CC BY
53
Хирургия повреждений
© Коллектив авторов, 2006 УДК 616-001.17-037
А.В.Матвеенко, С.А.Плотников, С.В.Шиндяпин
МОДЕЛЬ ПРОГНОЗА ИСХОДА ОЖОГОВОЙ ТРАВМЫ НА ОСНОВЕ ПРОБИТ-АНАЛИЗА
Кафедра термических поражений (нач. — проф. С.Х.Кичемасов) Военно-медицинской академии им. С.М.Кирова, Санкт-Петербург
Ключевые слова: ожоги, прогноз, пробит-анализ, координатная сетка.
Введение . Более ста лет известно и неоспоримо положение Н.И.Пирогова, что основой медицинской сортировки служат диагноз и прогноз. Проблема прогнозирования исхода травмы приобретает особую актуальность в связи с участившимися случаями возникновения очагов массовых ожогов вследствие техногенных аварий и катастроф, стихийных бедствий, террористических актов. Исходя из прогноза, как завершающего этапа диагностического процесса, определяются срочность и очередность оказания неотложной медицинской помощи и ее объем, эвакуационное направление пострадавшего и очередность эвакуации. Для прогнозирования исходов ожогов применялись различные методологические подходы, основанные на математических методах, на применении шкал и эмпирических правил. При создании математических моделей использовались пробит-анализ [10, 15, 17], байесовский метод [1], множественная регрессия [7], логистический регрессионный анализ [3], дискриминантный анализ [20], нейросетевое моделирование [2]. J.R.Saffle и соавт. [19] попытались экстраполировать для обожженных в качестве прогностической модели шкалу APACHE II и пришли к неутешительному выводу о невозможности ее применения у данной категории больных. Эмпирические модели, обладающие примерно равными прогностическими качествами, были предложены Г.Е.Хапатько [6] в «Руководстве по оказанию медицинской помощи...» [4] и S. Baux [9]. Ни одна из моделей не отвечает условиям оптимума. Основными их недостатками являются ряд методологических ошибок, необходимость сбора больших или меньших по объему и сложности клинических и лабораторных данных и необходимость их обработки с помощью вычислительных устройств. В наибольшей мере
требованиям простоты использования, наглядности и достаточно высокой прогностической точности удовлетворяют модели, созданные на базе пробит-анализа, ранее в отечественной комбустио-логии не использовавшиеся. Описание такой модели, пригодной для решения вопросов лечебно-эвакуационного обеспечения при оказании медицинской помощи в очагах массовых ожогов, и является целью настоящей публикации.
Материал и методы. Работа основана на ретроспективном статистически-аналитическом анализе 10 670 историй болезни обожженных с определившимся исходом, которые лечились в клинике термических поражений ВМедА им. С.М.Кирова в период с 01.01.1973 г. по 31. 12. 2001 г.
Среди пострадавших было 6781 (63,5%) мужчина и 3889 (36,5%) женщин в возрасте от 14 до 98 лет. У 4/5 пациентов имелись термические ожоги: в том числе вызванные пламенем у 4469 (41,9%) человек и горячими жидкостями — у 4123 (38,6%) человек. Химические ожоги были у 378 (3,5%) пациентов, электрические у 347 (3,3%) больных. Остальные 1353 (12,7%) пострадавших получили поражения другими агентами (контактные, ожоги ультрафиолетовым излучением и др.). У 538 (5%) больных имелась сопутствующая термоингаляционная травма различной степени тяжести и локализации. Ожоговый шок наблюдался у 656 (6,2%) пациентов. Летальность составила 10,2% (умерли 1087 пострадавших).
Методом формирования прогностической модели избран пробит-анализ, который используется при описании зависимости «доза—эффект». В число контролируемых факторов вошли общая площадь ожога (ОПО,%) — доза и возраст (в годах), которые, как показал еще в 1902 г. $1^ге1(1еп1еМ [22] являются главными прогностическими факторами исхода ожоговой травмы. Это осталось справедливым и в конце XX в. [14]. Последующие попытки включения порознь или в различных комбинациях других контролируемых факторов (всего более 30) не привели к увеличению точности, чувствительности или специфичности прогноза по сравнению с моделями, в которых использованы только ОПО и возраст [20]. Выбор именно ОПО обусловлен тем обстоятельством, что, согласно выводам большого числа исследователей, точный диагноз глубины ожога в ранние сроки после травмы невозможен и подлежит уточнению в процессе лечения [10,15,18]. В исходной матрице использованы 17 уровней возраста, 18 уровней площади ожога и 2 уровня исхода — «выжил, умер».
Площадь ожога, %
Рис. 1. Графики летальности и пробитое (1) у пострадавших в возрасте 20—24 (2) и 60—64 лет (3).
В методе используется в качестве модели график интеграла вероятностей, отражающий функцию распределения стандартной нормальной переменной, оцениваемой в пробитах — ПТ (от англ. probability unit — вероятностная единица), и потому носит соответствующее название. Точность метода достаточно высокая, но слабое место — это использование допущения о нормальности кривой «доза—эффекг» [5]. Доля p тест-объектов рассматривается как оценка вероятности летального исхода при данной дозе. Связь между вероятностью p (летальным исходом) и интенсивностью воздействия (доза или ОПО) характеризуется зависимостью, называемой кривой «доза—эффект» и изображается несимметричной S-образной кривой, которую часто отображают в логарифмических координатах. В качестве примера на рис. 1 приведены графики летальности и пробитов у пострадавших двух возрастных групп: 20—24 и 60—64 года.
Доли p положительных ответов (летальных исходов) приравниваются к накопленным частотам Z нормального распределения, которые задаются соотношением:
Z=(P(- oM),
где ф — функция распределения стандартной нормальной переменной; M и о — параметры нормального распределения; х — среднее значение.
В дальнейшем при описании метода обозначим через L величину lg (А), где A (area) — площадь, и для простоты будем называть ее просто дозой. LA50 (lethal area, 50%) — доза или площадь ожога (%), при которой половина тест- объектов дают эффект (погибают 50% пострадавших). Заменяя в формуле Z на p, x на L, M на LA, получим:
( L-LA50 )
Р=Ф( о-------- ).
Для получения зависимости доли p от дозы L строится график, в котором по оси ординат вместо значений p откладывают значения y’=^(p), где Ф — функция, обратная функции распределения ф, т. е. p=ф(y’), значения которой определяют по специальным таблицам.
Таким образом,
L-LA50 1 LA50
y = --------------xL— ,
о о о
т. е. получаем уравнение прямой линии. Значит, если откладывать по оси абсцисс значения L, а по оси ординат — значения y’=^(p), то точки будут располагаться по прямой линии с углом наклона 1/о.
Получаемое значение у’ при значениях p<0,5 будет меньше 0, поэтому для исправления ситуации производится корректировка значений у’:у=Ф(р)+5. Эти значения называются пробитами. Таким образом, в предположении о нормальном распределении N(M,o) вероятность того, что случайно отобранный из совокупности пациент будет погибать, зависит от L=Ig(A):
я(Ь)=ф(а+рхЬ),
где а=-м/а и р=Уа.
Гипотеза об адекватности описания данных такой моделью проверяется по критерию х2. Пробит-анализ проводился с помощью программы из пакета прикладных программ для статистической обработки информации SPSS 10.0 (SPSS — Statistical Package for the Social Science) [11].
Результаты и обсуждение. Последовательная процедура расчета значений пробитов и внесение их в исходную матрицу взамен дроби «умершие/общее число больных» позволили создать прогностическую модель в виде координатной сетки (рис. 2).
Величины х2 заметно превышали критические (в пределах от 30,437 до 46 379,27), а значения р от 0,05 до 0,00001 подтверждают высокую точность определения верхнего и нижнего пределов площади поражения и значений LA50.
Использовать таблицу крайне просто: достаточно определить точку координат возраста пострадавшего и площади ожога; найденная величина будет указывать на возможность летального исхода в пробитах от 0 до 1, более чем с 95% вероятностью. Координаты с «0» значением указывают на благоприятный исход, со значением «1» означают гибель пациента. Таблица позволяет выделять пострадавших с благоприятным исходом и бесперспективных для лечения (DNR, do not resuscitation — «не подлежащие реанимации») на передовых этапах эвакуации [8, 12, 21]. Создается возможность концентрации сил и средств для оказания помощи пострадавшим с вероятностью неблагоприятного исхода от 0,1 до 0,9. Кроме того, координатная сетка позволяет изучать динамику эффективности работы отделения интенсивной терапии (ОИТ), сравнивать качество лечения в различных ожоговых стационарах, а также оценивать эффективность новых протоколов лечения. Для этого отслеживается динамика величины LA50 и сопоставляются прогнозируемая и фактическая летальность. Величина LA50 является надежной меркой сравнительного анализа. В каждой возрастной группе к LA50 относится та величина ожога (%), при которой кривая летальности становится параллельной с абсциссой. С.Гаек и соавт. [13] в 1974 г. показали, что у лиц в возрасте от 15 до 50 лет LA50 составляла 45% ПТ, у лиц 51-60 лет — 25% ПТ, от 61 до 70 лет — 13% ПТ, от 71 до 80 лет — 10% ПТ и от 81 до 90 лет —
Общая площадь ожога, % Возраст, лет
10-14 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 50-54 55-59 60-64 65-69 70-74 75-79 80-84 85-89 90-98
83 и более 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
78-82 .9 .9 .9 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
73-77 .8 .8 .8 .9 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
68-72 .7 .7 .7 .8 .9 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
63-67 .6 .6 .6 .7 .9 .9 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
58-62 .5 .5 .5 .6 .8 .9 .9 .9 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
53-57 .4 .4 .4 .5 .8 .8 .8 .8 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
48-52 .3 .3 .3 .4 .6 .7 .7 .7 .9 .9 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
43-47 .3 .3 .3 .3 .5 .5 .6 .6 .8 .8 .9 .9 1. 1. 1. 1. 1.
38-42 .2 .2 .2 .2 .4 .4 .5 .5 .7 .7 .9 .8 1. 1. 1.
33-37 .1 .1 .1 .2 .3 .3 .4 .4 .5 .6 .8 .7 .8 1. 1. 1. 1.
28-32 .1 .1 .1 .1 .2 .2 .3 .3 .4 .5 .6 .6 .7 1. 1. 1. 1.
23-27 0 0 0 0 .1 .1 .2 .2 .3 .3 .5 .5 .6 .9 .9 1. 1.
18-22 0 0 0 0 0 0 .1 .1 .2 .2 .3 .3 .5 .7 .8 .9 1.
13-17 0 0 0 0 0 0 .1 .1 .1 .2 .2 .3 .5 .5 .8 1.
8-12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 .1 .1 .2 .3 .4 .5 .9
3-7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ь""0"'’ .1 .1 .1 .2 .4 .5
0-2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 .1 .1 .1
Рис. 2. Координатная сетка ориентировочной вероятности гибели для различных комбинаций возраста и площади.1
7% ПТ. В 1987 г. B.M. Herd и соавт. [14] подтвердили эту закономерность. Ранее C.A. Moyer [16], опираясь на кривые летальности, подчеркнул, что с точки зрения токсикологии при равной площади ожог представляет для пожилых людей более сильный яд, чем для лиц молодого возраста. При этом возраст снижает способность противостоять повреждению в экспоненциальной зависимости после 25—30 лет жизни. При внедрении новых средств и методов лечения появляется возможность не прибегать к формированию так называемого «модельного контингента». Прогнозируемая летальность (количество погибших) определяется как целое число суммы пробитов отдельных пострадавших.
Оценка качественных свойств модели проводилась на двух независимых выборках. Первая — это 45 обожженных с определившимся исходом, которые лечились в ОИТ клиники термических поражений в период с 01.01 по 15.12.2004 г. Суммарная точность диагностики составила 91,1%. В группе больных со значениями пробитов от 0,1 до 1,0 она составляла 94,4%, в группе пострадавших с прогнозируемым благоприятным исходом («0» значения) — 77,8%. И в той, и в другой группе имелись по 2 (4,45%) ложноположительных и ложноотрицательных прогноза. Чувствительность модели составила 85%, специфичность — 92%.
В другой группе из 68 пострадавших с глубокими ожогами до 10% поверхности тела, которым в период с 01.10.2002 г. по 30.04.2005 г. в клинике была выполнена ранняя и отсроченная некрэктомия, расхождение между прогнозируемой и фактической летальностью составило 0,7%. Таким образом, координатная сетка не уступает по своим характеристикам прогностическим моделям, созданным на основе других методов анализа.
К недостаткам полученной модели, кроме родовых, заложенных в самой методике пробит-анализа, следует отнести отсутствие показателей вероятного исхода для пострадавших в возрасте до 14 лет. Другим недостатком является нарастание неопределенности индивидуального прогноза по мере уменьшения значений пробита от 1,0 до 0,1. Чем меньше значение, тем в большей степени утрачивается индивидуальность прогноза и он постепенно приобретает групповой характер, который является достаточно точным. Так, у 8 погибших в первые 5 дней после травмы значения пробита колебались от 0,5 до 1,0 (в среднем 0,8), тогда как у 3 умерших после 15-х суток от момента ожога среднее значение составляло 0,3. Но кроме них значения пробита от 0,2 до 0,4 имелись еще у 9 пострадавших, которые выжили. В целом фак-
1Методика прогнозирования исхода ожоговой травмы.—Удост. на рац. предл. № 9420/3, выданное 25.04.2005 г. ВМедА им. С.М. Кирова, Санкт-Петербург.
тическая летальность составила 20 (44,4%) человек из 45, прогностическая 17 (37,8%) человек, что позволяет сделать вывод об отсутствии значимых различий (p>0,05). В связи с этим, числовую характеристику вероятности исхода, выраженную в пробитах, можно дополнить качественной. При значениях пробита «0» — прогноз «благоприятный», 0,1—0,3 — «относительно благоприятный», 0,4—0,6 — «сомнительный», 0,7—0,9 — «неблагоприятный», 1,0 — «абсолютно неблагоприятный».
Выводы. 1. Прогностическая модель определения вероятности летального исхода у пострадавших с термическими ожогами предназначена для решения вопросов лечебно-эвакуационного обеспечения в очагах массовых ожогов и при поступлении обожженных в стационар.
2. Координатная сетка может служить стандартом для оценки новых протоколов лечения. Величина LA50 и сопоставление фактической и прогнозируемой летальности позволяют оценить эффективность работы ОПТ и сравнивать эффективность работы различных ожоговых центров.
3. Модель, представленная в табличной форме, удобна в применении и обладает хорошей точностью (91%), чувствительностью (85%) и специфичностью (92%).
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Вазина И.Р., Зудина Т.И., Вазин В.А., Савин В.А. Математи-
ческое моделирование динамики гибели обожженных в течение первого месяца после термической травмы // Научно-практическая конференция по проблемам термических повреждений: Тезисы.—Горький: НИИТО, 1986.—
С. 144-146.
2. Коротких Д.М., Лях Ю.Е., Гурьянов В.Г., Фисталь Н.Н. Использование нейросетевого моделирования для прогнозирования течения и исхода ожоговой болезни // Комбустио-логия. Приложение к Нижегородскому мед. журн.—2004.— С. 53-54.
3. Петрачков С.А. Лечебно-эвакуационная характеристика тяжело и крайне тяжелообожженных: Автореф. дис. ... канд. мед. наук. — СПб., 2004.—24 с.
4. Руководство по лечению обожженным на этапах медицинской эвакуации / Под ред. В.К.Сологуба.—М.: Медицина, 1979.—192 с.
5. Урбах В.Ю. Статистический анализ в биологических и медицинских исследованиях.—М.: Медицина, 1975.—295 с.
6. Хапатько Г.Е. Наш способ определения тяжести термической травмы // Седьмая научная конференция по проблеме «Ожоги».—Л.: ВМедА, 1981.—С. 144.
7. Шлык И.В. Диагностика поражения дыхательных путей у пострадавших с комбинированной термической травмой и прогнозирование ее исхода: Автореф. дис. ... канд. мед. на-ук.—СПб., 2000.—22 с.
8. Anous M.M., Heimbach D.M. Causes of death and predictors in burned patients more than 60 years of age // J. of Trauma, 1986.—Vol. 26, № 2.—P. 135-139.
9. Baux S. Contribution a I'etude du traitement, local des brulures thermiques etendues: These pour le doctorat en medicine № 736. Faculte de medicine de Paris. Editions A.G.E.M.P., Paris, 1961.—P. 149.
10. Bull J.P., Squire J.R. A study of mortality in a burns unit. Standards for the evaluation of alternative methods of treatment // Ann. of Surgery.—1949.—Vol. 130, № 2.—P. 160-173.
11. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер. с нем.—СПб.: ООО «Диа-СофтЮП», 2002.—608 с.
12. Covington D.S., Wainwright D.J., Parks D.H. et al. Prognostic indicators in the elderly patient with burns // Brit. J. plastic surgery.—1987.—Vol. 40, № 3.—P. 278-282.
13. Гаек С., Врабец Р., Тропинка Г. Смертельные термические травмы у старых людей // Международный журнал пластической хирургии (рус. изд.)(Прага).— 1974.—Т. 16, № 3.— С. 155-160 (пер. с чешск.).
14. Herd B.M., Herd A.N., Tanner N.S.B. Burns to the elderly: a reappraisal // Brit. J. plastic surgery.—1987.—Vol. 40, № 3.— P. 278-282.
15. Laurence J.C. Some aspects of burns and burns research at Birmingham Accident Hospital 1944-93: A.B.Wallace Memorial Lecture, 1994 // Burns.—1994.—Vol. 21, № 6.—P. 403-413.
16. Moyer C.A. Aging and mortality from thermal injury // J. Gerontology.—1954.—Vol. 9, № 4.—P. 456-464.
17. Rittenbury M.S., Maddox R.W., Schmidt F.H. et al. Probit analysis of burn mortality in 1 831 patients: comparison with other large series // Ann. Surgery.—1966.—Vol. 164, № 1.— P. 123-138.
18. Рудовский В., Назиловский В., Зиткевич В., Зиткевич К. Теория и практика лечения ожогов: Пер с англ.—М.: Медицина, 1975.—295 c.
19. Saffle J.R., Larson C.M., Sullivan J., Shelby J. The continuing challenge of burn care in the elderly // Surgery.—1990.— Vol. 108, № 3.—P. 534-543.
20. Vico P., Papillon J. Factors involved in burn mortality: a multivariate statistical approach based on discriminant analysis // Burns.—1992.—Vol. 18, № 3.—P. 212-215.
21. Weber B., Monafo W.W. Burn care in the elderly // Amer.burn association proceedings.—1987.—Vol. 19.—P. 56.
22. Weidenfeld St. Ueber der Verbrennungstod. Abhangigkeit des Verbrunnungstodes von der grosse der verbrannten Hautflache // Arch. Dermatol. und Syphilis.—1902.—Bd. 61.—S. 33-56.
Поступила в редакцию 20.12.2005 г.
A.V.Matveenko, S.A.Plotnikov, S.V.Shindyapin
MODEL OF PROGNOSIS OF OUTCOME OF BURN TRAUMA ON THE BASIS OF PROBIT-ANALYSIS
On the basis of probit-analysis of results of treatment of 10 670 burned patients a prognostic model of the trauma outcome was created as a coordinate network. The model is very accurate, sensitive, specific and simple in use that allows it to be applied for prognosis of burn trauma outcomes in the early period after trauma, especially in organization of medical-evacua-tion work in places of appearance of mass burns. The model is a standard for the assessment of new protocols of treatment and can serve a criterion of the efficiency of work of intensive care units in burn centers.
