Preview

Инновационная медицина Кубани

Расширенный поиск

Разработка модели прогноза 30-дневной летальности у пациентов после хирургического лечения перелома проксимального отдела бедра

https://doi.org/10.35401/2500-0268-2021-23-3-5-11

Полный текст:

Аннотация

Введение Зачастую переломы проксимального отдела бедренной кости встречаются у пациентов преклонного и старческого возраста. У большинства из них имеется неблагоприятный коморбидный фон. В этой связи существует высокий риск возникновения осложнений в послеоперационном периоде, что требует разработки и внедрения в клиническую практику эффективной модели прогнозирования, предназначенной для принятия мер во избежание неблагоприятного результата лечения.

Цель работы Разработать регрессионную модель прогнозирования вероятности возникновения летального исхода в течение 30 суток после операции у пациентов с проксимальным переломом бедра.

Материал и методы Проведен ретроспективный анализ стационарных историй болезни всех пациентов (n = 1222) с проксимальным переломом бедренной кости, пролеченных в нашем стационаре в 2018–2019 гг. Для исследования были отобраны 388 случаев.

Результаты После проведения подробного статистического анализа физиологических параметров пациентов выявлены четыре независимых фактора, повышающих риск летального исхода в течение следующих за хирургическим вмешательством 30-ти суток: альбумин меньше 30 (коэффициент регрессии – 1,742; ОШ – 5,708, 95% ДИ (1,904–17,114), p = 0,002), наличие сахарного диабета (коэффициент регрессии – 1,141; ОШ – 3,130, 95% ДИ (1,022–9,588), р = 0,046), наличие острого почечного повреждения (коэффициент регрессии – 3,141; ОШ – 23,136, 95% ДИ (3,886–137,735), р = 0,001), наличие пневмонии (коэффициент регрессии – 2,130; ОШ – 8,411, 95% ДИ (2,453–28,838), р = 0,001). Нами разработана регрессионная модель прогнозирования 30-дневной летальности: коэффициент регрессии константы – 4,371, площадь под ROC-кривой, соответствующей зависимости вероятности 30-дневной летальности, составила 0,841 с 95%-м ДИ (0,732–0,951), чувствительность и специфичность модели – 78,9 и 81,2% соответственно.

Выводы Регрессионная модель прогнозирования летальности у пациентов с проксимальными переломами бедра, созданная на основе независимых факторов риска, имеет достаточный уровень чувствительности и специфичности. Ее применение возможно в учреждениях здравоохранения, где получают лечение больные с травмой.

Об авторах

Б. С. Эзугбая
Ильинская Больница
Россия

Бека Сосоевич Эзугбая, врач – анестезиолог-реаниматолог, отделение реанимации и интенсивной терапии

143421, Московская область, поселение Ильинское, ул. Рублевское предместье, 2/2



В. А. Корячкин
Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет
Россия

Виктор Анатольевич Корячкин, доктор медицинских наук, профессор кафедры анестезиологии, реаниматологии и неотложной педиатрии имени В.И. Гордеева

Санкт-Петербург



И. Ю. Шолин
НИИ – ККБ № 1 им. проф. С. В. Очаповского
Россия

Иван Юрьевич Шолин, кандидат медицинских наук, заведующий отделением анестезиологии и реанимации № 6

Краснодар



Д. А. Батурин
НИИ – ККБ № 1 им. проф. С. В. Очаповского
Россия

Дмитрий Анатольевич Батурин, врач – анестезиологреаниматолог, отделение анестезиологии и реанимации № 6

Краснодар



А. Г. Барышев
Кубанский государственный медицинский университет; НИИ – ККБ № 1 им. проф. С. В. Очаповского
Россия

Александр Геннадиевич Барышев, доктор медицинских наук, заведующий кафедрой хирургии № 1 ФПК и ППС, Кубанский государственный медицинский университет; заместитель главного врача по хирургической помощи, главный внештатный хирург МЗ Краснодарского края, НИИ – ККБ № 1 им. проф. С.В. Очаповского

Краснодар



Д. Д. Шевчук
Кубанский государственный медицинский университет
Россия

Даниил Дмитриевич Шевчук, студент 5 курса, лечебный факультет

Краснодар



Список литературы

1. Parker M, Johansen A. Hip fracture. BMJ. 2006;333(7557):27–30. PMID: 16809710. PMCID: PMC1488757. https://doi.org/10.1136/bmj.333.7557.27

2. Tucker A, Donnelly KJ, McDonald S, Craig J, Foster AP, Acton JD. The changing face of fractures of the hip in Northern Ireland: a 15-year review. Bone Joint J. 2017;99B(9):1223–31. PMID: 28860404. https://doi.org/10.1302/0301-620X.99B9.BJJ2016-1284.R1

3. Hip fracture: management. NICE Clinical Guideline. 2017;GG124. URL: http://www.nice.org.uk/Guidance/CG124

4. Boulton C, Bunning T, Burgon V, Cromwell D, Johansen A, Rai S. National Hip Fracture Database (NHFD): annual report 2015. London: Royal College of Physicians. 2015. URL: http://www.wnecumbria.nhs.uk/wp-content/uploads/2016/09/NationalHip-Fracture-Database-annual-report-2015.pdf

5. Chatterton BD, Moores TS, Ahmad S, Cattell A, Roberts PJ. Cause of death and factors associated with early in-hospital mortality after hip fracture. Bone Joint J. 2015;97B(2):246–51. PMID: 25628290. https://doi.org/10.1302/0301-620X.97B2.35248

6. Loftus TJ, Brown MP, Slish JH, Rosenthal MD. Serum levels of prealbumin and albumin for preoperative risk stratification. Nutr Clin Pract. 2019;34(3):340–348. PMID: 30908744. https://doi.org/10.1002/ncp.10271

7. Daley J, Khuri SF, Henderson W, et al. Risk adjustment of the postoperative morbidity rate for the comparative assessment of the quality of surgical care: results of the National Veterans Affairs Surgical Risk Study. J Am Coll Surg. 1997;185(4):328–340. PMID: 9328381.

8. Kudsk KA, Tolley EA, DeWitt RC, Janu PG, Blackwell AP, Yeary S, King BK. Preoperative albumin and surgical site identify surgical risk for major postoperative complications. JPEN J Parenter Enteral Nutr. 2003;27(1):1–9. PMID: 12549591. https://doi.org/10.1177/014860710302700101

9. Gibbs J, Cull W, Henderson W, et al. Preoperative serum albumin level as a predictor of operative mortality and morbidity: results from the National VA Surgical Risk Study. Arch Surg. 1999;134:36–42. PMID: 9927128. https://doi.org/10.1001/archsurg.134.1.36

10. Testini M, Margari A, Amoruso M, et al. The dehiscence of colorectal anastomoses: the risk factors. Ann Ital Chir. 2000;71(4):433–440. PMID: 11109667.

11. Reynolds JV, Redmond HP, Ueno N, et al. Impairment of macrophage activation and granuloma formation by protein deprivation in mice. Cell Immunol. 1992;139(2):493–504. PMID: 1310262. https://doi.org/10.1016/0008-8749(92)90088-7

12. Rivadeneira DE, Grobmyer SR, Naama HA, et al. Malnutrition-induced macrophage apoptosis. Surgery. 2001;129(5):617–625. PMID: 11331454. https://doi.org/10.1067/msy.2001.112963

13. Hennessey DB, Burke JP, Ni-Dhonochu T, Shields C, Winter DC, Mealy K. Preoperative hypoalbuminemia is an independent risk factor for the development of surgical site infection following gastrointestinal surgery: a multi-institutional study. Ann Surg. 2010;252(2):325–9. PMID: 20647925. https://doi.org/10.1097/sla.0b013e3181e9819a

14. Frisch A, Chandra P, Smiley D, et al. Prevalence and clinical outcome of hyperglycemia in the perioperative period in noncardiac surgery. Diabetes Care. 2010;33(8):1783–1788. PMID: 20435798. PMCID: PMC2909062. https://doi.org/10.2337/dc10-0304

15. Knudson PE, Weinstock RS, Henry JB. Carboidratos. In: Henry JB. Diagnósticos clínicos e tratamentos por métodos laboratoriais. Manole. 2008; 245–258.

16. Aguiar ET. Doença vascular periférica. Rev Soc Cardiol. 1998;8(5):971–80.

17. Goldberg RB. Cytokine and cytokine-like inflammation markers, endothelial dysfunction, and imbalance coagulation in development of diabetes and its complications. J Clin Endocrinol Metab. 2009;94(9):3171–3182. PMID: 19509100. https://doi.org/10.1210/jc.2008-2534

18. Grams ME, Sang Y, Coresh J, Ballew S, Matsushita K, Molnar MZ, et al. Acute kidney injury after major surgery: a retrospective analysis of veterans health administration data. Am J Kidney Dis. 2016;67(6):872–80. PMID: 26337133. PMCID: PMC4775458. https://doi.org/10.1053/j.ajkd.2015.07.022

19. White SM, Rashid N, Chakladar A. An analysis of renal dysfunction in 1511 patients with fractured neck of femur: the implications for peri-operative analgesia. Anaesthesia. 2009;64(10):1061–1065. PMID: 19735395. https://doi.org/10.1111/j.1365-2044.2009.06012.x

20. Kheterpal S, Tremper KK, Englesbe MJ, O’Reilly M, Shanks AM, Fetterman DM, et al. Predictors of postoperative acute renal failure after noncardiac surgery in patients with previously normal renal function. Anesthesiology. 2007;107(6):892– 902. PMID: 18043057. https://doi.org/10.1097/01.anes.0000290588.29668.38

21. Kheterpal S, Tremper KK, Heung M, et al. Development and validation of an acute kidney injury risk index for patients undergoing general surgery: results from a national data set. Anesthesiology. 2009;110(3):505–15. PMID: 19212261. https://doi.org/10.1097/ALN.0b013e3181979440

22. Acute Kidney Injury: Prevention, detection and management of acute kidney injury up to the point of renal replacement therapy. NICE Guideline CG169. National Institute for Health and Care Excellence. 2013. PMID: 25340231. http://www.nice.org.uk/guidance/cg169

23. Weinstein SM, Yadeau JT, Memtsoudis SG. Lack of association between levels and length of intraoperative controlled hypotension and acute kidney injury in total hip arthroplasty patients receiving neuraxial anesthesia. Reg Anesth Pain Med. 2018;43(7):725–731. PMID: 29923951. https://doi.org/10.1097/AAP.0000000000000813

24. Sun LY,Wijeysundera DN,Tait G,BeattieWS.Association of intraoperative hypotension with acute kidney injury after elective noncardiac surgery. Anesthesiology. 2015;123(3):515–23. PMID: 26181335. https://doi.org/10.1097/ALN.0000000000000765

25. Pedersen SJ, Borgbjerg FM, Schousboe B, et al. A comprehensive hip fracture program reduces complication rates and mortality. J Am Geriatr Soc. 2008;56(10):1831–1838. PMID: 19054201. https://doi.org/10.1111/j.1532-5415.2008.01945.x

26. Vestergaard P, Rejnmark L, Mosekilde L. Increased mortality in patients with a hip fracture-effect of pre-morbid conditions and post-fracture complications. Osteoporos Int. 2007;18(12):1583–1593. PMID: 17566814. https://doi.org/10.1007/s00198-007-0403-3

27. Lv H, Yin P, Long A, , et al. Clinical characteristics and risk factors of postoperative pneumonia after hip fracture surgery: a prospective cohort study. Osteoporos Int. 2016;27(10):3001–9. PMID: 27241669. https://doi.org/10.1007/s00198-016-3624-5

28. Chughtai M, Gwam CU, Mohamed N, et al. The epidemiology and risk factors for postoperative pneumonia. J Clin Med Res. 2017;9(6):466–75. PMID: 28496546. PMCID: PMC5412519. https://doi.org/10.14740/jocmr3002w


Рецензия

Для цитирования:


Эзугбая Б.С., Корячкин В.А., Шолин И.Ю., Батурин Д.А., Барышев А.Г., Шевчук Д.Д. Разработка модели прогноза 30-дневной летальности у пациентов после хирургического лечения перелома проксимального отдела бедра. Инновационная медицина Кубани. 2021;(3):5-11. https://doi.org/10.35401/2500-0268-2021-23-3-5-11

For citation:


Ezugbaia B.S., Koryachkin V.A., Sholin I.Yu., Baturin D.A., Baryshev A.G., Shevchuk D.D. Development of 30-day mortality forecast model in patients after surgical treatment of proximal hip fracture. Innovative Medicine of Kuban. 2021;(3):5-11. (In Russ.) https://doi.org/10.35401/2500-0268-2021-23-3-5-11

Просмотров: 193


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2541-9897 (Online)