ПРОГНОСТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ ЛАБОРАТОРНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СПИННОМОЗГОВОЙ ЖИДКОСТИ ПРИ ОЦЕНКЕ ВЕРОЯТНОСТИ РАЗВИТИЯ ОТЕКА-НАБУХАНИЯ ГОЛОВНОГО МОЗГА И СИСТЕМНЫХ ОСЛОЖНЕНИЙ У ПАЦИЕНТОВ С БАКТЕРИАЛЬНЫМИ МЕНИНГИТАМИ



Цитировать

Полный текст

Аннотация

Резюме

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.

Об авторах

Ольга Олеговна Чернышева

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Российский университет медицины» Министерства здравоохранения Российской Федерации;
Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы «Инфекционная клиническая больница №2 Департамента здравоохранения города Москвы»

Email: chernishevaoo@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4712-1240

врач-ординатор кафедры инфекционных болезней и эпидемиологии

Россия

Мадина Маратовна Гаджикулиева

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Российский университет медицины» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: madina67@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0510-5050

Доктор медицинских наук, профессор кафедры инфекционных болезней и эпидемиологии

Россия, 127994, г. Москва, Рахмановский пер, д. 3

Ирина Владимировна Давыдова

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Российский университет медицины» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: leenok@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1457-485X

кандидат медицинских наук, доцент кафедры инфекционных болезней и эпидемиологии 

Россия

Татьяна Юрьевна Смирнова

Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы «Инфекционная клиническая больница №2 Департамента здравоохранения города Москвы»

Email: chernishevaoo@mail.ru

заведующий 3-м инфекционным отделением ГБУЗ ИКБ №2 ДЗМ, врач-инфекционист высшей квалификационной категории

Россия

Владимир Борисович Ченцов

Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы «Инфекционная клиническая больница №2 Департамента здравоохранения города Москвы»

Автор, ответственный за переписку.
Email: chernishevaoo@mail.ru

заведующий отделением реанимации и интенсивной терапии ГБУЗ ИКБ №2 ДЗМ, врач-анестезиолог-реаниматолог высшей квалификационной категории

Россия

Список литературы

  1. Этиологическая структура бактериальных менингитов в исследуемой когорте пациентов.
  2. Etiological structure of bacterial meningitis in the studied cohort of patients.
  3. Кластерный анализ.
  4. Cluster analysis. А - Общая характеристика кластеров. Б - этиологическая структура бактериальных менингитов в различных кластерах. В - карты Кохонена при распределении на кластеры. Г - изменения лабораторных показателей спинномозговой жидкости в различных кластерах. Д - Частота развития системных осложнений и отека-набухания головного мозга в различных кластерах. Е - Степень тяжести течения бактериальных менингитов в различных кластерах.
  5. A - General characteristic of clusters. Б - Etiological structure of bacterial meningitis in various clusters.
  6. В - Kohonen maps when distributed into clusters.
  7. Г - Changes in laboratory parameters of cerebrospinal fluid in various clusters.
  8. Д - Frequency of systemic complications and cerebral edema in various clusters.
  9. E - Severity of bacterial meningitis in various clusters.
  10. ROC-анализ по результатам логистической регрессии при прогнозировании развития отека-набухания головного мозга.
  11. ROC-analysis based on the results of logistic regression in predicting the development of cerebral edema.
  12. ROC-анализ по результатам логистической регрессии при прогнозировании развития системных осложнений.
  13. ROC-analysis based on the results of logistic regression in predicting the development of systemic complications.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Чернышева О.О., Потемкина М.С., Овчинникова К.К., Давыдова И.В., Гаджикулиева М.М., Ченцов В.Б., Смирнова Т.Ю.,

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77 - 64788 от 02.02.2016.


Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах