Современные методы диагностики полиморбидности и оценки рисков




Абакумова Елена Владимировна

Автор:

Абакумова Елена Владимировна

Кардиолог, Терапевт

19.08.2025
Время чтения:

Современные методы диагностики полиморбидности и оценки рисков кардинально изменили подход к ведению пациентов с множественными хроническими заболеваниями. Полиморбидность, то есть одновременное наличие у человека двух и более хронических болезней, встречается у 60-80% людей старше 65 лет и значительно осложняет лечение. Раннее выявление комбинаций заболеваний и точная оценка их взаимного влияния позволяют предотвратить опасные осложнения, сократить количество несовместимых лекарств и улучшить качество жизни. Новые диагностические инструменты и технологии дают врачам возможность создавать персонализированные планы наблюдения, учитывающие все аспекты здоровья пациента.

Что такое полиморбидность и почему ее диагностика критически важна

Полиморбидность — это не просто сумма диагнозов, а сложное взаимодействие заболеваний, усиливающих негативное влияние друг друга. Например, сочетание диабета и гипертонии ускоряет поражение почек в 3 раза чаще, чем каждое заболевание отдельно. Диагностика полиморбидности важна, потому что:

  • Неправильная оценка взаимодействия болезней приводит к опасным лекарственным конфликтам (25% госпитализаций пожилых людей связаны с нежелательными реакциями на препараты)
  • Без учета всех заболеваний невозможно точно спрогнозировать риски инфаркта, инсульта или почечной недостаточности
  • Только комплексная диагностика позволяет расставить приоритеты в лечении, сосредоточившись на самых угрожающих состояниях

Ключевая задача — выявить "критическую пару" заболеваний, чье сочетание дает наибольший риск осложнений. Например, при диабете + ишемической болезни сердца риск смерти в 2.5 раза выше, чем при каждом заболевании по отдельности.

Основные подходы к выявлению полиморбидности

Диагностика начинается с комплексного анализа всех систем организма. В отличие от стандартного осмотра, здесь целенаправленно ищут связи между заболеваниями. Основные методы включают:

  • Структурированный сбор анамнеза — специальные опросники выявляют "скрытые" болезни, о которых пациент мог забыть (например, анемию при ревматоидном артрите)
  • Лабораторный скрининг — анализы не только подтверждают диагнозы, но и показывают их влияние друг на друга (например, креатинин + гликированный гемоглобин для оценки влияния диабета на почки)
  • Инструментальная диагностика — УЗИ сердца и сосудов, КТ легких помогают обнаружить взаимосвязанные изменения в нескольких органах

Критически важно оценивать не только физическое, но и психическое здоровье — депрессия утяжеляет течение сердечно-сосудистых заболеваний в 80% случаев. Современные клинические рекомендации требуют обязательного скрининга когнитивных функций у пациентов с 3+ хроническими диагнозами.

Инструменты для оценки рисков: от шкал до цифровых систем

Для прогнозирования осложнений разработаны валидированные инструменты, учитывающие взаимодействие заболеваний. Вот основные методы оценки рисков:

ИнструментЧто оцениваетКогда применяется
Индекс коморбидности Чарлсона (Charlson Comorbidity Index)Риск смерти в течение годаПри планировании операций, подборе агрессивной терапии
CIRS (Cumulative Illness Rating Scale)Тяжесть нарушений по 14 системам органовДля гериатрических пациентов со множеством диагнозов
Индекс лекарственной нагрузки (Medication Burden Index)Риск побочных эффектов от взаимодействия препаратовПри назначении 5 и более лекарств ежедневно

Эти шкалы работают как "навигатор рисков": например, индекс Чарлсона присваивает баллы за каждое заболевание (1 балл — диабет без осложнений, 2 балла — почечная недостаточность), а сумма баллов показывает вероятность летального исхода. При значении 5+ риск смерти в течение 10 лет превышает 85%. Важно, что оценка всегда динамична — после коррекции терапии показатели пересчитываются.

Как технологии повышают точность диагностики

Цифровые инструменты решают главную проблему диагностики полиморбидности — анализ огромного объема данных. Ключевые инновации:

  • Электронные медицинские карты (ЭМК) автоматически "видят" опасные комбинации диагнозов (например, ХОБЛ + остеопороз) и сигнализируют врачу
  • Искусственный интеллект на основе данных тысяч пациентов прогнозирует индивидуальные риски (например, вероятность падений при диабете + глаукоме)
  • Носимые устройства отслеживают показатели в реальном времени, выявляя критические изменения (скачки давления при стрессе у гипертоников с тревожным расстройством)

Телемедицинские платформы позволяют координировать работу нескольких специалистов — эндокринолога, кардиолога и невролога, что принципиально важно при полиморбидности. Системы поддержки врачебных решений (DSS) анализируют международные базы данных и предлагают схемы лечения, проверенные на пациентах с аналогичными комбинациями заболеваний.

Как подготовиться к диагностике полиморбидности

Точность оценки напрямую зависит от полноты информации. Пациентам рекомендуется:

  • Составить хронологический список всех диагнозов с указанием года выявления
  • Записать все принимаемые препараты (включая витамины и БАДы) с дозировками
  • Отметить ограничения в повседневной жизни (например, "не могу подняться на 2-й этаж без одышки")
  • Фиксировать эпизоды ухудшений в дневнике (даты, симптомы, триггеры)

Эти данные помогают врачу выявить неочевидные связи — например, учащение приступов стенокардии на фоне нового обезболивающего при артрозе. Пациентам с 3+ хроническими заболеваниями рекомендуется проходить комплексную диагностику полиморбидности не реже раза в год даже при стабильном состоянии.

Перспективы диагностики и управления полиморбидностью

Развитие прецизионной медицины позволяет перейти от реактивного к превентивному подходу. Генетическое тестирование уже сегодня выявляет наследственные риски развития коморбидных состояний — например, связь между мутацией гена FTO и ожирением+диабетом+гипертонией. Персонифицированные математические модели прогнозируют индивидуальные "окна уязвимости" — периоды, когда риски обострений максимальны. Важнейший тренд — интеграция всех диагностических данных в единые платформы, где искусственный интеллект подсказывает оптимальные интервалы обследований и "красные флаги" для конкретного пациента. Это сокращает количество ненужных анализов и фокусирует внимание на главных угрозах.

Список литературы

  1. Barnett K. et al. Epidemiology of multimorbidity and implications for health care, research, and medical education: a cross-sectional study // The Lancet. 2012. Vol. 380(9836). P. 37-43.
  2. Charlson M.E. et al. A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: Development and validation // Journal of Chronic Diseases. 1987. Vol. 40(5). P. 373-383.
  3. Национальные клинические рекомендации "Кардиоваскулярная профилактика". Российское кардиологическое общество, 2022.
  4. World Health Organization. Multimorbidity: technical series on safer primary care. Geneva: WHO; 2016.
  5. Старченко А.А., Преображенская И.С. Коморбидность в клинической практике // Клиническая медицина. 2019. Т. 97(3). С. 197-202.
  6. Linn B.S. et al. Cumulative illness rating scale // Journal of the American Geriatrics Society. 1968. Vol. 16(5). P. 622-626.

Остались вопросы?

Задайте вопрос врачу и получите квалифицированную помощь онлайн

Читайте также по теме:

Вернуться к общему обзору темы:

Вопросы терапевтам

Все консультации терапевтов


Вакцина

Здравствуйте, назначена вакцина оральная от полиомиелита, но...

Осложнение после кори

Здравствуйте. У дочери после кори стали опухать лимфоузлы за...

Как понять причину болей в суставах, если анализы в порядке?

Здравствуйте. У меня часто болят суставы, но врачи говорят, что...

Врачи терапевты

Все терапевты


Терапевт, Инфекционист

Ивановская государственная медицинская академия

Стаж работы: 9 л.

Терапевт

ИвГМА

Стаж работы: 11 л.

Терапевт

ПМГМУ им Сеченова

Стаж работы: 5 л.