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

Полный текст

АКТУАЛЬНОСТЬ

Несмотря на то что сепсис известен человечеству со времен Гиппократа, эта междисциплинарная патология и в XXI в. представляет собой фундаментальную проблему медицины в связи с неуклонным ростом заболеваемости и высокой летальностью [1–8]. Вопросы диагностики сепсиса не исключение [9–14]. Не принесли желаемых результатов ни детальное изучение патофизиологии развития септического процесса, ни совершенствование научных формулировок, ни разработка и принятие новейших дефиниций [15–17].

Необходимо подчеркнуть, что среди разнородных групп пациентов именно у новорожденных с респираторной патологией и перинатальным поражением центральной нервной системы, находящихся на искусственной вентиляции легких (ИВЛ), ранняя диагностика и верификация сепсиса особенно затруднены в связи с неоднозначностью интерпретации клинической симптоматики и лабораторных данных [18, 19]. При этом именно несвоевременная, поздняя диагностика развития септического процесса становится одной из основных причин летального исхода заболевания у этого контингента пациентов отделений реанимации и интенсивной терапии (ОРИТ) [20, 21].

Ситуация усугубляется и тем, что речь идет о пациентах с изначально высокой вероятностью развития тяжелых бактериальных осложнений в силу целого ряда объективных факторов. Среди них: состояние здоровья матери; течение беременности и родов; срок гестации при рождении; тяжесть основного и сопутствующих заболеваний; особенности функционирования иммунной системы; необходимость проведения продленной ИВЛ, катетеризации центральных вен, зондового энтерального кормления, инвазивных методов диагностики и лабораторного мониторинга; существование штаммов нозокомиальной флоры, полирезистентных к большинству антибиотиков [22–25].

Не вызывает сомнения, что результат взаимодействия микро- и макроорганизма в специфической среде стационара определяет развитие бактериальных осложнений и их исход. Существенная роль в исходе этого поединка принадлежит иммунной системе [26, 27]. Взаимосвязь процессов активации апоптоза иммунокомпетентных клеток, синтеза эндогенного оксида азота (NO), баланс цитокинового окружения, ростовых и цитотоксических факторов является существенной составляющей развития органной дисфункции и септического шока у пациентов с сепсисом [28–30].

В этой связи резонно предположить, что создание некоего мультимодального правила ранней диагностики сепсиса, включающего расширенную панель иммунологических критериев, отражающих активность перечисленных процессов, все еще достаточно актуально, тем более что прогностическая ценность таких показателей, как лактат, прокальцитонин, С-реактивный белок, у новорожденных с респираторной патологией и перинатальным поражением центральной нервной системы, находящихся на ИВЛ, весьма сомнительна, и каждый из них далек от характеристик «идеального» маркера [31, 32].

Необходимо упомянуть, что в научной литературе уже представлен целый ряд научных исследований по изучению эффективности применения различных сочетаний известных биомаркеров [33–37]. Однако большинство из них посвящены ранней диагностике и прогнозированию развития тяжелого сепсиса и полиорганной недостаточности, а вопрос прогнозирования сепсиса у новорожденных остается открытым. С нашей точки зрения, особую ценность представляет реализация доклинического прогнозирования развития сепсиса у новорожденных, находящихся на ИВЛ, а именно при поступлении в ОРИТ. Выделение на раннем этапе наиболее уязвимых пациентов позволит максимально эффективно и обоснованно использовать современные терапевтические стратегии, что, в свою очередь, снизит количество неблагоприятных исходов. Очевидно, что решение поставленной задачи невозможно без проведения многомерного статистического анализа исходных данных с применением современного компьютерного программного обеспечения.

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

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

В период с 2015 по 2016 г. в отделении реанимации и интенсивной терапии новорожденных (ОРИТН) НИИИ акушерства и педиатрии ФГБОУ «Ростовский государственный медицинский университет» Минздрава России (НИИАП ФГБОУ ВО РостГМУ МЗ РФ) было проведено ретроспективное клиническое исследование. В исследование было включено 200 доношенных новорожденных с респираторной патологией и перинатальным поражением центральной нервной системы, поступивших на ИВЛ из родильных домов города и области.

Проведение представляемого клинического исследования было одобрено локальным комитетом по этическим вопросам и биоэтике НИИАП (протокол № 5 от 26.12.2014).

Пациентов включали в исследование с письменного разрешения родителей или иных законных представителей. Текст разрешения и протокол исследования сформулированы в соответствии с Хельсинкской декларацией 1975 г. с поправками от 2005 г.; Федеральным законом № 323-ФЗ от 21.11.2011 «Об основах охраны здоровья граждан в РФ»; основами законодательства Российской Федерации «Об охране здоровья граждан, правил проведения клинической практики в РФ» (приказ МЗ РФ № 266 от 19.07.2003, приказ Росздравнадзора № 2325-Пр/06 от 17.10.2006).

Критерии включения в исследование: поступление в ОРИТН на ИВЛ не позднее двух суток жизни; отсутствие при поступлении клинических признаков бактериального инфицирования; наличие респираторной патологии (мекониально-аспирационный синдром, дыхательные расстройства неуточненные, вторичные ателектазы легких), наличие перинатального поражения центральной нервной системы (тяжелая асфиксия в родах; ишемия мозга; родовая травма); срок гестации при рождении свыше 37 нед.; масса тела при рождении более 2500 г.

Пациенты не включались в исследование в случае: подозреваемых или подтвержденных врожденных аномалий дыхательных путей или легких; подтвержденного сложного врожденного порока сердца; пневмоторакса; подозреваемой или подтвержденной хромосомной аномалии или генетической аберрации.

Перевод новорожденных в ОРИТН проводили в транспортном кувезе с аппаратом ИВЛ реаниматологами реанимационно-консультативной бригады или по линии санитарной авиации. Все пациенты, включенные в исследование, поступали в ОРИТ в тяжелом состоянии в первые двое суток жизни; более 70 % детей — в первые 24 ч жизни (142 ребенка из 200). В нашем исследовании среди пациентов преобладали мальчики (138 из 200). Зависимости частоты развития сепсиса от пола в нашем исследовании выявлено не было (р > 0,05), но мужской пол оказался очевидным фактором риска заболеваемости в раннем неонатальном периоде. Масса тела новорожденных при поступлении в ОРИТН составила 3780 ± 362 г, что соответствовало сроку гестации. Большинство пациентов, вошедших в исследование, родилось в сроке гестации 39 ± 1,1 нед.

Все новорожденные получали традиционную интенсивную терапию. Ретроспективно пациенты были распределены на тех, у кого основное заболевание осложнилось развитием сепсиса (группа I, n = 45) и тех, у кого развитие сепсиса не произошло (группа II, n = 155). Развитие сепсиса происходило на 4–5-е сутки пребывания в ОРИТН.

Основная конечная точка нашего исследования — развитие сепсиса. Клиническое исследование проводилось с рабочей гипотезой, что существует ряд иммунологических критериев, позволяющих прогнозировать развитие сепсиса на доклинической стадии у новорожденных с респираторной патологией и перинатальным поражением ЦНС, поступающих в ОРИТН на ИВЛ.

Иммунологические методы

При поступлении в ОРИТН, на 5-е и 20-е сутки госпитализации всем новорожденным помимо стандартного клинико-лабораторного обследования определяли:

плазменную концентрацию цитокинов [интерлейкинов (IL-1β, IL-6, IL-8), фактора некроза опухоли (TNF-α), гранулоцитарного колониестимулирующего фактора (G-CSF), растворимого фас-лиганда (s-Fas), фактора роста фибробластов (FGF)] и плазменную концентрацию NO методом твердофазного иммуноферментного анализа (ИФА = ELISA, индикаторный фермент — пероксидаза хрена), используя тест-системы Biosource (США), Bender Medsystems (Австрия), R&D Systems (США) на компьютерном счетчике Multilabel Counter Victor-21420 (Финляндия), методом проточного иммунофенотипирования, относительное содержание Т-лимфоцитов (CD3⁺CD19^–): CD3⁺CD4⁺, CD3⁺CD8⁺, CD69⁺, CD71⁺, CD95⁺, HLA-DR⁺, В-лимфоцитов (CD3^–CD19⁺); моноцитов-макрофагов (CD14⁺); естественных киллеров (CD3⁺CD56⁺); стволовых клеток CD34⁺; лимфоцитов с экспрессией AnnexinV-FITC⁺PI^–, AnnexinV-FITC⁺ PI⁺ (Becman Culter Epics, США-XL).

Таким образом, для каждого пациента были собраны данные 21 иммунологического показателя; в качестве независимых признаков при построении дерева решения в ходе статистического анализа были использованы значения, полученные при поступлении в ОРИТН.

Статистические методы

Анализ мощности представляемого исследования проведен в среде пакета прикладных программ Statistica-6 при условии, что p < 0,05, а мощность выборки — не менее 80 %. Статистический анализ осуществляли методами вариационной статистики с определением выборочного среднего, стандартного отклонения, средней квадратичной ошибки, доверительных интервалов, медианы и ошибки медианы (в результатах исследования представлены медиана — Me, доверительные интервалы — Q₇₅, Q₂₅). Статистическую значимость различий выявляли с применением критерия Манна – Уитни.

Для статистических исследований использовали возможности среды RStudio Desktop. Методом кластерного анализа совокупности исследуемых иммунологических критериев была оценена возможность прогнозирования сепсиса при поступлении в ОРИТ. Кластерный анализ выполнен методом нечеткой кластеризации.

Методом деревьев принятия решений сформулировано прогностическое правило сепсиса. В исследовании применяли CART (Classification and Regression Tree) алгоритм обучения дерева решения.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Результаты иммунофенотипирования лимфоцитов у пациентов с развитием и без развития сепсиса представлены в табл. 1.

 

Таблица 1. Сравнительная динамика результатов иммунофенотипирования у пациентов с развитием и без развития сепсиса

Table 1. Comparative dynamics of the immunophenotyping results in patients with and without sepsis development

Показатели	Группы	Me			Q75			Q25
		1-е сутки	5-е сутки	20-е сутки	1-е сутки	5-е сутки	20-е сутки	1-е сутки	5-е сутки	20-е сутки
CD3+CD19–	I (n = 45)	58,07	40,8*	50,57*	59,1	46,42	34,91	52,5	62,17	43,72
	II (n = 155)	57,31	45,45	64,90	58,45	47,16	72,72	51,8	42,2	56,55
CD3+CD4+	I (n = 45)	44,68	32,23*	40,00	46,4	35,87	46,00	38,7	30,24	29,07
	II (n = 155)	43,1	40,00	41,63	46,55	42,23	46,15	34,45	37,46	38,91
CD3+CD8+	I (n = 45)	11,85	5,30*	11,21	13,17	7,29	13,00	11,02	4,27	8,37
	II (n = 155)	12,00	9,13	10,95	13,2	9,50	11,75	11,42	9,80	10,32
CD14+	I (n = 45)	4,53	3,00*	6,60*	5,47	3,12	8,00	3,32	2,00	3,92
	II (n = 155)	4,50	4,50	8,55	5,52	5,52	9,10	3,05	3,05	8,11
CD3–CD19+	I (n = 45)	3,7	2,05*	4,25	5,47	3,00	6,12	2,85	2,00	2,62
	II (n = 155)	4,5	3,55	5,65	5,70	4,15	6,20	3,9	2,22	3,47
CD34+	I (n = 45)	0,12*	0,09	0,10	0,18	0,1	0,12	0,09	0,07	0,08
	II (n = 155)	0,26	0,10	0,10	0,30	0,11	0,12	0,15	0,07	0,03
CD56+	I (n = 45)	2,70	1,55	3,50	3,35	2,10	5,00	2,31	1,30	2,40
	II (n = 155)	2,81	1,80	3,10	3,20	2,10	5,00	2,25	1,60	2,51
CD3+CD95+	I (n = 45)	16,20*	14,20*	3,20	17,01	17,00	4,00	15,1	13,10	1,90
	II (n = 155)	9,90	9,90	2,00	14,00	14,00	3,42	9,61	9,60	1,14
CD3+CD69+	I (n = 45)	3,9*	7,22*	3,30*	4,63	9,45	4,33	3,2	4,12	2,30
	II (n = 155)	1,9	2,70	1,57	3,15	3,90	1,95	1,1	2,21	1,42
CD3+CD71+	I (n = 45)	3,71	6,20*	4,21	4,60	9,22	4,49	3,2	4,75	2,17
	II (n = 155)	3,69	3,91	4,19	3,95	4,67	4,32	3,12	3,43	3,12
CD3+HLA-DR+	I (n = 45)	7,6*	7,50*	8,71*	9,1	12,99	17,15	6,55	6,35	4,62
	II (n = 155)	9,0	16,44	16,34	10,77	18,32	17,11	9,3	7,00	7,98
AnnexinV-FITC+PI–	I (n = 45)	16,7*	24,93*	16,22*	21,4	47,57	22,53	12,52	24,22	13,05
	II (n = 155)	10,82	18,31	6,70	12,5	23,90	9,74	8,11	12,43	5,07
AnnexinV-ITC+PI+	I (n = 45)	0,91*	0,95	0,92*	0,99	1,26	1,25	0,85	0,80	0,32
	II (n = 155)	0,65	0,90	0,71	1,0	0,92	0,76	0,54	0,85	0,50

*Cтатистически значимые различия между сравниваемыми группами — p < 0,05, критерий Манна – Уитни. Примечание. Me — медиана, Q₇₅, Q₂₅ — доверительные интервалы.

*Statistically significant differences between comparable loads — p < 0.05, Mann – Whitney test. Note. Me — median, Q₇₅, Q₂₅ — confidence intervals.

 

Данные табл. 1 демонстрируют, что уже при поступлении в ОРИТН статистически значимые различия дисбаланса субпопуляционного и популяционного состава лимфоцитов у пациентов с последующим развитием неонатального сепсиса характеризовались снижением доли относительного содержания плюрипотентных стволовых клеток CD34⁺ и CD3⁺HLA-DR⁺-лимфоцитов; увеличением доли лимфоцитов с экспрессией раннего активационного маркера (CD3⁺CD69⁺), готовых к вступлению в апоптоз (CD3⁺CD95⁺), и лимфоцитов, находящихся в ранней (AnnexinV-FITC⁺PI^–) и поздней (AnnexinV-FITC⁺PI⁺) стадии апоптоза.

В процессе динамического наблюдения у пациентов с развитием сепсиса отмечалось статистически значимое снижение к 5-м суткам относительного содержания, как общего пула Т-лимфоцитов, так и Т-хелперов, цитотоксических лимфоцитов, макрофагов/миеломоноцитов, В-лимфоцитов, CD3⁺HLA-DR⁺-лимфоцитов. При этом состав лимфоцитов характеризовался увеличением доли лимфоцитов с экспрессией раннего (CD3⁺CD69⁺) и позднего (CD3⁺CD71⁺) активационного маркера, лимфоцитов, коммитированных к апоптозу (CD3⁺CD95⁺) и лимфоцитов, находящихся в ранней (AnnexinV-FITC⁺PI^–) и поздней (AnnexinV-FITC⁺PI⁺) стадии апоптоза.

К исходу заболевания у пациентов с развитием септических осложнений статистически значимо низким оставалось общее содержание Т-лимфоцитов, миеломоноцитов/макрофагов и CD3⁺HLA-DR⁺-лимфоцитов при статистически значимо высоком содержании CD3⁺CD69⁺ и лимфоцитов, находящихся в стадии раннего и позднего апоптоза.

Выраженность диагностированных иммунных расстройств у этих пациентов позволяла предположить, что наиболее патогенетически обоснованным лабораторным тестом, позволяющим осуществить раннюю диагностику дисфункции иммунной системы при развитии сепсиса, являлась оценка интенсивности процесса апоптоза иммунокомпетентных клеток.

Для характеристики дисбаланса в системе иммунореактивности изучали динамику концентраций циркулирующих цитокинов и NO у пациентов с развитием неонатального сепсиса относительно детей с неосложненным течением заболевания; результаты представлены в табл. 2.

 

Таблица 2. Сравнительная динамика плазменной концентрации изучаемых цитокинов и оксида азота у пациентов с развитием и без развития сепсиса

Table 2. Comparative dynamics of plasma concentrations of the studied cytokines and nitric oxide in patients with and without sepsis development

Показатели	Группы	Me			Q75			Q25
		1-е сукти	5-е сутки	20-е сутки	1-е сутки	5-е сутки	20-е сутки	1-е сутки	5-е сутки	20-е сутки
TNF-α, пг/мл	I (n = 45)	160,5	245,2*	166,1*	185,3	316,0	238,6	142,4	197,2	110
	II (n = 155)	158,9	79,8	71,1	185,6	128,1	134,2	123,9	76,9	68,8
G-CSF, нг/мл	I (n = 45)	0,86*	1,71	1,55	1,58	1,96	1,76	0,62	1,16	1,30
	II (n = 155)	1,12	1,57	1,54	1,74	1,82	1,78	0,81	1,31	1,34
IL-8, пг/мл	I (n = 45)	233,5	403,1*	260,0*	396,4	985,6	350,5	150,4	211,6	145,4
	I (n = 155)	320,12	865,9	144,2	322,6	892,8	262,5	212,1	164,2	139
IL-6, пг/мл	I (n = 45)	17,20	400,0*	133,2*	17,76	651,1	198,6	16,87	336,9	95,5
	II (n = 155)	17,22	165,7	63,22	17,9	317,8	134,2	16,41	156,2	59,8
s-Fas, пг/мл	I (n = 45)	3408*	2301*	2416*	4580	6137	3259	2401	1170	1467
	II (n = 155)	6001	4290	6065	7471	5114	7511	5149	3258	4780
FGF, пг/мл	I (n = 45)	30,65	25,55*	30,48*	37,42	47,11	35,58	23,85	14,82	21,74
	II (n = 155)	34,56	45,84	65,50	43,04	6062	107,4	21,86	2155	36,9
IL-1β, пг/мл	I (n = 45)	4,88	4,25*	4,40*	5,10	6,65	9,00	4,34	3,90	3,92
	II (n = 155)	4,60	6,09	3,83	5,00	7,22	4,31	4,32	4,17	3,42
NO, ммоль/л	I (n = 45)	9,00*	14,45*	16,00*	13,97	21,6	19,19	5,35	10,06	6,03
	II (n = 155)	36,80	31,10	20,51	43,5	35,54	22,10	22,1	22,46	19,53

*Статистически значимые различия между сравниваемыми группами — p < 0,05, критерий Манна – Уитни.

Примечание. TNF-α — фактор некроза опухоли-α, G-CSF — гранулоцитарный колониестимулирующий фактор, IL-8, IL-6, IL-1β — интерлейкины, s-Fas — растворимый фас-лиганд, FGF — фактора роста фибробластов, NO — оксид азота.

*Statistically significant differences between comparable loads — p < 0.05, Mann – Whitney test.

Note. TNF-α — tumor necrosis factor α, G-CSF — granulocyte colony-stimulating factor, IL-8, IL-6, IL-1β — interleukins 8, 6, and 1β, s-Fas— soluble Fas ligand, FGF — fibroblast growth factors, NO — nitric oxide.

 

Представленные результаты позволяли говорить, что у пациентов с последующим развитием неонатального сепсиса уже при поступлении в ОРИТ наблюдали статистически значимо низкую концентрацию G-CSF, антиапоптогенного s-Fas и NO. К 5-м суткам регистрировали статистически значимо высокую концентрацию TNF-α и IL-6 при статистически значимо низкой концентрации s-Fas, FGF, G-CSF, IL-8, IL-1ß и NO.

Таким образом, формирование выявленных иммунных нарушений у наблюдаемых пациентов было опосредовано выраженным дисбалансом концентрации цитокинов и NO. Последнее обстоятельство, по-видимому, способствовало развитию регуляторных и структурно-функциональных нарушений иммунной системы, а также ее функциональной несостоятельности при развитии бактериальных осложнений. Кроме того, полученные результаты позволяли говорить, что в нашем исследовании активность апоптоза иммунокомпетентных клеток и плазменная концентрация NO определяли развитие неонатального сепсиса. Существенное значение активности процессов апоптоза в иммунопатогенезе бактериальных осложнений прослеживалось на всех этапах наблюдения. В нашем исследовании активация апоптоза лимфоцитов в значительной мере была опосредована выраженным снижением концентрации G-CSF и NO, что косвенно подтверждало возможность и необходимость медикаментозной коррекции активности этого процесса.

Очевидно, что с точки зрения превентивной диагностики сепсиса, особый интерес представляла статистическая разница изучаемых иммунологических критериев при поступлении пациентов в ОРИТН.

Задача нашего исследования заключалась в ранней диагностике сепсиса у новорожденных с респираторной патологией и перинатальным поражением центральной нервной системы, находящихся на ИВЛ. Рассмотрим задачу диагностики заболевания, как задачу распознавания. В случае априорного разделения переменных на зависимые и независимые задача анализа состоит в получении описания зависимости Y от X. Выбор метода решения зависит, прежде всего, от того, являются ли качественными или количественными зависимые переменные Y. Окончательное решение о выборе метода анализа данных принимается в зависимости от типа независимых переменных X.

Мы предположили, что по смыслу поставленной задачи выборка могла содержать два кластера, соответственно, норма и патология (сепсис). Очевидно, что для уверенной в дальнейшем работы было необходимо прояснить этот вопрос. С этой целью использовали полученную графическую визуализацию кластерного анализа, представленную на рис. 1.

 

Рис. 1. Визуализация кластеров

 

Нами было сделано допущение, что проблема прогнозирования сепсиса может быть представлена именно двумя кластерами. Но для построения системы классификации необходимо было оценить гомоскедастичность выборки и при наличии корреляций уменьшить число входных переменных. С этой целью использовали метод деревьев решений, представляющий собой достаточно эффективный инструмент интелектуального анализа данных (рис. 2).

 

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

 

Сформированное дерево мы сочли вполне приемлемым для восприятия и достаточно простым в интерпретации. Корневым узлом дерева принятия решения прогнозирования сепсиса в нашем исследовании взято относительное содержание лимфоцитов, готовых к вступлению в апоптоз (CD95); конечными узлами (листья) — относительное содержание лимфоцитов, находящихся в ранней стадии апоптоза (AnnexinV-FITC⁺PI^–) и плазменная концентрация NO. Если относительное содержание CD95 менее 16,8 %, формируется следующий узел — относительное содержание стволовых плюрипотентных гемопоэтических клеток (CD34). Если CD34 меньше 0,2 %, формируется промежуточный узел — относительное содержание лимфоцитов с экспрессией раннего активационного маркера (CD69). В свою очередь, если CD69 меньше 4,1 % — последний узел дерева (лист) — относительное содержание лимфоцитов, находящихся в ранней стадии апоптоза (AnnexinV-FITC⁺PI^–). Если относительное содержание AnnexinV-FITC⁺PI^– больше или равно 12,3 %, прогнозируется развитие сепсиса. В том случае, если относительное содержание CD95 (корневой узел) больше или равно 16,8 %, плазменная концентрация NO (лист) определяет решение: если NO меньше 9,6 ммоль/л — прогнозируем развитие сепсиса.

Таким образом, в нашем исследовании решающее правило прогнозирования сепсиса выглядело так: развитие заболевания происходит, если на первые сутки госпитализации в ОРИТ у новорожденного, находящегося на ИВЛ, CD95 ≥ 16,8 % и NO ≤ 9,6 мкмоль/л или CD95 ≤ 16,8 %, CD34 ≤ 0,2 % и CD69 ≥ 4,12 % или CD95 ≤ 16,8 % и CD34 ≤ 0,2 %, CD69 ≤ 4,12 % и лимфоциты с экспрессией AnnexinV-FITC⁺PI^– ≥ 12,3%.

Далее нами была выполнена оценена точность построенного дерева, результаты приведены в табл. 3.

 

Таблица 3. Диагностические характеристики дерева принятия решения прогнозирования сепсиса

Table 3. Diagnostic characteristics sepsis prediction decision tree

Показатель	Значение
Истинно положительные решения (ИП)	99
Истинно отрицательные решения (ИО)	93
Ложноположительные решения (ЛП)	5
Ложноотрицательные решения (ЛО)	3
Фактическое число положительных случаев (ИП+ЛП)	104
Фактическое число отрицательных случаев (ИО+ЛО)	96
Всего:	200
Точность (ИП+ИО)/(ИП+ИО+ЛП+ЛО)	96,00 %
Чувствительность ИП/(ИП+ЛО)	97,00 %
Специфичность ИО/(ИО+ЛП)	94,90 %
Ложноположительная доля диагнозов ЛП/(ЛП+ИО)	5,10 %
Ложноотрицательная доля диагнозов ЛО/(ИП+ЛО)	2,94 %
Прогностическая ценность положительного результата ИП/(ИП+ЛП)	95,19 %
Прогностическая ценность отрицательного результата ИО/(ЛО+ИО)	96,88 %

 

ОБСУЖДЕНИЕ

Фундаментальная задача диагностики — определение количественной связи между признаками и заболеванием, то есть установление некоторых критериев, позволяющих указывать, насколько тот или другой признак «симптоматичен» для данного заболевания. Важнейшим моментом, обосновывающим применение многомерного анализа, является множество факторов, связанных с исходом. Экспериментальная проверка с достаточной мощностью выборки зачастую невозможна. Кроме того, непосредственно при сборе эмпирических данных возможно включение мешающих факторов (cofounders), которые оказывают влияние на связь между фактором риска и независимой переменной, искажая, таким образом, результат анализа. Сложность заключается и в том, что наблюдается частичное совпадение клинических признаков у пациентов с различными диагнозами [38, 39].

Результаты нашего исследования подтвердили, что принятие решения (в нашем случае — прогнозирование септической инфекции) — достаточно сложная задача, особенно при значительном числе наблюдаемых признаков.

Как известно, медицинские данные характеризуются наличием пропусков данных и большим числом полей при относительно небольшом числе наблюдений (записей), что позволяет рассматривать задачу диагностики заболевания, как задачу распознавания. В подобных случаях принято использовать два основных подхода к построению системы классификации: вероятностный и индуктивный. Дискриминантный анализ — это общий термин, относящийся к нескольким тесно связанным статистическим процедурам. Эти процедуры можно разделить на методы интерпретации межгрупповых различий — дискриминации — и методы классификации наблюдений по группам [40, 41].

Полученная в ходе анализа визуализация расположения кластеров пациентов допускала, что проблема ранней диагностики сепсиса может быть представлена именно двумя кластерами. Далее для построения системы классификации было сформировано дерево принятия решений.

Из 22 иммунологических критериев, согласно проведенному исследованию, высокое относительное содержание лимфоцитов с экспрессией раннего активационного маркера (CD69⁺), лимфоцитов, готовых, к вступлению в апоптоз (CD95⁺), и лимфоцитов, находящихся в стадии раннего апоптоза (AnnexinV-FITC⁺PI^–) при низком относительном содержании стволовых плюрипотентных клеток (CD34⁺) и низкой плазменной концентрации NO определяли развитие септических осложнений. Полученные результаты не противоречили ранее опубликованным научным данным [42].

Несмотря на то что результаты нашего исследования демонстрировали достаточно оптимистичные математические характеристики сформированного алгоритма прогнозирования сепсиса на этапе поступления новорожденных пациентов в ОРИТ, существует несколько ограничений, которые следует признать. А именно: исследование было проведено на небольшой популяции новорожденных пациентов с определенной патологией. Кроме того, с нашей точки зрения, серьезным ограничивающим фактором, по-прежнему, остается отсутствие стандартизированных данных для предполагаемых и использованных нами иммунологических критериев. Не следует также забывать, что полученные значения могут варьировать в зависимости от диагностических систем, лабораторного обеспечения и медицинского оборудования. Кроме того, мы не оценивали прогностическое значение предложенных нами иммунологических критериев в сочетании с другими предикторами развития сепсиса. Не исключено, что такой комбинаторный подход значительно повысит возможности прогнозирования сепсиса у новорожденных с респираторной патологией и перинатальным поражением ЦНС, находящихся на ИВЛ.

Перечисленные проблемы, в определенной мере, неизбежно ограничивают обобщаемость выводов. И тем не менее сочетанное применение предполагаемых биомаркеров, с точки зрения ранней диагностики сепсиса, не может не внушать некоторый оптимизм. Следовательно, исследования должны быть продолжены.

ВЫВОДЫ

Существенное значение в развитии сепсиса у новорожденных с респираторной патологией, находящихся на ИВЛ, принадлежит превалированию альтерации иммунокомпетентных клеток над пролиферацией и эндогенному синтезу NO.

Совокупное определение CD95⁺, CD69⁺, AnnexinV-FITC⁺PI^–, CD34⁺ и плазменной концентрации NO позволяет диагностировать развитие сепсиса на доклинической стадии.

Полученные результаты косвенно подтверждают актуальность исследований, посвященных профилактике и терапии сепсиса медикаментозной коррекцией апоптоза и ингаляционным NO.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Вклад авторов. Все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией. Основной вклад распределился следующим образом: М.Г. Пухтинская — концепция и дизайн исследования, сбор и обработка материалов, анализ полученных данных, написание текста; В.В. Эстрин — концепция и дизайн исследования, анализ полученных данных.

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

Источник финансирования. Авторы заявляют об отсутствии внешнего финансирования при проведении исследования.

Информированное согласие на публикацию. Авторы получили письменное согласие законных представителей пациента на публикацию медицинских данных.

ADDITIONAL INFORMATION

Author contribution. Thereby, all authors made a substantial contribution to the conception of the work, acquisition analysis, interpretation of data for the work, drafting and revising the work, final approval of the version to be published and agree to be accountable for all aspects of the work. The largest contribution is distributed as follows: M.G. Pukhtinskaya — study concept and design, collection and processing of materials, analysis of the received data, writing the text; V.V. Estrin — study concept and design; analysis of the received data.

Competing interests. The authors declare that they have no competing interests.

Funding source. This study was not supported by any external sources of funding.

Consent for publication. Written consent was obtained from the patient for publication of relevant medical information and all of accompanying images within the manuscript.

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

Дополнительные файлы