CC BY
60
УДК 616.37 - 002 - 036.11 - 089 - 037
© В.М. Тимербулатов, Р.Р. Фаязов, И.Х. Ишмухаметов, Ш.В. Тимербулатов, 2008
В.М. Тимербулатов, Р.Р. Фаязов, И.Х. Ишмухаметов, Ш.В. Тимербулатов ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ТЕЧЕНИЯ И ИСХОДОВ ОСТРОГО ДЕСТРУКТИВНОГО ПАРНКРЕАТИТА
ГОУ ВПО «Башкирский государственный медицинский университет» Минздравсоцразвития РФ, г. Уфа
На основании обследования и лечения 100 больных с острым деструктивным панкреатитом проанализированы эффективность и точность различных методов оценки прогнозирования тяжести и исходов данного заболевания. Показано, что использование методики искусственных нейронных сетей позволяет корректно стратифицировать больных с острым панкреатитом; данный метод статистически значимо превосходит точность формализованных систем оценки тяжести состояния в диагностике гнойно-септических осложнений, сроков лечения, исходов.
Ключевые слова: острый деструктивный панкреатит, осложнения, исходы, методика искусственных нейронных сетей.
V.M. Timerbulatov, R.R. Fayazov, I.Kh. Ishmukhametov, Sh.V. Timerbulatov THE PREDICTION OF CURRENT AND OUTCOMES OF ACUTE DESTRUCTIVE PANCREATITIS
On the basis of inspection and treatments of 100 patients with acute destructive pancreatitis are analysed efficiency and accuracy of various methods of an estimation of prediction of weight, outcomes of the data disease. It is shown, that use of a technique of artificial neural networks allows to stratify correctly patients with an acute pancreatitis; the data method it is statistically significant surpasses accuracy of the formalized systems of an estimation of weight of a status in diagnostics of is purulent-septic complications, terms of treatment, outcomes.
Keywords: acute destructive pancreatitis, complications, outcomes, a technique of artificial neural networks.
В настоящее время многими исследователями показано, что улучшение результатов хирургического лечения может быть достигнуто за счет обоснованной стратификации пациентов по риску осложнений, внедрения современных методов диагностики гнойносептических состояний и реализации эффективных подходов поддерживающей терапии [9,10]. Адекватная оценка тяжести состояния больных с острыми хирургическими заболеваниями позволяет точнее прогнозировать вероятность исхода, сроки госпитализации и оценивать эффективность проводимого лечения [1,12,13,16]. Однако для интегральных шкал оценки тяжести состояния APACHE II, Ranson, Glasgow, MPM, SAPS требуется сбор данных минимум 24-48 часов и не учитываются некоторые предикторы тяжести возможных осложнений [14,20]. Трудным аспектом является не всегда удовлетворительная калибровка шкал при решении конкретных задач, что связано с улучшением качества медицинской помощи, отличиями в диагностических категориях и наличием неклинических факторов, которые не могут быть измерены существующими шкалами [17, 19, 22].
Появление и широкое внедрение ЭВМ привели к прорыву в области прогнозирования. Были созданы устройства обработки информации, основанные на принципах работы биологических нейронных систем [11,14]. Искусственные нейронные сети (ИНС) обладают уникальными возможностями, к числу которых относятся способность к решению задач
классификации и к самообучению, функционирование при недостатке фактического материала, использование неограниченного количества параметров, использование обычного персонального компьютера и возможности клинического моделирования [5]. Перечисленные достоинства способствовали применению ИНС в решении различных медицинских задач [6,18]. Однако данный подход чрезвычайно редко используется в ургентной хирургии.
В связи с этим особенно актуальны возможность использования ИНС для прогнозирования течения и исходов острых хирургических заболеваний у больных в критических состояниях и усовершенствование на основе полученных данных методов диагностики и лечения данной категории больных.
Материал и методы
Настоящая работа основана на результатах клинического исследования 100 больных с острым деструктивным панкреатитом (ОДП). Все больные находились на лечении в отделениях реанимации и интенсивной терапии (ОИТ) клиники. Критериями исключения из исследования были: возраст младше 18 или старше 80 лет, смерть, наступившая в первые 48 часов госпитализации, декомпенсирован-ные хронические состояния или иммуносупрессия. Конечными точками исследования были: 1) смерть от ОДП; 2) гнойно-
септические осложнения ОДП; 3) длительность госпитализации. Тестовую выборку со-
ставили 14 пациентов с ОДП, госпитализированных в 2006 г.
Диагностику острых хирургических заболеваний проводили согласно основным рекомендациям по нозологическим единицам. Диагноз ОДП был основан на случаях с клиническими симптомами и биохимическими маркерами по критериям В. С. Савельева [3]. Определение и оценку физиологических нарушений проводили по общепринятым критериям: сопутствующих заболеваний по индексу M.E. Charlson [8]; органной дисфункции по критериям D.D. Tran и M.A. Cuesta [21]; синдрома системного воспалительного ответа (ССВО), сепсиса, тяжелого сепсиса, септического шока по критериям American College of Chest Physicians/Society of Critical Care Medicine (AcCp/SCCM, 1992). Распространенность панкреонекроза (<33%, 33-50%, >50%) определяли по результатам УЗИ/КТ органов брюшной области (ОБП) или по операционным находкам. Инфицирование панкреонек-роза было определено при микробиологическом исследовании аспирационного содержимого, либо на операции. Уровни прокальци-тонина (ПКТ) определяли полуколичествен-ным экспресс-методом наборами PCT-Q-test (BRAHMS Diagnostica GmbH, Germany). Интерпретацию результатов анализа проводили по M. Meisner [15]: концентрация ПКТ<0,5 нг/мл характерна для здоровых людей или локальной инфекции; концентрация ПКТ 0,5-
2,0 нг/мл характерна для инфекции, сопровождаемой ССВО; концентрация ПКТ>2,0 нг/мл характерна для тяжелой бактериальной инфекции и сепсиса. Уровни лейкоцитарного индекса интоксикации (ЛИИ) Я.Я. Кальф-Калифа [2] были определены в соответствии с классификацией иммунодефицитных нарушений В. В. Чаленко [7].
В компьютерную базу данных (Microsoft Office Access, Microsoft Software, USA) были включены пациенты, у которых в первые 24 часа госпитализации были собраны физиологические, биохимические и визуальные критерии для подсчета баллов по формализованным системам оценки тяжести состояния. 49 количественных и 30 качественных переменных были объединены в 6 категорий: 1) демографические данные; 2) физиологические переменные; 3) лабораторные тесты; 4) временные переменные; 5) данные о лечебных и диагностических вмешательствах; 6) исходы: умер, выжил. Были использованы следующие прогностические системы: 1) Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) II; 2) Simplified Acute Physiology Score (SAPS) II; 3)
Logistic Organ Dysfunction Score (LODS); 4) Mortality Probability Model (MPM); 5) Ranson; 6) Glasgow; 7) Risk of Infection to Severe Sepsis and Shock Score (RISSC); 8) Frank; 9) Injury Severity Score (ISS).
Для построения ИНС были выбраны 33 параметра по 5 категориям. Впоследствии количество входных данных было уменьшено путем пошагового регрессионного анализа. Непрерывная величина - длительность госпитализации была переведена в биномиальную величину определением точки разделения. Мерой служила медиана длительности госпитализации, которая составила для ОДП 35 дней (от 23 до 58 дней). Трехслойные персеп-троны были построены по принципу прямого распространения сигнала для диагностики осложнений и прогнозирования исходов. При использовании ИНС во входные элементы подавались значения исходных переменных, затем последовательно отрабатывались нейроны промежуточных и выходного слоев. Входными откликами были 5 или 6 переменных, скрытый слой содержал от 4 до 5 откликов, количество скрытых слоев было от 1 до 2, положительный или отрицательный исход был выходным откликом. Выходные данные ИНС были ранжированы в диапазоне от 0,0 до
1,0 с наибольшей ценностью, соответствовавшей наивысшему отношению вероятностей положительного исхода. Нейронные сети были обучены и протестированы на всех случаях из базы данных с использованием алгоритма “back-propagation”. Обучение ИНС было остановлено, когда индекс площади под кривой операционных характеристик (AUC) был максимальным для всех случаев. В качестве контроля была сконструирована традиционная прогностическая модель на основе многофакторного логистического регрессионного анализа (ЛРА). Входные варианты для модели ЛРА были аналогичны использованным для моделирования ИНС и были подвергнуты анализу с селекцией по алгоритму “forward”. Во избежание эффекта «переобучения» критерий принятия варианты в модель устанавливали менее 5%.
Нормальность распределения количественных признаков оценивали критерием Колмогорова-Смирнова. Выборочные параметры представлены как среднее±стандартное отклонение при нормальном распределении либо медиана (25-75% межквартильный разброс) при другом распределении; категориро-ванные переменные представлены как абсолютная и относительная частота; операционные характеристики представлены с 95% до-
верительными интервалами (95% ДИ). Достоверность различий между непрерывными величинами оценивали с помощью t-теста Student или u-теста Mann-Whitney. Категориро-ванные переменные сравнивали с помощью %2-теста или точного метода Fisher. Относительную силу взаимосвязи между факторами риска и исходами определяли как отношение шансов (ОШ) с помощью логистического регрессионного анализа. Величина ОШ>1,0 означала важную этиологическую роль фактора; при ОШ=1,0 фактор не оказывал воздействия; ОШ<1,0 означало превентивное действие изучаемого фактора. Критическое значение двустороннего уровня значимости принимали как р <0,05. Для статистического сравнения прогностических моделей были выбраны операционные характеристики: 1) чувствитель-
ность; 2) специфичность; 3) пост-тестовая ценность. Прогностическую эффективность моделей оценивали путем дискриминации по индексу AUC. Эффективность модели признавали ограниченной при AUC>0,70; хорошей при AUC>0,80; превосходной при AUC>0,90. Для статистического анализа использовали компьютерные программы NN PRO (Россия), Нейронные сети (Россия), MedCalc Software (Belgium).
Обсуждение результатов исследования
Средний возраст больных был 48,3±14,2 года (21-79 лет), соотношение мужчины и женщины 1,56:1. Этиология ОДП была желчно-каменная (43% случаев), алкогольная (31%), идиопатическая (15%) и смешанная (11%). Сопутствующие заболевания - заболевания сердца, легких, печени, почек, язва желудочно-кишечного тракта, сахарный диабет
- имели 49 больных, из них 34 больных (69,4%) имели по одному заболеванию, 15 больных (30,6%) - от 2 до 4 заболеваний. 26 больных были с ожирением. У 50 больных развилась органная дисфункция: дыхательная (29,8% случаев), сердечно-сосудистая (18,2%), почечная (14,9%), неврологическая (12,4%) и печеночная (11,5%). На долю гематологической дисфункции и кровотечений из “острых язв” желудочно-кишечного тракта приходилось 13,2% органных дисфункций. Инфицированный панкреонекроз был самым частым локальным осложнением, затем шли стерильный панкреонекроз, изолированные панкреатогенные абсцессы и псевдокисты. Изолированные локальные осложнения были у 39 больных, в 89 случаях было сочетание локальных осложнений с органной дисфункцией. Распространенность панкреонекроза менее 33% была оценена у 35 больных, 33-
50% - у 11 больных и более 50% - у 35 больных. Самой распространенной клинической формой гнойно-септических осложнений
(ГСО) был сепсис (п=33), следом шли септический шок (п=13), тяжелый сепсис (п=11) и инфекция без ССВО (п=4). Летальные случаи были только среди больных с тяжелым сепсисом и септическим шоком, летальность составила 41,7%.
Все больные с ОДП были разделены на 2 группы: с абдоминальными ГСО (п=49) и контрольная группа (п=51), состоящая из 12 больных с экстра-абдоминальными ГСО (респираторный тракт, мочевыводящие пути, кожа и мягкие ткани, кровь) и 39 больных со стерильным панкреонекрозом без ГСО. Примерно равное количество больных умерло от абдоминальных ГСО и других причин, но длительность лечения в отделении интенсивной терапии (р<0,01) и стационаре (р<0,01) была статистически значимо выше у больных с абдоминальными ГСО.
Статистически значимая взаимосвязь была между объемом панкреонекроза и частотой развития абдоминальных ГСО за счет больных с объемом некроза 33-50% (р<0,01). Минимальное количество критериев ССВО статистически значимо преобладало у пациентов контрольной группы (р<0,01), тогда как наличие 4 критериев ССВО статистически достоверно свидетельствовало о присутствии абдоминальных ГСО (р<0,05). Гектическая лихорадка (температура тела >39 С) чаще отсутствовала у больных без абдоминальных ГСО (р<0,01) так же, как длительность лихорадки свыше 3 дней была ассоциирована с абдоминальными ГСО (р<0,01). Уровни ЛИИ имели две точки разделения: уровень 0,5-2,0 единицы чаще присутствовал у больных без абдоминальных ГСО (р<0,05), уровень 7,1-12,0 единицы был чаще среди больных с абдоминальными ГСО (р<0,05). Частота положительных результатов ПКТ-теста статистически значимо не отличалась между больными с абдоминальными ГСО и контролем. При сравнении распределений результатов ПКТ-теста по клиническим формам инфекции (сепсис, тяжелый сепсис, септический шок) была выявлена статистически достоверная разница в частоте встречаемости резко положительных результатов ПКТ-теста у больных с септическим шоком.
Дискриминационная способность клиникобиохимических и визуальных критериев, оцененная по ЛИС, была низкой для всех критериев и статистически незначимой для ЛИИ и уровней ПКТ (табл. 1).
Таблица 1
Дискриминационная способность клинических, визуальных и биохимических критериев в прогнозировании случаев абдоминальных ГСО
Таблица 2
Операционные характеристики ИНС, шкал APACHE II, RISSC, критериев УЗИ/КТ в прогнозировании абдоминальных ГСО.
Критерии AUC 95% ДИ Р
Объем панкреонекроза 0,65 0,55-0,74 0,006
Критерии ССВО 0,67 0,57-0,76 0,001
Лихорадка 0,64 0,54-0,74 0,010
Лейкоцитарный индекс интоксикации 0,56 0,45-0,65 0,334
Уровни прокальцитонина 0,55 0,45-0,65 0,354
- Нейронная_сеть Логистическая_регрессия Шкала.АРАСНЕ ■ Ukana_RISSC Критерии_УЗИ_КТ
Модель Чувствительность, % Специфичность, % ППЦ, % ОПЦ, % ПЭ, %
ИНС 63,3 88,2 83,8 71,4 76,0
ЛРА 59,2 72,5 67,4 64,9 66,0
APACHE II 63,3 68,6a 66,0 66,0 66,0
RISSC 69,4 52,9b 58,6 64,3 61,0d
УЗИ/КТ 89,8 41,2c 59,5 80,8 65,0
Нейронная сеть, сконструированная из вышеназванных критериев, обученная и протестированная по стандартному протоколу, показала самую высокую дискриминационную способность в прогнозировании случаев абдоминальных ГСО среди больных с ОДП, статистически значимо большую по сравнению с другими моделями (рис. 1). При чувствительности в 63,3% ИНС продемонстрировала самую высокую среди прогностических моделей специфичность - 88,2%, разница была статистически значимой в сравнении со шкалами APACHE II, RISSC и критериями УЗИ/КТ (р<0,05; р<0,01 и р<0,01 соответственно). Вероятность правильной диагностики абдоминальных ГСО, корригированная на случаи абдоминальных ГСО среди больных с ОДП, составила для ИНС 83,8%, что выше аналогичного показателя для ЛРА, шкал APACHE II, RISSC и критериев УЗИ/КТ. В итоге ИНС продемонстрировала самую высокую прогностическую эффективность и корректно классифицировала по группам абдоминальных ГСО и контроля 76 больных, что статистически значимо больше количества больных, классифицированных с помощью шкалы RISSC (табл. 2).
Смерть наступила у 21 больного с ОДП: 14 больных умерло в первые 7 суток госпитализации, остальные больные умерли в сроки 2268 суток. Основными причинами гибели были мультиорганная дисфункция и гнойносептические осложнения.
aX2=4,54; р<0,05; Y=13,64; р<0,01; cx2=22,65; p<0,01; ¥=4,54; p<0,05 по сравнению с ИНС. Здесь и далее: ППЦ - положительная прогностическая ценность; ОПЦ - отрицательная прогностическая ценность; ПЭ - прогностическая эффективность.
Мы оценили способность моделей прогнозирования предсказывать госпитальную смерть среди больных с ОДП (шкалы APACHE II, Ranson, Glasgow, LODS, SAPS II, MPM II0-24-48-72). Также с помощью методики регрессионного анализа были отобраны факторы риска неблагоприятного исхода (баллы по шкале комы Глазго [Glasgow Coma Scale], уровень глюкозы, частота дыханий, возраст, уровень креатинина), которые затем были включены в модели ИНС и ЛРА в качестве входных данных. Только две модели прогнозирования продемонстрировали способность различать умерших и выживших больных как хорошую (LODS [AUC=0,85] и MPM II24 [AUC=0,85]) и три модели как превосходную (MPM II48 [AUC=0,95], ИНС [AUC=0,95], ЛРА [AUC=0,97]). При наилучшем соотношении чувствительности и специфичности ИНС и система МРМ II48 продемонстрировали только по одному недиагностированному случаю смерти больных с ОДП. ЛРА не распознавал 3 случая смерти, но продемонстрировал высокую специфичность прогноза, что отразилось в 3 переоцененных случаях. Остальные прогностические модели продемонстрировали низкую чувствительность. Доля случаев госпитальной смерти больных с ОДП, корректно классифицированных ИНС, составила 90,1%, что сравнимо с аналогичным показателем для ЛРА и системы МРМ II48 и статистически значимо больше, чем для шкал APACHE II, Ranson, Glasgow (р=0,015; р=0,005; р=0,018 соответственно) (табл. 3).
Таблица 3
Операционные характеристики моделей прогнозирования
100-Специфичность, %
Рис. 1. Кривые операционных характеристик, построенные для прогнозирования случаев абдоминальных ГСО по моделям ИНС (AUC=0,79±0,04), ЛРА (AUC=0,66±0,05; р=0,032), шкалам APACHE II (AUC=0,67±0,05; р=0,036), RISSC (AUC=0,60±0,06; р=0,001), визуальным критериям УЗИ/КТ (AUC=0,65±0,05; р=0,032). Указаны стандартные ошибки и достоверность различий AUC по сравнению с нейронной сетью.
Модель Чувствительность*, % Специфичность*, % ППЦ, % % Ц, П О ПЭ, %
ИНС 95,2 (1/21) 85,1 (11/74) 64,4 98,4 90,1
ІРА 85,7 (3/21) 95,9 (3/74) 85,6 95,9 90,8
APACHE II 57,1 (9/21) 94,6 (4/74) 75,0 88,6 75,8a
MPM II48 95,2 (1/21) 83,8 (12/74) 62,6 98,4 89,5
lanson 52,4 (10/21) 94,6 (4/74) 73,4 87,5 73,5b
Glasgow 71,4 (6/21)d 81,1 (14/74) 51,7 90,9 76,2c
ах2
11,26; p<0,05; У=15,43; р<0,01; cx2=25,38; p<0,01; У= 7,72; p<0,01; по сравнению с ИНС. *Здесь и далее в скобках указаны ошибочные прогнозы.
Больные с длительной госпитализацией имели статистически достоверно больше случаев развития инфицированного панкреонек-роза и неспецифических послеоперационных осложнений (р<0,05 и р<0,01 соответственно) по сравнению с больными, выписанными из стационара ранее 35 дней. С помощью техники регрессионного анализа были отобраны варианты клинико-визуальных параметров и биохимических тестов, имевших наибольшее влияние на конечный прогноз - длительность госпитализации свыше 35 дней (табл. 4).
Влияние факторов различных типов
Фактор Отношение шансов (95% ДИ) Р
Увеличение поджелудочной железы 7,6 (2,4-10,4) <0,001
Ожирение 2,6 (0,97-6,9) 0,050
Уровень кальция 1,9 (1,1-3,2) 0,024
Уровень глюкозы 1,1 (1,02-1,3) 0,011
Уровень лактатдегидрогеназы 1,0 (0,99-1,0) 0,187
Уровень креатинина 1,0 (1,0-1,02) 0,296
Алгоритм лечебно-диагностических мероприятий при подозрении на ОДП был разработан на основании собственного клинического опыта и данных литературы (рис. 2).
Острый деструктивный панкреатит I
т
Оценка вероятности летального исхода (1) шкала APACHE II; (2) шкала LODS; (3) система MPM IÍ48
I
І Низк^ I
, I ,
І Сре^яя I
, I ,
I Высокая I
Стратификация риска смерти Искусственная нейронная сеть
I
Таблица 4
І Низк^ I
I
I Высокий I 1—I 1
Базовая интенсивная терапия
Инвазивный мониторинг Агрессивная интенсивная терапия Ранний перевод на ИВЛ
Оценка вероятности инфицированного пакреонекроза (а) прогноз длительности госпитализации; (б) критерии ССВО; (в) прокальцитониновый тест: (г) УЗИ/КТ ,рБП
1 Низкая 1 1 Средняя 1
f Y
1 Ввод данных в ИНС [
Ь-
г —^1 Высокая I
Í У
Оперативное
лечение
Модели ИНС (AUC=0,85) имели преимущества над моделями ЛРА (AUC=0,76) в прогнозировании длительности госпитализации, но без статистически значимой разницы (р=0,846). Дискриминационная способность ИНС была статистически значимо лучше, чем у шкал Ranson (AUC=0,55; р<0,01) и APACHE II (AUC=0,58; р<0,01) и визуальных критериев УЗИ/КТ (AUC=0,68; р<0,05). При оптимальном соотношении чувствительности и специфичности ИНС продемонстрировала только 8 непрогнозированных случаев длительной госпитализации по сравнению с 36 случаями для шкалы Ranson (%2=33,91; р<0,01). Переоцененных прогнозов для ИНС было статистически значимо меньше, чем для шкалы APACHE II (%2=13,58; р<0,01) и критериев УЗИ/КТ (х2=19,16; р<0,01). Доля корректных прогнозов для ИНС составила 79,1%, что было статистически значимо больше, чем для шкал Ranson (%2=10,57; р=0,006) и APACHE II (х2=7,01; р=0,034).
При сравнении чувствительности и специфичности моделей ИНС и ЛРА на тестовой выборке больных ИНС показала сопоставимые результаты и продемонстрировала сравнимую с ЛРА способность прогнозировать летальные случаи (чувствительность 90,4% и 81,0% соответственно) и длительность госпитализации (чувствительность 72,1% и 60,5% соответственно) и превосходила ЛРА в прогнозировании случаев абдоминальных ГСО при ОДП (чувствительность 66,7% и 51,2%, соответственно).
Рис. 2. Лечебно-диагностический алгоритм при остром деструктивном панкреатите.
На первом этапе проводилась клиническая оценка вероятности наличия одп, которая базировалась на следующих признаках: 1) факторы риска; 2) абдоминальная боль, тошнота, рвота; 3) повышение амилазы крови в три раза и выше; 4) исключение по данным УЗИ и рентгенографии брюшной полости синдромоподобных заболеваний; 5) ввод данных в ИНС. На втором этапе проводились те же исследования, что с учетом характера интенсивной терапии подтверждало диагноз ОДП и уточняло локализацию и объем поражения поджелудочной железы. На третьем этапе с помощью ИНС оценивалась предполагаемая длительность госпитализации; с помощью критериев ССВО, лихорадки, ПКТ-теста и ИНС отслеживались начальные проявления ГСО. Максимальный показатель госпитальной летальности при ОДП был отмечен в 2000 г. (25,4%), в дальнейшем наблюдалась отчетливая тенденция к снижению летальности, которая в тестовой группе составила 14,8%. Абсолютное снижение госпитальной летальности составило 10,6% (р=0,054).
Выводы
1. Использование методики искусственных нейронных сетей позволяет корректно стратифицировать больных с острым панкреатитом по риску развития системных осложнений и летального исхода.
2. Дискриминационная способность методики искусственных нейронных сетей ста-
тистически значимо не отличалась от методики логистического регрессионного анализа, но статистически значимо превосходила точность формализованных систем оценки тяжести состояния в диагностике гнойносептических осложнений (р<0,01), прогнозировании длительности госпитализации (р<0,01) и летальных исходов (р<0,01) у боль-
ных с деструктивным панкреатитом.
3. Ранняя идентификация пациентов группы риска по развитию осложненного течения заболевания позволила снизить летальность с 25,4 до 14,8% при деструктивном панкреатите и снизить длительность лечения в отделении интенсивной терапии среди выживших пациентов на 1 койко-день.
ЛИТЕРАТУРА
1. Абдеев, С.Н. Применение шкал оценки тяжести в интенсивной терапии и пульмонологии /
С.Н. Абдеев, А.Г. Чучалин // Пульмонология. - 2001.-Т.11, № 1. - С. 77-91.
2. Кальф-Калиф, Я.Я. О лейкоцитарном индексе автора и его практическом значении: автореф. дис. ... канд. мед. наук. - Харьков, 1950. - 24 с.
3. Острый деструктивный панкреатит. Доказательные методы диагностики и лечения: методические рекомендации / под ред. В.С. Савельева. - М., 2005. - 10 с.
4. Россиев, Д.А. Самообучающиеся нейросетевые экспертные системы в медицине: теория, методология, инструментарий, внедрение: автореф. дис. ... д-ра мед. наук. - Красноярск, 1996.
- 51 с.
5. Россиев, Д. А. Минимизация обучающих параметров нейронных сетей / Д. А. Россиев, С. Д. Гусев, Д.А. Коченов // Информационно-аналитические системы и технологии в здравоохранении и ОМС. Труды Всероссийской конференции, Красноярск, 15-17 сентября 2004. - Красноярск, 2004. - С. 123-126.
6. Хирургия абдоминальных повреждений / В.М. Тимербулатов, Р.Р. Фаязов, А.Г. Хасанов [и др.]. - М.: МЕДпресс-информ, 2005. - 255 с.
7. Чаленко, В.В. Классификация острых нарушений функций органов и систем при синдроме полиорганной недостаточности / В.В. Чаленко // Анестезиология и реаниматология. - 1998. - №
2. - С. 25-30.
8. A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: development and validation / M.E. Charlson, P. Pompei, K.L. Ales, R. Mackenzie // J. Chronic Dis. - 1987. - Vol. 40. - P. 373-383.
9. Al-Bahrani, A.Z. Clinical laboratory assessment of acute pancreatitis / A.Z. Al-Bahrani, B.J. Am-mori // Clin. Chim. Acta. - 2005. - Vol. 362, № 1-2. - P. 26-48.
10.Calcitonin precursors in the prediction of severity of acute pancreatitis on the day of admission / B.J. Ammori, K.L. Becker, P. Kite [at al.] // Br. J. Surg. - 2003. - Vol. 90, № 2. - P. 197-204.
11.Ennett, C.M. Improvement and automation of artificial neural networks to estimate medical outcomes / C.M. Ennett, M. Frize, E. Charette // Med. Engl. Phys. - 2004. - Vol. 26, № 4. - P. 321-328. 12.Improved prediction of outcome in patients with severe acute pancreatitis by the APACHE II score at 48 hours after hospital admission compared with the APACHE II score at admission. Acute Physiology and Chronic Health Evaluation / A.A. Khan, D. Parekh, Y. Cho [at al.] // Arch. Surg. - 2002. -Vol. 137, № 10. - P. 1136-1140.
13.Johnson C.D. Combination of APACHE-II Score and an Obesity Score (APACHE-O) for the Prediction of Severe Acute Pancreatitis / C.D. Johnson, S.K.C. Toh, M.J. Campbell // Pancreatology. -2004. - Vol. 4, № 1. - P. 1-6.
14.Limited ability of SOFA and MOD scores to discriminate outcome: a prospective evaluation in 1,436 patients / D.A. Zygun, K.B. Laupland, G.H. Fick [at al.] // Can. J. Anesth. - 2005. - Vol. 52. - P. 302-308.
15.Meisner, M. Procalcitonin (PCT). A new innovative infection parameter. Biochemical and clinical aspects / M. Meisner. - Stuttgard; N.Y.: Georg Thieme Verlag, 2000. - P. 176-183.
16.Mortality prediction using SAPS II: an update for French intensive care units / J.R. Le Gall, A. Neumann, F. Hemery [at al.] // Critical. Care. - 2005. - Vol. 9. - P. 645-652.
17.Performance of the Mortality Probability Models (MPM II) in assessing severity of illness during the first week in the intensive care unit / M. Rue, A. Artigas, M. Alvarez [at al.] // Crit. Care Med. -2000. - Vol. 28. - P. 2819-2824.
18.Prediction of burn healing time using artificial neural networks and reflectance spectrometer / E.K. Yeong, T.C. Hsiao, H.K. Chiang [at al.] // Burns. - 2005. - Vol. 31, № 4. - P. 415-420.
19.Rogers, J. Use of daily Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) II scores to predict individual patient survival rate / J. Rogers, H.D. Fuller // Crit. Care Med. - 1994. - Vol. 22, №
9. - P. 1402-1405.
20.The SOFA (Sepsis-related Organ Failure Assessment) score to describe organ dysfunction/failure. On behalf of the Working Group on Sepsis-Related Problems of the European Society of Intensive Care Medicine / J.L. Vincent, R. Moreno, J. Takala [at al.] // Intensive Care Med. - 1996. - Vol. 22, №
7. - P. 707-710.
21.Tran, D.D. Evaluation of severity in patients with acute pancreatitis / D.D. Tran, M.A. Cuesta // Am. J. Gastroenterol. - 1992. - Vol. 87. - P. 604-608.
22.Zhu, A.J. Organ failure associated with severe acute pancreatitis / A.J. Zhu, J.S. Shi, X.J. Sun // World J. Gastroenterol. - 2003. - Vol. 9, № 11. - P. 2570-2573.
УДК 617.55-036.11-07
© Ш.В. Тимербулатов, Р.Р. Фаязов, Р.Н. Гареев, Р.М. Сахаутдинов, Э.И. Муслухова, 2008
Ш.В. Тимербулатов, Р.Р. Фаязов, Р.Н. Гареев, Р.М. Сахаутдинов, Э.И. Муслухова
ИНТРААБДОМИНАЛЬНАЯ ГИПЕРТЕНЗИЯ В ЭКСТРЕННОЙ ХИРУРГИИ
Кафедра хирургии с курсом эндоскопии института последипломного образования ГОУ ВПО «Башкирский государственный медицинский университет» Минздравсоцразвития РФ, г. Уфа
Проанализированы результаты измерения и мониторирования интраабдоминального давления у 288 больных с различными заболеваниями и травмами органов брюшной полости, находившихся в реанимационном отделении клиники. Выявлено, что в раннем послеоперационном периоде повышение внутрибрюшного давления I степень было у 161 (56,0%), II ст. у 95 (33,0%), III ст. - у 23 (8,0%), 1Уст. - у 8 (2,7%) больных. При развитии интраабдоминальной гипертензии IV ст. у 8 (2,7%) больных релапаротомия оказалась запоздалой и она не позволила избежать летальных исходов. Летальность при развитии абдоминального компартмент синдрома составила 45,2% случаев. Авторы заключают, что мониторирование ин-траабдоминальной гипертензии должно стать обязательным диагностическим пособием, а критические показатели интра-абдоминальной гипертензии - абсолютным показанием к повторной лапаротомии и декомпрессии брюшной полости.
Ключевые слова: интраабдоминальная гипертензия, компартмен-синдром, декомпрессия брюшной полости, релапаро-томия,
Sh.V. Timerbulatov, R.R. Fayazov, R.N. Gareyev, R.M. Sakhautdinov, E.I. Muslukhova INTRAABDOMINAL HYPERTENSION IN EMERGENCY SURGERY
We have analyzed the results of intraabdominal pressure measurement and monitoring in 288 resuscitation patients with a variety of abdominal diseases and injuries. With intraabdominal stage IV hypertension in 8 (2,7%) patients, relaparotomy turned out to be late/ This resulted in lethal outcomes. With abdominal compartment syndrome, lethal outcomes were common in as much as45,2% of cases.
Key words: intraabdominal hypertension, compartment syndrome, abdominal decompression, relaparotomy.
В последние годы в специальной литературе достаточно много внимания уделяется роли интраабдоминального давления в развитии различных патологических состояний и синдромов, рассматривая его повышение в критическом варианте как синдром интраабдо-минальной гипертензии или абдоминальный компартмент синдром («Compartment» перевод с англ. - купе, отделение) [1, 3, 6, 7, 8].
Актуальность проблемы обусловлена довольно высокой частотой абдоминального компартмент синдрома: до 5,5% больных с перитонитом, панкреонекрозом, пострадавших тяжелой сочетанной травмой живота, хотя значительное повышение внутрибрюш-ного давления в этой группе больных отмечается в 30% [9, 10], высокой летальностью - до 68% при установленном диагнозе абдоминального компартмент синдрома [11].
В настоящее время причины, приводящие к развитию абдоминального компартмент синдрома, могут быть объединены в 4 группы [1, 2]: 1. Послеоперационные. 2. Посттравма-тические. 3. Осложнения основных заболеваний. 4. Предрасполагающие факторы.
Важно также отметить, что при абдоминальном компартмент синдроме развивается при сочетании нескольких причин и факторов, являющихся осложнениями или звеньями патогенеза данного синдрома. Причины или патогенетические факторы 3 и 4 групп вышеприведенной классификации, как правило, сочетаются или являются взаимообусловленными или взаимоотягощающимися моментами (такие, как, перитонит, сепсис, синдром системной воспалительной реакции, ацидоз, коагулопатии и др.).
