CC BY
62
Укратсъкий neüpoxipypziuHuü журнал, №4, 2002
55
УДК 616.831—001.31—037:612.823:004.942
Прогноз исхода тяжелой черепно-мозговой травмы при различной степени повреждения головного мозга
Дзяк Л.А., Зозуля O.A.
Днепропетровская государственная медицинская академия, г. Днепропетровск, Украина
Ключевыеслова: тяжелая черепно-мозговая травма, прогноз, исход, морфологическое повреждение головного мозга, математическое моделирование.
Прогнозированию исходов тяжелой черепно-мозговой травмы (ТЧМТ) отводится значительное место в исследованиях многих ученых [5,6,7,8]. Это связано, в первую очередь, с важностью прогноза при выборе алгоритма врачебной помощи пострадавшему, а также с необходимостью проведения своевременной коррекции проводимой терапии на этапах травматической болезни головного мозга.
Поскольку тяжесть морфологического повреждения головного мозга является общепризнанным маркером прогноза исхода ТЧМТ [5,6], мы на основании биохимических критериев прогноза попытались построить его модель, базирующуюся именно на этом параметре.
Материалыиметоды. Для прогнозирования исходов ТЧМТ мы избрали метод математического моделирования, который дает возможность адекватного кодирования симптомов ТЧМТ, выявляемых на разных этапах ее течения, позволяет создавать достаточную по объему базу данных благодаря пакетам прикладных программ для ПК, позволяет синтезировать математические модели исходов ТЧМТ. Кроме того, метод является достаточно быстрым и простым для расчета прогноза на ПК или микрокалькуляторе в условиях приемных отделений, нейрохирургических и травматологических отделений стационаров [1,2,4].
На основании представлений о стадиях течения травматической болезни головного мозга и соответствующих им диагностических и лечебных мероприятий [5], мы условно выделили 6 этапов прогнозирования исходов ТЧМТ. Для каждого из них были разработаны математические модели прогноза исходов ТЧМТ: 1-й этап основан на анализе лабораторных исследований, полученных в 1-е сутки после травмы при обследовании пострадавших в отделении реанимации и интенсивной терапии или в нейрохирургическом отделении; 2-й этап — на
совокупности лабораторных параметров, полученных в течение 3 сут после травмы; 3-й этап — 5 сут после травмы; 4-й этап — 7 сут после травмы; 5-й этап — 10 сут после травмы; 6-й этап — 14 сут после травмы.
Клинической базой исследования стали сведения о 280 больных с ТЧМТ, которых лечили в областной клинической больнице им. И.И. Мечникова с 1986 по 2001 г. О каждом больном были собраны данные, включавшие 208 признаков, а именно: возраст больного, тяжесть состояния на момент поступления в клинику, характер морфологического повреждения ткани головного мозга, результаты биохимических исследований в 1, 3, 5, 7, 10-е и 14-е сутки после травмы, а также исходы лечения. В данном случае для прогноза исхода ТЧМТ учитывали 204 количественных признака (биохимические данные) и два качественных — тяжесть морфологического повреждения головного мозга и исход ТЧМТ. Два последних оценивали по интервальной шкале, имея от 2 до 4 градаций.
Сначала мы изучили и оценили связи пре-диктных биохимических признаков с исходом ТЧМТ посредством методов параметрического (Пирсона) и рангового (Спирмена) корреляционного анализа. Для дальнейшей математической обработки оставили только те признаки, у которых выявлена сильная или умеренная (соответственно г 0,7 или 0,7 г 0,3) и статистически значимая (Р < 0,05) связь с результирующим признаком. Для разработки разрешающих правил прогноза исхода ТЧМТ на каждом из этапов наблюдения для каждой группы больных (выживших и умерших) в отдельности определялась обобщающая все включенные в модель признаки линейная дискриминантная функция:
ЛДФ = b0+b1•x1+b2•x2+...bk•xk, где ЛДФ. — линейная дискриминантная функция для ^й группы больных (одной из двух по
56
Дзяк Л.А., Зозуля О.А.
исходам тяжелой ЧМТ); Ь0 — константа; Ь1(Ь2,...Ьк— коэффициенты для симптомов х1(х2^хк; хрх2...хк— возможные значения симптомов.
При сравнении полученных значений ЛДФ1 (группа выживших больных) и ЛДФ2 (группа умерших больных) больного относили к той группе, где ЛДФ больше. При ЛДФ1«ЛДФ2 — прогноз был неопределенным. Для уменьшения количества расчетов использовали ДЛДФ (ЛДФ1—ЛДФ2), при этом конкретного больного относили к 1-й группе при положительном результате и ко 2-й — при отрицательном, а при ДЛДФ-0 — прогноз был неопределенным.
Математическую обработку данных выполнили с использованием ППП Statistica 5.0.
Результатыи ихобсуждение. Анализ особенностей адаптационного ответа на ТЧМТ при различной степени тяжести морфологического повреждения головного мозга позволил выявить 15 достоверных биохимических критериев исхода травматической болезни головного мозга.
На 1-м этапе прогноза (1-е сутки после травмы) значения ЛДФ вычисляют по формулам:
ЛДФ1 = -5,1564 + 0,53132-С 1 + 0,10325-П-РОГ 1 + 3,19808-КЛ ГР;
ЛДФ2 = - 1 1,322 1 + 1,68073-С 1 -0,0392ПР0Г 1 + 5,31849КЛ ГР;
ДЛДФ = 6,1657 - 1,1494-С 1 + 0,14245-П-РОГ 1 - 2,1204-КЛ ГР,
где ЛДФ1 — линейная дискриминантная функция для группы выживших больных, -5,1564 — константа ЛДФ1, 0,53132; 0,10325 и 3,19808 — коэффициенты ЛДФ1 для значений серотонина (нмоль/сут) в суточной моче, прогестерона (нмоль/л) крови и клинической группы (А — ушиб головного мозга — 1; Б — ушиб головного мозга, САК — 2; В — ушиб головного мозга, внутричерепные гематомы — 3; Г — ушиб головного мозга, САК, внутричерепные гематомы — 4) в 1 сут соответственно; ЛДФ2 — линейная дискриминантная функция для группы умерших больных, -11,3221 — константа ЛДФ2, 1,68073; -0,0392 и 5,31849 — коэффициенты ЛДФ2 для значений С, прогестерона и клинической группы в 1-е сутки; для ДЛДФ = ЛДФ0-ЛДФ2: 6,1657 — константа; -1,1494; 0,14245 и -2,1204 — коэффициенты для значений С, прогестерона и клинической группы в 1-е сутки.
На 1-м этапе модель прогноза исходов ТЧМТ обладает высокой информационной способностью — 93,8% в целом, обеспечивая совпадение предполагаемого исхода с реальным в группе выживших больных в 98% случаев, умерших — в 90,9% случаев.
На 2-м этапе (3-и сутки наблюдения) значения ЛДФ вычисляются по формулам:
ЛДФ: = -3,1799 + 1,73811-КЛ ГР + 1,23369МТ НВ 3;
ЛДФ2 = -8,15351 +3,03872 КЛ ГР + 2,31897МТ НВ 3;
ДЛДФ = 4,97356 -1,3006 КЛ ГР + 1,0853МТ НВ 3,
где для ЛДФ^ -3,1799 — константа, 1,73811 и 1,23369 — коэффициенты для клинической группы (А — ушиб головного мозга — 1; Б — ушиб головного мозга, САК — 2; В — ушиб головного мозга, внутричерепные гематомы — 3; Г — ушиб головного мозга, САК, внутричерепные гематомы — 4) и метгемоглобина (Г/л) венозной крови в 3-и сутки соответственно; для ЛДФ2: -8,15351 — константа, 3,03872 и 2,31897
— коэффициенты для клинической группы и метгемоглобина; для ДЛДФ: 4,97356 — константа, -1,3006 и 1,0853 — коэффициенты.
Общая информационная способность модели прогноза 2-го этапа составляет 76,2% (для выживших больных — 66,7%, для умерших — 83,3%).
Прогноз исхода ТЧМТ на 5-е сутки после травмы это — 3-й этап прогноза. Значения ЛДФ вычисляют по формулам:
ЛДФ: = -8,3984 + 0,10567 0КНВ 5 + 2,2354КЛ ГР;
ЛДФ2 = -7,78569 + 0,067740КНВ 5 + 3,35517КЛ ГР;
ДЛДФ = -0,6127 + 0,037930КНВ 5 -1,1198КЛ ГР,
где для ЛДФ:: -8,3984 — константа, 0,10567 и 2,2354 — коэффициенты для оксигемоглоби-на (Г/л) венозной крови и клинической группы (А — ушиб головного мозга — 1; Б — ушиб головного мозга, САК — 2; В — ушиб головного мозга, внутричерепные гематомы — 3; Г — ушиб головного мозга, САК, внутричерепные гематомы — 4) на 5-е сутки соответственно; для ЛДФ2: -7,78569 — константа, 0,06774 и 3,35517 — коэффициенты; для ДЛДФ: -0,6127
— константа, 0,03793 и -1,1198 — коэффициенты.
Информационная способность модели прогноза 3-го этапа составляет 70,9% (для выживших больных — 76,9%, для умерших — 63,6%).
Для модели 4-го этапа прогноза (7-е сутки после травмы) значения ЛДФ вычисляют по формулам:
ЛДФ: = -12,769 - 1,864ВЕВ7 + 1,77915Г7 + 10,9952КЛ ГР-7,0497 ЛВ 7 -0,3362С 7;
ЛДФ2 = -81,0065 - 6,05778ВЕВ7 + 5,00555Г7 + 29,5193КЛ ГР - 23,6248ЛВ 7 - 1,40992С 7;
Прогноз исхода тяжелой черепно-мозговой травмы при различной степени повреждения головного мозга
57
ДЛДФ = 68,2371 + 4,19379ВЕВ7 - 3,2264-Г7
— 18,524КЛ ГР + 16,5751-ЛВ 7 + 1,07373С 7,
где для ЛДФ^ -12,769 — константа, -1,864; 1,77915; 10,9952; -7,0497; и -0,3362 — коэффициенты для ВЕ в венозной крови (ммоль/л), гистамина (мкмоль/сут) в моче, клинической группы (А — ушиб головного мозга — 1; Б — ушиб головного мозга, САК — 2; В — ушиб головного мозга, внутричерепные гематомы — 3; Г — ушиб головного мозга, САК, внутричерепные гематомы — 4), лактата в венозной крови (ммоль/л) и серотонина в моче (нмоль/ сут) соответственно на 7-е сутки; для ЛДФ2: -81,0065 — константа, -6,05778; 5,00555; 29,5193; -23,6248 и -1,40992 — коэффициенты; для ДЛДФ: 68,2371 — константа, 4,19379; -3,2264; -18,524; 16,5751 и 1,07373 — коэффициенты.
Информационная способность модели прогноза 4-го этапа в целом составляет 97,6% (для выживших больных — 98,67%, для умерших
— 96,45%).
На 5-м этапе прогноза (10-е сутки после травмы) значения ЛДФ вычисляли по формулам:
ЛДФ: = -71,35848 + 1,147417ОКНВ 10 + 6,219784МТ НВ 10;
ЛДФ2 = -53,5303 + 0,951330КНВ 10 + 7,99936МТ НВ 10;
ДЛДФ= -17,828 +0,19608 0КНВ 10 -1,7796МТ НВ 10;
где для ЛДФ^ -71,35848 — константа, 1,147417; 6,219784 — коэффициенты для окси-гемоглобина (Г/л) и метгемоглобина (Г/л) венозной крови соответственно на 10 сутки; для ЛДФ2: -53,5303 — константа, 0,95133; 7,99936
— коэффициенты; для ДЛДФ: -17,828 — константа, 0,19608; -1,7796 — коэффициенты.
Информационная способность модели прогноза 5-го этапа в целом составляет 92,3% (для выживших больных — 89,5%, для умерших — 98%).
На 6-м этапе (14-е сутки) значения ЛДФ вычисляли по формулам:
ЛДФ: = -8,5925 + 0,00385Д0ФА 14 + 3,62028ЛВ 14 + 5,99672КЛ ГР;
ЛДФ2 = -33,4589 + 0,01215Д0ФА 14 + 7,88678ЛВ 14 + 8,87686КЛ ГР;
Д ЛДФ= 24,8665 -0,0083 Д0ФА 14 -4,2665ЛВ 14 -2,8801КЛ ГР,
где для ЛДФ^ -8,5925 — константа, 0,00385; 3,62028; 5,99672 1— коэффициенты для Д0ФА (нмоль/сут) мочи, лактата(ммоль/л) в венозной крови и клинической группы (А — ушиб головного мозга — 1; Б — ушиб головного мозга, САК — 2; В — ушиб головного мозга, внутричерепные гематомы — 3; Г — ушиб голов-
ного мозга, САК, внутричерепные гематомы — 4) соответственно на 14-е сутки; для ЛДФ2: -33,4589 — константа, 0,01215; 7,88678; 8,87686— коэффициенты; для ДЛДФ: 24,8665 — константа, -0,0083; -4,2665; -2,8801— коэффициенты.
Информационная способность модели на 6-м этапе составляет 96,3% (для выживших пациентов — 99,5%, для умерших — 93%).
Выводы. Проанализировав полученные результаты можно отметить, что на 1, 4, 5-м и 6-м этапах прогноза информационная способность модели удовлетворительная, но на 2-м и 3-м этапах она не является достаточно высокой. С учетом вышеизложенного можно сделать вывод о том, что на основании сочетания только степени тяжести морфологического повреждения головного мозга и биохимических критериев составить высоко достоверный прогноз исхода и тяжести течения травматической болезни головного мозга на всех этапах обследования не представляется возможным. Для улучшения результатов, вероятно, необходимо учитывать такие маркеры, как исходная тяжесть нарушения сознания и возраст пострадавших.
Список литературы
1. Григорьев С.Г., Киреев О.В., Кувакин В.И. Многомерные методы статистического анализа кате-горированных данных медицинских исследований. — СПб, 1998. — 258 с.
2. Енюков И.С. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Пер. с англ. — М., 1989. — 185 с.
3. Клименко Н.Б. Прогноз исходов черепно-мозговой травмы // Нейрохирургия. — 2001. — №2. — С. 19—23.
4. Кувакин В.И. Математико-статистические методы в клинической практике. — СПб., 1993. — 280 с.
5. Лихтерман Л.Б., Потапов A.A., Корниенко В.Н. Черепно-мозговая травма: прогноз течения и исходов. — М.: Книга ЛТД, 1993. — 299 с.
6. Педаченко Е.Г., Верхоглядова Т.П., Морозов А.Н. Клинико-морфологическая характеристика тяжелой черепно-мозговой травмы. //Укр. нейро-х^рург. журн. — 1998. — №7. — С. 18—24.
7. Черний В.И., Городник В.А., Чепега ЕЛ. Прогнозирование исхода ЧМТ / Экстремальная медицина // Материалы III межобл. конф. — Луганск, 1999. — С. 141.
8. Шахнович А.Р., Мамадалиев А.М., Абакумова Л.Я. Прогнозирование исходов коматозных состояний в первые сутки после травмы // Вопр. нейрохирургии .— 1991. — №6. — С.11—12.
58
Дзяк Л.А., Зозуля OA.
Прогноз виходу тяжко! черепно-мозково! травми при р1зному ступеш ушкодження головного мозку
Дзяк Л.А., Зозуля О.О.
Для побудови математично! модел1 прогнозу ТЧМТ ми використовували показник тяжкост морфолопчного ушкодження головного мозку та бюх1м1чт критерп. От-римана модель прогнозу не е високов1рогщною в 3-тю та 5-ту посттравматичну добу. Тобто на основ! сполучення показнишв тяжкост морфолопчного ушкодження головного мозку та бюх1м1чних критерпв неможливо скласти високов1ропдний прогноз виходу ТЧМТ.
Prognostic outcome of severe craniocerebral injury in different severity of the brain morphological impairments
Kzyak L.A., Zozulya K.A.
We used the severity of the morphological craniocerebral injury and the biochemical criterion for prognostic mathematical model development of severe craniocerebral injury (SCI) outcome. The received prognostic model is not highly reliable for the 3d and 5th post-traumatic day. It means that it is impossible to develop the highly reliable prognosis of SCI outcome on the basis of the combination of morphological craniocerebral injury severity and the biochemical criterion.
КОММЕНТАРИЙ
к статье Дзяк Л.А., Зозули O.A. «Прогноз исхода тяжелой черепно-мозговой травмы при различной степени повреждения головного мозга»
Тяжелая черепно-мозговая травма (ТЧМТ) обуславливает развитие местной воспалительной реакции, переходящей в системный воспалительный ответ или травматическую болезнь головного мозга. Общепризнанно, что прогноз последней определяется исходной тяжестью морфологического повреждения головного мозга. Выраженность стресс-реакции, развитие вторичных посттравматических осложнений, гипоксемия и связанные с ней патологические пути метаболизма нервной ткани выступают основными адаптационными компонентами травматической болезни головного мозга. Вместе с тем, характер изменения их в зависимости от тяжести морфологического повреждения головного мозга изучен недостаточно, хотя очевидно, что наличие математической модели прогноза исхода ТЧМТ при различной степени тяжести морфологического повреждения головного мозга может действенно помочь в выборе алгоритма врачебной помощи пострадавшему и в проведении на этапах лечения своевременной коррекции его. Разработанная авторами математическая модель прогноза дает возможность достоверно оценить эффективность проводимых лечебных мероприятий в 1, 7, 10-е и 14-е сутки после травмы. Однако отсутствие высокой достоверности прогноза на 3-и и 5-е посттравматические сутки свидетельствует о необходимости включения в модель других маркеров прогноза исхода ТЧМТ.
Д-р мед. наук, проф. Н.А.Зорин кафедра неврологии и нейрохирургии ФПО Днепропетровской государственной медицинской академии
