resident of the Department of Infectious Diseases and Epidemiology
врач-ординатор кафедры инфекционных болезней и эпидемиологии
MD, PhD, DSc, Professor of the Department of Infectious Diseases and Epidemiology
Доктор медицинских наук, профессор кафедры инфекционных болезней и эпидемиологии
MD, PhD, Associate Professor of the Department of Infectious Diseases and Epidemiology
кандидат медицинских наук, доцент кафедры инфекционных болезней и эпидемиологии
head of the 3rd infectious diseases department of Clinical Hospital for Infectious Diseases No 2 in Moscow, an infectious disease specialist of the highest qualification category
заведующий 3-м инфекционным отделением ГБУЗ ИКБ №2 ДЗМ, врач-инфекционист высшей квалификационной категории
head of the Intensive care department of Clinical Hospital for Infectious Diseases No 2 in Moscow, intensivist of the highest qualification category
заведующий отделением реанимации и интенсивной терапии ГБУЗ ИКБ №2 ДЗМ, врач-анестезиолог-реаниматолог высшей квалификационной категории
Bacterial meningitis remains to be one of the leading causes of death due to infectious diseases, resulting in more than 318,000 fatalities annually. Emergence of a poor outcome in patients with bacterial meningitis is frequently associated with the development of several complications, including brain edema and systemic complications such as systemic inflammatory response syndrome (SIRS), infectious and toxic shock, sepsis, and multiple organ failure. The identification of poor prognostic markers in individuals with bacterial meningitis would allow for timely adjustment of treatment regimens, thereby reducing a risk of a unfavorable outcome. The current study analyzes a predictive importance of cerebrospinal fluid (CSF) laboratory parameters in assessing a risk of brain edema and systemic complications, such as systemic inflammatory response syndrome (SIRS), infectious and toxic shock, sepsis, and multiple organ failure, in adult immunocompetent patients with bacterial meningitis during the early stages of the disease (Ме = 2 days after the onset).
Medical records retrieved from 110 adult patients with laboratory-confirmed bacterial meningitis A were retrospectively analyzed. The study assessed CSF laboratory data obtained upon admission to the hospital, which corresponded to the second day of disease onset: CSF cytosis level (cells/mL) along with cell profiling, total protein concentration (g/L), and glucose level (mmol/L). During a biochemical CSF analysis, the concentration of lactate, chlorides, and D-dimer was determined. Statistical data analysis was performed using clustering, self-organizing Kohonen map construction, logistic regression modeling, and "Decision Tree" techniques in Loginom 7.1.5, Deductor Studio Academic, and Google Colab platforms. It was found that CSF laboratory parameters with the highest prognostic significance for predicting early-stage brain edema-swelling (BES) were presented as an increase in protein and lactate concentration exceeding 3.44 g/L and 12.495 mmol/L, respectively. These two indicators collectively provide sensitivity and specificity levels exceeding 93% and 86%, respectively, for predicting BES. When assessing the risk of systemic complications, an increase in lactate level > 12.425 nmol/L was the most significant predictor in cerebrospinal fluid analysis. The sensitivity of this indicator for predicting systemic complications varies from 73.9% to 97.14%, while the specificity – from 82.67% to 87.2%, depending on the machine learning model used. Further research is required to fully understand these results.
Бактериальные менингиты остаются одной из наиболее распространенных причин смерти от инфекционных заболеваний и ежегодно становятся причиной более чем 318 000 летальных исходов. Развитие неблагоприятного исхода при бактериальных менингитах зачастую обусловлено развитием ряда осложнений, в том числе, отека-набухания головного мозга и системных осложнений (синдром системного воспалительного ответа, инфекционно-токсический шок, сепсис, синдром полиорганной недостаточности). Определение неблагоприятных прогностических маркеров у пациентов с бактериальными менингитами позволит своевременно корректировать объем проводимой терапии, как следствие, снизить риск неблагоприятного исхода. В приведенной работе выполнен анализ прогностической значимости лабораторных показателей спинномозговой жидкости при оценке вероятности развития отека-набухания головного мозга и системных осложнений (синдром системного воспалительного ответа, инфекционно-токсический шок, сепсис, септический шок, синдром полиорганной недостаточности) у взрослых иммунокомпетентных пациентов с бактериальными менингитами в первые дни болезни (Ме = 2 сутки заболевания). Выполнен ретроспективный анализ историй болезней 110 пациентов с лабораторно подтвержденным бактериальным менингитом различной этиологии. При проведении исследования учитывали результаты лабораторного анализа спинномозговой жидкости, полученные при поступлении в стационар (Ме = 2 сутки болезни). Клинический анализ ликвора включал показатели цитоза (клеток/мкл) с подразделением по клеточному составу, общего белка (г/л), глюкозы (мМоль/л). При биохимическом исследовании ликвора определяли концентрацию лактата (мМоль/л), хлоридов (мМоль/л), D-димера (нг/мл). Статистическая обработка данных проводилась посредством выполнения кластеризация с построением самоорганизующейся карты Коханена, построении модели логистиеской регрессии и «Дерева решений» с использованием аналитических платформ Loginom 7.1.5, Deductor Studio Academic и Google Colab. Установлено, что наиболее прогностически неблагоприятными лабораторными показателями спинномозговой жидкости при прогнозировании отека-набухания головного мозга в первые дни болезни являются повышение концентрации белка свыше 3,44 г/л и лактата свыше 12,495 мМоль/л. Совокупность указанных показателей обеспечивает чувствительность более 93% и специфичность более 86% при прогнозировании ОНГМ. В случае оценки вероятности развития системных осложнений наиболее значимым показателем спинномозговой жидкости является повышение уровня лактата свыше 12,425 мМоль/л. Чувствительность данного показателя при прогнозировании системных осложнений колеблется от 73,9% до 97,14%, а специфичность от 82,67% до 87,2% в различных моделях машинного обучения, что требует дальнейшего изучения.