Оценка качества медицинской помощи и клинического прогноза у пациентов, перенесших реваскуляризацию миокарда, с учетом модифицируемых факторов риска: обоснование и дизайн исследования

Введение. Ежегодно в России число лиц, перенесших кардиохирургические вмешательства, превышает 600 тыс. Среди них анемия встречается в 30–70% случаев, в 20–80% случаев отмечается когнитивная дисфункция. Анемия 4-кратно повышает риск летального исхода в течение года, 5-кратно – риск тромбоза стента, в 1,3 раза – риск рецидивов острого коронарного синдрома, в 2 раза – риск кровотечений, ухудшает качество жизни, когнитивный статус и комплаентность. Нерешенные проблемы управления медицинской помощью профильных пациентов связаны с недостаточным сопряжением компонентов клинического и социально-психологического взаимодействия с учетом модифицируемых факторов риска, нерациональным использованием распределяемых по квотному механизму ограниченных отраслевых ресурсов. Мы предполагаем, что пациентоцентричные цифровые системы способствуют улучшению качества жизни пациентов, оптимизации использования ресурсов здравоохранения.

Цель исследования: оценка параметров качества медицинской помощи и клинического прогноза у пациентов, перенесших реваскуляризацию миокарда, с учетом расширенного спектра модифицируемых факторов риска, включающего анемию, когнитивную дисфункцию и депрессию, с применением разработанной цифровой интеллектуальной системы (ЦИС) для сбора данных.

Материал и методы. Планируется проспективное когортное исследование 300 взрослых пациентов, перенесших реваскуляризацию миокарда, на протяжении 12мес., в 3 группах (в зависимости от согласия и технической возможности использования ими ЦИС: пациенты 1-й группы будут проходить опрос и когнитивно-поведенческие тренинги онлайн через ЦИС; пациенты 2-й группы – только опрос через ЦИС; пациенты 3-й группы не будут использовать ЦИС. Предусмотрено 2 очных визита к врачу (6 и 12 мес.), на которых будут оцениваться следующие группы конечных точек: клинические исходы; параметры качества медицинской помощи и реабилитации; показатели опыта, сообщаемого пациентами (PREM). Будут использованы валидированные и авторские самоопросники.

1. Сайгитов Р.Т., Чулок А.А. Сердечно-сосудистые заболевания в контексте социально-экономических приоритетов долгосрочного развития России. Вестник Российской академии медицинских наук. 2015;70(3):286–299. DOI: 10.15690/vramn.v70i3.1324.

2. LaPar D.J., Hawkins R.B., McMurry T.L., Isbell J.M., Rich J.B., Speir A.M. et al. Preoperative anemia versus blood transfusion: Which is the culprit for worse outcomes in cardiac surgery? J. Thorac. Cardiovasc. Surg. 2018;156(1):66–74. DOI: 10.1016/j.jtcvs.2018.03.109.

3. Williams M.L., He X., Rankin J.S., Slaughter M.S., Gammie J.S. Preoperative hematocrit is a powerful predictor of adverse outcomes in coronary artery bypass graft surgery: a report from the Society of Thoracic Surgeons Adult Cardiac Surgery Database. Ann. Thorac. Surg. 2013;96(5):1628–1634. DOI: 10.1016/j.athoracsur.2013.06.030

4. Davidsen L., Kragholm K.H., Aldahl M., Polcwiartek C., Torp-Pedersen C., Soegaard P. et al. Long-term impact of baseline anaemia on clinical outcomes following percutaneous coronary intervention in stable angina. Open Heart. 2020;7(2):e001319. DOI: 10.1136/openhrt-2020-001319.

5. Калюта Т.Ю., Глушакова В.Д., Глушаков И.А., Емельянова И.П., Посненкова О.М. Анемия и острые коронарные синдромы: эпидемиология, этиология, прогностическое значение и риски кровотечений. Актуальные проблемы медицины. 2022;45(4):325–342. DOI: 10.52575/2687-0940-2022-45-4-325-342.

6. Stucchi M., Cantoni S., Piccinelli E., Savonitto S., Morici N. Anemia and acute coronary syndrome: current perspectives. Vasc. Health. Risk. Manag. 2018.14:109–118. DOI: 10.2147/VHRM.S140951.

7. Драпкина О.М., Мартынов A.И., Байда А.П., Балан В.Е., Баранов И.И., Власова Е.Е. и др. Резолюция экспертного совета “Актуальные вопросы железодефицита в Российской Федерации”. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2020;19(5):2700. DOI: 10.15829/1728-8800-2020-2700.

8. Федонников А.С., Андриянова Е.А. Риски доверия к институту медицины в условиях цифрового здравоохранения: теоретический анализ и практика управления. Саратовский научно-медицинский журнал. 2020;16(1):94–98. URL: https://ssmj.ru/system/files/archive/2020/2020_01_094-098.pdf (03.10.2024).

9. Гулиева И.Ф., Рюмина Е.В., Гулиев Я.И. Медицинские информационные системы: затраты и выгоды. Врач и информационные технологии. 2009;(3):4–16.

10. Александрова Е.А., Хабибуллина А.Р., Аистов А.В., Гарипова Ф.Г., Герри К.Д., Давитадзе А.П. и др. Российские популяционные показатели качества жизни, связанного со здоровьем, рассчитанные с использованием опросника EQ-5D-3L. Сибирский научный медицинский журнал. 2020;40(3):99–107. DOI: 10.15372/SSMJ20200314.

11. Lawton M.P., Brody E.M. Assessment of older people: self-maintaining and instrumental activities of daily living. Gerontologist. 1969;9(3):179– 186.

12. Wijeysundera D.N., Pearse R.M., Shulman M.A., Abbott T.E.F., Torres E., Ambosta A. et al. Assessment of functional capacity before major non-cardiac surgery: An international, prospective cohort study. Lancet. 2018;391(10140):2631–2640. DOI: 10.1016/S0140-6736(18)31131-0.

13. Гаранин А.А., Рубаненко А.О., Трусов Ю.А. Разработка электронного помощника для удаленной оценки приверженности лечению пациентов с использованием шкалы Мориски – Грин. Современные проблемы науки и образования. 2024;2:7–7. DOI: 10.17513/spno.33302.

14. Николаев Н.А., Мартынов А.И., Скирденко Ю.П., Анисимов В.Н., Васильева И.А., Виноградов О.И. и др. Управление лечением на основе приверженности. Согласительный документ – Междисциплинарные рекомендации РНМОТ, НОГР, НАТГ, ОДН, ГОРАН, РОО, РОФ. Consilium-Medicum. 2020;5:9–18.

15. Zung W.W., Richards C.B., Short M.J. Self-rating depression scale in an outpatient clinic. Further validation of the SDS. Archives of general psychiatry. 1965:13(6):508–515. DOI: 10.1001/archpsyc.1965.01730060026004.

16. Бикбулатова Л. Ф., Кутлубаев М.А., Ахмадеев Л.Р. Шкала оценки усталости (перевод на русский язык), адаптация и оценка психометрических свойств в стационарах клиник неврологии и терапии. Медицинский вестник Башкортостана. 2012.7(1):37–42.

17. Козлова Т.В., Таратута Т.В. Возможности оптимизации антикоагулянтной терапии Варфарином. РМЖ. 2008;(11):1532. URL: https://www.rmj.ru/articles/kardiologiya/Vozmoghnosti_optimizacii_antikoagulyantnoy_terapii_Varfarinom/?utm_source=google.com&utm_medium=organic&utm_campaign=google.com&utm_referrer=google.com (03.10.2024).

18. Uthoff H., Staub D., Socrate T., Meyerhans A., Bundi B., Schmid H.P. et al. PROCAM-, FRAMINGHAM-, SCORE- and SMART-risk score for predicting cardiovascular morbidity and mortality in patients with overt atherosclerosis. VASA. 2010;39(4):325–333. DOI: 10.1024/0301-1526/a000057.

19. Новодережкина Е.А., Гольдина Т.А. Исследования рутинной практики: проблемы терминологии и классификации. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2023;(1):50–62. DOI: 10.17116/medtech20234501150.