НОВАЯ УНИВЕРСАЛЬНАЯ АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ОЦЕНКИ ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗМА (ФУАС)

Д.мед.н.  Белоусов А.Н.



Резюме: НОВАЯ УНИВЕРСАЛЬНАЯ АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ОЦЕНКИ ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗМА (ФУАС)

 
Белоусов А.Н.

Автором разработана новая универсальная аналитическая система оценки физиологического состояния организма (ФУАС), которая адаптирована к компьютерной программе Excel. Система ФУАС позволяет врачу комплексно оценить основные клинико-биохимические данные у обследуемого пациента, установить достоверные (p<0,05) корреляционные связи между ними, определить их силу. Предложенная оценочная система позволяет объективно выявить у больных с различными заболеваниями общие ведущие биохимические параметры, определить их критические интервалы. Статистически достоверные критические интервалы ведущих биохимических показателей в последующем могут быть использованы для разработки новой универсальной балльной системы оценки тяжести состояния и прогноза летального исхода. Применение компьютерной программы Excel позволяет автоматически рассчи­тывать объем корригирующей терапии водно-электролитного и кислотно-щелочного баланса, вычислять клиренс креатинина, а в случае прогнозируе­мой кровопотери рассчитывать объем инфузионных растворов для созда­ния гиперволемической гемодилюции.

Ключевые слова: аналитическая система ФУАС, клинико-биохимические показатели, основной синдром заболевания, корреляция, компьютерная программа, прогноз.


Abstract: NEW UNIVERSAL ANALYTIC ESTIMATE SYSTEM OF ORGANISM STATE PHYSIOLOGY (PHUAS)

Andrey N. Belousov

The author develops new universal analytic estimate system of organism state physiology (PHUAS) which is adapted for Excel computer program. System PHUAS allows to estimate complexly the basic clinico-biochemical data for the inspected patient, to establish reliability (p<0,05) correlation the link between them and define their force. The offered estimating system allows tapping objectively for patients with various diseases common leading biochemical parameters, to define their critical value. Statistically established critical value of leading biochemical indexes in the subsequent can be used for development of new universal mark system of an estimate of gravity of a state and the prognosis of lethal outcome. Application of a computer program of Excel allows calculating automatically volume of corrective therapy of water-electrolytic and acid-alkaline balance, to compute a clearance of a creatinine, and in case of a prognosticated hemorrhage to calculate the volume of infusion solutions for making a hypervolemic hemodilution.

Keywords:  analytic system PHUAS, clinic-biochemical indexes, the basic syndrome of disease, correlation, a computer program, the prognosis.
 

Актуальность. В настоящее время в арсенале врача находится несколько десятков оценочных шкал, большая часть которых используется в практике отделений интенсивной терапии (ОИТ). Некоторые из них получили глобальную популярность и используются практически во всех странах мира (APACHE, SAPS, TISS), другие используются реже (MPM, TOSS) [2-4].

Следует подчеркнуть, что такое огромное разнообразие оценочных шкал можно объяснить не только их постоянным совершенствованием, но и различными задачами, которые они призваны решить [15].

Все оценочные системы имеют равное право на существование, так как решают различные задачи: кроме прогноза больных, который они часто (но не всегда!) позволяют определить, балльные шкалы позволяют также провести оценку тяжести и эволюции полиорганной недостаточности (SOFA, MODS); сравнивать степень тяжести и  проводить динамическую оценку больных с острым респираторным дисстресс-синдромом (LIS); стандартизировать клинические критерии нозокомиальной пневмонии (CPIS); стратифицировать место и объем проведения медицинской помощи при внебольничной пневмонии (шкала Fine) [5-7].

Объективная оценка тяжести состояния больного является необходимым инструментом для принятия решения о тактике ведения больного, решения вопросов о его транспортировке, об оптимальном месте терапии больного (приемное отделение, специализированное отделение, отделение интенсивной терапии и др.), для сравнения исходов у больных в зависимости от методов терапии, качества оказания помощи.

Последние варианты оценочных шкал (APACHE III, SAPS II) строятся на новых принципах построения — селекция и взвешивание переменных, которые основаны на методах статистического моделирования, а риск смерти оценивается при помощи модели множественной логистической регрессии [8, 9].

Однако несмотря на то, что шкала APACHE III является более совершенной версией из всех физиологических шкал, в то же время ее отличает большая комплексность и сложность по сравнению с другими системами, поэтому во многих странах (Франция, Германия) шкала APACHE II, по-прежнему, остается более распространенным и привычным инструментом для оценки тяжести больных [10].

Шкала SAPS II (упрощенная шкала острых физиологических расстройств, Simplified Acute Physiologic Score) включает в себя 17 переменных, в т.ч. 12 физиологических переменных, возраст больных, тип госпитализации и 3 хронических фоновых заболевания [11].

Большинство систем оценки тяжести рассматривает взаимоотношения между тяжестью заболевания и летальностью больных. Кроме того, некоторые шкалы решают специфические задачи: определение и эволюция острого респираторного дистресс-синдрома (LIS); стандартизация клинических критериев нозокомиальной пневмонии (CPIS); определение критериев госпитализации больных в стационар и потребность в интенсивной терапии (шкала Fine) [12-14].

В настоящее время в большинстве клиник районных и городских центров, где больницы и клинико-биохимические лаборатории испытывают недостаток материально-технического оснащения, использование такого рода оценочных систем является объективно невозможным. Многие оценочные системы сами по себе очень трудоемки и громоздки, а, поэтому, постоянно нуждаются в обновлении и совершенствовании. Кроме того, каждая из оценочных систем имеет свои специфические переменные для оценки тяжести заболевания, что определяет не только строгую специфичность системы, но и в целом свидетельствует о субъективности подхода к интерпретации показателей. Поэтому неудивительно, что на практике каждый врач, который использует ту или иную оценочную систему, часто сталкивается с фактом несоответствия клинической тяжести состояния больного и суммой выставленных баллов. Следовательно, выставленный прогноз летальности не всегда является объективно верным.

Еще один важный недостаток вышеприведенных оценочных систем – невозможность проведения комплексного анализа полученных клинико-лабораторных данных.

В 1990 г. в Ленинграде на базе ЛМТ впервые был создан программно-исследовательский модуль для анализа клинико-лабораторных данных  - ГЕМА. Программный модуль был сопряжен, с одной стороны, с ком­пьютерной историей болезни (базой данных), а с другой - с экспертным модулем, знания в котором формировались не спе­циалистами, а компьютерной программой на основании резуль­татов исследований, проводимых интеллектуальной системой в диалоге с пользователем. В 1993 г. там же была создана первая версия оболочки медицинской интеллектуальной системы (программный комплекс ОМИС). ОМИС предоставляет клиницисту исключительные возмож­ности самому генерировать компьютерную историю болезни и использовать ресурсы исследовательского и экспертного моду­лей в любой предметной области медицины [1].

Однако интеллектуальная компьютерная система ОМИС в целом не может претендовать на объективность выводов. Компьютерная система не в состоянии учесть все индивидуальные нюансы клинико-лабораторных данных, дифференцировать показатели ведущего синдрома заболевания и сопутствующей патологии.

Основная цель работы - разработать новую универсальную аналитическую систему оценки физиологического состояния организма (ФУАС).

Материалы и методы. Первичные данные включали 42 клинико-биохимических показателя. Всего обследовано 140 больных в возрасте от 16 до 78 лет, которые находились в палате интенсивной терапии с различной патологией и степенью тяжести. Учитывались возраст, вес, рост больного, данные артериального давления, частоты пульса и дыхания, показатели сатурации крови О2, данные водно-электролитного баланса, уровня сахара крови, мочевины, креатинина, общего белка, ферментов печени, общего билирубина, а-амилазы, общеклинические анализы крови и мочи.

В последующем данные 42 аналитических показателей вносились в программу Excel, где по общепринятым формулам они автоматически математически обрабатывались и анализировались.

 
В итоге из 42 аналитических показателей программа рассчитывала еще 54. Это такие показатели, как индекс массы тела, ударный объем сердца, минутный объем кровообращения, сердечный индекс, коэффициент кардиодинамики, общее периферическое сосудистое сопротивление, среднединамическое давление, объем циркулирующей крови, системный транспорт (фСТО, кСТО) и потребление тканями кислорода, индекс оксигенации (PaO2/FiO2), артерио-венозная разница по О2, РаО2, ВЕ и ВВ, коэффициенты de-Rittisa и Lorie, мочевинно-креатининовый коэффициент, клубочковая фильтрация, клиренс коеатинина, ядерный индекс оксигенации, осмолярность крови, коллоидно-онкотическое давление. Определялся вид нарушения водно-электролитного баланса, рассчитывались минутный объем дыхания, дыхательный объем, показатели соотношения преобладания в организме аллергической реакции (замедленного/немедленного типа), неспецифической/специфической защиты.
 
В последующем, с достоверностью р<0,05, программа Exel автоматически рассчитывала коэффициенты корреляции и определяла силу связи между исследуемыми показателями.

Результаты и их обсуждение. Полученные данные аналитической системы ФУАС позволили объективно и комплексно оценить основные клинико-биохимические показатели у обследуемых больных, выявить достоверные (р<0,05) корреляционные связи между ними, определить силу этих связей.

Предложенная аналитическая система, с достоверностью р<0,05, в каждом конкретном случае позволила не только определить основное патогенетическое звено заболевания, но и выявить ключевой клинико-биохимический параметр, оказывающий влияние на него.

 
Следует также сказать, что статистически достоверные критические интервалы биохимических параметров, в последующем (метаанализе), могут быть использованы для разработки новой универсальной балльной системы оценки тяжести состояния и расчета прогноза летального исхода.
 
Кроме того, для конкретного больного система автоматически рассчи­тывает объем корригирующей терапии водно-электролитного и кислотно-щелочного балансов, вычисляет клиренс креатинина, а в случае прогнозируе­мой кровопотери рассчитывается объем инфузионных растворов для созда­ния гиперволемической гемодилюции.

Всего аналитическая система ФУАС включает 96 показателей. Из них: 42 –основные клинико-биохимических, которые получены лабораторным путем и 54 – согласно расчетным формулам.

В качестве клинического примера представлен трудно диагностируемый случай, который был вынесен на врачебный консилиум:

Больной К. 16 лет. В клинику доставлен МСП с диагнозом: закрытая ЧМТ тяжелой степени тяжести.
Из анамнеза заболевания: ЧМТ была нанесена больному в результате физических побоев. Сопутствующее заболевание – сахарный диабет.
На вторые сутки пребывания в ПИТе на фоне проводимой массивной инфузионно-трансфузионной терапии состояние больного резко ухудшилось за счет нарастания синдрома интоксикации. Тяжесть и прогрессирующая отрицательная динамика клинико-лабораторных показателей не соответствовали выставленному диагнозу. Клинические признаки, свидетельствующие о  хирургической патологии органов брюшной полости, отсутствовали. При УЗИ исследовании со стороны органов брюшной полости патологических изменений не выявлено.

С целью проведения комплексной оценки клинико-биохимических показателей, объективного анализа и интерпретации данных использована универсальная аналитическая система ФУАС. Полученные объективные данные оценочной системы ФУАС позволили сделать заключение, что ведущий синдром заболевания  – полиорганная недостаточность, синдром системного воспалительного ответа. Об этом комплексно свидетельствовали следующие показатели: увеличения минутного объема кровообращения (МОК = 9 л), сердечного индекса (СИ = 5,76 л/мин*м2), потребления О2 (274 мл/мин),  индекса интоксикации (ЯИИ = 0,7; неспец/спец. защиты = 3,5), снижение общего периферического сопротивления (ОПСС = 646 дин/с*см-5,), артериовенозной разницы по О2 (Сa-v = 3 мл/100 мл), наличие  почечной и печеночной недостаточности.

Выявлен дефицит объема циркулирующей крови (ОЦК) в 1 литр на фоне клинико-лабораторных признаков изотонической гипергидратации (осмолярность крови = 298 мосм/кг; ΔV = 900 мл).

Проведенный анализ показателей оценочной системы ФУАС, в данном случае позволил не только определить ведущий синдром заболевания, но и, основываясь на объективных данных, установить предварительный диагноз основной патологии.

Позволю не ограничиться формулировкой предварительного диагноза, а представить логическую цепь патофизиологических рассуждений, приведших к постановке диагноза:

1. Быстрая потеря большого объема жидкости в условиях повышенной проницаемости сосудов возможна только в обильно васкуляризированной зоне. Единственной такой зоной является сосудистая сеть кишечника. Кишечник - «двигатель» полиорганной недостаточности (ПОН).
 
2. Средняя степень интоксикации в полной мере не объясняет причину высокой проницаемости сосудов. Следовательно, единственной причиной быстро возросшей проницаемости сосудов при средних показателях интоксикации может быть только венозный тромбоз мезентериальных сосудов.

3. Экспоненциальный рост клинико-лабораторных признаков интоксикации на фоне проводимой массивной инфузионно-трансфузионной терапии свидетельствует о развитии острой хирургической патологии органов брюшной полости, инфаркте кишечника.

Таким образом, на врачебном консилиуме на основании полученных данных аналитической системы ФУАС, определен не только основной синдром заболевания – полиорганная недостаточность, но и выставлен предварительный диагноз, который обусловил развитие ПОН: острая хирургическая патология органов брюшной полости, венозный тромбоз мезентериальных сосудов, инфаркт кишечника.

В ургентном порядке, в условиях операционной больному проведена диагностическая лапаротомия. В результате лапаротомии установлен окончательный диагноз: перитонит, венозный тромбоз мезентериальных сосудов, инфаркт кишечника. Больной прооперирован.

 
Выводы:

Разработана новая универсальная аналитическая система оценки физиологического состояния организма (ФУАС).
 
Главными преимуществами новой аналитической системы ФУАС являются:

1. Максимальная объективность показателей.

2. Универсальность и простота применения.

3. Доступность определения исходных клинико-биохимических параметров, которые в последующем необходимы для расчетов.

4. Адаптированность аналитической системы к компьютерной программе Excel для обработки данных.

5. Индивидуальный подход в расчете объема корригирующей терапии водно-электролитного и кислотно-щелочного баланса.

6. Быстрое определение клиренса креатинина для расчета адекватной дозировки антибиотиков.

7.  Возможность автоматического расчета коэффициента корреляции.

8. Определение основного синдрома заболевания и ведущего патогенетического звена.

9. Расчет ключевых клинико-биохимических параметров, оказывающих  достоверное влияние на основное патогенетическое звено.

10. Динамическое наблюдение за эффективностью проводимой терапии.

11. Возможность введения новой балльной системы для объективной оценки тяжести состояния больного и прогноза летального исхода.


Однако для более эффективной работы с аналитической системой ФУАС необходимы условия:

1. Высокая квалификация врача и должная специальная подготовка для интерпретации данных оценочной системы.

2. Для достоверного (р<0,05) определения коэффициента корреляции между определяемыми показателями необходимы данные 4-кратного динамического наблюдения больного.
 

Литература: 

1. Генкин А.А. Программный комплекс ОМИС как инструмент системного анализа. // Клиническая лабораторная диагностика. - Москва «Медицина», 1999. - №7. - С. 38-48

2. Зильбер А.П. Объективизация тяжести состояния больных. В кн.: Зильбер А.П. (ред.) Медицина критических состояний. Петрозаводск: Изд-во Петрозавод. Ун-та. 1995. С. 131-146.

3. Bone R.C. Why new definition of sepsis and organ failure are needed. Am. J. Med. 1993. V. 95. P. 348-350.

4. Casalino E., Mendoza-Sassi G., Wolff M. et al. Predictors of short- and long-term survival in HIV-infected patients admitted to the ICU. Chest 1998.V. 113. P. 421-429.

5. Chastre J., Trouillet J.-L. Nosocomial pneumonia: guidelines for initial management and empirical treatment. Eur. Respir. Mon. 1997. V. 3. P. 101-117.

6. Deitch E.A. Multiple organ failure: pathophysiology and poten­tial future therapy. Ann. Surg. 1992. V. 216. P. 117-134.

7. Fagon J.-Y., Chastre J., Vuagnat A. et al. Nosocomiai pneumonia  and  mortality  among patients  in  intensive care  units. J.A.M.A. 1996. V. 275. P. 866-869.

8. Fery-Lemonniere E., Landais P., Loirat P. Evaluation of sever­ity scoring systems in ICUs — translation, conversion and defi­nition ambiguities as a source of inter-observer variability in APACHE II, SAPS and OSF. Intensive Care Med. 1995. V. 21. P. 356-360.

9. Fine M. J., Smith D. N., Singer D. E. Hospitalization decision in patients with community-acquired  pneumonia:  a prospective cohort study. Am. J. Med. 1990. V. 89. P. 713-721.

10. Fine M.J., Auble Т.Е., Yeaty D. M. et al. A prediction rule to identify low-risk patients with community-acquired pneumonia. N. Engl. J. Med. 1997. V. 336. P. 243-250.

11. Forrest DM., Djurdjev O., Zala С et al. Validation of the mod­ified multisystem organ failure score as a predictor of mortality in patients with AlDS-related Pneumocystis carinii pneumonia and respiratory failure. Chest 1998. V. 114. P. 199-206.

12. Forrest D.M., Zala C, Djurdjev O. et al. Determinants of short- and long-term outcome in patients with respiratory failure caused by AIDS-related Pneumocystis carinii pneumonia. Arch. Intern. Med. 1999. V. 159. P. 741-747.

13. Froom A.H., Bonten M.J., Gailtard C.A. et al. Prediction of clinical seventy and outcome of ventilator-associated pneumonia. Comparison of simplified acute physiology score with systemic inflammatory mediators. Am. J. Respir. Crit. Care Med. 1998. V. 158. P. 1026-1031.

14. Knaus W.A., Wagner D.P., Draper E.A. et al. The APACHE III prognostic system. Risk prediction of hospital mortality for criti­cally ill hospitalized adults. Chest 1991. V. 100. P. 1619-1636.

15. Seneff M., Knaus W.A. Predicting patient outcome from intensive care: guide to APACHE, MPM, SAPS, PRISM, and other prognostic scoring systems. Intensive Care Med. - 1990. V. 5. - P. 33-52.


 

 

 

 

 


© 2008 — 2019 «Лаборатория прикладных нанотехнологий»
Разработка и поддержание сайта - seozavr.com