальную воспроизводимость в реальной клинической практике.

Клиническая значимость результата

Результаты работы подтверждают практическую ценность созданной номограммы для раннего прогнозирования необходимости респираторной поддержки у больных с острой декомпенсацией сердечной недостаточности в отделении реанимации. Предлагаемый инструмент основан на комплексной оценке, объединяющей клинический признак (акроцианоз), фенотипическую характеристику сердечной недостаточности и стандартный лабораторный маркер (концентрация билирубина).

Использование данной модели при госпитализации позволяет выделить группу высокого риска по развитию дыхательной недостаточности, требующей проведения ИВЛ. Это способствует оптимизации тактики ведения пациентов в условиях ОРИТ, включая своевременное начало интенсивного мониторинга дыхательной функции и планирование методов респираторной поддержки. Инструмент, использующий три легко определяемых параметра, может быть эффективно интегрирован в клинический алгоритм для принятия обоснованных решений в реальном времени.

Сильные и слабые стороны исследования

Сильной стороной работы является ее проспективный характер, включение однородной группы критических пациентов и сторонний сбор данных, охватывающий клинические, анамнестические, лабораторные и инструментальные показатели, что повышает достоверность сделанных выводов.

К ограничениям следует отнести проведение исследования на базе одного центра и ограниченный объем выборки. Это может влиять на мощность статистического анализа и ограничивает возможности для широкой генерализации результатов. Для подтверждения эффективности и воспроизводимости предложенная прогностическая модель нуждается в дальнейшей валидации на независимых, более многочисленных и многоцентровых когортах.

Заключение

В рамках проведенного исследования была создана номограмма для оценки риска развития необходимости в искусственной вентиляции легких у пациентов с ОДСН, госпитализированных в ОРИТ. Модель, учитывающая наличие акроцианоза, фенотип сердечной недостаточности и уровень общего билирубина, показала высокую дискриминационную способность.