Объективная оценка тяжести состояния пациента с синдромом системной воспалительной реакции и сепсисом

Объективная оценка состояния пострадавшего, которая необходима для составления адекватной программы лечения, а также для оценки эффективности тех или иных препаратов или методов терапии, в значительной степени затруднена комплексной природой хирургической инфекции, множественными аспектами проводимой интенсивной терапии, различными хирургическими вмешательствами. В связи с этим было разработано много систем и шкал, оценка по которым дается в виде интегрального балла. Все они, как правило, ориентированы на окончательный исход процесса, то есть, созданы по принципу “выжил — умер”. В основном такие системы более эффективны для предсказания летального исхода, нежели благоприятного [2, 22, 30, 45]. Они могут использоваться при массовом поступлении раненых, но крайне сомнительно их применение для определения лечебной тактики у конкретного больного в конкретный момент времени [12], что является основной тактической задачей в практике клинициста.

В 1980 году D.E.Fry и соавт. [17] показали, что смерть после обширных хирургических вмешательств или тяжелых травм обычно наступает в результате инфекционных осложнений и вероятность ее тем выше, чем больше органов с развившейся недостаточностью. В 1983 году L.E. Stevens [44] предложил методику определения тяжести состояния путем расчета отдельных баллов для конкретного органа или системы. Им было выделено семь основных органов и систем, для которых производилась функциональная оценка: легкие. почки, печень, желудочно-кишечный тракт, центральная нервная система, система свертывания крови, сердечно-сосудистая система. В каждой из этих систем было выделено пять градаций расстройств — от минимальной до максимальной.

Так, например, для оценки функции печени при повышенном уровне лактатдегидрогеназы и аспартатаминотрансферазы, но при сохраненном в норме билирубине присваивался 1 балл. Пять баллов присваивалось, когда у больного развивалась прекома и уровень билирубина превышал 8.0 мг/100 мл.

Для вычисления степени тяжести состояния пациента необходимо было сравнить его показатели с контрольными величинами, имеющимися в шкале, выбрать три максимальных, возвести их в квадрат и просуммировать. Такой алгоритм расчета основывался на том предположении, что сумма квадратов примерно соответствовала экспоненциальной зависимости, которой соответствовал и уровень летальности.

Так, летальный исход, развивающийся у больного без признаков функциональной органной недостаточности, отмечается в 3 % случаев, при функциональной недостаточности одного органа — в 30 % и 100 % — при недостаточности четырех органов [18]. Эта шкала получила наименование “Sepsis Severity Score”, в сокращенной аббревиатуре — SSS. Проведенные исследования показали достоверную связь уровня летальности со степенью тяжести, оцененной по этой шкале, что означает — чем больше баллов, тем выше вероятность летального исхода.

В 1985 году Т. Skau и соавт. [43] провели исследование эффективности использования шкалы SSS и предложили ряд модификаций, чтобы устранить имеющуюся субъективность в градациях этой шкалы. Предложенная ими шкала получила название “Modified Septic Severity Score”, или сокращенно — MSSS. В настоящее время ее нередко применяют в научных исследованиях и публикациях, посвященных больным с сепсисом [13. 15].

Несколько иной подход к определению степени тяжести сепсиса был предложен E.A.Elebute и H.B.Stoner ]14]. Эти авторы разделили клинические признаки сепсиса на четыре группы. Тяжесть процесса в каждой из групп была оценена в балльной системе. Эти группы:

— местные проявления раневой инфекции-

— степень температурной реакции-

— вторичные эффекты сепсиса-

— лабораторные данные.

Состояние больного оценивалось по каждому из разделов и подсчитывался общий суммарный балл. В последующем этот метод оценки получил название “Sepsis Score”, в аббревиатуре — SS. Проведенные исследования ее эффективности в определении прогноза исхода на больных с перитонитом, пневмонией, раневой инфекцией, септицемией и медиастенитом показали довольно эффективную прогностическую ценность — в 84 % случаев прогноз летального исхода инфекционного процесса определялся правильно.

Все авторы, которые пользовались этой шкалой, обращают внимание на ее некоторую субъективность. Так, если необходимость перевязок составляет не более одного раза в сутки — то присваивается 2 балла, а если свыше одного — 4 балла. Использование этой шкалы различными исследователями показало, что в среднем правильный прогноз летального исхода определялся в 82—87 % случаев.

Представленные шкалы базировались на том положении, что все пациенты (не считая кардиологических и умерших в результате “внезапной смерти”) умирают, как правило, от сепсиса. Поэтому процесс умирания — это динамика септического процесса. Таким образом, оценив с тех или иных позиций (органных или локальных) каким-либо образом динамику процесса, можно с определенной долей вероятности прогнозировать тот или иной исход.

С иных позиций подошли в 1981 году W.A Knaus и соавт. [23], когда стали определять тяжесть состояния пациента, находившегося в отделении интенсивной терапии с первых дней пребывания. Они отобрали 34 физиологических показателя, которые были ранжированы от 0 до 4 баллов в зависимости от того, насколько они были удалены от среднефизиологических значений. Итоговый балл определялся в результате суммирования всех отклонений. В последующем к этой шкале были приложены методики, с помощью которых производилась такая же балльная оценка влияния хронических сопутствующих заболеваний и возраста больного. В итоге была создана методика оценки тяжести состояния, получившая название “Acute Physiology and Chronic Health Evaluation”. Аббревиатура из первых букв получила широкое распространение в виде “АРАСНЕ”. Первые исследования по новой системе показали ее эффективность в прогнозе вероятности летальных исходов.

Следует подчеркнуть, что описываемая система была разработана на основе контингента больных, которые поступали в отделение интенсивной терапии и реанимации с острой патологией — травма, острые хирургические заболевания, послеоперационный период и т.д., так что степень выраженности инфекционного процесса в ряде случаев была минимальной, хотя больные с генерализованным воспалительным процессом, вероятно, все же встречались [24—26).

Тем более интересно сопоставить эффективность этой шкалы со шкалами, разработанными на контингенте больных с сепсисом и предназначенными для оценки именно этой категории больных. В работе J.L.Meakins и соавт. [28] в 1984 году было проведено изучение эффективности использования этой методики у больных с внутрибрюшными гнойными заболеваниями (ограниченный и распространенный перитонит, одиночные и множественные абсцессы брюшной полости). В результате проведенных исследований авторы приходят к выводу, что внесение дополнительной информации о характере гнойно-воспалительного процесса в брюшной полости и его анатомической локализации к данным системы АРАСНЕ не привело к сколько-нибудь значимым изменениям эффективности прогноза.

Проведенные сравнения эффективности оценки прогностической ценности у больных с генерализованными признаками инфекции путем сопоставления двух шкал — SSS и АРАСНЕ показали, что между ними имеется тесная прямая положительная корреляционная зависимость (г=0.81. р<0.001). Таким образом, одинаково высокая прогностическая ценность обеих методик, их тесная корреляция, несмотря на различный подход к формированию исходного массива, являются важным свидетельством неспецифичности генерализованной воспалительной реакции.

В последующем, учитывая громоздкость системы, авторы на ее основе создали новую систему — АРАСНЕ II. в которой использовалось 12 рутинных показателей, постоянно контролируемых у больных, находящихся в отделении интенсивной терапии. В предложенной системе оценка состояния пациента может изменяться от О до 71 балла, но, как правило, выше 40 баллов встречается крайне редко. При достижении тяжести состояния в 30 баллов летальность оценивается как минимум в 70 %,

В отечественной литературе проблеме объективной оценки тяжести состояния пострадавших также уделяется довольно большое внимание. Как пример можно привести разработку Ю.Н.Цибиным и соавт. [4] так называемого Т-критерия, на основании которого оценивалась длительность шокового периода и соответственно прогнозировалась вероятность летального исхода.

Этот метод лишь в некоторой степени может быть отнесен к оценке степени тяжести состояния, поскольку в его основе лежит морфологическая “балльная оценка шокогенности травмы” и функциональные критерии — артериальное давление, пульс и т.д.

Имеются данные литературы и о попытках квалиметрии хирургической инфекции [I], [3]. В основе системы, разработанной А.В.Столбовым, как представлено в публикации [3|, лежат широко распространенные (упомянутые выше) шкалы SSS, MSSS, SS.

В приведенных нами образцах систем оценки тяжести состояния пострадавших можно отметить три, с нашей точки зрения, важных свойства.

Во-первых, эти системы предназначены для использования при массовом поступлении раненых и больных. Они также могут с успехом использоваться для сравнительной оценки эффективности новых препаратов и способов лечения. Однако они не предназначены для разработки тактических программ в лечении конкретных больных, нуждающихся в интенсивной терапии и соответственно для оценки их эффективности.

Во-вторых, не выявлено каких-либо различий, а напротив, отмечена высокодостоверная корреляция между системами оценки, созданными на основе исследования больных с местными и генерализован-ными гнойно-воспалительными процессами, и между системами, созданными без учета специфичности больных, а лишь базирующимися на выраженности патологического процесса, развивающихся органных нарушениях и необходимости проведения интенсивной терапии.

В третьих, разработка динамичной оценки тяжести состояния больного организма всегда должна быть ориентирована на конкретные задачи. Только тогда она обретает завершенность и объективность.

Из вышеизложенного представляется очевидным, что задача создания системы динамической оценки состояния пациента с генерализованными воспалительными процессами и с определением его основных витальных характеристик в конкретный момент времени, а также с возможностью на ее основе разработать тактический план лечения с последующей поэтапной оценкой его эффективности, остается до настоящего времени актуальной.

В этой связи, совершенно новый подход к решению данной проблемы был предложен группой ученых из Буффало, США. В основе разработанной ими системы лежало несколько положений.

Во-первых, появившиеся в то время (начало 70-х годов) в литературе сообщения о существующих закономерностях в развитии патологических процессов при сепсисе. Имеется в виду нарастающая диспропорция между доставкой и потреблением тканями кислорода и несоответствие между повышенной сердечной производительностью и непропорционально сниженным периферическим сопротивлением (9, 46-48].

Во-вторых, чрезвычайно динамичная природа экстремальных состояний, требующая соответствующего своевременного контроля и коррекции, что невозможно без применения современных компьютерных технологий.

В-третьих, определенный набор физиологических признаков, позволяющих охарактеризовать больного с точки зрения “временного среза”, что может служить основой для выявления типичных патофизиологических паттернов.

В-четвертых, разработка методов статистического многомерного анализа применительно к решению прикладных задач в области медицины и. в частности, к выделению патофизиологических образов у больных, требующих динамического наблюдения и лечения в отделениях интенсивной терапии.

На основе этих теоретических предпосылок содружеством врачей (Department of Surgery, State University of New York at the Buffalo General Hospital) и математиков (Thomas J. Watson Research Center and Systems Research Center IBM) был разработан алгоритм [16. 32, 33. 35] и создана компьютерная программа, реализованная в целую систему. — “CARE-system”, аббревиатура от “Clinical Assessment Research and Education system” [37].

Базой для разработки этой системы послужили результаты анализа клинического течения у 157 больных. Основная особенность при наборе материала заключалась в одновременном исследовании основных физиологических и биохимических параметров. После тщательной визуализации материала для статистической обработки было отобрано 695 блоков данных. В ходе проведения математического анализа удалось выделить четыре типичных патологических кластера. По классификации J.H.Siegel и соавт. [34] кластеры обозначены следующим образом:

— кластер “стрессовой реакции”-

— кластер “метаболического дисбаланса”,

— кластер “дыхательной недостаточности”-

— кластер “сердечной недостаточности”.

На основании определения евклидова расстояния до каждого из них и вычисления наименьшего определялось, к какому конкретно кластеру принадлежит обследуемый пациент в данный момент времени. Использование разработанного математического аппарата позволяло точно оценить и качественную сторону изменений ( то есть по направлению к какому кластеру пациент стал ближе по сравнению с предыдущим исследованием) и произвести соответствующую количественную оценку.

Многолетний опыт эксплуатации этой системы в 750-коечном клиническом госпитале города Буффало, США, позволил выявить как положительные, так и отрицательные стороны функционирования системы. Во-первых, она характеризуется высокой лабильностью и позволяет достаточно надежно оценивать эффективность проводимой терапии. Во-вторых, использование этой системы позволило достоверно снизить летальность у хирургических больных, не считая перенесших кардиохирургическое вмешательство, с 18.8 до 10.5 %.

В то же время в самой системе имелся ряд недостатков, заложенных еще при ее формировании, которые неблагоприятным образом сказались на дальнейшем ее функционировании. Во-первых, отсутствие четких (имеется в виду объективных) критериев о тяжести септического процесса не позволило при разработке системы использовать рандомизированную выборку. В неоднократных публикациях авторы подчеркивали, что в основу этой системы положены клинические наблюдения над больными с септическим и травматическим шоком (не определяя конкретно эти понятия), а также с инфарктом миокарда.

Во-вторых, в ходе выбора признаков для создания этой системы авторы исходили только из патофизиологической целесообразности. При этом не были исключены признаки с высокой степенью взаимной корреляции и не использованы критерии статистического анализа, включающие так называемый “метод главных компонент”, что в значительной степени способствовало искажению итогового информационного пространства.

Таким образом, в период формирования одиннадцатимерного информационного пространства было допущено искажение, которое в последующем было выявлено при исследовании функциональных особенностей этой системы в “узловых”, или “переходных”, точках с помощью математического аппарата теории “катастроф” [6]. В ходе математического анализа было показано, что в “переходных” точках возможны ситуации, когда при одних и тех же данных патофизиологический профиль пациента может быть соотнесен не с одним, а с двумя типичными профилями, что является некорректным и свидетельствует о принципиальной ошибочности теории.

К сожалению, после целого каскада публикаций, посвященных эффективности разработанной J.H.Siegel и соавт. системы компьютерного мониторинга [31—38, 40—42], опубликование результатов анализа этой системы при помощи теории “катастроф” привело, вероятно. к полному прекращению работ в этом направлении. В то же время разработанный ими алгоритм был прекрасно использован G.Anvanzolini и соавт. [7] для создания системы функционального компьютерного мониторинга у больных кардиохирургического профиля. Следует отметить, что эти авторы применили для выделения в процессе математического анализа значимых признаков именно метод “главных компонент”, детально описав его алгоритм в качестве прикладного метода.

Таким образом, на основе получивших уже в тот период распространение представлений о ключевых звеньях патогенеза сепсиса была сделана попытка создать перспективную систему функционального мониторинга. Она оказалась достаточно эффективной с разных точек зрения и прежде всего показала целесообразность подхода, основанного на понятии “клинического образа”. Нам представляется, что использование предложенного этими авторами алгоритма на основе рандомизированной выборки пострадавших с учетом необходимых дополнительных методов статистической обработки должно привести к созданию качественно новой системы функционального компьютерного мониторинга, сохранившей все положительные свойства “CARE-system”, но без ее недостатков.<< ПредыдушаяСледующая >>
Внимание, только СЕГОДНЯ!