Фенотипирование кардиогенного шока

Введение: Кардиогенный шок (КШ) — гетерогенный синдром с различными клиническими проявлениями и исходами. С помощью методов машинного обучения мы проверили гипотезу о наличии у пациентов с КШ отдельных фенотипов при поступлении, связанных с уникальными клиническими характеристиками и внутрибольничной летальностью. Методы и результаты: Проанализированы данные 1959 пациентов с КШ из 2 международных когорт: CSWG (Cardiogenic Shock Working Group Registry) (инфаркт миокарда [CSWG-MI; n=410] и острая декомпенсация хронической сердечной недостаточности [CSWG-HF; n=480]) и DRR (Danish Retroshock MI Registry) (n=1069). Кластеры пациентов с КШ были выявлены в CSWG-MI с помощью алгоритма consensus k means и затем валидированы в CSWG-HF и DRR. Пациентов в каждом фенотипе дополнительно стратифицировали по стадиям Society of Cardiovascular Angiography and Interventions. Алгоритмы машинного обучения выделили 3 различных кластера КШ: «неконгестивный (I)», «кардиоренальный (II)» и «кардиометаболический (III)» шок. Среди 3 когорт (CSWG-MI, DRR и CSWG-HF) внутрибольничная летальность составила 21% против 28% против 10%, 45% против 40% против 32% и 55% против 56% против 52% для кластеров I, II и III соответственно. Кластер «кардиометаболического шока» имел наибольший риск развития шока стадии D или E, а также внутрибольничной летальности среди всех фенотипов, независимо от причины. Несмотря на исходные различия, каждый кластер демонстрировал воспроизводимые демографические, метаболические и гемодинамические профили в 3 когортах. Выводы: С помощью машинного обучения мы выделили и валидировали 3 различных фенотипа КШ со специфическими и воспроизводимыми ассоциациями с летальностью. Эти фенотипы могут помочь в целевом включении пациентов в клинические исследования и способствовать разработке индивидуализированных стратегий лечения для подгрупп пациентов с КШ.