Из 101 исходной переменной для итоговой модели XGBoost отобрано восемь наиболее значимых признаков. Она стабильно превзошла модель LASSO: площадь под ROC-кривой составила 0,831 в обучающей выборке, 0,826 во внутренней валидации и 0,813 – в валидации по центрам. Ключевыми предикторами смертности стали возраст, D-димер и NT-proBNP; для интерпретации модели применялись SHAP-значения, позволившие оценить вклад каждого показателя. На основе оптимальной модели создан веб-калькулятор риска для клинического применения.
С помощью двух порогов – 0,223 и 0,855 – пациенты разделены на группы низкого, умеренного и высокого риска. В обшей выборке к высокому риску отнесены 2,6%, к умеренному – 52,4%, к низкому – 45,0%. Заболеваемость трехлетней смертностью от всех причин составила 254,7 на 1 тысячу человеко-лет в группе высокого риска, 62,9 – в группе умеренного и 5,9 – в группе низкого. По сравнению с низким риском, высокий риск сопровождался увеличением смертности от всех причин в 9,62 раза, а сердечно-сосудистой смертности – в 12,53 раза; для умеренного риска соответствующие показатели составили 5,04 и 6,25. Эти результаты подтверждены в независимых выборках и анализах чувствительности.
К сильным сторонам работы относится большой массив данных из электронных медицинских записей, привязка к национальному регистру смертности, использование рутинных клинических переменных и воспроизводимая точность в независимых выборках. Ограничения связаны с тем, что изучались только госпитализированные пациенты в Китае, часть больных с полными биомаркерными измерениями могла иметь более тяжелое течение, отсутствовали данные коронарной визуализации, а относительно низкая частота событий ограничивала положительную прогностическую ценность. Тем не менее модель может поддержать персонализированную оценку риска и распределение ресурсов у пациентов с кардио-рено-метаболическим синдромом стадий 2–4, хотя для подтверждения универсальности требуются международные внешние выборки.
В августе 2026 года ученые Воронежского государственного медицинского университета им. Н.Н. Бурденко разработали логистическую модель для оценки вероятности летального исхода в течение 30 суток после аортокоронарного шунтирования (АКШ). Исследование, результаты которого опубликованы в журнале «Кардиоваскулярная терапия и профилактика», выполнено на данных 1,5 тысячи пациентов, перенесших плановое АКШ в 2021–2024 годах. В модель вошли три предиктора – фракция выброса, наличие нестабильной стенокардии в течение месяца перед операцией и IV функциональный класс стабильной стенокардии. По мнению авторов, инструмент может использоваться для оценки рисков и дополнительной коррекции состояния пациентов до хирургического вмешательства.
