slozhnosti-prognozirovaniya-techeniya-hobl-v-sovre

Сложности прогнозирования течения ХОБЛ в современной пульмонологии. Существуют ли достоверные критерии прогноза?

В настоящее время хроническая обструктивная болезнь легких (ХОБЛ) является одной из ведущих причин заболеваемости и занимает третью позицию в структуре смертности населения в мире1,2.


Высокий риск инвалидизации и преждевременная смертность лиц, подверженных данному заболеванию, представляют острую проблему современной медицины. В глобальном масштабе тяжелое социальное и экономическое бремя ХОБЛ, по прогнозам, увеличится в ближайшие десятилетия из-за продолжающегося воздействия факторов риска и старения населения3. При этом наибольшая доля экономических затрат приходится на обострения патологии3. Раннее прогнозирование исходов ХОБЛ имеет большое социально-медицинское значение и позволяет сократить затраты на оказание медицинской помощи больным. При планировании мер по профилактике прогрессирования заболевания необходимо учитывать факторы, которые могут способствовать повышению риска будущих событий (таких как обострения, госпитализация или смерть). В этой связи разработаны предикторы неблагоприятного течения и неблагоприятного исхода ХОБЛ. Однако по результатам проведенных в последние годы исследований было показано, что применяемые в настоящее время прогностические критерии не позволяют с высокой достоверностью предсказать дальнейшее развитие заболевания, его осложнения и исходы4-6.


Наиболее востребованным в клинической практике для диагностики и оценки прогноза течения ХОБЛ по-прежнему остается определение уровня объема форсированного выдоха за 1-ю секунду (ОФВ1)4. При снижении показателей скорости воздушного потока наблюдается увеличение риска обострений, госпитализаций и смерти. Следует отметить, что хотя на популяционном уровне ОФВ1 является одним из главных критериев при прогнозировании клинических исходов, на индивидуальном уровне данный показатель теряет точность, не позволяя однозначно судить о прогнозе обострения заболевания или смертности4,7. С учетом того, что ХОБЛ – это полисиндромное заболевание с системными проявлениями, была накоплена достаточная доказательная база, делающая необходимым расширение списка критериев для определения более точного прогноза течения и клинического исхода заболевания. К примеру, помимо значения ОФВ1, экспертами программного международного документа по ХОБЛ (GOLD, Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease) было рекомендовано использовать для оценки заболевания в практическом здравоохранении такие прогностические показатели, как модифицированная шкала одышки Совета медицинских исследований (mMRC, Modified Medical Research Council Scale) и наличие обострений в анамнезе4. Данные о переносимости физической нагрузки с помощью тестов ходьбы (6-минутной ходьбы или шаттл-теста с возрастающей скоростью ходьбы) применяются для определения риска смертности, а также для оценки эффективности легочной реабилитации4. По данным опубликованного в 2019 г. масштабного систематического обзора, наиболее часто используемыми предикторами ХОБЛ в различных клинических условиях (амбулаторных, стационарных, отделениях неотложной помощи) были: возраст (41%), ОФВ1 (21%), пол (18%), индекс массы тела (ИМТ; 6%), курение (16%), предыдущие обострения (13%) и госпитализации (12%), индекс BODE (Body mass index, Obstruction, Dyspnea, and Exercise; 11%), mMRC (10%) и индекс сопутствующей патологии Чарльсона (9%)6.


Отметим, что в современной клинической практике GOLD рекомендует применять многомерные модели прогнозирования вместо отдельных предикторов4. Использование составной шкалы прогноза может обеспечить комплексный метод оценки, включающий множество системных проявлений ХОБЛ. Многомерные прогностические модели для различных клинических исходов также могут быть использованы в практике для принятия решений о госпитализации и стратегии лечения. В настоящее время для прогнозирования последующих исходов у пациентов с ХОБЛ доступно множество прогностических шкал, поэтому принятие решения о том, какую из них использовать в конкретных условиях или популяции, может быть сложной задачей для медицинских работников6. Одной из первых была разработана комплексная шкала BODE с использованием нескольких показателей, определяющих пациентов с повышенным риском смертности8. Метод BODE объединяет респираторные и системные проявления болезни (снижение ИМТ, ОФВ1, переносимости физической нагрузки (тест с 6-минутной ходьбой), одышка) и определяет комбинированный балл, который является лучшим предиктором последующей выживаемости, чем любой отдельный компонент. В последующем были предложены более простые прогностические шкалы многокомпонентной оценки без включения теста с физической нагрузкой4. Однако эти методы нуждаются в дальнейшей проверке в контролируемых исследованиях для подтверждения возможности их применения в различных клинических условиях и при широком диапазоне степени тяжести заболевания. К примеру, классификацию ABCD в настоящее время считают недостаточно чувствительным предиктором исходов ХОБЛ на индивидуальном уровне, т.к. этот инструмент оценки показал результаты не лучше, чем спирометрические показатели прогнозирования смертности и других важных исходов4. По данным систематического обзора многофакторных прогностических моделей ХОБЛ, применяемых в клинической практике (n=408), большинство шкал многокомпонентной оценки было разработано для амбулаторных пациентов (n=239), тогда как моделей для стационарных условий (n=155) и отделений неотложной помощи (n=14) было значимо меньше6. При этом было идентифицировано только семь прогностических моделей с общим низким риском предвзятости в соответствии с PROBAST: ADO, B-AE-D, B-AE-D-C, расширенная ADO, обновленная ADO, обновленный BODE и модель, разработанная Bertens et al6,9. Отметим, что шкалы BODE, B-AE-D-C, ADO используются для прогноза исходов ХОБЛ на амбулаторном этапе ведения больных, тогда как, по результатам исследования, ни одной корректно разработанной прогностической модели для госпитализированных в стационар больных не было выявлено.


В целом задачей современной пульмонологии является разработка многофакторных прогностических шкал для применения в любой клинической обстановке и индивидуальной медицине в соответствии с особенностями пациентов. Работа исследователей должна быть сосредоточена на улучшении существующих прогностических моделей путем обновления с добавлением новых предикторов для повышения их эффективности и внешней валидации, а также на оценке безопасности, клинической и экономической эффективности применения этих моделей в клинической практике посредством исследований воздействия.


Foster/ website 13/10/2022 RUS_26

 

Список используемой литературы:

  1. Halpin DMG, Celli BR, Criner GJ, et al. The GOLD Summit on chronic obstructive pulmonary disease in low- and middle-income countries. Int J Tuberc Lung Dis. 2019; 23(11): 1131-41.
  2. Soriano JB, Rodríguez-Roisin R. Chronic obstructive pulmonary disease overview: epidemiology, risk factors, and clinical presentation. Proc Am Thorac Soc. 2011; 8: 363-7. doi: 10.1513/pats.201102-017RM
  3. Mathers CD, Loncar D. Projections of global mortality and burden of disease from 2002 to 2030. PLoS Med. 2006; 3(11): e442.
  4. Global Strategy for Prevention, Diagnosis and Management of COPD: 2022. Report
  5. https://goldcopd.org/2022-gold-reports-2/
  6. Карнаушкина М.А., Федосенко С.В., Сазонов А.Э., и др. Сложности прогнозирования течения ХОБЛ как вызов современной клинической пульмонологии. Архив внутренней медицины. 2016; 4: 4-20. doi: 10.20514/2226-6704-2016-6-4-14-20
  7. Bellou V, Belbasis L, Konstantinidis AK, et al. Prognostic models for outcome prediction in patients with chronic obstructive pulmonary disease: systematic review and critical appraisal. BMJ. 2019 Oct 4; 367: l5358. doi: 10.1136/bmj.l5358
  8. Soriano JB, Lamprecht B, Ramirez AS, et al. Mortality prediction in chronic obstructive pulmonary disease comparing the GOLD 2007 and 2011 staging systems: a pooled analysis of individual patient data. Lancet Respir Med. 2015; 3(6): 443-50.
  9. Celli BR, Cote CG, Marin JM, et al. The body-mass index, airflow obstruction, dyspnea, and exercise capacity index in chronic obstructive pulmonary disease. N Engl J Med. 2004 Mar 4; 350(10): 1005-12. doi: 10.1056/NEJMoa021322
  10. Bertens LC, Reitsma JB, Moons KG, van Mourik Y, Lammers JW, Broekhuizen BD, Hoes AW, Rutten FH. Development and validation of a model to predict the risk of exacerbations in chronic obstructive pulmonary disease. Int J Chron Obstruct Pulmon Dis. 2013;8:493-9. doi: 10.2147/COPD.S49609.


 

Другие публикации

Бронхиальное дерево в MARTе. Большое значение малых дыхательных путей
Современные подходы к терапии бронхиальной астмы
Функциональная диагностика хронической обструктивной болезни легких