Bevezetés: A dohányzás és az infarktus bekövetkezése közötti szoros, pozitív kapcsolatot már az 1960–70-es években bebizonyították. A dohányzás prognosztikus jelentősége az infarktus akut szakában, illetve az akut szakot túlélt betegek esetén nem egyértelműen tisztázott. Számos tanulmány foglalkozik az úgynevezett „smoker’s paradox” (dohányzási paradoxon) jelenségével, vagyis azzal, hogy a szívinfarktust elszenvedő betegek körében a dohányosok alacsonyabb halálozási kockázattal rendelkeznek a nem dohányosokhoz képest. Noha a confounderekre való kontrollálás után ez a hatás több esetben eltűnt, a kérdésben még nem alakult ki nemzetközi konszenzus. Célkitűzés: A tanulmány célja a dohányzás hatásának vizsgálata volt akut szívinfarktus miatt kezelt magyarországi betegek prognózisára, oly módon, hogy a betegek kockázati profiljára kontrolláltuk. Módszer: A kutatás adatforrását a Gottsegen György Kardiológiai Intézet által működtetett Nemzeti Szívinfarktus Regiszter 2014 és 2016 közötti adatai jelentették (n = 20 811). Az elemzés többváltozós statisztikai eljárásokat alkalmaz a confounding szűrésére. A rövid távú túlélés vizsgálatánál logisztikus regresszióra, a hosszú távú túlélésnél – Cox-regresszióval, illetve „Accelerated Failure Time” (AFT-) modellekkel megvalósított – túléléselemzésre került sor. A többváltozós modellekben életkorra, nemre, az infarktus típusára (ST-elevációval vagy nem ST-elevációval járó esemény), a kezelés módjára (PCI igen versus nem), kreatinineltérésre, a prehospitális reanimáció és a kardiogén sokk tényére, valamint többféle társbetegségre, illetve kórelőzményi adatra kontrolláltunk. Eredmények: Mind a rövid távú – 30 napos – halálozás (OR = 1,517, 99% konfidenciaintervallum: 1,229–1,872), mind a hosszabb távú túlélés (HR = 1,395, 99% konfidenciaintervallum: 1,232–1,579) tekintetében rosszabbak voltak a dohányzó betegek életkilátásai a nem dohányzókkal egybevetve az említett változókra történő kontrollálás után. Következtetés: A dohányzási paradoxon nem figyelhető meg a magyar betegek esetében, sőt a dohányzás önmagában rontja az adott beteg túlélési esélyét. Orv Hetil. 2018; 159(14): 557–565.
Doyle JT, Dawber TR, Kannel WB, et al. The relationship of cigarette smoking to coronary heart disease. JAMA 1964; 190: 886–890.
Doll R, Peto R. Mortality in relation to smoking: 20 years’ observations on male British doctors. Br Med J. 1976; 2(6051): 1525–1536.
Aune E, Røislien J, Mathisen M, et al. The “smoker’s paradox” in patients with acute coronary syndrome: a systematic review. BMC Medicine 2011; 9: 97.
Takagi H, Umemoto T. Is Alice still in Wonderland of the ‘smoker’s paradox’? A meta-analysis of mortality following ACS. Br J Cardiol. 2014; 21: 117.
Jánosi A, Ofner P. National Myocardial Infarction Registry. [Nemzeti Szívinfarktus Regiszter.] Orv Hetil. 2014; 155: 740–744. [Hungarian]
Harrell FE Jr. Regression modeling strategies: with applications to linear models, logistic and ordinal regression, and survival analysis. Springer, Berlin, 2015.
Tableman M, Kim JS. Survival analysis using S – Analysis of time-to-event data. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton, FL, 2005.
Klein JP, Moeschberger ML. Survival analysis – Techniques for censored and truncated data. Springer, Berlin, 2003.
Machin D, Cheung YB, Parmar, MKB. Survival analysis – A practical approach. Second edition. Wiley, New York, NY, 2006.
R Core Team. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, 2016. Available from: https://www.R-project.org/ [accessed: October 31, 2017].
Harrell FE Jr. rms: Regression Modeling Strategies. R package version 5.1-0. 2017. Available from: https://CRAN.R-project.org/package=rms [accessed: October 31, 2017].
Ruiz-Bailén M, Aguayo de Hoyos E, Reina-Toral A, et al. Paradoxical effect of smoking in the Spanish population with acute myocardial infarction or unstable angina: Results of the ARIAM Register. Chest 2004; 125: 831–840.