Шкала оценки транспортабельности и вероятности летального исхода тяжелобольных и пострадавших в чрезвычайных ситуациях

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Существующие традиционные шкалы для оценки тяжести состояния пациента и вероятности летального исхода не учитывают важных параметров предстоящей медицинской эвакуации.

Цель – разработка шкал оценки транспортабельности «ШОТ» и вероятности летального исхода «ШОТ– летальность» тяжелобольных и пострадавших в чрезвычайных ситуациях (ЧС) на этапах медицинской эвакуации всеми видами транспорта и стационарного лечения пациентов всех возрастных групп.

Методология. Проанализировали 217 клинических случаев медицинской эвакуации различными видами транспорта в условиях применения традиционных методов интенсивной терапии (n = 149) и метода экстракорпоральной мембранной оксигенации (ЭКМО) (n = 68), сопряженного с рефрактерной дыхательной и/или циркуляторной недостаточностью у пострадавших в ЧС и тяжелобольных всех возрастных групп. Влияние медицинской эвакуации на состояние пациентов оценивали непосредственно в ходе ее выполнения и через 72 ч от момента ее окончания как сопряженного периода. Создание новых шкал, оценивающих транспортабельность и вероятность летального исхода, осуществляли посредством однофакторного прогнозирования, формирования рисковых классов развития и логистического регрессионного моделирования целевых показателей «Исход–смерть», «Негативное влияние транспортировки на состояние пациента». Наиболее значимые из них отобрали для новых шкал.

Результаты и их анализ. С помощью логистической регрессионной модели влияния транспортировки на состояние пациента разработана шкала транспортабельности «ШОТ»: y = exp(37 ∙ x₁ + 6 ∙ x₂ + 20 ∙ x₃ +16 ∙ x₄ + 21 ∙ x₅ + 27 ∙ x₆– 27 ∙ x₇) / 1+ exp(37 ∙ x₁ + 6 ∙ x₂ + 20 ∙ x₃ +16 ∙ x₄ + 21 ∙ x₅ + 27 ∙ x₆– 27 ∙ x₇), где у – оценка транспортабельности пациента; x₁ (PaO₂/FiO₂ ≤ 110); x₂ (возраст ≥ 65 лет); x₃ (VIS ≥ 4 баллов); x₄ (PaCO₂ ≥ 55 мм рт. ст.); x₅ (SvO₂ ≤ 60 %); x₆ (ЧСС ≥ 127 уд/мин); x₇ (применение ЭКМО). В зависимости от условий эвакуации созданы поправочные коэффициенты для: x₁–0,75, если пациенту предстоит транспортировка самолетом, x₆– 0,65, если масса тела пациента менее 10 кг. Результаты переведены в 100-балльную систему оценок: до 30 баллов пациент может быть эвакуирован; от 30 до 70 – может эвакуирован только в условиях продолжающейся интенсивной терапии; при более 70 – эвакуация невозможна до стабилизации состояния на уровень субкомпенсированного. Разработана также 100‑балльная шкала «ШОТ–летальность»: y = exp(29 ∙ x₁ + 16 ∙ x₂ + 11 ∙ x₃ + 10 ∙ x₄ + 9 ∙ x₅ + 7 ∙ x₆ + 7 ∙ x₇ + 6 ∙ x₈ + 4 ∙ x₉ + 1 ∙ x₁₀,) / 1+ exp(29 ∙ x₁ + 16 ∙ x₂ + 11 ∙ x₃ + 10 ∙ x₄ + 9 ∙ x₅ + 7 ∙ x₆ + 7 ∙ x₇ + 6 ∙ x₈ + 4 ∙ x₉ + 1 ∙ x₁₀,), где y – вероятность исхода – смерть; x₁ (лактат ≥ 8 ммоль/л), x₂ (возраст ≥ 65 лет), x₃ (креатинин ≥ 300 мкмоль/л), x₄ (продолжительность ИВЛ ≥ 7 сут), x₅ (билирубин ≥ 102 мкмоль/л), x₆ (PaO₂/FiO₂ ≤ 110), x₇ (СЛР), x₈ (VIS  4 баллов), x₉ (PaCO₂ ≥ 70 мм рт. ст.), x₁₀ (SvO₂ ≤ 50 %). Шкала по программе ROC-анализа (AuROC = 0,83; p < 0,001) показала более высокую чувствительность, специфичность и эффективность в сравнении с традиционными шкалами «APACHE-IV & Mortality Rate», «SOFA & Mortality Rate», шкалой оценки витальных систем (ШОВС).

Заключение. Разработанные шкалы оценки транспортабельности «ШОТ» и вероятности летального исхода «ШОТ–летальность» обладают лучшей чувствительностью, эффективностью и показателем ROC-кривой, чем традиционные шкалы, а стало быть имеют более высокую рекомендацию для описания состояния пострадавшего в ЧС и тяжелобольного всех возрастных категорий и принятия решения о тактике его предстоящей медицинской эвакуации, в том числе, с применением ЭКМО в условиях санитарно-авиационной эвакуации самолетом.

Полный текст

Введение

Оценка тяжести состояния пострадавшего в чрезвычайной ситуации (ЧС) и тяжелобольного до и при осуществлении медицинской эвакуации, формирование прогноза вероятности летального исхода и угрожающих жизни состояний пациента в ходе транспортировки и в раннем периоде после ее окончания – все это является важными «инструментами» врача на этапе планирования. Именно с учетом этого должны решаться целый ряд задач: медицинская сортировка, целесообразность этапной эвакуации, сроки ее проведения, задействования оптимальных сил и средств для ее выполнения, включая применение высокотехнологичных методов поддержания жизненно важных функций и лечения. Важным также является и юридическая составляющая, которая требует от врача объективизации в оценке тяжести состояния, прогнозах и принятии решений, основанных на количественных показателях (шкалах), показавших свою эффективность с позиции доказательной медицины, а не субъективного оценочного суждения отдельно взятого специалиста или даже их группы.

Опыта и знаний клиницистов не всегда достаточно для принятия правильных решений, касающихся медико-эвакуационных задач тяжелобольных и пострадавших в чрезвычайных ситуациях, особенно в условиях дефицита времени. Особые затруднения возникают в случае необходимости предсказания летального исхода, а также оценки значимости предстоящей эвакуации как негативного фактора, способного отрицательно повлиять на состояние пострадавшего в ЧС и тяжелобольного. Прогнозирование способствует оптимальному распределению ресурсов здравоохранения (человеческих, лекарственных, технических, финансовых) и обоснованному выбору стратегии этапной эвакуации и лечения. Опыт нескольких десятилетий показал, что доставка наиболее тяжелой категории пострадавших в ЧС и тяжелобольных в медицинские учреждения, где может быть оказана специализированная, в том числе, высокотехнологичная медицинская помощь, значимо увеличивает вероятность благоприятного исхода [1–5]. Тем не менее, применение высокотехнологичных методов поддержания жизненно важных функций и лечения в случае изначально низких шансов выживаемости, особенно при массовом поступлении пострадавших в ЧС и тяжелобольных с последующими летальными исходами на этапах медицинской эвакуации и стационарного лечения, может трактоваться как необоснованная трата ресурсов здравоохранения, которые могли бы быть использованы для пациентов с более благоприятным прогнозом выздоровления. С другой стороны – законное право родственников пациентов о получении информации о тяжести состояния, прогнозе и принятой стратегии использования методов лечения требует от медицинского сообщества применения обоснованных объективных решений с отражением прогноза выживаемости и рисков негативных событий на всех этапах оказания медицинской помощи, включая эвакуацию.

В настоящее время существуют достаточно много шкал, оценивающих состояние пациента, есть общие [Scale for the Assessment of Positive Symptoms (SAPS-II), Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE-IV), Sequential Organ Failure Assessment (SOFA), Multiple Organ Dysfunction Score (MODS), Modified Early Warning Score (MEWS), Шкала оценки витальных систем (ШОВС)] и специализированные с акцентом на той или иной нозологии с привязкой к специальности [Injury Severity Score (ISS), Adult Social Care Outcomes Toolkit (ASCOT), Glasgow Coma Scale (GCS), Traumatic Brain Injury (TBI), National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS), Военно-полевая хирургия – механическое повреждение (огнестрельное ранение), ВПХ–МП(ОР), Baux score] или целесообразности применения высокотехнологичных методов лечения, например, экстракорпоральной мембранной оксигенации [Survival After Veno-Arterial ECMO (SAVE), Respiratory ECMO Survival Prediction (RESP)] и заместительной почечной терапии [Risk Injury Failure Loss of kidney function and End-stage kidney disease (RIFLE)]. Лишь немногие из них учитывают фактор потенциальной предстоящей транспортировки и могут быть применимы на этапе медицинской эвакуации для оценки вероятности прогноза негативного влияния самой транспортировки на состояние пострадавшего в ЧС и тяжелобольного [Prediction of Respiratory Deterioration After Transfer in Critically Ill Patients, Transfer of Critically Ill Patients with a Contagious Infectious Disease, Rapid Acute Physiology Score (RAPS), Interhospital Air Transport Score (IATS), Шкала оценки транспортабельности, г. Екатеринбург, 2000].

В настоящее время нет шкалы, которая бы учитывала, помимо состояния пациента и вероятности летального исхода, так же и фактор применения экстракорпоральной мембранной оксигенации (ЭКМО), как новой высокотехнологичной технологии поддержания жизненно важных функций и медицинской помощи, и ее влияние на состояние пациента и прогноз выживаемости, в том числе, на этапе медицинской эвакуации и последующего стационарного лечения. Кроме того, в настоящее время нет специализированной шкалы, оценивающей транспортабельность пациента, в том числе, в условиях санитарно-авиационной эвакуации, подразумевающей значимое (до 570 мм рт. ст.) снижение барометрического давления в кабине воздушного судна (самолета) на высоте эшелона более 2,5 км. Шкала IATS не прогнозирует потенциальное влияние снижения барометрического давления в ходе набора воздушным судном высоты на физиологическое состояние пациента, ограничиваясь лишь оценкой его исходного (на земле) статуса. Также ранее описанные шкалы, за исключением изначально разработанных для детского и неонатального возраста [Neonatal Stabilization Score (NSS), Transport Risk Index of Physiologic Stability for Newborn Infants (TRIPS)], не учитывают, как правило, возрастную физиологию детского и младенческого возраста, а потому по определению не могут быть универсальными для всех возрастных категорий.

Цель – разработать шкалы «ШОТ» и «ШОТ– летальность», которые могли бы прогнозировать транспортабельность и летальность пострадавших в ЧС и тяжелобольных на этапах медицинской эвакуации, в том числе, санитарно-авиационной, и стационарного лечения.

Материал и методы

Проанализировали 217 клинических случаев медицинской эвакуации, которые были разделены на две группы: 1-я (n = 68), в которой применяли ЭКМО, и 2-я (n = 149), в которой использовали традиционные методы интенсивной терапии, сопряженные с дыхательной и/или циркуляторной недостаточностью у пострадавших в ЧС и тяжелобольных.

Влияние медицинской эвакуации на состояние пациентов оценивали до, непосредственно в ходе ее осуществления и далее через 72 ч от момента ее окончания как сопряженного периода. В исследовании у пострадавших в ЧС и тяжелобольных были проанализированы: возраст, пол, рост, масса тела, диагноз основной и осложнения, продолжительность искусственной вентиляции легких (ИВЛ) до начала медицинской эвакуации, объемы применения гемотрансфузионных компонентов, частота и продолжительность применения заместительной почечной терапии, частота проведения сердечно-легочной реанимации (СЛР), фактор применения ЭКМО, а также вид транспорта при осуществлении медицинской эвакуации. В структуре общего количества выполненных медицинских эвакуаций санитарноавиационные посредством самолета (именно этот вид транспорта сопряжен со значимым изменением барометрического давления в кабине в ходе транспортировки) составили 42 (19,4 %).

Для формирования правильного прогноза рисков медицинской эвакуации, в том числе, в условиях ЭКМО и определения ее целесообразности, выбрали ряд статистических приемов: однофакторное прогнозирование, формирование рисковых классов развития и логистическое регрессионное моделирование целевых показателей «Исход – смерть», «Негативное влияние транспортировки на состояние пациента», «Необходимость увеличения жесткости параметров ИВЛ и/или ЭКМО, и/или увеличения доз миметиков, и/или других устройств вспомогательного кровообращения», которые, в свою очередь, оценивали как количественные целевые переменные (отклик). Влияние транспортировки на пациентов можно было видеть в эскалации ряда событий: от необходимости «жесткости» параметров проводимой терапии с отрицательной динамикой ряда физиологических и лабораторных показателей, несмотря на предпринимаемые изменения. Крайним проявлением негативного влияния транспортировки были случаи летального исхода в интервале времени от начала проведения медицинской эвакуации и последующих 72 ч от момента ее окончания. В исследовании под целевыми показателями

«Негативное влияние транспортировки на состояние пациента» и «Необходимость увеличения жесткости параметров ИВЛ и/или ЭКМО, и/или увеличения доз миметиков, и/или других устройств вспомогательного кровообращения» анализировались целый ряд физиологических параметров:

  • центральной нервной системы: уровень сознания по шкале Глазго (Glasgow Coma Scale, CS), балл;
  • системной гемодинамики: систолического (АДсист.), диастолического (АДдиаст.) и среднего (САД) артериального давления, мм рт. ст.; частоты сердечных сокращений (ЧСС), уд/мин; сердечного выброса (СВ), л/мин;
  • респираторной поддержки: фракции кислорода во вдыхаемой кислородно-воздушной смеси FiO₂,%; положительного давления в конце выдоха (Positive End Expiratory Pressure, PEEP), см вод. ст.; минутной вентиляции легких (Minute Ventilation, MV), мл/мин; дыхательного объема (Tidal Volume, Vt), мл;
  • лабораторных значений газообмена: напряжения углекислого газа в артериальной крови (PаCO2), напряжения кислорода в артериальной крови (PaO₂), напряжения углекислого газа в венозной крови (PvCO2), напряжения кислорода в венозной крови (PvO2), мм рт. ст.; сатурация артериальной крови (SaO2), сатурация венозной крови (SvO₂), %; Horowitz Index (PaO₂/FiO₂), ед.;
  • кислотно-основного состояния (КОС): pH, ед., избыток оснований (Base Excess, BE), ммоль/л;
  • клинические лабораторные: лактат, ммоль/л; креатинин, мкмоль/л; билирубин, мкмоль/л;
  • параметров ЭКМО в 1-й группе пациентов: целевые обороты центрифужного насоса (Pump Rate), об/мин; поток крови (Q), мл/мин; газоток через оксигенатор (FiO₂), л/мин и %;
  • необходимость применения адренергических медикаментов (Vasoactive Inotropic Score, VIS), балл;
  • другие методы вспомогательного кровообращения: внутриаортальная баллонная контрапульсация (Intra Aortic Balloon Pump, IABP), аппарат механической компрессии грудной клетки для сердечно-легочной реанимации (LUCAS).

В общей сложности для этих целевых показателей: «Исход–смерть», «Негативное влияние транспортировки на состояние пациента», «Необходимость увеличения жесткости параметров ИВЛ и/или ЭКМО, и/или увеличения доз миметиков, и/или других устройств вспомогательного кровообращения» проанализировали 25 признаков, в дальнейшем c помощью статистических приемов отобрали наиболее значимые для возможности прогнозного моделирования и, в конечном итоге, создания новых шкал (формул) «ШОТ» и «ШОТ–летальность».

Одной из задач исследования стал поиск возможности быстрого прогнозирования вероятности негативного влияния транспортировки на состояние пациента в ходе предполагаемой медицинской эвакуации пострадавших в ЧС и тяжелобольных, в том числе, с применением ЭКМО. Регрессионное моделирование позволило определить структуру и степень влияния сразу нескольких факторов на количественные целевые переменные (отклик) и сформировать прогнозные значения на основе новых данных.

Для анализа структуры регрессионной модели применялись коэффициенты регрессии и бета-коэффициенты. Коэффициенты регрессии показывают на сколько единиц в среднем будет изменяться целевой показатель, если соответствующий коэффициент увеличится на 1 единицу своего масштаба, таким образом, коэффициенты регрессии служат для количественной интерпретации влияния факторов по отношению к отклику. Для сравнения степени влияния факторов между собой на целевую переменную используются специальные стандартизованные бета-коэффициенты. Кроме того, для оценки статистической значимости каждого фактора рассчитывается достоверность ошибки (p) на основе критерия Стьюдента. Статистическая значимость коэффициента представляла надежную интеграцию фактора в общую регрессионную модель.

Результаты и их анализ

При логистическом регрессионном моделировании и анализе рисков негативного влияния медицинской эвакуации на состояние пациента разработана модель «Негативное влияние транспортировки на состояние пациента». Были выделены наиболее значимые факторы (p < 0,05), оказывающие максимальное влияние на целевую переменную (отклик), имеющие при этом клиническую значимость:

x₁ – показатель PaO₂/FiO₂ ≤ 110, если транспортировка самолетом, показатель умножается на коэффициент 0,75;
x₂ – возраст пациента ≥ 65 лет; x₃ – показатель VIS ≥ 4 баллов;
x₄ – показатель PaCO₂ ≥ 55 мм рт. ст.; x₅ – показатель SvO₂ ≤ 60 %;
x₆ – показатель ЧСС ≥ 127 уд/мин, если масса пациента меньше 10 кг, умножается на коэффициент 0,65;
x₇ – применение ЭКМО.

Если фактор x₁–x₇ соответствовал условию уровня (точки) отсечения, значит фактор оценивался как 1, если не соответствовал – 0.

Статистически значимая логистическая регрессионная модель «ШОТ» имеет вид:

y = exp37 · x₁ + 6 · x₂ + 20 · x₃ +16 · x₄ + 21 · x₅ + 27 · x₆–27 · x₇ 1 + exp(37 · x₁ + 6 · x₂ + 20 · x₃ + 16 · x₄ + 21 · x₅ + 27 · x₆–27 · x₇) ,

где у – оценка транспортабельности пациента;

x₁–x₆ – факторы, оказывающие негативное влияние на транспортабельность пациента;

x₇ – фактор применения ЭКМО, оказывающий положительное влияние на транспортабельность пациента, посредством коррекции дыхательной и/или циркуляторной недостаточности.

Результаты переведены в 100-балльную систему оценки:

  • до 30 баллов – состояние пациента компенсированное, и он может быть эвакуирован;
  • от 30 до 70 баллов – субкомпенсированное, пациент может быть эвакуирован только в условиях продолжающейся интенсивной терапии;
  • при более 70 баллов – декомпенсированное, пациент не может быть эвакуирован до стабилизации состояния на уровень субкомпенсированного на фоне продолжающейся интенсивной терапии, включая применение ЭКМО, после чего повторно (как правило, через 1 ч) рассматривается возможность выполнения межгоспитальной медицинской эвакуации.

В ходе анализа для x₁ и x₆ были разработаны поправочные коэффициенты. Для x₁ применяется дополнительный коэффициент 0,75, т.е. PaO₂/FiO₂ надо умножить на 0,75, после чего сопоставить полученное значение с уровнем (точкой) отсечения фактора, если пациенту предстоит транспортировка самолетом, коррекция учитывает понижение барометрического давления в кабине воздушного судна относительно атмосферного давления до 570–620 мм рт. ст., что эквивалентно высоте 1524–2448 м над уровнем моря, данный коэффициент разработан на основе собственных наблюдений в ходе медицинской эвакуации и обзора научных исследований [6].

Для x₆ используется дополнительный коэффициент 0,65 [т.е. ЧСС надо умножить на 0,65, после чего сопоставить полученное значение с уровнем (точкой) отсечения фактора, см. выше], если масса тела пациента менее 10 кг (упрощенный вариант), можно также применять коэффициент относительно возраста пациента (0,5 – до 1 мес, 0,6 – до 1 года, 0,7–4 года, 0,8 – 8 лет, 0,9 – 12 лет, 1,0 – старше 12 лет соответственно), данные коэффициенты разработаны самостоятельно методом математического моделирования на основе знаний нормальной физиологии, а также обзора подобных коэффициентов по литературным данным [7, 8].

В дальнейшем был проведен сравнительный ROC-анализ специфичности, чувствительности и эффективности шкал. Причем в качестве точки отсечения для шкал, характеризующей сопоставимую тяжесть состояния пациента, были приняты, соответственно, следующие значения: «ШОТ» ≥  56 баллов, «APACHE-IV» 70, «ШОВС 0–12» ≥ 9.

По результатам ROC-анализа (0,83; p = 0,001) шкала «ШОТ» показала более высокую чувствительность (82 %), специфичность (69,2 %) и эффективность (75,6 %) для оценки транспортабельности пострадавшего в ЧС и тяжелобольного в сравнении с известными шкалами «APACHE-IV» (45,8, 85,5 и 65,6 % соответственно) и «ШОВС 0–12» (45,9, 79,0 и 62,4 % соответственно). Перечисленные шкалы обладают более высокими значениями этих же параметров в сравнении с другими: «SOFA», «SAVE», «RESP», которые применяли на начальном этапе исследования для сравнительной оценки тяжести и потенциального негативного влияния транспортировки.

Полагаем, что шкала «ШОТ» имеет более высокую рекомендацию для описания состояния пострадавшего в ЧС и тяжелобольного всех возрастных категорий и принятия решения о тактике предстоящей медицинской эвакуации, в том числе, с использованием ЭКМО и в условиях санитарно-авиационной транспортировки с применением самолета.

Следующей задачей исследования стало, с помощью прогнозного моделирования, определение влияния наиболее значимых ключевых факторов на «Исход–смерть». На основе исходных данных, используемых в исследовании, были выбраны наиболее значимые факторы с характерной точкой отсечения показателя, которая определялась по статистической достоверности (p < 0,05). Общее количество этих факторов, влияющих на «Исход–смерть», которые в конечном итоге вошли в шкалу «ШОТ–летальность», было ограничено минимально достаточным с точки зрения улучшения характеристик специфичности, чувствительности и эффективности данной формулы посредством ROC-анализа в сравнении с известными (традиционными) инструментами «APACHE-IV Mortality Rate» и «SOFA Mortality Rate». Причем в качестве точки отсечения для шкал, характеризующей сопоставимую вероятность летального исхода по оценке исходного состояния тяжести до начала транспортировки, были приняты следующие значения: «ШОТ–летальность» – ≥ 37 баллов, «SOFA Mortality Rate» –≥ 50 %, «APACHE-IV Mortality Rate» –30 %.

Из наиболее значимых факторов была сформирована математическая модель, которая предсказывает результат исхода ключевого показателя «Исход–смерть»:

x₁ – показатель лактата 8 ммоль/л;
x₂ – показатель SvO₂ ≤ 50 %;
x₃ – показатель креатинина ≥ 300 мкмоль/л;
x₄ – возраст ≥ 65 лет;
x₅ – показатель PaO₂/FiO₂ ≤ 110;
x₆ – продолжительность ИВЛ ≥ 7 сут;
x₇ – показатель билирубина ≥ 102 мкмоль/л;
x₈ – проведение СЛР;
x₉ – показатель PaCO₂ ≥ 70 мм рт. ст.;
x₁₀ – показатель VIS ≥ 4 баллов.

Далее по аналогии с формулой «ШОТ» для «ШОТ-летальность» была рассчитана логистическая регрессионная модель, которая с помощью коэффициентов, отражающих степень значимости влияния фактора на «Исход– смерть», была трансформирована в 100-балльную шкалу.

Статистически значимая логистическая регрессионная модель «ШОТ–летальность» имеет вид:

y = exp29 · x₁ + 16 · x₂ +11 · x₃ +10 · x₄ + 9 · x₅ + 7 · x₆–+ 7 · x₇ + 6 · x₈ + 4 · x₉ + 1 · x₁₀,)1 + exp(29 · x₁ + 16 · x₂ + 11 · x₃ + 10 · x₄ + 9 · x₅ + 7 · x + 7 · x + 6 · x + 4 · x + 1 · x ) ,

где y – вероятность исхода – смерть;

x₁– x₁₀ – факторы, влияющие на летальный исход пациента.

Максимальное значение шкалы «ШОТ–летальность» – 100 баллов, интуитивно это сделано для аналогии оценки вероятности летального исхода в процентах, как это принято в традиционных шкалах «SOFA Mortality Rate» и «APACHE-IV Mortality Rate». В таблице приведены соотношения летальности в баллах, оцененной с помощью шкалы «ШОТ–летальность» и полученной статистическим анализом общей выборки пациентов с исходно разными категориями по тяжести состояния.

Можно сделать вывод, что пациенты, набравшие до 40 баллов, имеют риск летального исхода менее 30 %, в то время как пациенты, набравшие более 60 баллов, – более 85 %. Пациенты, набравшие более 80 баллов, имеют риск летального исхода, приближенного к 100 %, тем не менее, общее количество в выборке этой категории пациентов относительно невелико (5 человек), что возможно требует увеличения общей выборки клинических случаев для лучшей статистической достоверности прогноза по шкале «ШОТ–летальность» у пациентов, набравших более 80 баллов (см. таблицу).

 

Сопоставление балльного интервала шкалы «ШОТ–летальность» с фактической летальностью общей выборки пациентов (n = 217)

«ШОТ–летальность», балл

0–20

(n = 41)

20–40

(n = 105)

40–60

(n = 36)

60–80

(n = 26)

80 и более

(n = 5)

Фактическая летальность, %

9,8

(n = 4)

29,5

(n = 31)

66,7

(n = 24)

84,6

(n = 22)

100

(n = 5)

 

Интерпретируя показатели пациентов, набравших более 80 баллов по шкале «ШОТ-летальность», следует воздержаться от принятия решения о целесообразности выполнения межгоспитальной медицинской эвакуации, продолжив лечение на месте имеющимися силами и средствами.

 

ROC-кривые «ШОТ–летальность», «SOFA Mortality Rate» и «APACHE-IV Mortality Rate» для показателя исход–смерть.

 

На рисунке представлена визуальная демонстрация характеристик ROC-анализа для трех шкал вероятности прогноза летального исхода, которые применялись на начальном этапе исследования. На основании имеющихся данных и выполненного ROC-анализа, оказалось, что новая шкала «ШОТ–летальность» обладает лучшей чувствительностью (74,4 %) и точностью прогноза (79 %) по сравнению с традиционными шкалами «APACHE-IV Mortality Rate» (68,8 и 72,6 % соответственно) и «SOFA Mortality Rate» (38,8 и 62,6 % соответственно и имеет высокую специфичность (83,5 %) прогноза вероятности летального исхода (p < 0,001) для пострадавших в ЧС и тяжелобольных для принятия решения о целесообразности выполнения медицинской эвакуации.

Заключение

В ходе исследования разработаны новые шкалы оценки транспортабельности «ШОТ» и вероятности летального исхода «ШОТ–летальность», которые обладают лучшей чувствительностью, специфичностью и эффективностью, чем традиционные шкалы, и могут быть рекомендованы для практического применения и оценки транспортабельности и летальности пострадавших в чрезвычайных ситуациях и тяжелобольных всех возрастных групп при принятии решения о возможности их медицинской эвакуации, в том числе, с применением ЭКМО и в условиях санитарно-авиационной эвакуации самолетом.

***

Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией статьи.

Участие авторов: Д.А. Шелухин, А.И. Павлов – концепция исследования, сбор первичных данных, обзор литературных данных, подготовка предварительного и окончательного вариантов статьи, формирование списка литературы, перевод, транслитерация списка литературы, подготовка иллюстраций; С.С. Алексанин, В.Ю. Рыбников – редактирование статьи.

×

Об авторах

Даниил Александрович Шелухин

Всероссийский центр экстренной и радиационной медицины им. А.М. Никифорова МЧС России

Автор, ответственный за переписку.
Email: shelldan@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2510-002X

кандидат медицинских наук, зав. отделом анестезиологии, реанимации и интенсивной терапии

Россия, Санкт-Петербург, ул. Акад. Лебедева, д. 4/2

Сергей Сергеевич Алексанин

Всероссийский центр экстренной и радиационной медицины им. А.М. Никифорова МЧС России

Email: medicine@nrcerm.ru

доктор мед. наук проф., чл.-кор. РАН, директор

Россия, Санкт-Петербург, ул. Акад. Лебедева, д. 4/2

Виктор Юрьевич Рыбников

Всероссийский центр экстренной и радиационной медицины им. А.М. Никифорова МЧС России

Email: rvikirina@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5527-9342

доктор мед. наук, д-р психол. наук проф., зам. директора по науч., учеб. работе, медицине катастроф

Россия, Санкт-Петербург, ул. Акад. Лебедева, д. 4/2

Андрей Иванович Павлов

Всероссийский центр экстренной и радиационной медицины им. А.М. Никифорова МЧС России

Email: pavlov_md@mail.ru

зав. отд. скор. мед. помощи

Россия, Санкт-Петербург, ул. Акад. Лебедева, д. 4/2

Список литературы

  1. Чернов Д.А., Камбалов М.Н. Современная система оказания медицинской помощи пострадавшим в чрезвычайных ситуациях : учеб.-метод. пособие. Гомель : ГомГМУ, 2018. 84 с.
  2. Баранова Н.Н., Гончаров С.Ф. Современное состояние проблемы организации и проведения медицинской эвакуации пострадавших в чрезвычайных ситуациях // Медицина катастроф. 2020. № 4(112). С. 57–65. doi: 10.33266/2070-1004-2020-4-57-65.
  3. Агаджанян В.В., Шаталин А.В., Кравцов С.А. [и др.]. Основные аспекты межгоспитальной транспортировки пациентов с политравмой, находящихся в критическом состоянии // Общ. реаниматология. 2006. Т. 2, № 5-6, С. 35–39.
  4. Полюшкин К.С., Шевченко А.В. Оптимизация хирургической тактики пострадавшим с политравмой в условиях Краснодарского края // Травма 2017: мультидисциплинарный подход: сб. тез. междунар. конф. Воронеж : Науч. кн., 2017. С. 306–307.
  5. Yazdani M., Mojtahedi M., Loosemore M. [et al.]. Hospital evacuation modelling: A critical literature review on current knowledge and research gaps // Intern. J. Disaster Risk Reduction. 2021. Vol. 66, N 3. Art. 102627. doi: 10.1016/j.ijdrr.2021.102627.
  6. Pérez-Padilla R., Hernández-Cárdenas C.M., Lugo-Goytia G. Classifying acute respiratory distress syndrome severity: correcting the arterial oxygen partial pressure to fractional inspired oxygen at altitude // Rev. Invest. Clin. 2016. Vol. 68, N 4. P. 169–170.
  7. Acker S.N., Ross J.T., Partrick D.A. [et al.]. Pediatric specific shock index accurately identifies severely injured children // J. Pediatr. Surg. 2015. Vol. 50, N 2. P. 331–334. doi: 10.1016/j.jpedsurg.2014.08.009.
  8. Nordin A., Shi J., Wheeler K., Xiang H., Kenney B. Age-adjusted shock index: From injury to arrival // J. Pediatr. Surg. 2019. May. Vol. 54, N 5. P. 984–988. doi: 10.1016/j.jpedsurg.2019.01.049.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. ROC-кривые «ШОТ–летальность», «SOFA Mortality Rate» и «APACHE-IV Mortality Rate» для показателя исход–смерть.

Скачать (293KB)
Метаданные

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).