MEDI.RU - Подробно о лекарствах
Российский кардиологический журнал »» №3 2006

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОСТГОСПИТАЛЬНОЙ ЛЕТАЛЬНОСТИ У МУЖЧИН И ЖЕНЩИН, НАБЛЮДАВШИХСЯ ПО ПОВОДУ ОСТРОГО КОРОНАРНОГО СИНДРОМА

Сайгитов Р.Т.1, Глезер М.Г.2, Семенцов Д.П.2, Соколова И.Н.2, Малыгина Н.А.1
Российский научно-исследовательский институт геронтологии 1; НИЦ ММА им. И.М. Сеченова 2, городская клиническая больница № 59, Москва

Резюме

Представлены модели для раздельной оценки постгоспитального риска смерти у мужчин и женщин, госпитализируемых с острым коронарным синдромом (предполагаемый инфаркт миокарда или нестабильная стенокардия). Модели основаны на использовании показателей, регистрируемых при поступлении пациента в стационар и определении, с их помощью, вероятности развития летального события в течение одного года после выписки. Величина вероятности, в свою очередь, позволяет не только формировать группы риска от минимального (летальность <1%) до очень высокого (летальность >30%), но и определять предполагаемые сроки развития летального события. Воспроизводимость результатов при использовании прогностической модели подтверждена на новых случаях острого коронарного синдрома.

Ключевые слова: острый коронарный синдром, прогнозирование постгоспитальной летальности, модели раздельной оценки риска для мужчин и женщин, формирование групп риска.

Abstract

The authors propose prognostic models for separate assessment of post-hospital death risk in males and females, hospitalized with acute coronary syndrome, ACS (possible myocardial infarction or unstable angina). The models are based on parameters registered at admission and further calculation of death risk during one-year post-discharge follow-up period. This predicted risk gives a chance to divide patients into risk groups – with minimal (lethality <1%) to maximal (lethality >30%) risk, as well as to predict possible time of death. Reproducibility of prognostic results was confirmed for new ACS cases.

Keywords: acute coronary syndrome, post-hospital death, risk in males and females models for separate assessment, risk groups.