Алгоритм прогнозирования сепсиса у новорожденных с респираторной патологией и перинатальным поражением центральной нервной системы, находящихся на искусственной вентиляции легких

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Прогнозирование сепсиса у новорожденных, находящихся на искусственной вентиляции легких, по-прежнему остается сложной задачей неонатологии.

Цель — повышение эффективности прогнозирования сепсиса у новорожденных, находящихся на искусственной вентиляции легких, путем разработки решающего правила его развития методом деревьев принятия решений.

Материалы и методы. В ретроспективное клиническое исследование было включено 200 доношенных новорожденных с респираторной патологией, поступивших в отделение реанимации на искусственной вентиляции легких, без клинических признаков бактериального инфицирования. При поступлении в отделение, на 5-е и 20-е сутки определяли: методом иммуноферментного анализа — плазменную концентрацию IL-1β, IL-6, IL-8, TNF-α, G-CSF, s-Fas, FGF, NO; методом иммунофенотипирования — CD3+CD19, CD3CD19+, CD3+CD4+, CD3+CD8+, CD69+, CD71+, CD95+, HLA-DR+, CD34+, CD14+, CD3CD56+; лимфоциты с экспрессией AnnexinV-FITC+PI, AnnexinV-FITC+PI+. Методом кластерного анализа совокупности исследуемых иммунологических критериев оценена возможность диагностики сепсиса при поступлении в реанимацию. Методом деревьев принятия решений сформировано правило прогнозирования сепсиса.

Результаты. Визуализация результатов кластерного анализа поступивших пациентов не исключала наличие среди них двух кластеров (с наличием и отсутствием сепсиса — эти два компонента разъясняют 60,81 % точечной изменчивости).

Правило прогнозирования сепсиса: развитие заболевания происходит, если на первые сутки CD95 ≥ 16,8 % и NO ≤ 9,6 мкмоль/л или CD95 ≤ 16,8 % и CD34 ≤ 0,2 % и CD69 ≥ 4,12 % или CD95 ≤ 16,8 % и CD34 ≤ 0,2 % и CD69 ≤ 4,12% и лимфоциты с экспрессией AnnexinV-FITC+PI≥ 12,3 %. Точность диагностики 96,00 %; чувствительность 97,00 %; специфичность 94,90 %; ложноположительная доля диагнозов 5,10 %; ложноотрицательная доля диагнозов 2,94 %; точность положительного результата 95,19 %; точность отрицательного результата 96,88 %. На 4–5-е сутки наблюдения у 45 новорожденных заболевание осложнилось развитием бактериального сепсиса.

Выводы. Существенное значение в развитии сепсиса принадлежит превалированию альтерации иммунокомпетентных клеток над пролиферацией и эндогенному синтезу оксида азота. Совокупное определение CD95+, CD69+, AnnexinV-FITC+PI, CD34+ и плазменной концентрации оксида азота позволяет диагностировать развитие сепсиса на доклинической стадии. Полученные результаты косвенно подтверждают актуальность исследований, посвященных профилактике и терапии сепсиса медикаментозной коррекцией апоптоза и ингаляционным оксидом азота.

Об авторах

Марина Гаевна Пухтинская

Научно-исследовательский институт акушерства и педиатрии, Ростовский государственный медицинский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: puhmar@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5530-2194
SPIN-код: 3120-7069

д-р мед. наук, вед. научн. сотр.

Россия, Ростов-на-Дону

Владимир Владимирович Эстрин

Научно-исследовательский институт акушерства и педиатрии, Ростовский государственный медицинский университет

Email: medinsur@aaanet.ru
ORCID iD: 0000-0002-9201-8333
SPIN-код: 8136-4128

д-р мед. наук, профессор

Россия, Ростов-на-Дону

Список литературы

  1. Bone RC, Balk RA, Cerra FB, et al. Definitions for sepsis and organ failure and guidelines for the use of innovative therapies in sepsis. The ACCP/SCCM Consensus Conference Committee. American College of Chest Physicians/Society of Critical Care Medicine. Chest. 1992;101(6):1644–1655. doi: 10.1378/chest.101.6.1644
  2. Goldstein B, Giroir B, Randolph A. International pediatric sepsis consensus conference: definitions for sepsis and organ dysfunction in pediatrics. Pediatr Crit Care Med. 2005;6(1):2–8. doi: 10.1097/01.PCC.0000149131.72248.E6
  3. Bagnenko SF, Bajbarina EN, Beloborodov VB, et al. Sepsis: klassifikatsiya, kliniko-diagnosticheskaya kontseptsiya i lechenie. Аkad. RAN B.R. Gel’fanda, ed. 4-e izd., dop. i pererab. Moscow: Meditsinskoe informatsionnoe agentstvo; 2017. 408 p. (In Russ.)
  4. Schlapbach LJ, Straney L, Bellomo R, et al. Prognostic accuracy of age-adapted SOFA, SIRS, PELOD-2, and qSOFA for in-hospital mortality among children with suspected infection admitted to the intensive care unit. Int Care Med. 2018;44(2):179–188. doi: 10.1007/s00134-017-5021-8
  5. De Souza DC, Machado FR. Epidemiology of Pediatric Septic Shock. J Pediatr Intensive Care. 2019;8(1):3–10. doi: 10.1055/s-0038-1676634
  6. Rudd KE, Johnson SC, Agesa KM, et al. Global, regional, and national sepsis incidence and mortality, 1990–2017: analysis for the Global Burden of Disease Study. The Lancet. 2020;395(10219):200–211. doi: 10.1016/S0140-6736(19)32989-7
  7. Weiss SL, Peters MJ, Alhazzani W, et al. Surviving Sepsis Campaign International Guidelines for the Management Sepsis and Septic Shock and Sepsis-associated Organ Dysfunction in Children. Pediatr Crit Care Med. 2020;21(2):e52–e106. doi: 10.1097/PCC.0000000000002198
  8. Lekmanov AU, Mironov PI, Aleksandrovich YuS, et al. Sepsis in children: federal clinical guideline (draft). Russian Journal of Pediatric Surgery, Anesthesia and Intensive Care. 2021;11(2):241–292. (In Russ.) doi: 10.17816/psaic969
  9. Evans IVR, Phillips GS, Alpern ER, et al. Association between the New York sepsis care mandate and in-hospital mortality for pediatric sepsis. JAMA. 2018;320(4):358–367. doi: 10.1001/jama.2018.9071
  10. Tidswell R, Inada-Kim M, Singer M. Sepsis: the importance of an accurate final diagnosis. Lancet Respir Med. 2021;9(1):17–18. doi: 10.1016/S2213-2600(20)30520-8
  11. Martischang R, Pires D, Masson-Roy S, et al. Promoting and sustaining a historical and global effort to prevent sepsis: the 2018 World Health Organization SAVE LIVES, Clean Your Hands campaign. Crit Care. 2018;22(1):92. doi: 10.1186/s13054-018-2011-3
  12. Wong HR, Weiss SL, Giuliano JS Jr, et al. Testing the Prognostic Accuracy of the Updated Pediatric Sepsis Biomarker Risk Model. PLoS ONE. 2016;9(1):e86242. doi: 10.1371/journal.pone.0086242
  13. Wong HR, Caldwell JT, Cvijanovich NZ, et al. Prospective clinical testing and experimental validation of the Pediatric Sepsis Biomarker Risk Model. Sci Transl Med. 2019;11(518):eaax9000. doi: 10.1126/scitranslmed.aax9000
  14. Gorgis N, Asselin JM, Fontana C, et al. Evaluation of the association of early elevated lactate with outcomes in children with severe sepsis or septic shock. Pediatr Emerg Care. 2019;35(10):661– 665. doi: 10.1097/PEC.0000000000001021
  15. Singer M, Deutschman CS, Seymour CW, et al. The third international consensus definitions for sepsis and septic shock (Sepsis-3). JAMA. 2016;315(8):801–810. doi: 10.1001/jama.2016.0287
  16. Matics TJ, Sanchez-Pinto LN. Adaptation and validation of a pediatric sequential organ failure assessment score and evaluation of the Sepsis-3 definitions in critically ill children. JAMA Pediatr. 2017;171(10):e172352. doi: 10.1001/jamapediatrics.2017.2352
  17. Boeddha N, Schlapbach N, Driessen G, et al. Mortality and morbidity in community-acquired sepsis in European pediatric intensive care units: a prospective cohort study from the European Childhood Life-threatening Infectious Disease Study (EUCLIDS). Crit Care. 2018;22(1):143. doi: 10.1186/s13054-018-2052-7
  18. Hagedoorn NN, Borensztajn D, Nijman RG, et al. Development and validation of a prediction model for invasive bacterial infections in febrile children at European Emergency Departments: MOFICHE, a prospective observational study. Arch Dis Child. 2021;106(7):641–647. doi: 10.1136/archdischild-2020-319794
  19. Khemani RG, Smith L, Lopez-Fernandez YM, et al. Paediatric acute respiratory distress syndrome incidence and epidemiology (PARDIE): an international, observational study. Lancet Respir Med. 2019;7(2):115–128. doi: 10.1016/S2213-2600(18)30344-8
  20. Fleischmann C, Goldfarb DM, Schlattmann P, et al. The global burden of paediatric and neonatal sepsis: a systematic review. The Lancet Respiratory medicine. 2018;6(3):223–230. DOI: 10.1016/ S2213-2600(18)30063-8
  21. Lekmanov AU, Mironov PI. Pediatric sepsis — time to reach agreement. Russian Bulletin of Perinatology and Pediatrics. 2020;65(3):131–137. (In Russ.) doi: 10.21508/1027-4065-2020-65-3-131-137
  22. Lamping F, Jack T, Rubsamen N, et al. Development and validation of a diagnostic model for early differentiation of sepsis and non-infectious SIRS in critically ill children — a data-driven approach using machine learning algorithms. BMC Pediatr. 2018;18(1):112. doi: 10.1186/s12887-018-1082-2
  23. Gotts JE, Matthay MA. Sepsis: pathophysiology and clinical management. BMJ. 2016;353:i1585. doi: 10.1136/bmj.i1585
  24. Bankalari E. Lungs newborns. Problems and contradictions in neonatology. Polin N, editor. Moscow: Logosfera; 2015. P. 342–354.
  25. th International Symposium on Intensive Care and Emergency Medicine. Crit Care. 2018;22(Supple 1):Р018. doi: 10.1186/s13054-018-1973-5
  26. Abdullayev E, Kilic O, Bozan G, et al. Clinical, laboratory features and prognosis of children receiving IgM-enriched immunoglobulin (3 days vs. 5 days) as adjuvant treatment for serious infectious disease in pediatric intensive care unit: a retrospective single-center experience (PIGMENT study). Human Vaccines & Immunotherapeutics. 2020;16(8):1997–2002. doi: 10.1080/21645515.2019.1711298
  27. Hotchkiss RS, Monneret G, Payen D. Immunosuppression in sepsis: a novel understanding of the disorder and a new therapeutic approach. Lancet Infect Dis. 2013;13(3):260–268. doi: 10.1016/S1473-3099(13)70001
  28. Fung JST, Akech S, Kissoon N, et al. Determining predictors of sepsis at triage among children under 5 years of age in resourcelimited settings: A modified Delphi process. PLoS One. 2019;14(1):e0211274. doi: 10.1371/journal.pone.0211274
  29. Pukhtinskaya MG, Estrin VV. Strategy for the prevention of bacterial complications with inhaled nitrogen oxide in newborns. Russian Journal of Pediatric Surgery, Anesthesia and Intensive Care. 2021;11(2):141–150. doi: 10.17816/psaic960
  30. Youn YА. The role of cytokines in seizures: interleukin (IL)-1β, IL-1Ra, IL-8, and IL-10. Korean J Pediatr. 2013; 56(7):271–274. doi: 10.3345/kjp.2013.56.7.271
  31. Petel D, Winters N, Gore GC, et al. Use of C-reactive protein to tailor antibiotic use: a systematic review and meta-analysis. BMJ Open. 2018;8(12):e022133. doi: 10.1136/bmjopen-2018-022133
  32. Popov D, Yaroustovsky M, Lobacheva G. Prevention of infectious complications after heart surgery in children: procalcitonin-guided strategy. Kardiochir Torakochirurgia Pol. 2014;11(2):140–144. doi: 10.5114/kitp.2014.43840
  33. Shapiro NI, Trzeciak S, Hollander JE, et al. A prospective, multicenter derivation of a biomarker panel to assess risk of organ dysfunction, shock, and death in emergency department patients with suspected sepsis. Critical Care Mediсine. 2009;37(1):96–104. doi: 10.1097/CCM.0b013e318192fd9d
  34. Gibot S, Béné MC, Noel R, et al. Combination biomarkers to diagnose sepsis in the critically ill patient. American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine. 2012;186(1):65–71. doi: 10.1164/rccm.201201-0037OC
  35. Helliksson F, Wernerman J, Wiklund L, et al. The combined use of three widely available biochemical markers as predictor of organ failure in critically ill patients. Scandinavian Journal of Clinical and Laboratory Investigation. 2016;76(6):479–485. doi: 10.1080/00365513.2016.1201850
  36. Mayeux R. Biomarkers: potential uses and limitations. NeuroRx. 2004;1(2):182–188. doi: 10.1602/neurorx.1.2.182
  37. Radivilko AS, Grigoryev EV, Shukevich DL, et al. Multiple organ failure: early diagnosis and prediction. Russian Journal of Anaesthesiology and Reanimatology. 2018;(6):15–21. DOI: 1.17116/anesthesiology201806115
  38. Collins GS, Reitsma J, Altman DG, et al. Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis (TRIPOD): the TRIPOD statement. BMJ. 2015;350:g7594. doi: 10.1136/bmj.g7594
  39. Kondrashova NV, Tomilin VV. Solving the problem of diagnosing diseases with a mild form of coagulopathy and thrombocytopathy based on methods of expert assessments. System Technologies. Interuniversity collection of scientific works. 2010;(6):104–114. (In Russ.)
  40. Zhuravlev JuI, Rjazanov VV, Sen’ko OV. «Raspoznavanie». Matematicheskie metody. Programmnaya sistema. Prakticheskie primeneniya Moscow: Fazis; 2006. 176 p. (In Russ.)
  41. Orlov AI. Current status of nonparametric statistics. Polythematic network electronic scientific journal of the Kuban State Agrarian University. 2015;(106):239–269. (In Russ.)
  42. Pukhtinskaya MG, Estrin VV, Gulova ES. Clinical and diagnostic significance of apoptosis in the pathogenesis of neutropenia and bacterial complications in newborns with respiratory distress syndrome. Cytokines and inflammation. 2011;10(2):66–69 (In Russ.)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Визуализация кластеров

Скачать (106KB)
3. Рис. 2. Дерево решения прогнозирования сепсиса. CD95 — относительное содержание лимфоцитов с экспрессией позднего активационного маркера (готовы к вступлению в апоптоз; «домен смерти»); CD34 — относительное содержание стволовых клеток; CD69 — относительное содержание лимфоцитов с экспрессией раннего активационного маркера; NO — плазменная концентрация оксида азота; Аpopt_R — относительное содержание лимфоцитов в раннем апоптозе

Скачать (97KB)

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».