Оценка предиктивного потенциала дооперационных факторов риска фибрилляции предсердий у больных ишемической болезнью сердца после коронарного шунтирования

Послеоперационная фибрилляция предсердий (ПоФП) является одним из наиболее частых осложнений коронарного шунтирования (КШ) и встречается у 25–65% больных.

Цель исследования: оценка предиктивного потенциала дооперационных факторов риска ПоФП у больных ишемической болезнью сердца (ИБС) после КШ на основе методов машинного обучения (МО).

Материал и методы. Проведено наблюдательное ретроспективное исследование по данным 866 электронных историй болезни (ЭИБ) больных ИБС с медианой возраста (Мe) 63 года и 95%-м доверительным интервалом (ДИ) [63; 64], которым выполнялось изолированное КШ в условиях искусственного кровообращения (ИК). Было выделено 2 группы лиц, первую из которых составили 147 (18%) больных с впервые зарегистрированными пароксизмами ФП, вторую – 648 (81,3%) пациентов без нарушения сердечного ритма. Дооперационный клинико-функциональный статус оценивали с помощью 100 факторов. Для обработки и анализа данных использовали методы статистического анализа (тесты хи-квадрат, Фишера, Манна – Уитни, однофакторной логистической регрессии (ЛР)) и МО (многофакторной ЛР и стохастического градиентного бустинга (СГБ)). Точность моделей оценивали по трем метрикам качества: площадь под ROC-кривой (AUC), чувствительность и специфичность. Процедура кросс-валидации выполнялась не менее 1000 раз по случайно выбранным данным.

Результаты. Обработка и анализ показателей дооперационного статуса больных с помощью методов МО позволили выделить 10 предикторов, линейно и нелинейно связанных с развитием ПоФП. К наиболее значимым из них относились передне-задний размер левого предсердия (ЛП), недостаточность трикуспидального клапана (НТК), фракция выброса (ФВ) <40%, длительность интервала P–R и хроническая сердечная недостаточность (ХСН) III–IV функционального класса (ФК). Точность лучшей прогностической многофакторной модели ЛР составила по AUC 0,61, специфичности – 0,49, чувствительности – 0,72. Значения аналогичных метрик качества лучшей модели на основе СГБ составили 0,64; 0,6 и 0,68 соответственно.

Заключение. Применение СГБ позволило верифицировать нелинейно связанные предикторы ПоФП. Перспектива дальнейших исследований по данной проблеме связана с использованием современных методов МО, позволяющих учитывать индивидуальные особенности пациентов при разработке прогнозных моделей.

1. The World Health Organization the top ten causes of death. URL: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs310/en/(аvailable from: 28.05.2018).

2. Щербакова Е.М. Демографические итоги I полугодия 2019 года в России (часть II). Демоскоп Weekly. 2019;(823–824):1–40. URL: http://demoscope.ru/weekly/2019/0823/barom01.php.

3. Бойцов С.А., Шальнова С.А., Деев А.Д. Эпидемиологическая ситуация как фактор, определяющий стратегию действий по снижению смертности в Российской Федерации. Терапевтический архив. 2020;92(1):4–9. DOI: 10.26442/00403660.2020.01.000510.

4. Arnett D.K., Blumenthal R.S., Albert M.A., Buroker A.B., Goldberger Z.D., Hahn E.J. et al. 2019 ACC/AHA Guideline on the Primary Prevention of Cardiovascular Disease: A Report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Clinical Practice Guidelines. Circulation. 2019;140(11):e596–e646. DOI: 10.1161/CIR.0000000000000678.

5. Benjamin E.J., Muntner P., Alonso A., Bittencourt M.S., Callaway C.W., Carson A.P. et al. Heart Disease and Stroke Statistics – 2019 Update: A Report From the American Heart Association. Circulation. 2019;139(10):e56–e528. DOI: 10.1161/CIR.0000000000000659.

6. Рекомендации ESC/EACTS по реваскуляризации миокарда 2018. Российский кардиологический журнал. 2019;24(8):151–226. DOI: 10.15829/1560-4071-2019-8-151-226.

7. Бокерия Л.А., Сокольская Н.О., Копылова Н.С., Алшибая М.М. Эхо- кардиографические предикторы тяжести течения раннего послеоперационного периода у больных после хирургической реваскуляризации миокарда. Анестезиология и реаниматология. 2015;60(5):8–11.

8. Ревишвили А.Ш., Попов В.А., Коростелев А.Н., Плотников Г.П., Малышенко Е.С., Анищенко М.М. Предикторы развития фибрилляции предсердий после операции аортокоронарного шунтирования. Вестник аритмологии. 2018;(94):11–16. DOI: 10.25760/VA-2018-94-11-16.

9. Ломиворотов В.В., Ефремов С.М., Покушалов Е.А., Бобошко В.А. Фибрилляция предсердий после кардиохирургических операций: патофизиология и методы профилактики. Вестник анестезиологии и реаниматологии. 2017;14(1):58–66. DOI: 10.21292/2078-5658-2017-14-1-58-66.

10. Thorén E., Wernroth M., Christersson C., Grinnemo K.-H., Jidéus L., Ståhle E. Compared with matched controls, patients with postoperative atrial fibrillation (POAF) have increased long-term AF after CABG, and POAF is further associated with increased ischemic stroke, heart failure and mortality even after adjustment for AF. Clin. Res. Cardiol. 2020;109:1232–1242. DOI: 10.1007/s00392-020-01614-z.

11. Dogan A., Gunesdogdu F., Sever K., Kahraman S., Mansuroglu D., Yolcu M. et al. Atrial fibrillation prediction by surgical risk scores following isolated coronary artery bypass grafting surgery. J. Coll. Physician Surg. Pak. 2019;29(11):1038–1042. DOI: 10.29271/jcpsp.2019.11.1038.

12. Kolek M.J., Muehlschlegel J.D., Bush W.S., Parvez B., Murray K.T., Stein C.M. et al. Genetic and clinical risk prediction model for postoperative atrial fibrillation. Circ. Arrhythm. Electrophysiol. 2015;8(1):25–31. DOI: 10.1161/CIRCEP.114.002300.

13. Lin S.Z., Crawford T.C., Suarez-Pierre A., Magruder J.T., Carter M.V., Cameron D.E. et al. A novel risk score to predict new onset atrial fibrillation in patients undergoing isolated coronary artery bypass grafting. Heart Surg. Forum. 2018;21(6):E489–E496. DOI: 10.1532/hsf.2151.

14. Mariscalco G., Biancari F., Zanobini M., Cottini M., Piffaretti G., Saccocci M. et al. Bedside tool for predicting the risk of postoperative atrial fibrillation after cardiac surgery: the POAF score. J. Am. Heart Assoc. 2014;3(2):e000752. DOI: 10.1161/JAHA.113.000752.

15. Burgos L.M., Seoane L., Parodi J.B., Brito V.G., Benzadón M., Navia D. et al. Postoperative atrial fibrillation is associated with higher scores on predictive indices. J. Thorac. Cardiovasc. Surg. 2019;157(6):2279– 2286. DOI: 10.1016/j.jtcvs.2018.10.091.

16. Galderisi M., Cosyns B., Edvardsen T., Cardim N., Delgado V., Di Salvo G. et al. Standardization of adult transthoracic echocardiography reporting in agreement with recent chamber quantification, diastolic function, and heart valve disease recommendations: An expert consensus document of the European Association of Cardiovascular Imaging. European Heart Journal – Cardiovascular Imaging. 2017;18(12):1301– 1310. DOI: 10.1093/ehjci/jex244.

17. Jiamsripong P., Honda T., Reuss C.S., Hurst R.T., Chaliki H.P., Grill D.E. et al. Three methods for evaluation of left atrial volume. Eur. J. Echocardiogr. 2008;9(3):351–355. DOI: 10.1016/j.euje.2007.05.004.

18. Charlson M.E., Pompei P., Ales K.L., McKenzie C.R. A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: Development and validation. J. Chronic. Dis. 1987;40(5): 373–383. DOI: 10.1016/0021-9681(87)90171-8.

19. Xiong F., Yin Y., Dubé B., Pagé P., Vinet A. Electrophysiological changes preceding the onset of atrial fibrillation after coronary bypass grafting surgery. PLoS One. 2014;9(9):e107919. DOI: 10.1371/journal.pone.0107919.

20. Weymann A., Ali-Hasan-Al-Saegh S., Popov A.F., Sabashnikov A., Mirhosseini S.J., Liu T. et al. Haematological indices as predictors of atrial fibrillation following isolated coronary artery bypass grafting, valvular surgery, or combined procedures: A systematic review with meta-analysis. Kardiol. Pol. 2018;76(1):107–118. DOI: 10.5603/KP.a2017.0179.

21. Ad N., Holmes S.D., Patel J., Pritchard G., Shuman D.J., Halpin L. Comparison of EuroSCORE II, Original EuroSCORE, and The Society of Thoracic Surgeons Risk Score in Cardiac Surgery Patients. Ann. Thorac. Surg. 2016;102(2):573–579. DOI: 10.1016/j.athoracsur.2016.01.105.