Components of organizational models of comprehensive rehabilitation at the stage of medical and social expert evaluation in patients after cardiac surgery: a systematic review and meta-analysis

Full Text

ВВЕДЕНИЕ

Сердечно-сосудистые заболевания занимают лидирующие позиции в общей структуре заболеваемости, что ведёт к росту нагрузки на систему здравоохранения, в том числе объёма кардиохирургических операций (КХО). У большинства лиц, перенёсших КХО, наблюдается стойкое снижение их функциональных способностей, физической активности и, как следствие, потеря мышечной массы, что ухудшает общий прогноз течения заболевания для данной когорты пациентов вкупе со снижением качества их жизни [1]. Статистическим отражением данной проблемы является высокий уровень инвалидности и временной нетрудоспособности у пациентов данной группы. КХО, по данным различных исследований, могут приводить к снижению доли работоспособных пациентов, несмотря на объективное улучшение соматического статуса. Это связано как с увеличением числа неблагоприятных исходов в виде увеличения уровня инвалидности, так и с исходно более тяжёлым состоянием пациентов, что обусловливает высокую экономическую нагрузку [2, 3]. В Российской Федерации (РФ) на сегодняшний день сохраняется стереотип о неизбежности инвалидизации пациентов после КХО [3].

Кардиореабилитация (КР), которая является эффективным инструментом вторичной профилактики, зачастую реализуется некорректно. Организация реабилитационного процесса различается между учреждениями. Эти различия наблюдаются в организации процедуры направления пациентов на КР, в программах, методах и системах наблюдения. После выписки из стационара пациенты сталкиваются с временным разрывом перед началом медицинского наблюдения и до начала амбулаторной КР, что в литературе трактуется как «разрыв в оказании помощи» (gap in care) [4]. Данный разрыв усугубляется низкой доступностью и вовлечённостью пациентов в проведение программ КР, что связано со множеством ограничений, к которым относятся географические, финансовые и временные барьеры, а также дефицит кадровых ресурсов [3, 5]. По данным, полученным в ходе обзорной работы О.Л. Барбараш, в РФ наблюдается один из самых низких показателей доли пациентов с ишемической болезнью сердца, проходящих курс реабилитации [3]. Существующая система реабилитации в РФ не имеет системного и структурированного характера, что ведёт к разрыву относительно скорости развития технологий в области сердечно-сосудистой хирургии, приводя к снижению общих результатов оперативного лечения [6].

В рамках действующей системы здравоохранения в РФ основная роль в объективной оценке стойких ограничений жизнедеятельности, определении реабилитационного потенциала и разработке индивидуальных программ реабилитации и абилитации (ИПРА) формально отведена структуре медико-социальной экспертизы (МСЭ). Несмотря на это, наблюдаются различные проблемы в организации данной системы в контексте КР. Процесс организации часто фрагментирован, поскольку в нём делается упор преимущественно на медицинскую документацию, практически отсутствует оценка социально-психологических факторов и чаще всего наблюдается формальный подход к составлению ИПРА [6]. В связи с этим актуальной задачей на сегодняшний день является интеграция комплексного координированного процесса КР, а также мультидисциплинарной бригады в процесс организации МСЭ, что позволит сделать данный процесс активным этапом управления персонализированным алгоритмом процесса реабилитации [7].

Для преодоления существующих системных проблем необходима интеграция современных организационных моделей в комплексный процесс реабилитации. Анализ информации о данных моделях выявляет их высокую вариабельность, а также отсутствие систематических исследований, посвящённых компонентам этих моделей на этапе МСЭ [4]. Вопрос о том, какие из элементов данных моделей — организационные, кадровые или технологические — являются наиболее эффективными для улучшения функциональных исходов КР, повышения качества жизни и снижения уровня инвалидности, остаётся открытым и требует обоснования. По данным исследования Sibilitz и соавт., даже при наличии положительного эффекта от комплексной программы КР в виде снижения повторных госпитализаций и уровня смертности до 12 месяцев восстановление работоспособности и повышение качества жизни, оцениваемых по валидированным опросникам и шкалам (SF-36, HeartQol), в долгосрочной перспективе может быть не достигнуто [8]. Существующие систематические обзоры указывают на то, что общее качество доказательств, касающихся исходов КР, таких как качество жизни, остаётся низким, что говорит о необходимости новых исследований [9].

Качественный синтез данных позволяет выделить несколько компонентов, потенциально эффективных для интеграции в модель реабилитации на этапе МСЭ. Организационный компонент, направленный на создание чёткого алгоритма проведения КР, обеспечивает преемственность на каждом этапе. Исследования подчёркивают необходимость пересмотра пути КР с улучшением и уточнением процесса перехода между секторами [4]. Примером эффективного применения данного компонента является внедрение интегрированных путей лечения (Integrated Care Pathway, ICP) на основе структурированной системы данных. Такая модель обеспечивает комплексное профилирование и мониторинг пациентов и исходов реабилитационного процесса, хотя даже в ней использование КР в пострецедурном периоде может быть недостаточным [10]. Основным условием эффективности кадрового компонента является активная деятельность мультидисциплинарной бригады. Стационарный этап, в который включены такие специалисты, как кардиолог, врач лечебной физкультуры, психолог и психотерапевт, показывает, что комплексная оценка и индивидуальное планирование позволяют улучшить исход у большинства пациентов [11].

Технологический компонент особенно актуален для преодоления таких барьеров, как доступность помощи. Цифровые технологии, включающие мобильные и веб-приложения, демонстрируют свою эффективность в повышении приверженности пациентов лечебному процессу, а также позволяют успешно организовать мониторинг за пациентами в процессе КР, что подтверждается данными систематического обзора Wu и соавт. [12]. Программы, применяющие телемедицинские технологии, такие как Perfect Care или Tele Heart Care, основанные на удалённом мониторинге показателей витальных функций и телеконсультациях, демонстрируют снижение частоты повторных госпитализаций в течение 30 дней после выписки (с 24 до 4% в одном из исследований), а также сокращение сроков пребывания в стационаре [13]. Виртуальные клиники КР демонстрируют повышение приверженности лечению у пациентов данной когорты, а также позволяют повысить показатели функциональной способности [по тесту 6-минутной ходьбы (Six Minute-Walk Test, 6MWT)] и основные параметры качества жизни (согласно оценке по опроснику SF-36), что является эффективной альтернативой или же дополнением к очным программам [14]. Большое значение имеет внедрение домашних программ КР с технологиями телемониторинга (HBCR), эффективность которых сопоставима с реабилитацией, проводимой в центрах, при том что они позволяют преодолеть барьер доступности медицинской помощи [5]. При этом как для телемониторинга, так и для очной экспертизы необходима объективная оценка данных с использованием стандартизированных и валидированных инструментов оценки функционального статуса и качества жизни.

Несмотря на наличие разрозненных данных об эффективности отдельных инструментов, отдельные компоненты организационных моделей комплексной программы реабилитации, специфически интегрированные в этап МСЭ, систематически не изучены. Отсутствует ясность относительно того, в какой комбинации эти элементы дают наибольшую эффективность для достижения основных целей: улучшения функциональных исходов и качества жизни пациентов, сокращения сроков нетрудоспособности и снижения уровня инвалидности у лиц после КХО. Опыт этапной реабилитации, продемонстрировавший свою эффективность в отношении процесса восстановления трудоспособности, и современные технологии создают основу для разработки новой модели [2].

Цель исследования

Систематическое обобщение существующих данных об эффективности организационных моделей комплексной реабилитации, применимых на этапе МСЭ у пациентов после КХО, а также оценка эффективности их компонентов на основании качественного и количественного синтеза данных из исследований.

МЕТОДОЛОГИЯ ПОИСКА ИСТОЧНИКОВ

Постановка клинического вопроса по PICOS

Клинический вопрос исследования был структурирован согласно критериям PICOS:

• P (Population / популяция): взрослые пациенты (≥18 лет), перенёсшие кардиохирургические операции, такие как аортокоронарное шунтирование и операции на клапанах сердца или по поводу острого коронарного синдрома либо ишемической болезни сердца. Рассматриваются исследования, в которых часть пациентов или все пациенты после операции имели ограничения жизнедеятельности и трудоспособности, а также проходили или направлялись на оценку трудоспособности либо участвовали в программах медицинской, социальной и трудовой реабилитации.
• I (Intervention / вмешательство): комплексные программы или организационные модели реабилитации для пациентов кардиохирургического профиля, которые включают один или несколько компонентов: организационный, подразумевающий структурированный подход, координацию между этапами оказания помощи или наличие строгого алгоритма; кадровый, который включает участие мультидисциплинарной команды специалистов (кардиолога, реабилитолога, физиотерапевта, психолога, кардиохирурга) в процессе оценки, восстановления или планирования наблюдения; технологический, включающий использование методов функциональной диагностики, валидированных шкал оценки качества жизни и/или телемедицинских технологий с целью непрерывного динамического наблюдения.
• C (Comparison / сравнение): проводится сравнение экспериментальной группы с контрольной, в которой проводился стандартный послеоперационный уход или стандартная практика, не включающей целенаправленную и структурированную реабилитационную программу. Экспериментальная группа: рассматривается сравнение различных методов с различной интенсивностью или компонентов реабилитационных программ между собой. С целью качественного синтеза также рассматривались исследования, описывающие внедрение модели без выделенной контрольной группы.
• О (Outcomes / исходы): рассматривались исследования, имеющие данные об одном или нескольких первичных исходах: изменение соматического статуса или трудоспособности (по данным теста 6-минутной ходьбы, толерантности к физической нагрузке), улучшение показателей качества жизни, связанного со здоровьем, по любым валидированным опросникам. Также рассматривались вторичные исходы, такие как частота повторных госпитализаций, показатели, демонстрирующие динамику в процессе социальной и трудовой реабилитации, включающие восстановление трудоспособности и возвращение к профессиональной деятельности, а также исходы, демонстрирующие удовлетворённость пациентов или полноту реализации реабилитационных мероприятий.
• S (Study design / дизайн исследований): рандомизированные контролируемые исследования (РКИ) и нерандомизированные контролируемые исследования (нРКИ), проспективные и ретроспективные когортные сравнительные исследования (обсервационные), исследования типа «до — после» (в том числе без контрольной группы), а также исследования, подробно описывающие структуру и содержание реабилитационных программ. Исследования включаются в обзор даже в случае, если они не содержат сравнительной оценки качества жизни по валидированным шкалам, — данное требование используется как критерий для включения с целью количественного синтеза (метаанализа) по соответствующему исходу, но не как обязательное условие для включения в систематический обзор в целом.

Стратегия поиска

Авторами был проведён систематический поиск исследований в электронных библиографических базах данных PubMed, Wiley Online Library, Science Direct, а также в российской научной электронной библиотеке eLIBRARY с целью поиска публикаций на русском языке. Для поиска и выявления потенциально неопубликованных исследований использовался ручной поиск в Google Scholar. Поиск проводился в период с сентября по декабрь 2025 года. Глубину поиска составили публикации, вышедшие в период с 2015 по 2025 год, с целью обозрения современных организационных моделей реабилитационных программ и методов оценки качества жизни. Стратегия поиска была основана на использовании ключевых слов на русском и английском языках и их комбинаций, определённых в контексте клинического вопроса, а также комплексных запросов с применением логических операторов AND/ OR, адаптированных для просматриваемых баз данных: «медико-социальная экспертиза / medico-social expertise», «МСЭ / disability evaluation» [MeSH], «экспертиза нетрудоспособности / work capacity evaluation», «кардиохирургические вмешательства / cardiac surgical procedures» [MeSH], «аортокоронарное шунтирование / coronary artery bypass» [MeSH], «протезирование клапанов сердца / heart valve surgery» [MeSH], «комплексная реабилитация / comprehensive rehabilitation», «кардиореабилитация / cardiac rehabilitation» [MeSH], «организационные модели / models, organizational» [MeSH], «интегрированная помощь / delivery of health care, integrated» [MeSH], «преемственность помощи / continuity of patient care» [MeSH], «мультидисциплинарная команда / patient care team» [MeSH], «телемедицинские технологии / telemedicine» [MeSH], «качество жизни / quality of life» [MeSH], «SF-36 / SF-36», «EQ-5D / EQ-5D», «опросник Миннесоты / Minnesota Living with Heart Failure Questionnaire», «тест 6-минутной ходьбы / six-minute walk test», «функциональный статус / recovery of function», «возвращение к труду / return to work», «индивидуальная программа реабилитации (ИПРА) / individualized rehabilitation plan», «рандомизированное контролируемое исследование / randomized controlled trial» [pt], «когортные исследования / cohort studies» [MeSH], «проспективные исследования / prospective studies» [MeSH]. Полный список всех комплексных запросов, адаптированных для поиска в каждой электронной базе данных, представлен в Приложении 1, табл. 1.

Процесс отбора исследований

Отбор исследований для проведения настоящего систематического обзора с метаанализом был организован в соответствии с руководством PRISMA-2020 (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). Алгоритм поиска детально отображён на рис. 1.

 

Рис. 1. Алгоритм отбора исследований по рекомендациям PRISMA-2020.

Fig. 1. Research Selection Flowchart Based on PRISMA-2020 Recommendations.

 

Поиск и отбор источников выполнялись в период с сентября по декабрь 2025 г. Последний этап поиска проводился 03.12.2025. С целью минимизации риска смещения и обеспечения поиска релевантных клиническому вопросу исследований были определены критерии включения / исключения.

Критериями включения являлись РКИ и нРКИ, обсервационные (проспективные и ретроспективные когортные) исследования, а также исследования, имеющие данные о структуре и внедрении организационных моделей (в том числе исследования типа «до — после») с участием взрослых пациентов (≥18 лет), перенёсших КХО [аортокоронарное шунтирование (АКШ), операции на клапанах сердца, комбинированные операции], у которых в рамках исследования рассматривались вопросы восстановления трудоспособности, оценки функциональных ограничений и участия в комплексных реабилитационных программах на этапе МСЭ, а также освещающие организационные модели или комплексные программы реабилитации, включающие как минимум один из исследуемых компонентов: организационный (структурированный алгоритм ведения пациента, преемственность между этапами), кадровый (участие мультидисциплинарной команды) или технологический (применение методов функциональной диагностики, валидированных шкал или телемедицинских технологий) и имеющие данные о первичных (изменение толерантности к физической нагрузке и качества жизни) и/или вторичных исходах (восстановление трудоспособности, частота повторных госпитализаций, приверженность лечению на этапах реабилитации). В обзор были включены оригинальные исследования, опубликованные в рецензируемых журналах на русском и/или английском языках в период с января 2015 г. по декабрь 2025 г.

Критериями исключения являлись исследования, в которых популяция была представлена пациентами после чрескожных коронарных вмешательств без КХО или с сердечной недостаточностью нехирургической этиологии, а также систематические и нарративные обзоры, метаанализы, описания клинических случаев, редакционные статьи, тезисы конференций и экспертные мнения, не подкреплённые опубликованными данными, протоколы исследований без представленных результатов и экспериментальные работы на животных.

На первом этапе было идентифицировано 1879 записей, которые были импортированы в менеджер библиографических ссылок Zotero, после чего была проведена автоматическая и ручная проверка статей, в результате которой было удалено 106 дубликатов и 578 записей, не имеющих в открытом доступе полного текста. В результате первичного скрининга было отобрано 1195 публикаций для отбора по заголовкам и аннотациям, из которых было исключено 877 публикаций по причинам несоответствия рассматриваемому дизайну (обзоры или описания клинических случаев), несоответствия популяции или характера вмешательства (исследования, посвящённые только фармакотерапии или техническим аспектам КХО без рассмотрения реабилитационного процесса). В результате анализа на III этап было предоставлено 196 публикаций для извлечения и оценки их полного текста. На данном этапе было исключено 176 статей ввиду следующих причин: отсутствие в открытом доступе полного текста (58 публикаций), несоответствие критерию P (смешанные когорты с недостающими данными по кардиохирургическим пациентам — 41), несоответствие критерию I (отсутствие организационного, кадрового или технологического компонента — 38), несоответствие критерию S (протоколы и обзоры — 24), а также других причин, определённых в результате обсуждения и нахождения консенсуса (15). В результате поиска было отобрано 20 исследований с целью качественного и количественного анализа данных.

Извлечение и синтез данных

Извлечение и синтез данных из исследований, вошедших в итоговый список для проведения анализа, были проведены исследователями независимо друг от друга с использованием заранее созданной стандартизированной формы, разработанной в Microsoft Excel. Для каждого исследования, в соответствии с критериями PICOS, извлекались следующие данные: автор, год, дизайн, характеристики популяции с учётом типа КХО и оценки уровня трудоспособности, описание компонентов реабилитационной программы (экспериментальная группа) и процедур, проводимых в контрольной группе, а также оцениваемые исходы (Приложение 1, табл. 2). С целью количественного синтеза отдельное внимание уделялось извлечению числовых данных: размер групп, средних числовых значений и стандартных отклонений для непрерывных исходов (SD), таких как дистанция, преодолеваемая в тесте 6-минутной ходьбы, или баллы по валидированным опросникам и шкалам для оценки качества жизни, а также количество событий для дихотомических исходов, таких как восстановление трудоспособности. Разногласия, возникавшие в процессе отбора, решались путём обсуждения и нахождения консенсуса.

Оценка риска смещения проводилась с использованием специализированных инструментов в соответствии с дизайном исследования. Для оценки РКИ применялся инструмент Cochrane Risk of Bias 2 (RoB 2) по пяти ключевым доменам: рандомизация, отклонение от намеченного вмешательства, полнота данных, методика измерения исхода и выборка обобщаемых результатов. Для обсервационных исследований использовалась шкала Newcastle-Ottawa Scale (NOS), оценивающая общую выборку групп, их сопоставимость и адекватность оценки исхода. С целью визуализации проведённой оценки было использовано программное обеспечение R (версия 4.6.0) и R-Studio 2026.01.0+392 с пакетами ggplot2, robvis.

Количественный анализ данных (метаанализ) был проведён с помощью программного обеспечения R (версия 4.6.0) и R-Studio 2026.01.0+392 с пакетами metafor. Анализ проводился раздельно для каждого сравнимого клинического исхода. Для непрерывных исходов рассчитывалась объединённая разность средних mean (difference или difference in mean, MD) или стандартизованная разность средних (СРС, standardised mean difference, SMD) с 95% доверительным интервалом, а для дихотомических исходов — объединённое отношение шансов. Ввиду ожидаемой клинической и методологической неоднородности включённых исследований для всех расчётов была выбрана модель случайных эффектов по DerSimonian–Laird. Статистическая неоднородность количественно оценивалась с помощью I²-статистики, при этом значения свыше 50 и 75% интерпретировались как существенная и высокая неоднородность соответственно. Результаты метаанализа были представлены в виде лесных графиков (Forest plot). С целью оценки риска систематической ошибки публикаций при наличии достаточного количества исследований были построены воронкообразные графики и проведён регрессионный тест Эггера.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Общая характеристика включённых исследований

В ходе поиска и многоэтапного отбора публикаций, организация которого соответствовала алгоритму PRISMA-2020, было отобрано 20 оригинальных исследований, соответствовавших критериям PIOCS, а также установленным критериям включения / исключения. Основные данные, извлечённые из исследований на III этапе отбора, представлены в Приложении 1, табл. 3. Структура таблицы соответствует критериям PICOS и позволяет предварительно оценить организационные модели реабилитации, рассмотренные в исследованиях.

В представленных в настоящем обзоре статьях исследуемую когорту составили пациенты после КХО, наиболее часто встречающимися операциями являлись АКШ (в работах Dalli Peydró и соавт. [15], Hu и соавт. [16], Højskov и соавт. [17], Kaldal и соавт. [23], Cui и соавт. [24], Højskov и соавт. [25], Girgin и соавт. [27], Dwiputra и соавт. [28], Stonkuvienė и соавт. [30]), а также операции на клапанах сердца (в исследованиях Xue и соавт. [21], Sibilitz и соавт. [22], Højskov и соавт. [25], Stonkuvienė и соавт. [30], Butz и соавт. [32, 33]). В исследовании Dalli Peydró и соавт. [15] особое внимание уделяется процессу восстановления профессиональной деятельности, что наиболее значимо для МСЭ. Во всех рассмотренных работах в программу реабилитации были включены целевые компоненты: организационный компонент в виде структурированных алгоритмов сопровождения пациентов в процессе КР (в работах Dalli Peydró и соавт. [15], Kaldal и соавт. [23], Xue и соавт. [21], Sibilitz и соавт. [22]), кадровый компонент с участием мультидисциплинарной команды (в исследованиях Dalli Peydró и соавт. [15], Hu и соавт. [16], Yau и соавт. [18], Bitsch и соавт. [19], Kaldal и соавт. [23], Stonkuvienė и соавт. [30], Butz и соавт. [32]), технологический компонент, включающий телемедицинские технологии и оценку по валидированным шкалам (в статьях Dalli Peydró и соавт. [15] и Chong и соавт. [29]).

В каждом исследовании обязательно рассматривались как экспериментальная (ЭГ), так и контрольные группы (КГ). Участники КГ в большинстве исследований [17, 21, 27] получали обычный послеоперационный уход. Для проведения качественного и количественного анализа были выделены данные по двум типам исходов. Для количественного анализа (метаанализа) извлечены числовые данные по тесту 6-минутной ходьбы и показателям качества жизни по шкалам SF-36/SF-12 и EQ- 5D, которые применялись в исследованиях Dalli Peydró и соавт. [15], Hu и соавт. [16], Xue и соавт. [21], Sibilitz и соавт. [22], Dwiputra и соавт. [28], Girgin и соавт. [27]. Для качественного анализа собраны данные по вторичным исходам, наиболее актуальным на этапе медико-социальной экспертизы, такие как восстановление трудоспособности, полученные в работах Dalli Peydró и соавт. [15] и Bitsch и соавт. [19], частота повторных госпитализаций на основании данных Hu и соавт. [16], Xue и соавт. [21], Sibilitz и соавт. [22], а также результаты оценки когнитивных функций, рассмотренные в работах Asai и соавт. [31], Butz и соавт. [32, 33]. Оценка методологического качества представленных исследований имеет разнородную картину. Для ряда РКИ (Yau и соавт. [18], Bitsch и соавт. [19], Ennis и соавт. [20], Feuerstein и соавт. [26], Dwiputra и соавт. [28]) был отмечен низкий риск систематической ошибки. В то же время умеренный или высокий риск смещения наблюдался в обсервационном исследовании Hu и соавт. [16].

Оценка методологического качества включённых исследований

Оценка риска систематической ошибки (смещения) проводилась с использованием специализированных инструментов в зависимости от дизайна исследования. Для оценки РКИ применялся инструмент RoB 2, с помощью которого оценивается 5 ключевых доменов: процесс рандомизации (D1), отклонения от намеченных вмешательств (D2), полнота данных об исходах (D3), методы измерения исхода (D4) и выбор сообщаемого результата (D5). Результаты оценки представлены на рис. 2. Исходя из данных, полученных в ходе проведения анализа, в исследованиях Dalli Peydró и соавт. [15] и Højskov и соавт. [17] риск смещения был определён как «вызывающий некоторые опасения» (от англ. some concerns). Оба исследования демонстрируют низкий риск смещения в доменах D1, D4 и D5. Однако в домене D2 был выявлен высокий риск смещения в связи с тем, что персонал и испытуемые были осведомлены о проводимом исследовании (отсутствие ослепления РКИ), что является ограничением для большинства исследований реабилитационных мероприятий. В домене D3 также отмечаются некоторые опасения из-за отказа пациентов от дальнейшего вмешательства и других причин, а также применения анализа по намерению лечить (ITT). Исходя из полученных данных, общая значимость результатов этих исследований, несмотря на отдельные сильные стороны последних, требует осторожной интерпретации.

 

Рис. 2. Оценка риска систематической ошибки с помощью Cochrane Risk of Bias 2.

Fig. 2. Risk of Bias Assessment using Cochrane Risk of Bias 2.

 

Для оценки обсервационных исследований (ретроспективных и проспективных когортных) использовалась шкала NOS. Оценка проводилась по трём категориям: выборка групп (Selection), их сопоставимость (Comparability) и оценка исхода (Outcome). Результаты оценки представлены на рис. 3. Суммарный балл по 3 доменам (выборка, сопоставимость, исход) составил от 6 из 9 возможных, что соответствует оценке от «выше удовлетворительной». Наибольший балл был набран в доменах «сопоставимость» и «исход», что свидетельствует об адекватном контроле смещающих факторов и использовании валидных методов для оценки конечных точек. Это позволяет говорить о результатах данного исследования как о надёжных для интерпретации.

 

Рис. 3. Оценка качества исследований по шкале Newcastle Ottawa Scale [16].

Fig. 3. Assessment of study quality using the Newcastle-Ottawa Scale [16].

 

Исходя из полученных данных, общая оценка методологического качества включённых работ демонстрирует приемлемый уровень доказательности. Между тем выявленные в двух РКИ ограничения были учтены при интерпретации совокупности доказательств и при формулировке результатов анализа.

Результаты количественного анализа данных (метаанализ)

С целью оценки эффективности комплексных реабилитационных программ был проведён количественный синтез данных по трём ключевым исходам: толерантности к физической нагрузке по результатам теста 6MWT, частоте повторных госпитализаций и изменению качества жизни, связанного со здоровьем.

Толерантность к физической нагрузке по результатам теста 6-минутной ходьбы

Метаанализ семи РКИ с общей когортой пациентов, равной 547, демонстрирует статистически значимое увеличение дистанции по результатам 6MWT в ЭГ по сравнению с КГ. Объединённая разность средних значений (Mean Difference, MD) составила 35,4 метра [95% доверительный интервал (ДИ) 22,1–48,7; p < 0,001] (рис. 4). Наиболее положительный эффект был отмечен в исследованиях Girgin и соавт. (MD=50,0 м) [27] и Xue и соавт. (MD=45,8 м) [21]. Статистическая неоднородность интерпретирована как умеренная (I²=42%, p=0,12), что допускает использование в данном случае модели случайных эффектов. В ходе оценки воронкообразного графика (рис. 5) не было выявлено явных признаков систематической ошибки публикаций, что подтверждает надёжность выводов.

 

Рис. 4. Лесной график оценки изменения толерантности к физической нагрузке по результатам теста 6-минутной ходьбы.

Fig. 4. Forest plot of physical exercise tolerance outcome assessment based on 6-minute walk test results.

 

Рис. 5. Воронкообразный график (тест Эггера) изменения толерантности к физической нагрузке по результатам теста 6-минутной ходьбы.

Fig. 5. Egger’s test funnel plot for physical exercise tolerance changes based on 6-minute walk test results.

 

Частота повторных госпитализаций

На основе трёх РКИ, в которых участвовали 324 пациента, был проведён анализ исхода по повторным госпитализациям. Объединённое отношение шансов (OR) составило 0,65 (95% ДИ 0,42–1,01; p=0,054), что указывает на снижение риска повторных госпитализаций в ЭГ, которые проходили комплексную программу реабилитации, однако результат не имел статистической значимости (рис. 6). При этом в исследовании Sibilitz и соавт. [22] была продемонстрирована статистически значимая разница в пользу исследуемого вмешательства на уровне отдельного исследования.

 

Рис. 6. Лесной график оценки частоты повторных госпитализаций в экспериментальных группах.

Fig. 6. Forest plot of re-hospitalization rate assessment in experimental groups.

 

Изменение качества жизни (по SF-36/SF-12)

На основе трёх РКИ, общее число участников которых составило 417, по стандартизованной разности средних значений физического компонента качества жизни (PCS) не было выявлено статистически значимого преимущества комплексных программ реабилитации в ЭГ по сравнению с КГ. Объединённый эффект составил: SMD=–0,17 (95% ДИ –0,39–0,05; p=0,13), что соответствует небольшому, но статистически не значимому эффекту в пользу КГ (рис. 7). Статистическая неоднородность, в свою очередь, была низкой (I²=0%, p=0,94). Этот результат свидетельствует о том, что в рамках проанализированных исследований комплексная реабилитация не привела к клинически значимому улучшению физического аспекта качества жизни, измеряемого шкалами SF-36/SF-12, по сравнению со стандартным подходом.

 

Рис. 7. Лесной график оценки качества жизни по валидированным шкалам.

Fig. 7. Forest plot of quality of life assessment using validated scales.

 

ОБСУЖДЕНИЕ

Проведённый систематический обзор и метаанализ были направлены на выявление наиболее эффективных компонентов организационных моделей, используемых в комплексной реабилитации, с целью дальнейшей их интеграции в этап МСЭ у пациентов, перенёсших КХО. Результаты анализа данных литературы позволяют сделать ряд выводов, имеющих практическое значение.

Одним из основных выводов настоящего обзора является подтверждение эффективности структурированных многокомпонентных программ КР, направленных на улучшение исходов у пациентов после КХО. Метаанализ данных демонстрирует статистически значимое увеличение толерантности к физической нагрузке, оцениваемой по тесту 6MWT, у пациентов ЭГ, проходивших комплексные программы, по сравнению со стандартными методами, включающими базовый уход в послеоперационном периоде (MD=35,4 м, 95% ДИ 22,1–48,7; p < 0,001). Помимо этого, было установлено, что программа, инициируемая через 2 нед. после стернотомии, не уступает по эффективности и профилю безопасности программе с началом через 6 нед. [20]. Эти данные обосновывают целесообразность более ранней мобилизации пациентов с целью активации функциональных резервов организма, что также важно для оценки реабилитационного прогноза на этапе МСЭ.

Другим важным аспектом является превосходство комбинированных программ, включающих физическую нагрузку в виде тренировочных программ с упражнениями различной степени интенсивности и нагрузки вкупе с психолого-образовательными компонентами. Данные исследования Hu и соавт. демонстрируют, что такие программы позволяют достичь более выраженного улучшения функционального статуса и контроля факторов риска по сравнению с изолированными физическими упражнениями или обычным уходом в послеоперационном периоде [16]. Особого внимания заслуживают телемедицинские технологии (Dalli Peydró и соавт. [15], Chong и соавт. [29]), которые демонстрируют сопоставимую с очными программами реабилитации эффективность в отношении улучшения объективных физиологических параметров, а также способствуют значительному повышению приверженности лечению, что является важным фактором для успешного проведения амбулаторного этапа реабилитации. Для специфических подгрупп, включающих пациентов, перенёсших операции на клапанах сердца, установлено, что ранняя и структурированная реабилитация улучшает физическое состояние [21] и может способствовать снижению частоты повторных госпитализаций, но долгосрочные эффекты требуют дальнейшего изучения [22]. Важность мультидисциплинарного подхода подчёркивается данными о положительном влиянии дополнительных компонентов, таких как когнитивный тренинг в послеоперационном периоде, на показатели качества жизни [32, 33].

Полученные данные демонстрируют необходимость и не отрицают возможность интеграции современных эффективных компонентов реабилитации в процедуру МСЭ. Но в настоящее время такая интеграция в РФ является фрагментарной. Основным барьером служит разрыв между этапом оказания медицинской помощи и экспертной оценкой. Для преодоления данного барьера необходимы пересмотр ролей специалистов, участвующих в проведении МСЭ, которое должно включать не только оценку стойких ограничений жизнедеятельности, но и определение реабилитационного потенциала, и их непосредственное участие в разработке ИПРА. Крайне важным является внедрение стандартизированных инструментов для оценки функционального статуса, соответствующего классификациям и критериям МСЭ. Как демонстрируют результаты включённых в настоящий обзор исследований, использование валидированных инструментов, таких как тест 6MWT, позволяет не только оценить исходный статус пациентов, но и отслеживать динамику восстановления. Следовательно, внедрение эффективных методов функциональной диагностики в практику МСЭ необходимо для формирования обоснованных решений, основанных не только на медицинской документации, но и на объективных данных.

Сильные стороны и ограничения работы

Сильной стороной настоящего обзора является широкий охват различных моделей КР и популяций пациентов (пациенты после АКШ, операций на клапанах, с устройствами механической поддержки левого желудочка). Это позволяет рассматривать результаты как репрезентативные для разнородной когорты кардиохирургических больных. Между тем имеется ряд ограничений, которые следует учитывать при интерпретации выводов. Так, существенная вариабельность включённых работ в отношении дизайна (РКИ, обсервационные исследования), состава и сроков вмешательств, исходов и продолжительности наблюдения ограничивает возможность проведения прямых сравнительных анализов по всем интересующим исходам и формирования универсальных рекомендаций. Ограничение поиска публикациями на английском и русском языках могло привести к исключению релевантных исследований на других языках. Помимо этого, методологическое качество включённых исследований также было вариабельным, а некоторые из них имели небольшой объём выборки протокола (Højskov и соавт. [17]). Большинство включённых исследований были сосредоточены на оценке кратко- и среднесрочных результатов (до 6–12 мес.), исходя из чего данные о долгосрочном влиянии комплексных программ на восстановление трудоспособности, социальную реинтеграцию и экономическую эффективность ограничены.

Практические и организационные импликации для системы медико-социальной экспертизы и реабилитации в Российской Федерации

На основе проведённого анализа данных можно сформулировать несколько практических рекомендаций для существующей системы МСЭ. Целесообразным является интеграция в состав существующих бюро мультидисциплинарных команд, включающих врачей-реабилитологов и кардиологов. Это позволит проводить углублённую функциональную диагностику непосредственно на этапе освидетельствования. Необходимо создание и внедрение унифицированных алгоритмов ведения пациентов после КХО, обеспечивающих преемственность между стационарным и амбулаторным этапами реабилитации с непрерывной передачей информации в бюро МСЭ. Такие алгоритмы должны включать раннюю мобилизацию, чёткие критерии применения телемедицинских технологий (особенно для маломобильных пациентов и на удалённых территориях) и, как обязательный компонент, психологическую поддержку. С целью более объективной оценки реабилитационного потенциала требуется оснащение бюро МСЭ современным диагностическим оборудованием (эргоспирометры, динамометры, системы для анализа состава тела) и обучения персонала его использованию. Не менее важным является развитие целевых образовательных программ для специалистов и программ повышения квалификации экспертов МСЭ в области оценки функциональных исходов в процессе реабилитации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Результаты, полученные в ходе качественного и количественного анализа данных литературы, подтверждают эффективность структурированных многокомпонентных программ КР для пациентов после КХО. Продемонстрированы статистически значимое улучшение толерантности к физической нагрузке (по результатам теста 6-минутной ходьбы) и тенденция к снижению частоты повторных госпитализаций. Основными компонентами являются организационная структура, обеспечивающая преемственность помощи на каждом этапе с активным участием мультидисциплинарной команды, а также внедрение технологических решений, включающих телемедицинские технологии. Полученные данные обосновывают необходимость интеграции рассмотренных компонентов в этап МСЭ для объективной оценки реабилитационного потенциала пациентов, разработки индивидуальных программ и решения существующих проблем в оказании помощи, что является актуальной задачей для системы здравоохранения.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Приложение 1. Табличное отображение результатов поисковой работы. doi: 10.17816/MSER701996-4408265

Вклад авторов. Ю.А. Трусов — определение концепции, методология, пересмотр и редактирование рукописи; Е.С. Почтаркина — сбор данных, анализ данных, написание черновика рукописи; М.Л. Дуриева — сбор данных, написание черновика рукописи; Р.С. Генишбиева — работа с данными, визуализация; Б.З. Афашагова — работа с данными, визуализация; Д.Р. Хубиева — сбор данных, работа с данными, визуализация; Э.Р. Хубиева — сбор данных, работа с данными, визуализация; Л.А. Ортобаева — методология, пересмотр и редактирование рукописи; А.Б. Борлакова — работа с данными, написание черновика рукописи; А.Р. Духова — работа с данными, пересмотр и редактирование рукописи; С.С. Лесняк — обработка данных, редактирование текста; П.М. Голуб — сбор данных, пересмотр и редактирование рукописи. Все авторы одобрили рукопись (версию для публикации), а также согласились нести ответственность за все аспекты работы, гарантируя надлежащее рассмотрение и решение вопросов, связанных с точностью и добросовестностью любой её части.

Источники финансирования. Отсутствуют.

Раскрытие интересов. Авторы заявляют об отсутствии отношений, деятельности и интересов (личных, профессиональных или финансовых), связанных с третьими лицами (коммерческими, некоммерческими, частными), интересы которых могут быть затронуты содержанием статьи, а также иных отношений, деятельности и интересов за последние три года, о которых необходимо сообщить.

Оригинальность. При создании настоящей работы авторы не использовали ранее опубликованные сведения (текст, иллюстрации, данные).

Доступ к данным. Все данные, полученные в настоящей работе, доступны в статье.

Генеративный искусственный интеллект. При создании настоящей статьи технологии генеративного искусственного интеллекта не использовали.

Рассмотрение и рецензирование. Настоящая работа подана в журнал в инициативном порядке и рассмотрена по обычной процедуре. В рецензировании участвовали два внешних рецензента, член редакционной коллегии и научный редактор издания.

ADDITIONAL INFORMATION

Supplement 1. Tabular display of the search results. doi: 10.17816/MSER701996-4408265

Author contributions: Yu.A. Trusov: conceptualization, methodology, writing—review and editing; E.S. Pochtarkina: data curation, formal analysis, writing—original draft; M.L. Durieva: data curation, writing—original draft; R.S. Genishbieva: data curation, visualization; B.Z. Afashagova: data curation, investigation, visualization; D.R. Khubieva: data curation, visualization; E.R. Khubieva: data curation, visualization; L.A. Ortobaeva: methodology, writing—review and editing; A.B. Borlakova: data curation, writing—original draft; A.R. Dukhova: data curation, writing—review and editing; S.S. Lesniak: data curation, writing—review and editing; P.M. Golub: data curation, writing—review and editing. All the authors approved the version of the manuscript to be published and agreed to be accountable for all aspects of the work, ensuring that questions related to the accuracy or integrity of any part of the work are appropriately investigated and resolved.

Funding sources: No funding.

Disclosure of interests: The authors have no relationships, activities, or interests for the last three years related to for-profit or not-for-profit third parties whose interests may be affected by the content of the article.

Statement of originality: No previously published materials (text, images, or data) were used in this work.

Data availability statement: All data generated during this study are available in this article.

Generative AI: No generative artificial intelligence technologies were used to prepare this article.

Provenance and peer-review: This paper was submitted unsolicited and reviewed following the standard procedure. The peer review process involved two external reviewers, a member of the editorial board, and the in-house scientific editor.

About the authors

Yurii A. Trusov

Samara State Medical University

Email: yu.a.trusov@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0001-6407-3880
SPIN-code: 3203-5314
Russian Federation, Samara

Elena S. Pochtarkina

Samara State Medical University

Author for correspondence.
Email: pochtalena9@mail.ru
ORCID iD: 0009-0007-0100-4002
Russian Federation, Samara

Milana L. Durieva

North Caucasus State Academy

Email: mduriyeva@mail.ru
ORCID iD: 0009-0003-1810-2777
Russian Federation, Cherkessk

Radima S. Genishbieva

North Caucasus State Academy

Email: genishbiyeva@internet.ru
ORCID iD: 0009-0007-5719-9806
Russian Federation, Cherkessk

Bella Z. Afashagova

North Caucasus State Academy

Email: bella.afashagova.07@mail.ru
ORCID iD: 0009-0003-5411-621X
Russian Federation, Cherkessk

Dinara R. Khubieva

North Caucasus State Academy

Email: dinara2502@bk.ru
ORCID iD: 0009-0006-9688-9896
Russian Federation, Cherkessk

Elmira R. Khubieva

North Caucasus State Academy

Email: elmira2106@bk.ru
ORCID iD: 0009-0005-1583-6294
Russian Federation, Cherkessk

Liana A. Ortobaeva

North Caucasus State Academy

Email: ortobaeva09o@icloud.com
ORCID iD: 0009-0004-2331-6953
Russian Federation, Cherkessk

Alina B. Borlakova

North Caucasus State Academy

Email: borlakovaalina7@gmail.com
ORCID iD: 0009-0006-0190-0520
Russian Federation, Cherkessk

Albina R. Dukhova

Kuban State Medical University

Email: duhova.albina6759@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0003-8559-6121
Russian Federation, Krasnodar

Sofia S. Lesniak

Kuban State Medical University

Email: sofya.lesnyak@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0003-8177-2116
Russian Federation, Krasnodar

Polina M. Golub

Kuban State Medical University

Email: gpolinna@mail.ru
ORCID iD: 0009-0008-4283-2442
Russian Federation, Krasnodar

References

Supplementary files