Актуальность. В связи с широкой распространенностью хронической сердечной недостаточности с сохраненной фракцией выброса левого желудочка (ХСНсФВ) у больных с сахарным диабетом 2 типа (СД2), хронической болезнью почек (ХБП) и ограниченными прогностическими возможностями одного биомаркера у коморбидного больного сохраняется интерес к использованию мультимаркерных моделей прогнозирования декомпенсации сердечной недостаточности (СН).
Цель. Оценить прогностическое значение комбинаций маркеров кардиальной и почечной дисфункции у больных ХСНсФВ, СД2 и ХБП.
Материал и методы. В исследование включено 168 стабильных пациентов ХСНсФВ, СД2 и ХБП, из них 85 (50,59 %) женщин. Медиана возраста - 70 (61; 74) лет. Все пациенты страдали АГ 1-2 степени, ИБС была у 125 пациентов (74,4%). Период наблюдения составил 18 месяцев. Комбинированная конечная точка (ККТ) в исследовании включала случаи декомпенсации ХСН и сердечно-сосудистой смерти. Оценивались: шкала клинического состояния (ШОКС), дистанция в пробе шестиминутной ходьбы (ТШХ) данные эхокардиографии, биомаркеры: NT-proBNP, sST2, цистатин С (CysC). Статистическая обработка данных проводилась с помощью языков программирования Python (версия 3.10, библиотеки sklearn, scipy, statmodels).
Результаты. За период наблюдения зарегистрировано 57 случаев развития ККТ. С помощью логистического регрессионного анализа была построена базовая статистическая модель, в которую вошли ШОКС, госпитализация по поводу СН за предшествующие исследованию 12 месяцев, индекс массы тела, Е/е`, дистанция в ТШХ, концентрация NT-proBNP. При проведении ROC-анализа данной модели площадь под кривой AUC составила 0,822 (95% доверительный интервал (ДИ): 0,677-0,967; р <0,001), чувствительность 61,5%; специфичность 80,9%. Включение sST2 в состав базовой модели привело к улучшению ее качества (AUC 0,942; 95% ДИ: 0,876-1,0; р <0,001) и повышению чувствительности до 92,3%, специфичности до 81,8%. Добавление к исходной модели концентрации цистатина С увеличило площадь под ROC кривой (AUC 0,862; 95% ДИ 0,736-0,992; р <0,001), изменило чувствительность и специфичность до 63,4%, 79,2%, соответственно.
Выводы. Использование мультимаркерных моделей повышает качество прогнозирования неблагоприятного течения ХСНсФВ у больных с СД2 и ХБП. Наилучшие прогностические свойства показала модель, включающая значения NT- proBNP и sST2.
