Обоснование. В связи с широким распространением вируса SARS-CoV-2 в мире и в России, его постоянными мутациями, а также нестойким поствакцинальным и постинфекционным иммунитетом у населения, в настоящее время сохраняется эпидемический потенциал новой коронавирусной инфекции (COVID-19). Опыт пандемии продемонстрировал высокую летальность среди больных COVID-19 с острым коронарным синдромом (ОКС), в частности, от инфаркта миокарда (ИМ).
Цель: на основании лабораторно-инструментальных особенностей течения COVID-19 у больных с ОКС разработать модель прогнозирования развития ИМ у данной категории больных.
Материал и методы. В открытое проспективное нерандомизированное исследование были включены 104 пациента с ОКС на фоне тяжелого течения COVID-19, госпитализированных в 2022 году. Для решения задачи прогнозирования ИМ среди пациентов были сформированы группы наблюдения: группа 1 (n=35) – пациенты с нестабильной стенокардией (НС) и группа 2 (n=69) – с ИМ. Всем пациентам проводился круглосуточный мониторинг витальных функций с помощью прикроватного монитора в динамике. Исследовались лабораторные (общеклинические, биохимические) показатели, уровень цитокинов (интерлейкины:1b, 2, 4, 6, 10, интерферон γ, фактор некроза опухоли α); инструментальные (КТ органов грудной клетки, ЭхоКГ); рассчитывали баллы по шкалам SOFA (Sepsis-related Organ Failure) и SAPS II (Simplified Acute Physiology Score). Статистическая обработка данных выполнена в среде пакета SPSS 25.0. Выполняли математическое моделирование с помощью многомерной логистической регрессии. Проводили анализ характеристических кривых (ROC-кривых) в предсказанной в многомерной модели вероятности развития ИМ. Результаты считали статистически значимыми при р<0,05. По полученным данным была построена многомерная модель методом логистической регрессии с пошаговым включением или исключением предикторов по алгоритму Вальда.
Результаты. В прогностическую модель вошли баллы по шкале SAPS II, цитокины (интерферон гамма, фактор некроза опухоли альфа) и степень поражения легких по данным компьютерной томографии. В ходе проведенного анализа установлено, что разработанная математическая модель оценки риска развития ИМ у больных с ОКС на фоне тяжелой формы COVID-19, созданная методом многомерной логистической регрессии, обладает чувствительностью 98,6% и специфичностью 85,7%.
Выводы. Установлены ранние предикторы развития ИМ у пациентов с ОКС на фоне COVID-19: степень поражения легких по данным КТ, количество баллов по шкале SAPS II, уровни цитокинов (интерферона и фактора некроза опухоли). На основании данных предикторов разработана математическая модель, позволяющая прогнозировать ИМ на фоне тяжелой формы COVID-19.
Предпросмотр статьи
Идентификаторы и классификаторы
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
