Глава 1. Прогнозирование с помощью шкал

Одним из быстропрогрессирующих направлений в клинической медицине, несомненно, является прогнозирование заболеваний с помощью специальных моделей и шкал. В одном из последних обзоров насчитали 1382 сердечно-сосудистые прогностические модели и шкалы (Wessler B. et al., 2021). Число последних увеличилось почти в 3 раза за последнее десятилетие по сравнению с предыдущим (Wessler B. et al., 2017).

Использование последних считается оптимальным и более эффективным, нежели простая оценка выраженности клинических симптомов и лабораторных тестов (рис. 1.1). И только отсутствие точных, надежных и валидизированных моделей и шкал для некоторых заболеваний оставляет традиционные подходы в медицинской практике.

Рис. 1.1. Подходы к прогнозированию болезней, основанные на рисках и традиционной оценке симптомов и тестов

Более точная оценка прогноза заболевания позволяет эффективнее использовать лечебные ресурсы, включая хирургическое лечение и дорого­стоящие высокотехнологичные устройства.

С целью выбора госпитального лечения и интенсивной терапии при острых коронарных синдромах (ОКС) без подъема сегмента ST на электрокардиограмме (ЭКГ) широко используется шкала GRACE. При назначении оральных антикоагулянтов пациентам с фибрилляцией предсердий (ФП) опираются на результаты шкал CHA2DS2-VASc и HAS-BLED; для оценки сердечно-сосудистого риска и назначения статинов рекомендованы шкалы SCORE2 и PCE; выбор хирургического метода лечения коронарной болезни сердца основан на шкале SYNTAX; для отбора пациентов на трансплантацию печени используют шкалу MELD; терапия хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ) определяется шкалой ABCD; при госпитализации пациентов с внебольничной пневмонией рекомендуют шкалу CRB-65 и т.д.

Помимо предсказания течения заболеваний, шкалы широко используются для стандартизации и количественных оценок в рандомизированных клинических исследованиях, при определении эффективности работы учреждений и подразделений, учете рационального использования ресурсов здравоохранения.

Применение такого подхода для прогнозирования в реальной клинической практике имеет свои преимущества и недостатки.

Преимущества прогностических шкал:

• унификация принятия решения;
• отсутствие существенной зависимости от опыта и квалификации врача;
• количественная оценка состояния и прогноза;
• оперативное использование на мобильных устройствах;
• автоматический расчет при электронной истории болезни;
• возможность контроля.

Недостатки, присущие многим прогностическим шкалам:

• групповой прогноз;
• учет ограниченного числа предикторов;
• неопределенность временного лага прогноза;
• статический характер прогноза;
• зависимость от популяции;
• ограниченность определенным заболеванием или вариантом болезни;
• многообразие форм и сложности использования;
• отсутствие интеграции в существующие алгоритмы терапии;
• многочисленность шкал и сложность выбора.

Строго говоря, шкалы могут использоваться, если доказано, что их применение достоверно улучшает прогноз по сравнению с решениями врача без использования шкал. Однако такие исследования проводятся крайне редко и отсутствуют для большинства распространенных шкал, даже одобренных в клинических рекомендациях.

Пока высококвалифицированные специалисты редко используют шкалы, полагаясь на собственные оценки прогноза, основанные на опыте, знаниях и интуиции, однако очевидно, что за математическими системами прогнозирования будущее.