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.
&hide_Cookie=yes)
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.