Журнал «Здоровье ребенка» 1 (36) 2012

Согласно данным литературы и собственным многолетним наблюдениям, экстрасистолия (ЭС) является самым распространенным нарушением ритма сердца (НРС) у детей, достигая 55,0 % в структуре всех аритмий [1, 6, 12, 16, 19, 20, 25, 29–31]. До настоящего времени сохраняется мнение о благоприятном прогнозе ЭС у детей [10, 13, 26, 28, 34–36, 38, 43, 49]. Однако в последнее десятилетие появились данные о возможности развития у детей с данным видом аритмии таких осложнений, как пароксизмальная тахикардия, нарушение систолической и диастолической функции миокарда, сердечная недостаточность, аритмогенная кардиомиопатия (АКМП) [2, 21, 22, 39, 41, 44, 47]. Так, И.М. Миклашевич с соавт. [27] в ходе 13­летнего проспективного наблюдения 23 детей с наджелудочковой ЭС (НЭС) в количестве от 1,5 до 9,6 тысячи за сутки при отсутствии структурных изменений в сердце выявили у 21,8 % АКМП, при этом дилатация полостей сердца (ДПС) появлялась при отсутствии лечения уже через 0,6–3 года после первой регистрации ЭС. О.В. Горлицкая [7], обследовав 540 детей 4–16 лет с ЭС без структурных изменений в сердце при отсутствии указаний на перенесенный кардит, выявила АКМП у 20 %, при этом установлены следующие особенности аритмии: длительность анамнеза более года, количество в сутки более 5000, наличие брадикардии, равномерное распределение в течение суток (смешанный циркадный профиль), предсердная локализация. В.В. Родионова [32] при обследовании 120 детей в возрасте от 3 до 15 лет с ЭС (80 чел. с НЭС, 40 чел. с желудочковой ЭС (ЖЭС)) доказала наличие АКМП у 15 % детей. Вышеназванные авторы, а также другие исследователи в попытке выявить наиболее значимые факторы риска развития АКМП получили противоречивые данные как по количественной характеристике обсуждаемого вида аритмии, так и по ее топике, наличии структурных изменений в сердце и др. [4, 5, 11, 15, 24, 40].

Указанное явилось основанием для проведения настоящего исследования с целью выявления наиболее значимых факторов прогноза развития дилатации полостей сердца у детей с экстрасистолией.

Материалы и методы

Комплексное клиническое обследование было проведено 164 детям с ЭС в возрасте от 2 недель до 18 лет (мальчики — 61,0 %, девочки — 39,0 %) и включало следующие методы: cбор жалоб, анамнеза жизни и заболевания, сведений о наследственности по кардиальной патологии (гипертоническая болезнь (ГБ), инфаркт миокарда (ИМ), ишемическая болезнь сердца (ИБС), нарушение ритма сердца и проводимости (НРСиП), врожденный порок сердца (ВПС), внезапная сердечная смерть (ВСС)), общеклинические, в том числе оценка наличия и степени дисплазии соединительной в соответствии с критериями Т. Милковской­Димитровой и А. Каркашева (1987) в модификации Р. Шиляева и соавт. (2003), клинико­лабораторные, в том числе: биохимические с определением плазменной концентрации мозгового натрийуретического пептида (МНУП), тропонина I, МВ­фракции креатинкиназы, серологические, включавшие определение специфических иммуноглобулинов к внутриклеточным возбудителям, инструментальные: стандартная ЭКГ, холтеровское мониторирование ЭКГ в 12 отведениях, допплер­эхокардиография с оценкой систолической и диастолической функции миокарда, тредмил­тест, ЭЭГ, ФГДС. В исследование включены пациенты, которые находились на стационарном лечении в отделении детской кардиологии и кардиохирургии Института неотложной и восстановительной хирургии НАМН Украины им. В.К. Гусака и наблюдались амбулаторно. Полученные данные были внесены в специально разработанную индивидуальную карту обследования для последующей статистической обработки с использованием нейросетевого метода построения моделей прогнозирования [9, 17], доказавшего свою эффективность в решении задач диагностики, классификации и прогнозирования в медицине [8, 9, 14, 17, 18, 37, 42, 45, 46, 48], а также в выявлении минимального набора факторных признаков, которые в наибольшей степени влияют на оценку исследуемого состояния. При построении модели с помощью генератора случайных чисел все пациенты были разделены на три множества: обучающее (использовалось для построения модели и включало результаты обследования 124 пациентов), контрольное (использовалось для предотвращения переобучения модели и включало результаты обследования 10 пациентов) и тестовое (использовалось для проверки прогностической способности модели на новых данных и включало результаты обследования 30 пациентов) [18].

Для оптимизации порога принятия/отвержения решения был использован метод анализа кривых операционных характеристик (Receiver Operating Characteristic curve — ROC) [33]. Для оценки качества модели прогнозирования использовали стандартные критерии: чувствительность модели и ее специфичность, рассчитывали 95% доверительные интервалы (95% ДИ) параметров [23], а также оценивали площадь под ROC­кривой (AUC — Area under the ROC curve). Модель считалась адекватной при статистически значимом превышении величины AUC значения 0,5 [33].

С целью выявления влияния факторных признаков на риск развития дилатации полостей сердца использовали метод построения логистических моделей регрессии [33]. Для оценки степени влияния факторных признаков в этих моделях использовали показатель отношения шансов (ОШ), в работе рассчитывали его 95% доверительный интервал. Под шансом понимали соотношение вероятностей двух явлений, дополняющих друг друга (до 1); в нашей работе это было отношение вероятности иметь такое осложнение, как дилатация полостей сердца, на вероятность его не иметь [33]. Отношение шансов — оценка относительного риска. Это шансы развития осложнений, когда соответствующий факторный признак, принимая определенное значение, увеличивается на единицу с учетом всех других факторных признаков, входящих в модель. Величина ОШ более единицы означает повышенный риск иметь осложнение, а величина менее единицы — пониженный риск [33]. Построение и анализ моделей проводили в пакетах MedStat (Ю.Е. Лях, В.Г. Гурьянов, 2004), MedCalc (MedCalc Software, 2010), Statistica Neural Network (StatSoft Inc., 1999).

При проведении анализа изучали влияние: особенности перинатального, семейного анамнеза, имевшихся жалоб, показатели объективного статуса, наличия и степени дисплазии соединительной ткани, электрокардиографических показателей (частоты ЭС, ее топики, степени преждевременности, вариабельности АВ­проведения, длительности постэкстрасистолической паузы, длительности интервала QT, циркадного типа ЭС), показателей функциональной активности левого желудочка, сопутствующей кардиальной и экстракардиальной патологии общим количеством 169 признаков. В качестве результирующего признака прогнозировалось развитие такого состояния, как дилатация полостей сердца.

Результаты

Согласно результатам обследования, дилатацию полостей сердца имели 46 (28,0 ± 3,5 %) детей с ЭС. На первом этапе анализа была построена модель, включающая все 169 факторных признаков. Чувствительность построенной модели на обучающем множестве составила 98 % (95% ДИ 94,3–100 %), специфичность модели — 97,8 % (95% ДИ 93,7–99,8 %). На тестовом множестве чувствительность модели — 75,0 % (95% ДИ 34,6–98,9 %), специфичность — 36,4 % (95% ДИ 17,0–58,3 %). Низкие прогностические показатели модели на контрольном и тестовом множествах, по­видимому, были связаны с большим количеством учтенных факторных признаков. Для выявления наиболее значимых факторных признаков был использован генетический алгоритм отбора.

Было установлено, что в наибольшей степени риск развития ДПС определяется пятью факторными признаками: органические изменения в сердце, частые острые респираторные заболевания (на основании критериев, предложенных В.Ю. Апьбицким и А.А. Барановым, 1986), отягощенный по сердечно­сосудистой патологии семейный анамнез, степень дисплазии соединительной ткани, повышение МНУП. На выбранном наборе из 5 факторных признаков была построена модель прогнозирования риска развития ДПС. Для верификации модели использован метод ROC­анализа. На рис. 1 приведена полученная кривая, модель адекватна, площадь под ROC­кривой AUC = 0,91 ± 0,03 статистически значимо отличается от 0,5 (p < 0,001).

При выбранном оптимальном пороге принятия/отвержения чувствительность модели на обучающем множестве составила 78,8 % (95% ДИ 62,8–91,2 %), специ­фичность модели — 77,8 % (95% ДИ 68,5–85,8 %). На тестовом множестве чувствительность модели составила 87,5 % (95% ДИ 50,6–100 %), специфичность — 81,8 % (95% ДИ 62,2–95,3 %). Прогностические качества модели на обучающем и тестовом множестве статистически значимо не отличались (p = 0,95 и p = 0,90 при сравнении чувствительности и специфичности соответственно), что явилось подтверждением адекватности модели.

Для анализа степени влияния факторных признаков на риск развития ДПС была построена логистическая модель на 5 выделенных факторных признаках (модель адекватна, c² = 76,1, p < 0,001). Результаты анализа коэффициентов этой модели приведены в табл. 1.

Из анализа табл. 1 следует, что наличие структурных изменений в сердце статистически значимо (p < 0,001) повышает риск развития ДПС, ОШ = 0,009 (95% ДИ 0,001–0,086).

Установлено, что риск развития дилатации полостей сердца повышен (p = 0,024) при наличии у ребенка с ЭС частых ОРЗ, ОШ = 5,2 (95% ДИ 1,2–21,8).

Согласно полученным результатам, значимым фактором прогноза развития ДПС является и отягощенный семейный анамнез по кардиальной патологии: (p = 0,039; ОШ = 0,28 (95% ДИ 0,08–0,94)).

Выводы

Использование нейросетевой модели прогнозирования при анализе 169 факторных признаков у детей с ЭС позволило выявить триаду наиболее значимых факторов в прогнозе развития дилатации полостей сердца: 1) наличие структурных изменений в сердце; 2) частые острые респираторные заболевания; 3) отягощенный семейный анамнез по кардиальной патологии. По степени значимости указанные факторы имели следующую последовательность: наличие структурных изменений в сердце увеличивает шанс развития дилатации полостей сердца у детей с ЭС в 110 раз (95% ДИ 0,001–0,086), частые ОРЗ — в 5,2 раза (95% ДИ 1,2–21,8), отягощенный семейный анамнез по кардиальной патологии — в 0,28 раза (95% ДИ 0,08–0,94).

Такие факторы, как наличие дисплазии соединительной ткани максимальной степени выраженности (p = = 0,145) и повышение уровня МНУП в крови (p = 0,182), становились статистически значимыми при их сочетании с вышеназванной триадой.

Выявленные факторы риска неблагоприятного прогноза течения ЭС у детей являются важными в тактике диспансерного наблюдения и оценке эффективности лечебно­реабилитационных мероприятий.