Тенденции распространенности отклонений на электрокардиограмме и риска смертности от сердечно-сосудистых заболеваний в Литве с 1986 по 2015 год

Авторское право © 2019, Abdonas Tamosiunas, Janina Petkeviciene, Ricardas Radisauskas, Gailute Bernotiene, Dalia Luksiene, Mindaugas Kavaliauskas, Irena Milvidaitė, Dalia Virviciute ( doi.org)

Перевод на русский язык научной статьи осуществлен в соответствии с условиями открытой лицензии Creative Commons Attributions (CC BY) ( Creative Commons — Attribution 4.0 International — CC BY 4.0)

Абдонас Тамосюнас, Янина Петкявичене, Рикардас Радисаускас, Гайлуте Бернотьен, Даля Луксьене, Миндаугас Кавалиаускас, Ирена Мильвидайте, Далия Вирвичюте

BMC Cardiovascular Disorders201919:30

Аннотация

Введение

Данное исследование проводилось с целью оценки распространенности отклонений на электрокардиограмме (ЭКГ) в 1986–2015 гг. и их влияния на смертность от сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) среди жителей Литвы в возрасте 40–64 лет.

Методы

Проанализированы данные четырех исследований, проведенных в г. Каунас и пяти исследований в произвольно выбранных городах Литвы. В каждом исследовании записывали ЭКГ в состоянии покоя и оценивали риск ССЗ

Отклонения на ЭКГ оценивались по Миннесотскому коду (МК). Тенденции распространенности изменений на ЭКГ, стандартизованные по возрасту, оценивались для обоих полов. Для оценки отношения рисков смертности от коронарной недостаточности (КН) и ССЗ использовали модели, основанные на методе регрессионного анализа пропорциональных рисков Кокса. Также использовались показатель улучшения распределения (net reclassification improvement index – NRI), показатель улучшения интегрированной дискриминации (integrated discrimination improvement – IDI) и другие индексы для оценки улучшения прогнозирования смертности от ССЗ и КН после добавления переменной отклонений на ЭКГ к моделям регрессии Кокса.

Результаты

С 1986 по 2008 год у обоих полов наблюдалось снижение распространенности зубцов Q-QS, определенное по результатам ЭКГ с использованием МК. Увеличилась распространенность R-волн у мужчин, в то время как распространенность выраженного сегмента ST, отклонений волны Т и аритмии у женщин снизились. Отклонения, связанные с ишемией, и, вероятно, перенесенный инфаркт миокарда связаны с 2,5-кратным и 4,4-кратным увеличением риска смертности от ССЗ у мужчин, а также 1,51-кратным и 2,56-кратным увеличением риска смертности от ССЗ у женщин по сравнению с людьми, у которых отклонения на ЭКГ отсутствовали или были незначительными. При добавлении фактора изменений на ЭКГ к традиционным факторам риска ССЗ модель регрессии Кокса стала более эффективной. При добавлении NRI 18,6% мужчин были перераспределены в модели оценки смертности от ССЗ, и 25,2% мужчин – в модели оценки смертности от КН.

Вывод

Отмечается тенденция к снижению уровня распространения ишемической болезни сердца на ЭКГ у женщин и к увеличению частоты случаев гипертрофии левого желудочка (ГЛЖ) у мужчин. Отклонения на ЭКГ ассоциированы с увеличением смертности от ССЗ. Добавление отклонений на ЭКГ к факторам риска ССЗ в прогностические модели умеренно улучшило эффективность прогноза смертности от ССЗ. Использование регулярного прохождения ЭКГ для выявления лиц с повышенным риском и назначения мер профилактики является предметом дальнейших исследований.

Ключевые слова

• Смертность
• Отклонения на ЭКГ
• Факторы риска
• Тенденции
• Сердечно-сосудистое заболевание
• Средневозрастная группа населения

Введение

Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) – основная причина смерти во всем мире, которая составляет почти треть всех летальных исходов как у мужчин, так и у женщин [1]. Смертность от ССЗ в Литве – стране, расположенной в Восточной Европе, значительно выше, чем в странах Северной, Южной и Западной Европы [2]. В 2014 году стандартизованная по возрасту смертность от ССЗ среди литовских мужчин в возрасте 25-64 лет составила 303,3 случаев на 100 000 человек. Для сравнения, в других странах Европейского Союза она достигала лишь 96,8 случаев на 100 000 человек. Различие в смертности от ССЗ у литовских женщин и жительниц ЕС этой же возрастной категории также оказалась существенной (75,0 и 32,1 случаев на 100 000 человек соответственно) [3].

Электрокардиография – рутинный, доступный, недорогой и неинвазивный метод диагностики ССЗ. Предыдущие исследования продемонстрировали, что отклонения показателей ЭКГ в состоянии покоя отражают риск развития ССЗ [4, 5, 6, 7, 8]. Тем не менее, целесообразность электрокардиографического обследования взрослых людей, не имеющих выраженных признаков ССЗ, остается спорной, поскольку клинические аспекты отклонений на ЭКГ для лиц с низким уровнем риска остаются неизвестными [9]. Имеющихся на сегодняшний день данных недостаточно для того, чтобы оценить пользу регулярных ЭКГ-обследований для пациентов с высоким риском ССЗ. Эпидемиологические исследования, проведенные среди взрослого населения Литвы, выявили высокую распространенность традиционных факторов риска ССЗ и отклонений в показателях ЭКГ [10, 11]. Учитывая складывающуюся ситуацию, включение фактора отклонений на ЭКГ в систему прогноза риска ССЗ может быть актуально для населения Литвы. На данный момент эффективность прогнозирования ССЗ с включением отклонений на ЭКГ в группу традиционных факторов риска оценена в некоторых исследованиях [12, 13].

Цель данного исследования – изучение тенденций распространенности отклонений на ЭКГ в период с 1986 по 2008 год и их вклада в прогнозирование смертности от ССЗ заболеваний среди населения Литвы в возрасте от 40 до 64 лет.

Методы

Выборка

Осуществлено четыре перекрестных исследования произвольных выборок пациентов, отражающих население Литвы в возрасте от 40 до 64 лет, полученных в 1986–1987, 1992–1993, 1999–2002 и 2006–2008 гг. Исследование проводили в г. Каунас и пяти районах самоуправления в северных, южных, восточных, западных и центральных регионах страны (Йонискис, Кайшядорис, Кретинга, Купискис и Варена). В ходе каждого исследования из регистра населения Каунаса и из списков зарегистрированных пациентов центров первичной медицинской помощи произвольно отобрана группа, стратифицированная по полу и возрасту. Отобранным участникам были разосланы по почте приглашения пройти медицинское обследование. Уровень участия респондентов в пяти перекрестных исследованиях составил 70,2%, 69,6%, 58,6%, 62,4%, и 58,1% соответственно. Участники, у которых данные ЭКГ отсутствовали либо были искажены (1,2% в каждом из исследований), исключались. Респонденты с клинически подтвержденным диагнозом «острый инфаркт миокарда» (ИМ) также исключались (8,5%, 6,0%, 7,1%, 6,5% и 7,0% участников соответственно). В итоге проанализированы данные 11 904 участников (5427 мужчин и 6477 женщин).

Все четыре исследования одобрены Региональным биоэтическим комитетом Литвы. Все участники предоставили письменное информированное согласие. Данные индивидуальных участников не предоставлялись.

Показатели

Измерение показателей проводили в амбулаторных отделениях командами, состоящими из опытных врачей и медсестер. В каждом исследовании измерения производились по единой методике. АД измеряли дважды в правой плечевой артерии с помощью стандартного ртутного сфигмоманометра в сидячем положении после 5 минут покоя. Артериальную гипертонию (АГ) определяли как систолическое давление ≥140 мм рт. ст. и (или) диастолическое – ≥90 мм рт. ст., или АД < 140/90 мм рт. ст. при приеме пациентами антигипертензивных препаратов в течение двух недель до проведения обследования.

Рост и массу тела измеряли с помощью ростомера и откалиброванных медицинских весов, без обуви и в легкой комнатной одежде. Индекс массы тела (ИМТ) рассчитывали как соотношение массы тела (кг) и роста в квадрате (м) (кг/м2). Нормальным считался ИМТ от 18,5 до 22,99 кг/м2, участников с ИМТ 25,0-29,99 кг/м2 определяли в группу пациентов с избыточной массой тела, пациенты с ИМТ более 30,0 кг/м2 классифицированы как пациенты с ожирением.

Для определения уровня липидов брали пробы крови натощак (прием пищи прекращался как минимум за 12 часов до процедуры). Уровень липидов в сыворотке крови измеряли стандартным ферментным методом в сертифицированных лабораториях. Признаками дислипидемии считались: повышенный уровень общего холестерина – 5,0 ммоль/л и выше; высокий уровень холестерина липопротеинов низкой плотности (ЛПНП) – 3,0 ммоль/л и выше; низкий уровень холестерина липопротеинов высокой плотности – менее 1,0 ммоль/л для мужчин и менее 1,2 ммоль/л для женщин; повышенный уровень триглицеридов – 1,7 ммоль/л и выше.

Участники, выкуривавшие хотя бы одну сигарету ежедневно, считались постоянными курильщиками.

Электрокардиограмму в состоянии покоя записывали в 12-ти стандартных отведениях при калибровке 10 мм на 1мВ и скорости записи 25 мм/сек. Расшифровку ЭКГ производили два независимых специалиста (квалифицированные кардиологи) с использованием Миннесотского кода (МК) версии 1982 года [14]. Расхождения между результатами двух расшифровок анализировались старшим по расшифровке (опытным кардиологом). Результаты ЭКГ классифицировали по шести большим группам [15]: 1) волны Q-QS – МК 1.1–1.3; 2) значительные изменения в сегментах ST и Т – МК 4.1–4.3 или МК 5.1–5.3; 3) широкая амплитуда волны R – МК 3.1 или МК 3.3; 4) отклонение электрической оси сердца влево – МК 2.1; 5) аритмия – МК 8.1–8.6 либо МК 8.9; либо МК 6.1-6.2; либо МК 6.4; либо МК 6.8; 6) блокады – МК 7.1; либо МК 7.2; либо МК 7.4. Для дальнейшего анализа рассматривали клинически значимые комбинации электрокардиографических отклонений: 1) подтвержденный ИМ – МК 1.1 либо МК (1.2 + 5.1 либо 5.2); 2) предположительный ИМ – МК (1.3 + 5.1 либо МК 5.2; либо только МК 1.2); 3) гипертрофия левого желудочка (ГЛЖ) – МК 3.1 или 3.3 + любой МК 4.1–4.3 либо 5.1–5.3; 4) ишемическая болезнь сердца – МК 1.3 либо МК 4.1–4.3 или МК 5.1–5.3; 4) незначительные изменения ЭКГ, либо их отсутствие – все остальные коды. Эти пять категорий организованы в порядке убывания степени тяжести заболевания.

Для анализа взаимосвязей между отклонениями на ЭКГ и риском смертности от КН или ССЗ (n = 6090) использовали данные исследований пациентов, полученные в исследовании в г. Каунас. Данные по летальным исходам идентифицировались по региональному реестру смертей. Причины смертей обозначались по 9-му и 10-му пересмотрам Международной классификации болезней (МКБ): для обозначения смертности от ССЗ использовались коды 390–458 МКБ-9 и 100-199 МКБ-10. Для отражения смертности от КН использовались коды 410-414 МКБ-9 и 120-1125 МКБ-10. С 1986 по 2015 гг. зарегистрировано 1058 смертей по различным причинам, 503 смерти от ССЗ и 311 смертей от КН.

Статистический анализ

Для анализа статистических данных использовали программные пакеты IBM SPSS Statistics 20 и R, данные по мужчинам и женщинам анализировались раздельно. Для сопоставления данных распределению возрастов в диапазоне 40–64 года в 2008 использовался метод взвешивания данных. Различия стандартизированных по возрасту средних между исследованиями, а также между мужчинами и женщинами, оценивались с помощью дисперсионного анализа с поправкой Бонферрони на множественное сравнение. Для оценки различия категориальных переменных использовали критерий хи-квадрат и z-тест с поправкой Бонферрони. Значения P < 0,05 признавались статистически значимыми.

Отношение рисков (ОР) и 95% доверительные интервалы (ДИ) для смертности от ССЗ и КН оценивали с помощью регрессионного анализа пропорциональных рисков Кокса с учетом множественных переменных. В первую очередь, ОР рассчитывали по 5 категориям клинически значимых сочетаний ЭКГ-отклонений с учетом номера исследования и наличия факторов риска ССЗ, таких как возрастная склонность, гипертония, курение, уровень холестерина ЛПВП и ЛПНП, триглицеридов и ИМТ. Далее, прогностическая значимость регрессионной модели Кокса 1, которая учитывала лишь упомянутые факторы риска, сравнили с потенциалом Модели 2, в которую был включен фактор отклонений на ЭКГ. Эти отклонения разделены на две группы: 1) незначительные либо отсутствующие; 2) любые клинически значимые отклонения. Дополнительная прогностическая значимость моделей рассчитывалась с использованием логарифмического отношения правдоподобия (теста отношений правдоподобия, ТОП). Более низкие величины Р означали большее различие между прогностической эффективностью моделей. Приращение прогностического потенциала за счет нового фактора (отклонения на ЭКГ) оценивалось с использованием С-индекса Харрела, показателя улучшения интегрированной дискриминации (IDI) и показателя улучшения перераспределения (NRI) [16, 17]. С-индекс Харрелла – стандартный метод дискриминации для бинарных результатов, он определяется как площадь под ROC-кривой (receivers operating characteristic curve – рабочая характеристическая кривая). IDI характеризуется относительной независимостью от порогов рисков и обуславливает более высокую чувствительность обновленной модели к факторам риска без ущерба для средней специфичности. NRI рассчитывали с целью определения правильности переклассификации пациентов при включении нового критерия в модели прогнозирования. IDI и NRI были получены в ходе периода последующего наблюдения, продолжавшегося 10 лет.

Результаты

Стандартизированная по возрасту распространенность отклонений на ЭКГ у литовских мужчин и женщин в возрасте 40–64 лет представлена в таблице 1. Распространенность отклонений по кодам Q-QS значительно снизилась – с 4,1% в период с 1986 по 1987 год и на 2,1% с 2006 по 2008 год у мужчин и с 3,2 до 2,1% у женщин. У мужчин распространенность отклонений электрической оси сердца влево и случаев увеличения волны R значительно выросли в промежутке между первым и последним исследованиями, в то время как у женщин значительных изменений по этим показателям не выявлено. В период между исследованиями 1986–1987 и 2006–2008 гг. у женщин отмечается заметное уменьшение распространенности отклонений по сегменту ST и волне Т и частоты случаев аритмии.

Таблица 1. Стандартизированная по возрасту распространенность отклонений на ЭКГ у граждан Латвии в возрасте 40–64 лет

В большинстве исследований обнаружено, что отклонения по сегменту ST и волне Т у женщин встречались значительно чаще, чем у мужчин, в то время как частота остальных отклонений на ЭКГ у мужчин оказалась выше, чем у женщин (Таблица 1).

Анализ клинически значимых отклонений на ЭКГ показал, что у мужчин распространенность ГЛЖ выросла с 3,1% в 1986–1987 гг. до 5,8% в 2006-2008 гг. В то же время у женщин частота случаев ишемической болезни сердца за этот же период снизилась с 12,3% до 5,9%.

Стандартизованные по возрасту средние показатели и распространенность основных факторов риска у мужчин и женщин рассчитывались с использованием объединенных результатов всех исследований (Табл. 2 и 3). Мужчины с подтвержденным ИМ были старше мужчин, имевших незначительные либо нулевые отклонения на ЭКГ. Для них характерны повышенный средний уровень общего холестерина и холестерина ЛПНП и более низкое систолическое давление по сравнению с мужчинами, страдающими ГЛЖ. У мужчин с ИБС средние показатели систолического и диастолического давления, ИМТ и уровня триглицеридов были выше, чем у мужчин со слабовыраженными либо нулевыми отклонениями на ЭКГ.

Таблица 2. Стандартизованные по возрасту показатели отклонений на ЭКГ и распространенность факторов риска у мужчин, распределенных по отклонениям ЭКГ

Таблица 3. Стандартизированные по возрасту средние значения и распространенность факторов риска у женщин по отклонениям на ЭКГ

У женщин с подтвержденным ИМ наблюдались повышенные средние показатели систолического и диастолического АД по сравнению с женщинами с ИБС и женщинами, имевшими незначительные либо нулевые отклонения на ЭКГ (таблица 3). Максимальный уровень холестерина ЛПНП отмечен у женщин с ИБС. Кроме того, у них отмечается более высокий ИМТ, уровень общего холестерина и триглицеридов, по сравнению с женщинами, имевшими слабовыраженные либо нулевые отклонения ЭКГ.

Для расчета независимого вклада клинически значимых отклонений на ЭКГ в оценке риска смерти в результате ССЗ и КН с учетом оценки традиционных факторов риска, использовали регрессию Кокса (таблица 4). Период последующего наблюдения начинался с даты медицинского осмотра; дата окончания – 31 декабря 2015 года. Средняя продолжительность последующего наблюдения составила 12,8 + 7,79 лет (12,5 + 7,82 лет для мужчин и 13,1 + 7,75 лет для женщин). У мужчин изменения на ЭКГ, связанные с ишемической болезнью и предположительным ИМ ассоциированы с 2,5-кратным и 4,4-кратным увеличением риска смерти в результате ССЗ по сравнению с мужчинами с незначительными либо нулевыми отклонениями ЭКГ (контрольная группа). Риск смерти от ССЗ был в 1,51 раза выше у женщин с ИБС и в 2,56 раза выше у женщин с предположительным ИМ, чем у женщин, входивших в контрольную группу. Сходное влияние клинически значимых отклонений на ЭКГ на смертность от КН отмечалось у мужчин, но не у женщин (таблица 4).

Таблица 4. Скорректированные отношения рисков смертности от ССЗ и КН, по группам клинически значимых отклонений на ЭКГ, их выраженности и пола пациентов

Для сравнения прогностической значимости моделей регрессионного анализа Кокса использовалась дихотомическая переменная (любое клинически выраженное отклонение на ЭКГ или нулевое). Риск смерти в результате ССЗ и КН оказался значительно выше для мужчин и женщин, имевших клинически выраженные отклонения на ЭКГ (таблица 5). Включение фактора отклонений на ЭКГ оказало некоторое влияние на эффективность моделей регрессии Кокса. Согласно ТОП-тесту, добавление этого фактора повысило эффективность модели 1 для обоих полов. После добавления параметра отклонений на ЭКГ к уже использующимся в моделях факторам смертности от ССЗ и КН С-индекс Харрелла увеличился. Для мужчин значение IDI составило 1,3% (p = 0,007) для смертности от ССЗ и 1,0% (p = 0,001) для смертности от КН. Это свидетельствует о некотором улучшении дискриминации в моделях регрессионного анализа Кокса после включения в них фактора отклонений на ЭКГ. У женщин соответствующие значения IDI оказались ниже, чем у мужчин. Добавление фактора отклонений на ЭКГ в модель, в которой изначально учитывались традиционные факторы риска, привело к перераспределению 18,6% мужчин в модели определения риска смертности в результате ССЗ и 25,2% мужчин – в результате КН. У женщин изменения показателя улучшения перераспределения отсутствовали.

Таблица 5. Сравнительный анализ эффективности моделей прогнозирования смертности от ССЗ и КН в зависимости от фактора отклонений на ЭКГ

Обсуждение

Данное исследование описывает тенденции распространенности отклонений на ЭКГ и роль этих отклонений в развитии риска преждевременной смерти в результате КН и ССЗ в Литве, в период более двух десятилетий. Насколько мы знаем, это первое исследование, описывающее тенденции изменения распространенности и влияния отклонений на ЭКГ, описанных с использованием МК, не только в Литве, но и в других странах Балтии.

Мы выявили значительное увеличение частоты случаев ГЛЖ среди мужского населения за исследуемый период времени. Эти результаты можно объяснить данными, полученными нами в ходе предыдущих исследований в этом же промежутке времени, которые выявили увеличение частоты случаев АГ среди литовских мужчин среднего возраста [11]. Другие исследователи показали, что эффективное лечение гипертонии способствует снижению выраженности ГЛЖ [18, 19]. В Литве, однако, доля пациентов с контролируемой артериальной гипертонией по-прежнему невелика, особенно среди мужчин, несмотря на то, что в лечении АГ наметилась тенденция к улучшению [20].

В течение 20 лет распространенность ИБС среди женщин улучшилась. Наблюдающиеся положительные изменения могут быть связаны со значительным снижением случаев дислипидемии и ожирения среди литовских женщин за период с 1986 по 2006 год [11]. Нормализация уровня липидов у исследуемых лиц, возможно, связана с изменением культуры питания среди литовцев, что более выражено среди женщин. В одном из предыдущих исследований мы показали увеличение использования растительного масла при готовке, замену сливочного масла маргарином, а также снижение употребления молока высокой жирности [21]. Кроме того, в стране действует государственная программа профилактики сердечно-сосудистых заболеваний у людей с высоким риском ССЗ, которая направлена на снижение факторов риска таких заболеваний [22]. Снижение распространенности ИБС, определенной по результатам ЭКГ, среди женщин связано со снижением смертности от ССЗ у литовских женщин в период с 1985 по 2013 г. [11]. Среди мужчин смертность от ССЗ начала снижаться только с 2008 года. Это может быть результатом целого ряда факторов, в том числе увеличения доходов и других социально-экономических показателей, улучшения системы здравоохранения и качества питания.

В нашем исследовании показатели отклонений на ЭКГ, за исключением тех, которые шифруются кодом ST-T, заметно выше среди мужчин по сравнению с женщинами. Похожие различия в частоте серьезных и незначительных отклонений на ЭКГ были выявлены среди взрослого населения Рейкьявика, а также в ходе Латиноамериканского исследования состояния здоровья [6, 23]. Тем не менее, по результатам проекта Кардиологической ассоциации Чикаго по выявлению сердечно-сосудистых заболеваний профилактике ССЗ Чикагской кардиологической ассоциации, частота серьезных отклонений на ЭКГ у женщин оказалась выше, чем у мужчин, хотя менее серьезные отклонения встречались чаще у мужчин, чем у женщин [24].

У мужчин и женщин с незначительными или нулевыми отклонениями на ЭКГ зафиксированы низкое среднее систолическое и диастолическое АД и небольшой уровень липидов и более низкое значение ИМТ, по сравнению с пациентами со значительными отклонениями на ЭКГ. Результаты нашего исследования сопоставимы с результатами других исследований, которые выявили, что у пациентов с выраженными и слабовыраженными отклонениями на ЭКГ наблюдалась большая частота и больший средний уровень факторов риска ССЗ.[25, 26, 27, 28]. С другой стороны, частота отклонений на ЭКГ оказалась выше у пациентов, имеющих факторы риска развития ССЗ [29].

После внесения поправки относительно основных факторов риска ССЗ пациенты мужского пола с ИБС и предположительным ИМ по данным ЭКГ оказались более подвержены риску преждевременной смерти от ССЗ и КН по сравнению с мужчинами с незначительными либо нулевыми отклонениями. Для женщин эти же отклонения на ЭКГ увеличивали риск смерти только от ССЗ, более того, ОР было ниже для у мужчин. Результаты нашего исследования схожи с результатами других исследований, которые изучали прогностическое значение отклонений на ЭКГ в зависимости от пола пациентов показали меньшую смертность по причине ССЗ среди женщин, чем среди мужчин [24, 30]. Однако другие исследователи не обнаружили каких-либо различий в прогностическом значении отклонений на ЭКГ для смертности от ССЗ. [31, 32, 33, 34].

Патологические изменения Q-волны при отсутствии ранее диагностированного ИМ являются серьезным отклонением, которое выявляется с помощью скрининга с использованием ЭКГ. Такие люди не получают лечение, которое могло было предотвратить неблагоприятные исходы, в том числе рецидивы ИМ или смерть от ССЗ [35]. Когортные исследования показали, что волны Q/QS (скрытые признаки ИМ) также связаны с увеличением риска КН и смертности от любых причин [36, 37, 38]. Прогностические значения этих отклонений на ЭКГ оказались сходными со значениями, полученными при анализе зарегистрированных случаев ИМ.

Неспецифические отклонения сегмента ST и T связаны со смертностью в результате бессимптомно протекавших ССЗ и КН у людей старшего и среднего возраста [32, 39, 40, 41]. Предполагается, что эти отклонения на ЭГК свидетельствуют о наличии скрытой формы КН.

По результатам некоторых исследований выявленная с помощью ЭКГ гипертрофия левого желудочка являлась предиктором многих исходов КН (внезапная сердечная смерть, ИМ, застойная сердечная недостаточность, инсульт) [25, 42]. По результатам исследования LIFE снижение симптомов гипертрофии левого желудочка, выявленное на ЭКГ, наблюдавшееся во время лечения гипертонии, свидетельствовало об улучшении прогноза по ССЗ [18]. Тем не менее, нам не удалось выявить взаимосвязи между гипертрофией левого желудочка и смертностью в результате ССЗ и КН. Похожие результаты были выявлены в исследовании, проведенном в трех европейских странах [15]. Вероятным объяснением этого является то, что корректировка ОР смертности в результате АГ тесно связана с гипертрофией левого желудочка.

Результаты нашего исследования показывают, что применение ЭКГ, снятых в состоянии покоя, в дополнение к традиционным факторам ССЗ заметно улучшили прогнозирование смертности по ССЗ и КН. У мужчин включение в статистическую модель фактора отклонений на ЭКГ привело к перераспределению 18,6% и 22,2% участников при оценке риска смерти от ССЗ и КН. Лишь немногочисленные исследования анализировали изменение эффективности моделей Кокса после включения критерия отклонений на ЭКГ в состоянии покоя [12, 13]. Результаты исследования «Здоровье, возраст и структура организма» (Health ABC Study) показали, что 13,6% участников с небольшими и значительными отклонениями на ЭКГ были верно перераспределены после добавления фактора отклонений на ЭКГ [39]. Тем не менее, в исследованиях, проведенных в Нидерландах и Норвегии, включение отклонений на ЭКГ не привело к повышению эффективности модели [13, 43].

При интерпретации результатов нашего исследования необходимо учитывать ряд ограничений. Во время обследования на исходном уровне для каждого участника была получена всего одна кардиограмма. Использование единичной ЭКГ, как и других единичных биологических измерений, ведет к недооценке влияния исследуемых факторов на риск из-за неверной классификации [44]. Другим недостатком нашего исследования является низкая частота некоторых отклонений на ЭКГ. Относительно небольшое количество летальных исходов по категориям ЭКГ способно ограничить возможность демонстрации связи между отклонениями на ЭКГ и риском смерти. Более того, у нас отсутствует информация об изменениях в состоянии здоровья пациентов, биологических факторах риска ССЗ, либо ЭКГ, снятых в период наблюдения. Такие изменения способны повлиять на риск смерти от ССЗ. Наконец, уровень участия респондентов был ниже 70%, что могло привести к систематическим ошибкам отбора и недооценке частоты отклонений на ЭКГ, особенно если низкий уровень участия был связан с более серьезным профилем рисков. Тем не менее, маловероятно, что характер этой взаимосвязи изменился по мере проведения исследований. Данное предположение, наряду с относительно сходным уровнем участия респондентов с течением времени, снижает потенциальное влияние отсутствия отклика респондентов на наши оценки тенденций в отклонениях на ЭКГ.

К сильным сторонам исследования можно отнести большое количество участников из числа граждан Литвы среднего возраста и его продолжительность. Насколько мы знаем, данный отчет является первым, где описаны тенденции распределения отклонений на ЭКГ и их влияние на риск смерти от ССЗ и КН в Литве и других балтийских государствах. В ходе исследования использовались стандартные процедуры ЭКГ и проводилось тщательное документирование всех случаев смерти. Оценивались многочисленные биологические и связанные с образом жизни факторы риска ССЗ с использованием стандартизированного сбора данных. Это позволило внести поправки относительно большое количество возможных неверных величин в рамках моделей регрессии Кокса.

Вывод

С 1986 по 2008 год по данным электрокардиографических обследований наблюдалось снижение заболеваемости ишемической болезнью сердца у женщин и увеличение заболеваемости гипертрофией левого желудочка у мужчин. Отклонения на ЭКГ ассоциированы с высокой смертностью в результате ССЗ и их включение в модель немного повысило эффективность прогнозирования смертности. Учитывая доступность, дешевизну и безопасность процедуры, ЭКГ можно использовать для прогнозирования рисков и выявления пациентов, нуждающихся в профилактике ССЗ. Для того чтобы дать однозначный ответ на вопрос о целесообразности включения ЭКГ в программу планового обследования, потребуются дальнейшие исследования.

Список используемой литературы

1. GBD 2015 Mortality and Causes of Death Collaborators. Global, regional, and national life expectancy, all-cause mortality, and cause-specific mortality for 249 causes of death, 1980–2015: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015. Lancet. 2016 8;388(10053):1459–1544.
2. European Heart Network. European Cardiovascular Disease Statistics 2012. 
3. Global WHO Mortality database. WHO Mortality Database 
4. Zhang ZM, Prineas RJ, Eaton CB. Evaluation and comparison of the Minnesota code and Novacode for electrocardiographic Q-ST wave abnormalities for the independent prediction of incident coronary heart disease and total mortality (from the women‘s health initiative). Am J Cardiol. 2010;106:18–25. View Article
5. Laukkanen JA, Di Angelantonio E, Khan H, Kurl S, Ronkainen K, Rautaharju P. T-wave inversion, QRS duration, and QRS/T angle as electrocardiographic predictors of the risk for sudden cardiac death. Am J Cardiol. 2014;113(7):1178–83. View Article
6. Denes P, Garside DB, Lloyd-Jones D, Gouskova N, Soliman EZ, Ostfeld R, et al. Major and minor electrocardiographic abnormalities and their association with underlying cardiovascular disease and risk factors in Hispanics/Latinos (from the Hispanic community health study/study of Latinos). Am J Cardiol. 2013;112(10):1667–75. View Article
7. Walsh JA 3rd, Prineas R, Daviglus ML, Ning H, Liu K, Lewis CE, et al. Prevalence of electrocardiographic abnormalities in a middle-aged, biracial population: Coronary Artery Risk Development in Young Adults study. J Electrocardiol. 2010;43(5):385.e1–9. View Article
8. Vinyoles E, Soldevila N, Torras J, Olona N, de la Figuera M. Prognostic value of non-specific ST-T changes and left ventricular hypertrophy electrocardiographic criteria in hypertensive patients: 16-year follow-up results from the MINACOR cohort. BMC Cardiovasc Disord. 2015;15:24. View Article
9. Chou R, Arora B, Tracy D, Fu R, Walker M, Humphrey L. Screening asymptomatic adults with resting or exercise electrocardiography: a review of the evidence for the U.S. preventive services task force. Ann Intern Med. 2011;155:375–85. View Article
10. Tamosiunas A, Grazuleviciene R, Luksiene D, Dedele A, Reklaitiene R, Baceviciene M, et al. Accessibility and use of urban green spaces, and cardiovascular health: findings from a Kaunas cohort study. Environ Health. 2014;13(1):20. View Article
11. Tamosiunas A, Klumbiene J, Petkeviciene J, Radisauskas R, Vikhireva O, Luksiene D, Virviciute D. Trends in major risk factors and mortality from main non-communicable diseases in Lithuania, 1985-2013. BMC Public Health 2016; 4;16:717.
12. Auer R, Bauer DC, Marques-Vidal P, Butler J, Min LJ, Cornuz J, et al. Association of major and minor ECG abnormalities with coronary heart disease events. JAMA 2012; 11;307(14):1497–1505.
13. Groot A, Bots ML, Rutten FH, den Ruijter HM, Numans ME, Vaartjes I. Measurement of ECG abnormalities and cardiovascular risk classification: a cohort study of primary care patients in the Netherlands. Br J Gen Pract. 2015;65(630):e1–8. View Article
14. Prineas RJ, Crow RS, Blackburn H. The trends in the prevalence of diagnosed atrial fibrillation, its treatment with anticoagulation and predictors of such treatment in UK primary care.Code manual of electrocardiographic findings. London: John Wright; 1982.
15. Menotti A, Mulder I, Kromhout D, Nissinen A, Feskens EJ, Giampaoli S. The association of silent electrocardiographic findings with coronary deaths among elderly men in three European countries. The FINE study. Acta Cardiol. 2001;56(1):27–36. View Article
16. Pencina MJ, D'Agostino RB Sr, Steyerberg EW. Extensions of net reclassification improvement calculations to measure usefulness of new biomarkers. Stat Med 2011;15;30(1):11–21.
17. Harrell FE Jr, Lee KL, Mark DB. Multivariable prognostic Модельs: issues in developing Модельs, evaluating assumptions and adequacy, and measuring and reducing errors. Stat Med. 1996;15:361–87.
18. Bang CN, Devereux RB, Okin PM. Regression of electrocardiographic left ventricular hypertrophy or strain is associated with lower incidence of cardiovascular morbidity and mortality in hypertensive patients independent of blood pressure reduction - a LIFE review. J Electrocardiol. 2014;47(5):630–5. View Article
19. Okin PM, Devereux RB, Jern S, Kjeldsen SE, Julius S, Nieminen MS, et al. Regression of electrocardiographic left ventricular hypertrophyduring antihypertensive treatment and the prediction of major cardiovascular events. JAMA. 2004;292(19):2343–9. View Article
20. Reklaitiene R, Tamosiunas A, Virviciute D, Baceviciene M, Luksiene D. Trends in prevalence, awareness, treatment, and control of hypertension, and the risk of mortality among middle-aged Lithuanian urban population in 1983-2009. BMC Cardiovasc Disord. 2012;12:68. View Article
21. Kriaucioniene V, Klumbiene J, Petkeviciene J, Sakyte E. Time trends in social differences in nutrition habits of a Lithuanian population: 1994-2010. BMC Public Health. 2012;12:218. doi.org. ViewArticlePubMedPubMedCentral
22. Order of the Minister of Health of the Republic of Lithuania, No. V-913. 
23. Stefansdottir H, Aspelund T, Gudnason V, Arnar DO. Trends in the incidence and prevalence of atrial fibrillation in Iceland and future projections. Europace. 2011;13(8):1110–7. View Article
24. Liao YL, Liu KA, Dyer A, Schoenberger JA, Shekelle RB, Colette P, et al. J Major and minor electrocardiographic abnormalities and risk of death from coronary heart disease, cardiovascular diseases and all causes in men and women. J Am Coll Cardiol. 1988;12(6):1494–500. View Article
25. Desai CS, Ning H, Lloyd-Jones DM. Competing cardiovascular outcomes associated with electrocardiographic left ventricular hypertrophy: the atherosclerosis risk in communities study. Heart. 2012;98(4):330–4. View Article
26. Queen SR, Smulevitz B, Rentfro AR, Vatcheva KP, Kim H, McPherson DD, et al. Electrocardiographic abnormalities among Mexican Americans: correlations with diabetes, obesity, and the metabolic syndrome. World J Cardiovasc Dis. 2012;2(2):50–6. View Article
27. Badheka AO, Rathod A, Marzouka GR, Patel N, Bokhari SS, Moscucci M, et al. Isolated nonspecific ST-segment and T-wave abnormalities in a cross-sectional United States population and mortality (from NHANES III). Am J Cardiol. 2012;110(4):521–5. View Article
28. O'Neal WT, Shah AJ, Efird JT, Rautaharju PM, Soliman EZ. Subclinical myocardial injury identified by cardiac infarction/injury score and the risk of mortality in men and women free of cardiovascular disease. Am J Cardiol. 2014;114(7):1018–23. View Article
29. Lehtonen AO, Puukka P, Varis J, Porthan K, Tikkanen JT, Nieminen MS, et al. Prevalence and prognosis of ECG abnormalities in normotensive and hypertensive individuals. J Hypertens. 2016;34(5):959–66. View Article
30. Menotti A, Seccareccia F. Electrocardiographic Minnesota code findings predicting short-term mortality in asymptomatic subjects. The Italian RIFLE pooling project (risk factors and life expectancy). G Ital Cardiol. 1997;27(1):40–9. PubMed
31. De Bacquer D, De Backer G, Kornitzer M, Blackburn H. Prognostic value of ECG findings for total, cardiovascular disease, and coronary heart disease death in men and women. Heart. 1998;80(6):570–7. View Article
32. Greenland P, Xie X, Liu K, Colangelo L, Liao Y, Daviglus ML, et al. Impact of minor electrocardiographic ST-segment and/or T-wave abnormalities on cardiovascular mortality during long-term follow-up. Am J Cardiol. 2003;91(9):1068–74. View Article
33. Rautaharju PM, Ge S, Nelson JC, Marino Larsen EK, Psaty BM, et al. Comparison of mortality risk for electrocardiographic abnormalities in men and women with and without coronary heart disease (from the cardiovascular health study). Am J Cardiol. 2006;97(3):309–15. View Article
34. Zhang ZM, Prineas RJ, Case D, Psaty BM, Suzuki T, Burke GL. Gender differences between the Minnesota code and Novacode electrocardiographic prognostication of coronary heart disease in the cardiovascular health study. Am J Cardiol. 2011;107(6):817–20. View Article
35. Pride YB, Piccirillo BJ, Gibson CM. Prevalence, consequences, and implications for clinical trials of unrecognized myocardial infarction. Am J Cardiol. 2013;111:914–8. View Article
36. Sheifer SE, Gersh BJ, Yanez ND III, Ades PA, Burke GL, Manolio TA. Prevalence, predisposing factors, and prognosis of clinically unrecognized myocardial infarction in the elderly. J Am Coll Cardiol. 2000;35:119–26. View Article
37. de Torbal A, Boersma E, Kors JA, van Herpen G, Deckers JW, van der Kuip DA, et al. Incidence of recognized and unrecognized myocardial infarction in men and women aged 55 and older: the Rotterdam study. Eur Heart J. 2006;27:729–36. View Article
38. Zhang ZM, Rautaharju PM, Prineas RJ, Rodriguez CJ, Loehr L, Rosamond WD, et al. Race and sex differences in the incidence and prognostic significance of silent myocardial infarction in the atherosclerosis risk in communities (ARIC) study. Circulation. 2016;133(22):2141–8. View Article
39. Kumar A, Lloyd-Jones DM. Clinical significance of minor nonspecific ST-segment and T-wave abnormalities in asymptomatic subjects: a systematic review. Cardiol Rev. 2007;15(3):133–42. View Article
40. Sawai T, Imano H, Muraki I, Hayama-Terada M, Shimizu Y, Cui R, et al. Changes in ischaemic ECG abnormalities and subsequent risk of cardiovascular disease. Heart Asia. 2017;9(1):36–43. View Article
41. Aro AL, Anttonen O, Tikkanen JT, Junttila MJ, Kerola T, Rissanen HA, et al. Prevalence and prognostic significance of T-wave inversions in right precordial leads of a 12-lead electrocardiogram in the middle-aged subjects. Circulation. 2012;125(21):2572–7. View Article
42. Levy D, Salomon M, D'Agostino RB, Belanger AJ, Kannel WB. Prognostic implications of baseline electrocardiographic features and their serial changes in subjects with left ventricular hypertrophy. Circulation. 1994;90:1786–93. View Article
43. Øhrn AM, Schirmer H, Njølstad I, Mathiesen EB, Eggen AE, Løchen ML, et al. Electrocardiographic unrecognized myocardial infarction does not improve prediction of cardiovascular events beyond traditional risk factors. The Tromsø study. Eur J Prev Cardiol. 2018;25(1):78–86. View Article
44. Daviglus ML, Liao Y, Greenland P, Dyer AR, Liu K, Xie X, et al. Association of nonspecific minor ST-T abnormalities with cardiovascular mortality: the Chicago Western electric study. JAMA. 1999;281(6):530–6. View Article