Background. The importance of predictors of adverse outcomes after coronary bypass surgery needs to be regularly review in view of changing standards of practice. Predicting complications will help reduce current mortality and morbidity among patients who have undergone coronary bypass surgery (CABG). Aims — prediction and determination of independent predictors of in-hospital mortality after CABG based on the results of preoperative examination. Methods. In a retrospective cohort single-center study, we analyzed the results of 2239 patients who underwent isolated CABG for the period from September 2018 to August 2021. The primary endpoint of the study was hospital death after CABG. Also, the frequency of: non-fatal myocardial infarction, non-fatal stroke, acute heart failure, postoperative rhythm and conduction disorders, acute renal failure, multiple organ failure, infectious complications was analyzed. Next, we searched for independent predictors and built a prognostic model for assessing the risk of death after CABG. Results. Results. Hospital mortality among patients was 1.34% (n = 30). Independent predictors of death after CABG were: ejection fraction (OR — 0.91; 95% CI: 0.88–0.93; p < 0.001), body mass index (OR — 0.90; 95% CI: 0.82–0.99; p = 0.035), glomerular filtration rate (OR — 0.97; 95% CI: 0.96–0.99; p = 0.005), repeated CABG (OR — 9.3; 95% CI: 2.74–31.24; p < 0.001), critical atherosclerotic lesion of the arteries of the lower extremities (OR — 4.5; 95% CI: 1.933–10.268; p < 0.001). The model for predicting the probability of death after CABG had high quality metrics: ROC-AUC — 0.838 (95% CI: 0.747–0.929; p < 0.001), sensitivity — 72.4%, specificity — 84%. The threshold value of the logistic function P at the cut-off point, which corresponded to the highest value of the Yuden index, was 0.015. The outcome was predicted when the value of the logistic function P was higher than or equal to this value. Conclusion. We have developed a model for predicting in-hospital mortality after CABG based on independent linear predictors: left ventricular ejection fraction, body mass index, glomerular filtration rate, repeated CABG, critical atherosclerotic lesion of the main arteries of the lower extremities.
Обоснование. Важность предикторов развития неблагоприятных исходов после коронарного шунтирования (КШ) нуждается в регулярном пересмотре с учетом меняющихся стандартов практики. Возможность прогнозирования неблагоприятных исходов позволит снизить текущую смертность и заболеваемость среди пациентов, направляемых на КШ. Цель исследования — поиск независимых предикторов и прогнозирование госпитального смертельного исхода при операции КШ на основании результатов дооперационного обследования. Методы. В ретроспективном когортном одноцентровном исследовании проанализированы послеоперационные исходы у 2239 пациентов, перенесших плановое изолированное КШ за период с сентября 2018 по август 2021 г. Конечная точка — госпитальная смерть в результате КШ. Дополнительно оценивали частоту: нефатального инфаркта миокарда, нефатального инсульта, острой сердечной недостаточности, послеоперационных нарушений ритма и проводимости, острой почечной недостаточности, полиорганной недостаточности, инфекционных осложнений. Поиск независимых предикторов и построение прогностической модели оценки риска смерти после КШ проводили с помощью логистической регрессии. Результаты. Госпитальная летальность в когорте исследуемых больных составила 1,34% (n = 30). Независимыми предикторами летального исхода после КШ стали: общая фракция выброса левого желудочка (ОШ — 0,91; 95%-й ДИ: 0,88–0,93; р < 0,001), индекс массы тела (ОШ — 0,90; 95%-й ДИ: 0,82–0,99; р = 0,035), скорость клубочковой фильтрации (ОШ — 0,97; 95%-й ДИ: 0,96–0,99; р = 0,005), повторное выполнение КШ (ОШ — 9,3; 95%-й ДИ 2,74–31,24; р < 0,001), критическое поражение магистральных артерий нижних конечностей (ОШ — 4,5; 95%-й ДИ: 1,933–10,268; р < 0,001). Полученная логистическая модель для прогнозирования вероятности наступления летального исхода после КШ обладала высокими метриками качества: ROC-AUC — 0,838 (95%-й ДИ: 0,747–0,929; p < 0,001), чувствительность — 72,4%, специфичность — 84%. Пороговое значение логистической функции P в точке сut-off, которому соответствовало наивысшее значение индекса Юдена, составило 0,015. Исход прогнозировался при значении логистической функции P выше данной величины или равном ей. Заключение. Нами разработана высокоточная модель прогнозирования смерти после КШ, реализованная на определенных в исследовании независимых линейных предикторах: общей фракции выброса левого желудочка, индексе массы тела, скорости клубочковой фильтрации, повторном выполнении КШ, критическом поражении магистральных артерий нижних конечностей.