Оценка предтестовой вероятности ишемической болезни сердца по данным дисперсионного картирования электрокардиограммы и анализа вариабельности сердечного ритма

По состоянию на февраль 2022 г. существует несколько валидированных шкал предтестовой вероятности ишемической болезни сердца (ИБС), представленных в клинических рекомендациях разных кардиологических сообществ (шкалы G.A. Diamond и J.S. Forrester, Duke, ESC 2019). Несмотря на их разнообразие, в них отсутствуют четкие количественные критерии и основываются они на субъективной оценке болевого синдрома, описываемого пациентом, его поле и возрасте. Целью данного исследования стала оценка возможностей вариабельности сердечного ритма и дисперсионного картирования ЭКГ для предтестовой оценки вероятности ИБС. Нами проведено обследование 81 пациента (средний возраст 61,48 ± 13,00 года) с подозрением на ИБС. Всем пациентам проведена пятиминутная запись ЭКГ с построением дисперсионного картирования ЭКГ и оценкой вариабельности сердечного ритма. Каждому исследуемому выполнена коронарография (в течение 12 мес. до или после нагрузочной пробы) для верификации поражения коронарного русла. При анализе сопоставления результатов коронарографии и дисперсионного картирования ЭКГ сформированы и изучены 3 группы пациентов: группа А — стенозирование коронарных артерий более 50% (n = 18), В — стенозирование коронарных артерий менее 50% (n = 16) и С — без поражения коронарных артерий (n = 21). Отмечено, что чем выраженнее стеноз коронарных артерий, тем выше индекс микроальтернаций «Миокард» и Т-альтернация миокарда, ниже функциональный резерв миокарда. Учитывая, что для выполнения дисперсионного картирования ЭКГ требуется непродолжительная (тридцатисекундная) запись ЭКГ высокого разрешения, данный метод может быть использован в качестве скрининга для отбора пациентов высокого риска ИБС и проведения нагрузочной пробы. Нами предложено направлять пациентов на нагрузочную пробу при наличии двух из трех признаков: индекс микроальтерации «Миокард» (ИММ) ≥ 22%, функциональный резерв ≤ 70%, Т-альтернация ≥ 18% (AUC ROC равен 0,718). Повысить чувствительность и специфичность представленного метода можно с помощью добавления в формулу показателей из анализа вариабельности сердечного ритма (частоты сердечных сокращений, HF, LF) и возраста пациента (AUC ROC равен 0,929).

1. Fihn S.D., Gardin J.M., Abrams J., Berra K, Blankenship J.C., Dallas A.P., Douglas P.S., Foody J.M., Gerber T.S., Hinderliter A.L., King S.B. 3rd, Kligfield P.D., Krumholz H.M., Kwong R.Y.K., Lim M.J., Linderbaum J.A., Mack M.J., Munger M.A., Prager R.J., Sabik J.F., Shaw L.J., Sikkema J.D., Smith S.R. Jr, Smith S.C. Jr, Spertus J.A., Williams S.V., American College of Cardiology Foundation. 2012 ACCF/AHA/ACP/AATS/PCNA/SCAI/STS guide - line for the diagnosis and management of patients with stable ischemic heart disease: executive summary: a report of the American College of Cardiology Foundation/American Heart Association task force on practice guidelines, and the American College of Physicians, American Association for Thoracic Surgery, Preventive Cardiovascular Nurses Association, Society for Cardiovascular Angiography and Interventions, and Society of Thoracic Surgeons. Circulation. 2012;126(25)3097–3137. DOI: 10.1161/CIR.0b013e3182776f83

2. Task Force Members et al. 2013 ESC guidelines on the management of stable coronary artery disease: the Task Force on the management of stable coronary artery disease of the European Society of Cardiology. Eur. Heart. J. 2013;34(38):2949–3003. DOI: 10.1093/eurheartj/eht296

3. National clinical guideline centre for acute and chronic conditions (UK). Chest pain of recent onset: assessment and diagnosis of recent onset chest pain or discomfort of suspected cardiac origin (update). Chest pain of recent onset: assessment and diagnosis of recent onset chest pain or discomfort of suspected cardiac origin. London: Royal College of Physicians (UK), 2016. PMID: 22420013.

4. Baskaran L., Danad I., Gransar H., Hartaigh B.O., Schulman-Marcus J., Lin F.Y., Pena J.M., Hunter A., Newby D.E., Adamson P.D., Min J.K. A comparison of the updated Diamond-Forrester, CAD Consortium, and CONFIRM history-based risk scores for predicting obstructive coronary artery disease in patients with stable chest pain: the SCOT-HEART coronary CTA cohort. JACC Cardiovasc Imaging. 2019;12(7):1392–1400. DOI: 10.1016/j.jcmg.2018.02.020

5. SCOT-HEART investigators. CT coronary angiography in patients with suspected angina due to coronary heart disease (SCOTHEART): an open-label, parallel-group, multicentre trial. Lancet. 2015;385(9985):2383–2391. DOI: 10.1016/S0140-6736(15)60291-4

6. Аншелес А.А., Сергиенко И.В., Денисенко-Канкия Е.И., Тюрин В.П., Сергиенко В.Б. Предтестовая оценка вероятности ишемической болезни сердца. Вестник Национального медико-хирургического Центра им. Н.И. Пирогова. Фонд развития современных и цифровых технологий, 2020;3:124–132. [Ansheles A.A., Sergienko I.V., Denisenko-Kankija E.I., Tjurin V.P., Ser gienko V.B. Pre-test assessment of the likelihood of coronary heart disease. Vestnik Nacional’nogo mediko-hirurgicheskogo Centra im. N.I. Pirogova. Fond razvitija sovremennyh i cifrovyh tehnologij, 2020;3:124–132. (In Russian)].DOI: 10.25881/BPNMSC.2020.30.69.023

7. Bittencourt M.S., Hulten E., Polonsky T.S., Hoffman U., Nasir K., Abbara S., Carli M.D., Blankstein R. European society of cardiology — recommended coronary artery disease consortium pretest probability scores more accurately predict obstructive coronary disease and cardiovascular events than the Diamond and Forrester Score: the partners registry. Circulation. 2016;1343:201–211. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.116.023396

8. Di Carli M.F., Gupta A. Estimating Pre-Test Probability of Coronary Artery Disease: Battle of the Scores in an Evolving CAD Landscape. JACC Cardiovasc. Imaging. 2019;12(7):1401–1404. DOI: 10.1016/j.jcmg.2018.04.036

9. Ferreira A.M., Marques H., Tralhao A., Santos M.B., Santos A.R., Cardoso G., Dores H., Carvalho M.S., Madeira S., Machado F.P., Cardim N., Goncalves P.A. Pre-test probability of obstructive coronary stenosis in patients undergoing coronary CT angiography: comparative performance of the modified Diamond-Forrester algorithm versus methods incorporating cardiovascular risk factors. International Journal of Cardiology. 2016;222:346–351. DOI: 10.1016/j.ijcard.2016.07.180

10. Foldyna B., Udelson J.E., Karady J., Banerji D., Lu M.T., Mayrhofer T., Bittner D.O., Meyersohn N.M., Emami H., Genders T.S.S., Fordyce C.B., Ferencik M., Douglas P.S., Hoffmann U. Pretest probability for patients with suspected obstructive coronary artery disease: re-evaluating Diamond-Forrester for the contemporary era and clinical implications: insights from the PROMISE trial. Eur. Heart. J. Cardiovasc. Imaging. 2019;20(5):574–581. DOI: 10.1093/ehjci/jey182

11. Juarez-Orozco L.E., Saraste A., Capodanno D., Prescott E., Ballo H., Bax J.J., Wijns W., Knuuti J. Impact of a decreasing pre-test probability on the performance of diagnostic tests for coronary artery disease. Eur. Heart. J. Cardiovasc. Imaging. 2019;20(11):1198–1207. DOI: 10.1093/ehjci/jez054

12. Knuuti J., Wijns W., Saraste A. Capodanno D., Barbato E., FunckBrentano C., Prescott E., Storey R.F., Deaton C., Cuisset T., Agewall S., Dickstein K., Edvardsen T., Escaned J., Gersh B.J., Svitil P., Gilard M., Hasdai D., Hatala R., Mahfoud F, Masip J, Muneretto C., Valgimigli M., Achenbach S., Bax J.J., ESC Scientific Document Group. 2019 ESC Guidelines for the diagnosis and management of chronic coronary syndromes. Eur. Heart. J. 2020;41(3):407–477. DOI: 10.1093/eurheartj/ehz425

13. Аншелес А.А., Сергиенко И.В., Денисенко-Канкия Е.И., Сергиенко В.Б. Результаты перфузионной однофотонной эмиссионной томографии миокарда и данных коронарографии у пациентов с различной предтестовой вероятностью ишемической болезни сердца. Терапевтический архив. 2020;92(4)30–36. [Ansheles A.A., Sergienko I.V., Denisenko-Kankiya E.I., Sergienko V.B. Myocardialperfusion single-photon emission computer tomography and coronary angiography results in patients with different pretest probability of ischemic heart disease. Therapeutic Archive. 2020;92(4):30–36. (In Russian)]. DOI: 10.26442/00403660.2020.04.000549

14. Гельцер Б.И., Циванюк М.М., Шахгельдян К.И., Рублев В.Ю. Методы машинного обучения в оценке предтестовой вероятности обструктивных и необструктивных поражений коронарного русла. Российский кардиологический журнал. 2020;25(5): 99–105. [Gel’cer B.I., Civanjuk M.M., Shahgel’djan K.I., Rublev V.Ju. Machine learning methods in assessing the pretest probability of obstructive and non-obstructive coronary lesions// Russian Journal of Cardiology. 2020;25(5):99–105. (In Russian)]. DOI: 10.15829/1560-4071-2020-3802

15. Новиков Е.М., Стеблецов С.В., Ардашев В.Н., Кириллова Т.Б., Тарабарина Н.Б. Методы исследования сердечного ритма по данным ЭКГ: вариабельность сердечного ритма и дисперсионное картирование (обзорная статья). Кремлевская медицина. Клинический вестник. 2019;4:81–89. [Novikov E.M., Steblecov S.V., Ardashev V.N., Kirillova T.B., Tarabarina N.B. ECG-based investigation methods: heart rate variability and dispersion mapping (Literature article). Kremlin Medicine. Clinical Bulletin. 2019;4:81–89. (In Russian)]. DOI 10.26269/4t6g-mx35

16. Gilad O., Swenne C.A., Davrath L.R., Akselrod S. Phase-averaged characterization of respiratory sinus arrhythmia pattern. Am. J. Physiol. Heart Circ. Physiol. 2005;288(2):504–510. DOI: 10.1152/ajpheart.00366.2004

17. Sinnreich R., Kark J.D., Friedlander Y., Sapoznikov D., Luria M.H. Five minute recordings of heart rate variability for population studies: repeatability and age-sex characteristics. Heart. 1998;80(2):156–162. DOI: 10.1136/hrt.80.2.156