LIETUVOS SVEIKATOS MOKSLU UNIVERSITETAS
MEDICINOS AKADEMIJA
MEDICINOS FAKULTETAS
INTENSYVIOSIOS TERAPIJOS KLINIKA
Rasa Šapolaitė
SEPSIU SERGANČIŲ PACIENTŲ, GYDYTŲ INTENSYVIOSIOS TERAPIJOS
SKYRIUJE, MIRŠTAMUMO PROGNOZAVIMO PALYGINIMAS
Magistro baigiamasis darbas
Medicinos studijų programa
Darbo vadovė: prof. dr. Dalia Adukauskienė
2
TURINYS
1. SANTRAUKA ... 3 2. SUMMARY ... 4 3. PADĖKA ... 5 4. INTERESŲ KONFLIKTAS ... 55. ETIKOS KOMITETO LEIDIMAS ... 5
6. SANTRUMPOS ... 6
7. SĄVOKOS ... 7
8. ĮVADAS ... 8
9. DARBO TIKSLAS IR UŽDAVINIAI ... 9
10. LITERATŪROS APŽVALGA ... 10
10.1.Sepsio diagnostika ... 10
10.2. Mirštamumą nuo sepsio didinantys veiksniai ... 10
10.3. Mirštamumą prognozuojančios skalės ... 11
10. 3. 1. APACHE - ūminių fiziologinių ir lėtinių ligų įvertinimo skalė ... 11
10. 3. 2. SAPS – supaprastinta ūminių fiziologinių sutrikimų skalė ... 12
10. 3. 3. SOFA – nuoseklaus organų nepakankamumo vertinimo skalė ... 13
11. TYRIMO METODIKA ... 15
12. REZULTATAI ... 16
13. REZULTATŲ APTARIMAS ... 23
13. 1. Pacientų duomenys susiję su mirštamumu ... 23
13.2. Prognostinės skalės ... 24
14. IŠVADOS ... 28
15. LITERATŪROS SĄRAŠAS ... 29
3
1. SANTRAUKA
Darbo autorė: Rasa Šapolaitė
Darbo pavadinimas: Sepsiu sergančių pacientų, gydytų Intensyviosios terapijos klinikoje,
mirštamumo prognozavimo palyginimas.
Darbo tikslas: Palyginti sepsiu sergančių pacientų, gydytų Intensyvios terapijos klinikoje,
mirštamumo prognozavimo skales.
Darbo uždaviniai: Įvertinti sepsiu sergančių pacientų mirštamumo prognozavimą pagal SAPS II,
SAPS 3, APACHE II, APACHE IV, SOFA skales, jas palyginti ir nustatyti, kuri yra tiksliausia.
Tyrimo metodika: Atlikta retrospektyvinė 254 pacientų, sirgusių sepsiu ar sepsiniu šoku LSMUL
RITS 2013 – 2015 m., ligos istorijų analizė. Apskaičiuotos pacientų mirštamumo prognozės pagal SAPS II, SAPS 3, APACHE II, APACHE IV, SOFA skales. Prognostinių skalių analizė atlikta įvertinus specifiškumą, jautrumą ir standartizuotą mirštamumo santykį (SMR). Pagal plotą po ROC
kreive apskaičiuota diskriminacinė galia, o pagal Hosmer-Lemeshow testą apskaičiuotas skalių tinkamumas tirtoje populiacijoje.
Rezultatai: Pacientų hospitalinis mirštamumas buvo 77,2 %. Hosmer-Lemeshow testas parodė, kad
visų skalių modeliai suderinti su duomenimis ir prognozavimo tikslumas tirtoje populiacijoje yra pakankamas. Diskriminacijos galia visoms skalėms buvo gera (AUC svyravo nuo 0,709 APACHE IV iki 0,741 APACHE II), išskyrus SOFA – prasta (AUC 0,683). SMR svyravo nuo 1,14 SAPS 3 iki 5,21 APACHE IV.
Išvados: Lyginant visas naudotas skales, diskriminacinė galia statistiškai reikšmingai nesiskyrė
(p > 0,05). Specifiškiausia buvo SAPS II (89,7 %), o jautriausia SAPS 3 (79,6 %) skalė. Nė viena mirštamumą prognozuojanti skalė nėra visiškai patikima, todėl jų tobulinimas ir naujų versijų kūrimas turėtų būti tęsiamas.
4
2. SUMMARY
Author: Rasa Šapolaitė
Title: Comparison of the mortality prediction in Intensive Care Unit patients with sepsis.
Objective: To compare the performance of mortality prediction scoring systems in intensive care unit
patients with sepsis.
Tasks: To evaluate and compare performance of mortality prediction systems such as SAPS II, SAPS
3, APACHE II, APACHE IV and SOFA in sepsis patients.
Methodology: A retrospective study of 254 patients treated for sepsis and septic shock in LSMUL
ICU from 2013 to 2015 was carried out. The probability of ICU mortality was calculated for SAPS II, SAPS 3, APACHE II, APACHE IV, SOFA systems. Discrimination was evaluated by calculating the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and calibration with the Hosmer-Lemeshow goodness of fit test. Standardized mortality ratios (SMR), specificity and sensitivity were calculated for each model.
Results: Hospital mortality was 77.2 %. Hosmer and Lemeshow statistics showed good calibration for
all the models. Discrimination was generally good for all the models (area under the receiver operating characteristic curve (AUC) ranged from 0.709 APACHE IV to 0.741 APACHE II), except SOFA, which was poor (AUC 0.683). The SMRs for the whole population ranged from 1.14 for SAPS 3 to 5.21 for APACHE IV.
Conclusions: There was no significant difference in discrimination ability. The highest specificity and
sensitivity was found in SAPS II (89.7 %) and SAPS 3 (79.6 %), respectively. Although no system has been demonstrated to be completely reliable and the ideal scoring system has yet to be developed, the ongoing improvement of existing systems should continue.
5
3. PADĖKA
Dėkoju savo baigiamojo mokslinio darbo vadovei Gerb. prof. dr. Daliai Adukauskienei už pagalbą rašant baigiamąjį magistro darbą.
4. INTERESŲ KONFLIKTAS
Autoriui interesų konflikto nebuvo.
5. ETIKOS KOMITETO LEIDIMAS
Gautas LSMU Bioetikos centro pritarimas tyrimui Nr. BEC-MF-318. Pritarimo tyrimui data – 2016 03 04.
6
6. SANTRUMPOS
AIDS – įgytas imunodeficito sindromas (angl. acquired immune deficiency sindrome)
APACHE – ūminių fiziologinių ir lėtinių ligų įvertinimo skalė (angl. Acute Physiology And Chronic Health Evaluation)
AUC – plotas po ROC kreive (angl. area under curve) FiO2 – įkvepiamo deguonies frakcija
JAV – Jungtinės Amerikos Valstijos LOPL – lėtinė obstrukcinė plaučių liga
LSMUL KK – Lietuvos sveikatos mokslų universiteto ligoninė Kauno klinikos PaO2 – parcialinis deguonies slėgis
PI – pasikliautinasis intervalas
RITS – reanimacijos ir intensyvios terapijos skyrius
ROC – sprendimus priimančiojo ypatybių kreivė (angl. receiver operating characteristic)
SAPS – supaprastinta ūminių fiziologinių sutrikimų skalė (angl. Simplified Acute Physiology Score) SMR – standartizuotas mirštamumo santykis (angl. standardized mortality ratio)
SOFA – nuoseklaus organų nepakankamumo vertinimo skalė (angl. Sequential (sepsis-related) Organ Failure Assessment)
ŠSD – širdies susitraukimų dažnis
7
7. SĄVOKOS
Diskriminacijos galia – skalės gebėjimas atskirti mirštančius pacientus nuo išgyvenančių (angl. discrimination power).
Kalibravimas – modelio suderinamumas su duomenimis ir prognozavimo tikslumas tirtoje populiacijoje (angl. calibration).
ROC kreivė – grafikas, rodantis klasifikatoriaus jautrumo ir specifiškumo sąryšį (angl. receiver operating characteristic).
8
8. ĮVADAS
Sepsis – žalingas sisteminis šeimininko atsakas į infekciją, galintis sukelti visų organų sistemų pažeidimą [1]. Atlikti tyrimai rodo, kad sergamumas sepsiu vis didėja. Higienos Instituto duomenimis, Lietuvoje 2013 m. sergamumas buvo 139 atvejai 100 000 gyventojų, o 2015 m. išaugo iki 173 atvejų 100 000 gyventojų [2, 3]. Jungtinėse Amerikos Valstijose (JAV) sepsio atvejų skaičius padidėjo nuo 82,7 atvejų 100 000 gyventojų 1979 m. iki 240,4 atvejų 100 000 gyventojų 2000 m., o 2008 m. pasiekė net 377 atvejus 100 000 gyventojų [4, 5]. 2015 m. Švedijoje sergamumas sepsiu buvo 687 atvejai 100 000 gyventojų pagal 1991/2001 sepsio apibrėžimą, o remiantis nauju Sepsis - 3 apibrėžimu net 780 atvejų 100 000 gyventojų. Sepsis yra viena iš dažniausių mirties priežasčių [6]. Lietuvoje 2015 m. buvo užregistruoti 15,3 mirties atvejų 100 000 gyventojų [7].
Stebint didėjantį sergamumą sepsiu, svarbu nustatyti pacientų mirštamumo riziką. Pacientų ligos baigties prognozavimas ir būklės sunkumo įvertinimas yra svarbūs klinikiniuose tyrimuose, lyginant reanimacijos ir intensyvios terapijos skyrių (RITS) darbo kokybę, priimant klinikinius sprendimus [8 – 10]. Tam yra reikalingi objektyvūs rodikliai, kuriuos galima apskaičiuoti naudojant ligos baigties prognostines skales [9]. Ūminių fiziologinių ir lėtinių ligų įvertinimo skalė (APACHE II) ir supaprastinta ūminių fiziologinių sutrikimų skalė (SAPS II) yra dažniausiai naudojamos visame pasaulyje. Šios skaičiuoklės vis dar naudingos būklės sunkumui nustatyti, tačiau jų galimybėmis prognozuoti mirštamumą abejojama jau daugiau nei 20 metų [10]. Todėl prognostinės skalės yra nuolat atnaujinamos. Šiuo metu naujausios versijos yra APACHE IV ir SAPS 3, tačiau dėl jų tikslumo vis dar yra prieštaringų tyrimų rezultatų [8, 9, 11, 12]. Tikslumas yra svarbus, nes dar vienas objektyvus rodiklis, realaus ir prognozuoto mirštamumo santykis (SMR), tampa standartu vertinant RITS pacientų priežiūros ir gydymo kokybę [10, 13].
Be to, pacientų mirštamumo rizikos įvertinimas per pirmąsias dienas ligoninėje, gali padėti gydytojams priimant sprendimus dėl gydymo ir intensyvios terapijos poreikio [8,14]. Yra nustatyta, kad net iki 35 % pacientų stacionarizuojami į RITS, esant mažai mirštamumo rizikai, tik dėl gyvybinių funkcijų stebėjimo, o kiti pacientai gydomi terapiniuose skyriuose, nors jiems reikėtų intensyvios priežiūros ir gydymo [15].
Dėl didelių mirštamumo skirtumų įvairiose sepsiu sergančių pacientų grupėse (klinikose, šalyse, geografiniuose regionuose) sunku tiksliai prognozuoti sepsio baigtis [16]. Šiame tyrime palyginu SAPS II, SAPS 3, APACHE II, APACHE IV ir SOFA prognostines skales ir siekiu nustatyti, kuri yra tiksliausia sepsiu sergantiems pacientams, gydytiems Lietuvos sveikatos mokslų universiteto ligoninės Kauno klinikų (LSMUL KK) RITS.
9
9. DARBO TIKSLAS IR UŽDAVINIAI
Darbo tikslas: palyginti sepsiu sergančių pacientų, gydytų Centriniame reanimacijos ir
intensyvios terapijos skyriuje, mirštamumo prognozavimo skales.
Darbo uždaviniai:
1. Įvertinti sepsiu sergančių pacientų mirštamumo prognozavimą atskirai pagal kiekvieną SAPS II, SAPS 3, APACHE II, APACHE IV, SOFA skalę.
2. Palyginti sepsiu sergančių pacientų mirštamumo prognozavimą tarp SAPS II ir SAPS 3 skalių ir tarp APACHE II ir APACHE IV skalių.
3. Palyginti sepsiu sergančių pacientų mirštamumo prognozavimą tarp visų SAPS II, SAPS 3, APACHE II, APACHE IV, SOFA skalių.
10
10.
LITERATŪROS APŽVALGA
10.1. Sepsio diagnostika
Sepsis apibūdinamas kaip gyvybei grėsminga būklė, kai dėl sutrikusio organizmo atsako į infekciją sukeliama organų disfunkcija [17]. Anksčiau sepsio apibrėžimas ir diagnostika buvo glaudžiai siejami su sisteminio uždegimo atsako sindromu. Sisteminio uždegimo atsako metu gali išsilaisvinti pernelyg daug endogeninių mediatorių (citokinai, histaminas, arachidoninės rūgšties mediatoriai, trombocitus aktyvuojantis faktorius ir kt.), kurie aktyvuoja komplemento sistemą, koaguliaciją, sukelia kraujagyslių pažeidimus ir lemia sisteminio uždegimo atsako sindromo ar dauginio organų disfunkcijos sindromo atsiradimą [18]. Anksčiau klinikinėje praktikoje sepsis buvo diagnozuojamas remiantis sisteminio uždegimo atsako kriterijais: temperatūra > 38°C arba < 36°C, širdies susitraukimų dažnis > 90 k./min., kvėpavimo dažnis > 20 k./min. arba PaCO2 < 32 mmHg,
leukocitų > 12 x 109/l arba < 4 x 109/l arba > 10 % jaunų formų [19], kurie nėra specifiški sepsiui ir
juos gali sukelti neinfekcinės kilmės veiksniai (audinių pažeidimas dėl operacijos ar traumos, nudegimai, hematomos) [16, 18, 20]. Todėl 2016 m. Trečiajame tarptautiniame sutarime Sepsis - 3 pateikti ne tik patikslinti apibrėžimai, bet ir sepsio diagnostikos kriterijai, kuriems rekomenduota naudoti SOFA skalę. Terapinių ir skubios pagalbos skyrių pacientus su įtariama infekcija rekomenduojama nedelsiant vertinti pagal qSOFA (angl. quick SOFA) kriterijus (kvėpavimo dažnis ≥ 22 k./min., pakitusi sąmonė, sistolinis kraujo spaudimas ≤ 100 mmHg). Jei atitinka bent 2 iš šių kriterijų ir įtariamas sepsis, paciento būklė toliau vertinama pagal SOFA kriterijus. Remiantis parcialinio deguonies slėgio (PaO2) ir įkvepiamo deguonies frakcijos (FiO2) santykiu, trombocitų,
bilirubino kiekiais kraujyje, viduriniu arteriniu spaudimu (VAS), Glasgow komų skale, kreatinino kiekiu ir diureze įvertinama organų disfunkcija. Pacientai, kuriems apskaičiuojama ≥ 2 SOFA balų, siejami su didesne nei 10 % hospitalinio mirštamumo rizika [21].
10.2. Mirštamumą nuo sepsio didinantys veiksniai
Sepsis – tai sindromas, kurio klinikinė išraiška priklauso ne tik nuo patogeninio mikroorganizmo, bet ir makroorganizmo veiksnių (amžiaus, lyties, rasės, kitų genetiškai determinuotų faktorių, gretutinių ligų, aplinkos), kurie ilgainiui kinta [22]. Lyginant įvairaus amžiaus pacientus, nustatyta, kad blogesnės išeitys yra naujagimių ir vyresnių nei 65 metų pacientų. Lėtinės ligos, tokios kaip lėtinė obstrukcinė plaučių liga (LOPL), įgytas imunodeficito sindromas (AIDS), vėžys, paskatina sunkaus sepsio ar sepsinio šoko išsivystymą ir didina blogos prognozės tikimybę [23, 24]. Tai iš dalies
11
paaiškina pagyvenusių ir senų žmonių didesnę mirštamumo riziką: tokie pacientai dažniau serga lėtinėmis ligomis, turi nusilpusią imuninę sistemą, ir jų sveikimas yra sudėtingesnis [25]. Statistiškai reikšmingą įtaką sepsio baigčiai turi ir organų funkcijos sutrikimas. Greitai pastebimas organų funkcijų rodiklių gerėjimas per pirmąją intensyviosios terapijos parą arba per 2 – 3 paras leidžia pasiekti geriausius rezultatus ir sutrumpina gydymo trukmę [26].
Be šių veiksnių, sepsio išeitys priklauso ir nuo lyties bei rasės. Dažniau sunkiu sepsiu serga vyrai nei moterys ir juodaodžiai dažniau nei baltaodžiai [23, 27]. Sergamumas sepsiu ir galimybės išgyventi sunkią infekciją gali būti nulemtos genetinių veiksnių. Genuose yra užkoduoti uždegimo, koaguliacijos ir fibrinolizės procesuose dalyvaujantys baltymai, sąlygojantys sisteminio uždegimo atsako į infekciją skirtumus. Tačiau kol kas tyrimų rezultatai yra netikslūs ir prieštaringi [16, 28 – 30].
Yra atlikti tyrimai, kuriuose tirtas ryšys tarp pacientų, sergančių sepsiu, fiziologinių rodiklių ir mirštamumo rizikos. Izraelio, Vokietijos ir Italijos ligoninėse atliktame tyrime nustatyta, kad tachikardija yra reikšmingai susijusi su mirštamumu (ŠSD ir temperatūros santykis reikšmingai didesnis mirusių pacientų). Tačiau tokio ryšio nėra sergantiems sepsiniu šoku [31]. Taip pat sepsio išeitys yra susijusios su VAS. Pacientai, kuriems buvo vienas ar daugiau hipotenzijos epizodų (VAS < 60 mmHg bent 2 min.), turi didesnę mirštamumo riziką, o sepsiu sergančių ir išgyvenusių pacientų VAS reikšmingai didesnis, nei mirusių [32, 33]. Žinoma, kad sepsis gali pasireikšti tiek hipotermija, tiek hipertermija. Nustatyta, kad temperatūra taip pat gali būti prognostinis rodiklis. Pacientai su mažesne mirštamumo rizika (< 25 %) turėjo didesnę temperatūrą, nei pacientai su didele mirštamumo rizika (> 75 %). Tai reiškia, kad hipotermija yra blogos išeities ženklas [8, 34]. Be to, dėl sepsio mirusių pacientų leukocitų kiekis, FiO2 buvo didesni, o pH mažesnis, nei išgyvenusių [8].
Sepsio išeitis lemia ne tik individualūs pacientų veiksniai, bet ir tinkamas, laiku pradėtas gydymas. Nustatyta, kad efektyvių antibiotikų intraveninis skyrimas per pirmąją valandą nustačius sepsinio šoko ar sunkaus sepsio diagnozę yra viena svarbiausių sėkmingo gydymo sąlygų [35]. Vincent su bendraautoriais (2015 m.) ištyrę 1177 pacientus nustatė, kad teigiamas skysčių balansas per pirmąsias 72 val. prasidėjus sepsiui yra susijęs su didesniu mirštamumu [36, 37].
10.3. Mirštamumą prognozuojančios skalės
10. 3. 1. APACHE - ūminių fiziologinių ir lėtinių ligų įvertinimo skalė
Pirmoji APACHE skalė buvo sukurta 1981 m. Iš pradžių, pacientai buvo klasifikuojami pagal ligos sunkumą ir skirstomi į dvi grupes: sergantys ūminėmis ir lėtinėmis ligomis. Po 4 metų ši skalė buvo supaprastinta ir sukurta APACHE II. Pirmojoje versijoje buvo įtraukti net 34 fiziologiniai rodikliai, o antrojoje tik 12 (1 priedas). Šioje skalėje naudojami per 24 val. RITS gauti blogiausi
12
tyrimų rezultatai. Jų nukrypimas nuo normos įvertinamas balais. Bendra balų suma gali būti nuo 0 iki 71 [38]. Bird su bendraautoriais atliko tyrimą, norėdamas nustatyti kraujo onkologinėmis ligomis sergančiųjų išeičių prognostinius veiksnius ir priėjo išvadą, kad APACHE II yra netikslus ir turėtų būti nebenaudojamas [14]. Tačiau APACHE II (AUC 0,858) palyginus su taip pat populiaria SOFA skale (AUC 0,791), buvo nustatyta, kad APACHE II yra tikslesnė [39]. Nepaisant prieštaringų tyrimų rezultatų ir sukurtų naujesnių versijų, APACHE II vis dar išlieka viena iš plačiausiai naudojamų skaičiuoklių pasaulyje [40].
1991 m. buvo sukurta APACHE III, kurioje naudojami 17 kintamųjų, tokių kaip temperatūra, vidutinis arterinis kraujo spaudimas, diurezė [38]. APACHE III balų suma susideda iš trijų dalių: fiziologinių rodiklių nukrypimas nuo normos (0 - 52 balų), lydinčios lėtinės ligos (0 - 23 balų) ir amžius (0 - 24 balų). Ši skaičiuoklė buvo atnaujinta du kartus, sukurtos „i“ ir „j“ versijos. Tačiau 2002 m. atlikus tyrimus ir paskaičiavus prognozuoto mirštamumo santykį (SMR 0,89), nespręsta, kad APACHE III formulė turi būti atnaujinta [41]. Todėl remiantis daugiau nei 100 000 pacientų, kurie gydėsi RITS 45 JAV ligoninėse, duomenimis buvo sukurta APACHE IV skaičiuoklė [42]. Šioje versijoje įtraukta ne tik daugiau fiziologinių rodiklių ir lėtinių ligų, bet ir paciento perkėlimo į RITS priežasčių sąrašas. Šios priežastys suskirstytos net į 10 grupių: širdies ir kraujagyslių, šlapimo šalinimo ir lytinės, gastrointestinalinės, hematologinės, metabolinės ir endokrininės, skeleto – raumenų – odos, neurologinės, kvėpavimo, su transplantacijomis susijusios ir su trauma susijusios. Lyginant su kitomis skaičiuoklėmis, APACHE IV yra sudėtingesnė naudoti [41]. 2011 m. atliktame tyrime buvo nustatyta, kad APACHE IV tiksliau prognozuoja mirštamumą insultu sergantiems pacientams, nei APACHE II [9].
10. 3. 2. SAPS – supaprastinta ūminių fiziologinių sutrikimų skalė
Prancūzijoje 1984 m. buvo sukurta SAPS skalė, kaip alternatyva APACHE [40]. Abejose skaičiuoklėse naudojami blogiausi tyrimų rezultatai, gauti RITS per pirmąsias 24 val. Pacientų mirštamumo rizika SAPS buvo apskaičiuojama remiantis jų amžiumi ir 13 fiziologinių rodiklių, tačiau nebuvo įtrauktos lėtinės ligos.
1993 m. gydytojas J. R. Le Gall su kolegomis, naudodamas logistinės regresijos analizę, sukūrė SAPS II. Ši skaičiuoklė buvo patvirtinta remiantis 137 RITS pacientų iš 12 šalių duomenimis. Ją sudaro 17 kintamųjų: 12 fiziologinių rodiklių, amžius, 3 lėtinės ligos ir gydymo taktika (1 priedas). Bendra balų suma gali būti nuo 0 iki 163 balų [43]. Ši skaičiuoklė yra viena plačiausiai naudojamų pasaulyje [10].
2005 m. buvo sukurta visiškai nauja SAPS 3 versija. Buvo panaudoti 16 784 pacientų, gydytų 35 šalyse, duomenys ir nustatyta fiziologinių rodiklių svarba, prognozuojant mirštamumo riziką.
13
SAPS 3 sudaro 20 fiziologinių rodiklių, suskirstytų į 3 grupes (1 priedas). Šioje skaičiuoklėje naudojami tyrimų rezultatai gauti per pirmą valandą, atvykus į RITS. Jų nukrypimas nuo normos įvertinamas balais. Bendra balų suma gali būti nuo 0 iki 217. SAPS 3 iš kitų skalių išsiskiria tuo, kad priklausomai nuo regiono (Australijos, Centrinės Amerikos, Pietų Amerikos, Šiaurės Amerikos, Vakarų, Rytų, Šiaurės ar Pietų Europos, Viduržemio jūros) naudojamos skirtingos lygtys mirštamumo rizikai apskaičiuoti. Tačiau kai kurių regionų duomenų imtys, naudotos kuriant lygtis, buvo santykinai mažos, o tai gali turėti įtakos mirštamumo prognozės tikslumui [40].
Vokietijoje (2008 m.) ir Norvegijoje (2010 m.) atliktuose tyrimuose nustatyta, kad šios dvi SAPS versijos vienodai patikimai prognozuoja mirštamumą (SAPS II SMR – 0,84, AUC – 0,83, SAPS 3 SMR – 0,80, AUC – 0,84) [12, 44]. Tačiau vėlesnių tyrimų rezultatai buvo kitokie: 2016 m. atliktame tyrime buvo apskaičiuota SAPS II SMR – 0,91, o SAPS 3 SMR tik 0,62, tai reiškia, kad SAPS II buvo tikslesnė, tačiau abi skalės pervertino mirštamumo riziką [45]. Panašius rezultatus gavo ir Lucena su bendraautoriais Ispanijoje atliktame tyrime: SAPS II SMR – 0,87, SAPS 3 SMR – 0,56 ir abi skalės pervertino riziką [15]. Tokią pačią išvadą priėjo ir Poole (2012 m.) savo tyrime Italijoje [46].
Lyginant SAPS 3 ir APACHE II skales visiems RITS gydytiems pacientams, nustatyta, kad SAPS 3 buvo tikslesnė, nors ir pervertino mirštamumo riziką [47]. Nassar su bendraautoriais, atlikęs mokslinių tyrimų apie SAPS 3 analizę, priėjo tokią pačią išvadą: SAPS 3 turi puikią diskriminacinę galią, tačiau iš 25 analizuotų tyrimų, mirštamumo riziką pervertino net 15, o 6 tyrimuose nuvertino [10].
Kitame tyrime 2015 m. buvo apskaičiuotas hemoraginiu ir išeminiu insultu sergančių pacientų hospitalinis mirštamumas (26,3 %) ir APACHE II bei SAPS II prognozuotas mirštamumas (35,12 % ir 35,34 %). Palyginus šias dvi skales, ROC kreivė parodė nedaug tikslesnį APACHE II mirštamumo prognozavimą [48]. Tačiau šiai išvadai prieštarauja tais pačiais metais atliktas tyrimas: APACHE II AUC – 0,623, o SAPS II AUC didesnis - 0,69 [40]. Nors Sakr (2008 m.) apskaičiavo, kad nėra reikšmingo skirtumo tarp šių skalių (SAPS II AUC – 0,83, APACHE II AUC – 0,80) [12].
10. 3. 3. SOFA – nuoseklaus organų nepakankamumo vertinimo skalė
Europos Intensyvios terapijos draugijos mokslininkai 1996 m. sukūrė su sepsiu susijusio organų nepakankamumo įvertinimo skalę (angl. Sepsis – related Organ Failure Assessment Score, SOFA), siekdami įvertinti organų disfunkcijos laipsnį ir mirštamumo riziką, sergantiems sepsiu [49, 50]. Tačiau ši skaičiuoklė buvo pradėta naudoti ne tik sergantiems sepsiu, bet ir kitiems kritinės būklės pacientams įvertinti [40]. Dėl šios priežasties SOFA pradėta vadini nuoseklaus organų nepakankamumo įvertinimo (Sequential Organ Failure Assessment) skale [50]. Skaičiuoklėje įvertinamos 6 organų sistemos: kvėpavimo, širdies ir kraujagyslių, centrinės nervų sistemos, šlapimo
14
šalinimo, kepenų ir kraujo krešėjimo. Jų funkcija įvertinama balais nuo 0 (funkcija nesutrikusi) iki 4 (sunkus funkcijos sutrikimas) [51]. Tai viena iš dažniausiai naudojamų skaičiuoklių RITS [39].
2016 m. Danijoje atliktame tyrime nustatytas nežymus SOFA ir SAPS II AUC skirtumas (0,73 ir 0,80) [49]. Kitame tyrime 2015 m. taip pat patvirtinta, kad SAPS II šiek tiek tikslesnė [52]. Panašūs rezultatai gauti SOFA skalę lyginant su APACHE II. Nustatyta, kad APACHE II (AUC 0,858 ir 0,784) yra šiek tiek geresnės diskriminacijos nei SOFA (AUC 0,791 ir 0,720) [39, 50, 52, 53].
Įvertinus skales tik tarp sepsiu sergančių pacientų gauti panašūs rezultatai. Lyginant APACHE II, SAPS II ir SAPS 3 AUC skyrėsi labai nedaug (0,82; 0,819 ir 0,817) [54]. Panašūs rezultatai gauti ir Kalifornijoje atliktame tyrime: nėra žymaus skirtumo tarp APACHE II ir SAPS II (AUC 0,73 ir 071) [55]. Vokietijoje Hanisch su bendraautoriais apskaičiavo, kad SOFA turi geriausią diskriminacinę galią (AUC – 0,9), o SAPS II yra geresnė nei APACHE II (AUC 0,85 ir 0,79) [56].
Yra atlikta daug mokslinių tyrimų, kuriuose buvo lyginamos šios skalės, tačiau sunku prieiti vieningą išvadą, kuri ligos baigtį prognozuojanti skalė yra geriausia, kai tyrimų rezultatai prieštaringi. Galima manyti, kad skirtingi tyrimų rezultatai gaunami dėl skirtingų regionų, ligų, jų kodavimo ypatumų, ir imčių dydžių.
15
11.
TYRIMO METODIKA
Atlikta retrospektyvinė 254 pacientų, sirgusių sepsiu ar sepsiniu šoku LSMUL KK centriniame RITS 2013 – 2015 m., ligos istorijų analizė. Atrinkti blogiausi tyrimų rezultatai gauti RITS pirmąją parą. Apskaičiuotos pacientų mirštamumo prognozės pagal SAPS II, SAPS 3, APACHE II, APACHE IV ir SOFA skales. Prognostinių skalių analizė atlikta įvertinus standartizuotą mirštamumo santykį, specifiškumą, jautrumą, diskriminacinę galią ir skalių tinkamumą tirtoje populiacijoje (kalibravimą).
Standartizuotas mirštamumo santykis apskaičiuotas realų mirštamumą padalinus iš prognozuoto mirštamumo su 95 % pasikliautinuoju intervalu. Kuo šis rodiklis yra arčiau 1,00, tuo ligos baigties prognozė yra tikslesnė.
Diskriminacinė galia, t.y. skalės gebėjimas atskirti mirštančius pacientus nuo išgyvenančių, įvertinta apskaičiavus plotą po ROC kreive (AUC). Diskriminacinė galia klasifikuojama į puikią, labai gerą, gerą, prastą ir blogą (nepatikimą) jei AUC atitinkamai yra 0,9 – 1, 0,8 – 0,89, 0,7 – 0,79, 0,6 – 0,69, ar < 0,6. Standartinis AUC nuokrypis apskaičiuotas su 95 % pasikliautinuoju intervalu (PI) [49]. Prognostinių skalių AUC palyginimas atliktas pagal DeLong metodą [57].
Kalibravimas, t. y. modelio suderinamumas su duomenimis ir prognozavimo tikslumas tirtoje populiacijoje, apskaičiuotas pagal Hosmer-Lemeshow testą. Hosmer-Lemeshow mažesnė χ2ir didesnė preikšmės nei 0,05 rodo gerą kalibraciją.
Duomenų analizė. Statistinė duomenų analizė buvo atlikta naudojant statistinį programų
paketą IBM SPSS 22.0. Analizuojant duomenis, buvo skaičiuojamos aprašomosios skaitinės charakteristikos: atvejų dažnis, vidurkis, standartinis nuokrypis, mediana, mažiausia ir didžiausia reikšmė. Duomenų pasiskirstymo patikrinimui buvo taikomas Kolmogorov – Smirnov kriterijus. Kiekybiniai neparametriniai kriterijai buvo vertinti naudojant Mano Vitnio testą, o parametriniai – Stjudento T testą, kokybiniai – Chi – kvadrato (χ2) testą, o esant nepakankamai tikėtiniems dažniams – Fišerio tikslų testą. Duomenys laikyti statistiškai patikimais, kai p < 0,05.
16
12.
REZULTATAI
Analizuotos 254 ligos istorijos, pacientų, kuriems 2013 - 2015 m. RITS diagnozuotas sepsis ar sepsinis šokas. Iš visų pacientų buvo 141 moteris ir 113 vyrų. Pacientų duomenys pateikiami 1 lentelėje. Pacientų amžiaus mediana (mažiausia – didžiausia reikšmė) – 68,50 m. (18 – 99 m.). Mirusių pacientų amžiaus mediana buvo 68,9 ± 14,7 m., o išgyvenusiųjų 62,2 ± 17,2 m. (p = 0,016) (1 pav.). Mirusių vyrų buvo 31,9 %, o mirusių moterų 45,3 % (p = 0,062).
1 lentelė. Pacientų duomenys
Duomenys Visų pacientų skaičius (%) Išgyvenusių skaičius (%) Mirusių skaičius (%) Lytis: Vyrai 113 (44,5) 32 (12,6) 81 (31,9) Moterys 141 (55,5) 26 (10,2) 115 (45,3) Ligoninės padalinys iki RITS:
Kitų skyrių palatos 135 (53,1) 20 (7,9) 115 (45,3)* Kitų ligoninių RITS 14 (5,5) 6 (2,4) 8 (3,1) Skubios pagalbos skyrius 72 (28,3) 22 (8,7) 50 (19,7) Operacinė 33 (13,0) 10 (3,9) 23 (9,1) Onkologiniai ligoniai 76 (29,9) 15 (5,9) 61 (24,0) Chirurginiai ligoniai 110 (43,3) 33 (13,0) 77 (30,3)
*- p = 0,009, lyginant mirusiųjų skaičių tarp skirtingų ligoninės padalinių iki RITS
1 pav. Sepsiu sergančių ligonių pasiskirstymas pagal amžių, jų mirštamumas
Pacientų hospitalinis mirštamumas buvo 77,2 %. Iš jų daugiausiai mirė tą pačią (21,9 %) ir kitą dieną (31,1 %) po paguldymo į RITS. Pacientų, kurie buvo perkelti iš kitų skyrių palatų,
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 <30 31-40 41-50 51-60 61-70 71-80 81-90 >90 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Mirš ta m u m as RIT S (%) Amžius (m.) Ligon ių ska iči u s
17
mirštamumas buvo 45,3 %, iš kitų ligoninių RITS – 3,1 %, iš skubios pagalbos skyriaus – 19,7 %, iš operacinės – 9,1 %, statistiškai reikšmingai daugiau pacientų neišgyveno, kurie buvo perkelti iš kitų skyrių palatų (p = 0,009). Iš 110 chirurginių ligonių mirė 70 %, o iš 144 ligonių, sirgusių vidaus ligomis, mirė 82,6 % (p = 0,017). Iš 76 sirgusių onkologinėmis ligomis pacientų mirė 80,3 %, o iš 178 nesirgusių – 75,8 % (p = 0,442) (1 lentelė).
Skalių prognozuoto mirštamumo vidurkis buvo: SAPS II 50,11 %, SAPS 3 67,42 %, APACHE II 37,61 %, APACHE IV 14,81 %, SOFA 36,91 % (2 pav.). Standartizuoto mirštamumo santykis (SMR) apskaičiuotas hospitalinį mirštamumą padalinus iš prognozuoto mirštamumo. SAPS II skalės SMR – 1,54 ± 0,34, SAPS 3 skalės SMR – 1,14 ± 0,26, APACHE II skalės – 2,05 ± 0,46, APACHE IV skalės – 5,21 ± 1,16, o SOFA skalės SMR 2,09 ± 0,47 (2 lentelė).
2 pav. Realaus ir prognozuoto mirštamumo palyginimas
SAPS II skalės balų vidurkis išgyvenusių pacientų buvo 41,4 balai, o mirusių – 55,1 balai. SAPS 3 skalės balų vidurkis išgyvenusių pacientų buvo 63,9 balai, mirusių – 76,3 balai. APACHE II balų vidurkis išgyvenusių pacientų – 15,5 balai, mirusių – 21,3 balai. APACHE IV skalės išgyvenusių – 52,3 balai, mirusių – 66,9 balai. SOFA skalės balų vidurkis išgyvenusių pacientų buvo 5,4 balai, o mirusių pacientų – 7,6 balai. Visų prognostinių skalių balų vidurkis išgyvenusių pacientų buvo statistiškai reikšmingai mažesnis negu neišgyvenusių (p < 0,001) (3 pav.).
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Procentai
18 *- p < 0,001, lyginant skalių balų vidurkius tarp išgyvenusiųjų ir mirusiųjų
3 pav. Prognostinių skalių balų vidurkiai ir standartinis nuokrypis
2 lentelė. Skalių prognozuoto mirštamumo palyginimas
Skalė mirštamumas (%) Prognozuotas mirštamumas (%) Realus mirštamumo santykis Standartizuotas
SAPS II 50,11 77,17 1,54
SAPS 3 67,42 77,17 1,14
APACHE II 37,61 77,17 2,05
APACHE IV 14,81 77,17 5,21
SOFA 36,91 77,17 2,09
Jautrumas parodo tikslumą ir tikimybę, kad skalė teisingai atpažįsta pacientus, kuriuos ištiks mirtis. Specifiškumas apibūdina prognostinės skalės tikslumą ir galimybę atpažinti išgyvenusius pacientus. SAPS II yra mažai jautri (53,1 %), bet specifiška (89,7 %) skalė prognozuojanti mirštamumą. Jautrumą ir specifiškumą įgyja SAPS II esant 54 balams. SAPS 3 yra labiau jautri (79,6 %) ir mažiau specifiška (58,6 %), nei SAPS II. Jautrumą ir specifiškumą įgyja, esant 64 SAPS 3 balams. APACHE II yra mažai jautri (64,8 %) ir labai specifiška (84,5 %), šias savybes įgyja, esant 18 balų. APACHE IV yra mažiau jautri (60,2 %) ir specifiška (74,1 %), nei APACHE II. Jautrumą ir specifiškumą įgyja, esant 62 APACHE IV balams. SOFA yra mažai jautri (50,0 %), bet specifiška (79, 3 %) skalė, prognozuojanti mirštamumą. Šias savybes įgyja, esant 7 balams. Jautriausia skalė buvo SAPS 3 (79,6 %). Specifiškiausia buvo SAPS II (89,7 %). Vertinant abu rodiklius, optimali yra APACHE II skalė (3 lentelė).
* * * * * 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
SAPS II SAPS 3 APACHE II APACHE IV SOFA Balų vidurkiai
19 3 lentelė. Skalių jautrumas ir specifiškumas
Skalė Jautrumas (PI) % Specifiškumas (PI) % SAPS II 53,1 (45,8 - 60,2) 89,7 (78,8 - 96,1) SAPS 3 79,6 (73,3 - 85,0) 58,6 (44,9 - 71,4) APACHE II 64,8 (57,7 - 71,5) 84,5 (72,6 - 92,7) APACHE IV 60,2 (53,0 - 67,1) 74,1 (61,0 - 84,7) SOFA 50,0 (42,8 - 57,2) 79,3 (66,6 - 88,8)
ROC kreivė parodo ryšį tarp specifiškumo ir jautrumo. AUC svyravo nuo 0,683 – prasta (SOFA) iki 0,741 – gera (APACHE II) (4 lentelė). SAPS II AUC buvo 0,735, PI 0,671 – 0,800, SAPS 3 AUC buvo 0,733, PI 0,657 – 0,810 (p = 0,95) (4 pav.). APACHE II AUC buvo 0,741, PI 0,670 – 0,812, o APACHE IV AUC – 0,709, PI 0,635 – 0,782 (p = 0,46) (5 pav.). SOFA AUC buvo 0,683, PI 0,607 – 0,759. Lyginant visų skalių AUC tarpusavyje, nebuvo statistiškai reikšmingo skirtumo (p > 0,05). Remiantis AUC, diskriminacijos galia visoms skalėms, išskyrus SOFA, buvo gera.
20 5 pav. APACHE II ir APACHE IV ROC kreivės
4 lentelė. Skalių tinkamumo tirtoje populiacijoje ir diskriminacinės galios palyginimas
Hosmer-Lemeshow testas parodė, kad visų skalių modeliai suderinti su duomenimis ir prognozavimo tikslumas tirtoje populiacijoje yra pakankamas: SAPS II χ2 = 9,126, p = 0,332,
Nagelkerke R2 = 0,413, SAPS 3 χ2 = 5,412, p = 5,412, Nagelkerke R2 = 0,497; APACHE II χ2 = 7,444,
p = 0,490, Nagelkerke R2 = 0,352; APACHE IV χ2 = 3,548, p = 0,895, Nagelkerke R2 = 0,499; SOFA χ2 = 11,633, p = 0,168, Nagelkerke R2 = 0,273 (4 lentelė). Lyginant hospitalinį ir prognozuotą
mirštamumą remiantis Hosmer-Lemeshow testu, mirčių atvejai suskirstyti į decilius pagal prognozuoto mirštamumo tikimybę: hospitalinis mirštamumas didėja, kylant prognostinių skalių balams (6, 7, 8 pav.).
Skaičiuoklė χ2 p reikšmė Nagelkerke R2 AUC (95 % PI)
SAPS II 9,126 0,332 0,413 0,735 (0,671-0,800) SAPS 3 5,412 5,412 0,497 0,733 (0,657-0,810) APACHE II 7,444 0,490 0,352 0,741 (0,670-0,812) APACHE IV 3,548 0,895 0,499 0,709 (0,635-0,782) SOFA 11,633 0,168 0,273 0,683 (0,607-0,759)
21 6 pav. SAPS II ir SAPS 3 prognozuoto mirštamumo palyginimas su realiu hospitaliniu mirštamumu
7 pav. APACHE II ir APACHE IV prognozuoto mirštamumo palyginimas su realiu hospitaliniu mirštamumu
8 pav. SOFA prognozuoto mirštamumo palyginimas su realiu hospitaliniu mirštamumu
5,00 10,00 15,00 20,00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SAPS II Hospitalinis mirštamumas Prognozuotas mirštamumas 5,00 10,00 15,00 20,00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SAPS 3 Hospitalinis mirštamumas Prognozuotas mirštamumas 5,00 10,00 15,00 20,00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 APACHE II Hospitalinis mirštamumas Prognozuotas mirštamumas 5,00 10,00 15,00 20,00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 APACHE IV Hospitalinis mirštamumas Prognozuotas mirštamumas 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00 14,00 16,00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SOFA
22
Palyginus išgyvenusių ir mirusių pacientų fiziologinius rodiklius, nustatyta, kad mirusių pacientų VAS buvo 66,7 ± 23,2 mmHg, o išgyvenusių 74,2 ± 16,8 mmHg (p = 0,021). Nors atskirai palyginus sistolinį AKS išgyvenusių pacientų 102,3 ± 27,0 mmHg ir mirusių pacientų 92,7 ± 33,8 mmHg ir diastolinį AKS išgyvenusių 60,1 ± 13,7 mmHg ir mirusių pacientų 53,7 ± 19,1 mmHg, reikšmingai skyrėsi tik diastolinis AKS (p = 0,012). Leukocitų kiekis mirusiems pacientams buvo 14,4 ± 19,4x109/l, o išgyvenusiems 19,0 ± 16,2x109/l (p = 0,001). PaO
2 ir FiO2 santykis mirusiems
pacientams buvo 253,5 ± 188,4 mmHg, o išgyvenusiems 342,2 ± 204,8 mmHg (p = 0,001) (5 lentelė).
5 lentelė. Išgyvenusių ir mirusių pacientų fiziologinių rodiklių palyginimas
Fiziologiniai rodikliai Išgyvenusių vidurkis ± SD Mirusių vidurkis ± SD p reikšmė Temperatūra (oC) 36,8 ± 0,8 36,6 ± 1,2 0,234 ŠSD (k./min.) 103,6 ± 22,3 104,8 ± 22,7 0,724 ŠSD/Temperatūra 2,8 ± 0,6 2,9 ± 0,6 0,608 VAS (mmHg) 74,2 ± 16,8 66,7 ± 23,2 0,021 AKS sistolinis (mmHg) 102,3 ± 27,0 92,7 ± 33,8 0,46 AKS diastolinis (mmHg) 60,1 ± 13,7 53,7 ± 19,1 0,012 pH 7,32 ± 0,09 7,27 ± 0,16 0,065 paO2/FiO2 (mmHg) 342,2 ± 204,8 253,5 ± 188,4 0,001 Leukocitai (x109/l) 19,0 ± 16,2 14,4 ± 19,4 0,001 Kreatininas (µmol/l) 227,9 ± 206,1 256,0 ± 81,4 0,151 Natris (mmol/l) 137,9 ± 5,9 138,0 ± 8,0 0,619 Kalis (mmol/l) 4,3 ± 0,9 4,5 ± 1,0 0,337
23
13.
REZULTATŲ APTARIMAS
Mano tyrime apskaičiuotas sepsiu sergančių pacientų mirštamumas buvo didesnis (77,2 %), nei kituose tyrimuose, kuriuose buvo naudojamos šios skalės (28,4 % Kanadoje, 48,9 % Vokietijoje, 57,4 % Tailande, 60,71 % Indijoje) [8, 54, 56, 58]. Mirštamumo skirtumai gali būti dėl sepsio diagnostikos skirtumų, ligų kodavimo ypatumų, tirtos populiacijos amžiaus medianos skirtumų, bakterijų rezistentiškumo antibiotikams, ekonominių ir kitų priežasčių [59].
13. 1. Pacientų duomenys susiję su mirštamumu
Literatūros duomenimis, vyresnis pacientų amžius yra tiesiogiai susijęs su mirštamumo RITS didėjimu [25, 58]. Šis tyrimas tai patvirtino, mirusių pacientų amžius (mediana 68,9 ± 14,7 m.) buvo statistiškai reikšmingai didesnis, negu išgyvenusių (mediana 62,2 ± 17,2 m., p = 0,016). Senstant daugėja sveikatos problemų, gretutinių ligų, sutrinka imuninė sistema, kognityvinės funkcijos, mažėja savarankiškumas, dėl to pacientų sveikimas tampa sudėtingesnis [25, 60].
Nors duomenys dėl moterų ir vyrų mirštamumo skirtumų yra kontroversiški, tyrimuose teigiama, kad sepsiu sergantiems vyrams yra nedaug didesnė sunkaus sepsio ir mirštamumo rizika [23, 59, 61]. Mano tyrime nebuvo reikšmingo skirtumo tarp vyrų ir moterų mirštamumo.
Vilniuje atlikto tyrimo duomenimis operuotų ligonių mirštamumas RITS buvo mažesnis negu ligonių, sirgusių vidaus organų ligomis (9,1 % ir 38,8 %, p < 0,001) [61]. Mano atliktame tyrime sepsiu sergančių chirurginių pacientų mirštamumas taip pat buvo mažesnis negu ligonių, sirgusių vidaus ligomis (70 ir 82,6 %, p = 0,017). Taip gali būti dėl to, kad dažniausiai RITS gydomi vidaus ligomis sergantys pacientai turi mažesnį gyvybinių funkcijų fiziologinį rezervą dėl staigių ir sunkių lėtinių ligų paūmėjimų [61].
Kitame retrospektyviniame tyrime, kuriame analizuotos sepsiu sergančių pacientų ligos istorijos, apskaičiuota, kad pacientų, sergančių vėžiu, mirštamumas reikšmingai didesnis, lyginant su vėžiu nesergančiais (54 % ir 42,6 %, p = 0,033) [24]. Be to, yra nustatyta, kad vėžys paskatina sunkaus sepsio išsivystymą ir didina blogos prognozės tikimybę [23]. Tačiau mano atliktame tyrime nenustatytas reikšmingai didesnis mirštamumas onkologinėmis ligomis sergantiems pacientams (p = 0,442). Didesnis vėžiu sergančių pacientų mirštamumas atliktuose tyrimuose galėjo būti dėl per vėlai nustatytos sepsio diagnozės ir uždelsto gydymo antibiotikais. Be to, tyrimo autoriai pripažįsta, kad gerokai didesnį mirštamumą galėjo sąlygoti ne sepsis, o sunki onkologinė liga [24].
Atliktame multicentriniame tyrime nustatyta, kad tachikardija yra reikšmingai susijusi su mirštamumu (ŠSD ir temperatūros santykis reikšmingai didesnis mirusių pacientų) pacientams sergantiems sepsiu, bet ne sepsiniu šoku [31]. Mano atliktame tyrime nebuvo reikšmingo ŠSD ir
24
temperatūros santykio ir ŠSD skirtumo tarp išgyvenusių ir mirusių pacientų (ŠSD/Temperatūra 2,8 ± 0,6 ir 2,9 ± 0,6, p = 0,608; ŠSD 103,6 ± 22,3 k/min. ir 104,8 ± 22,7 k/min., p = 0,724). Rezultatai galėjo skirtis dėl to, kad mano tyrime neišskirti sepsiu ir sepsiniu šoku sergantys pacientai, bei dėl tyrimų imčių skirtumo (mano tyrime 254 pacientai, Leibovici tyrime 3382 pacientai). Be to, yra teigiama, kad temperatūra gali būti prognostinis rodiklis, tačiau mano atliktame tyrime nebuvo reikšmingo temperatūros skirtumo tarp išgyvenusių ir mirusių pacientų (36,8 ± 0,8 oC ir 36,6 ± 1,2 oC,
p = 0,234) [8, 34].
Yra nustatyta, kad sepsiu sergančių ir išgyvenusių pacientų VAS reikšmingai didesnis, nei mirusių [32, 33]. Mano tyrimas tai patvirtino: mirusių pacientų VAS buvo statistiškai reikšmingai žemesnis (66,7 ± 23,2 mmHg), negu išgyvenusių (74,2 ± 16,8 mmHg, p = 0,021). Taip yra dėl to, kad hipotenzija sukelia audinių hipoperfuziją ir gyvybiškai svarbių organų nepakankamumą [62].
13. 2. Prognostinės skalės
Ligonių mirštamumo prognozė pirmąją RITS parą vertinta pagal plačiai paplitusias SAPS II, APACHE II, SOFA ir naujausias jų versijas SAPS 3 ir APACHE IV, vėliau prognozės palygintos su hospitaliniu mirštamumu. Įvairiuose tyrimuose SAPS II SMR svyruoja nuo 0,519 iki 8,25, mano tyrime – 1,54; SAPS 3 SMR svyruoja nuo 0,281 iki 1,35, mano tyrime – 1,14; APACHE II SMR nuo 0,276 iki 2,42, mano tyrime – 2,05; APACHE IV SMR 0,95 – 1,92, mano tyrime gerokai didesnis - 5,21; SOFA SMR 0,70 – 3,03, mano tyrime - 2,09 (6 lentelė). Taigi, prognostinės skalės gali ir pervertinti (SMR < 1) ir nuvertinti (SMR > 1) mirštamumo riziką. Šiame tyrime SAPS 3 skalės prognozuotas mirštamumas buvo panašus į hospitalinį, tačiau visos skalės nuvertino mirštamumo riziką, taip galėjo būti dėl nepakankamai efektyvaus gydymo ar dėl mirštamumą prognozuojančių skalių netikslumų (šiuo atveju prognostinės skalės nėra visiškai patikimos). Šiame tyrime apskaičiuoti SMR neišsiskyrė iš kitų tyrimų, išskyrus APACHE IV, kurios SMR buvo daug didesnis.
6 lentelė. Standartizuoto mirštamumo santykio palyginimas kituose tyrimuose SMR SAPS II SAPS 3 APACHE II APACHE IV SOFA Akarsu Ayazoglu, 2011 [9] 0,79 0,95 Katsounas ir kt., 2016 [45] 0,91 0,62 Lucena ir kt., 2013 [15] 0,87 0,56 Poole ir kt., 2012 [46] 0,87 0,63 Neto ir kt., 2015 [47] 0,281 0,276
25 Moon ir kt., 2015 [48] 0,519 0,528 Saleh ir kt., 2015 [52] 3,46 2,42 3,03 Silva ir kt., 2011 [63] 1,35 1,92 Kim ir kt., 2013 [64] 8,25 0,76 0,70 Dabhi ir kt., 2014 [8] 0,83 1,60 Khwannimit ir kt., 2013 [54] 0,93 0,97 0,94
Mano tyrime buvo nustatyta gera SAPS II diskriminacinė galia (AUC 0,735), tačiau kituose tyrimuose ji svyruoja nuo prastos iki labai geros (AUC nuo 0,690 iki 0,852). SAPS 3 AUC mano tyrime – 0,733 (gera diskriminacinė galia), kituose buvo nustatyta net labai gera (AUC svyravo nuo 0,73 iki 0,872). APACHE II AUC mano tyrime – 0,741 (gera diskriminacinė galia), o kituose tyrimuose gautos labai įvairios reikšmės: nuo prastos iki puikios (AUC 0,623 – 0,981). APACHE IV diskriminacinė galia mano tyrime buvo gera (AUC 0,709), tačiau šiek tiek prastesnė nei kituose tyrimuose (AUC 0,74 – 0,935). SOFA diskriminacinė galia šiame tyrime buvo prasta (AUC 0,683) ir žemesnė nei kituose tyrimuose, kuriuose svyravo nuo geros iki labai geros (AUC 0,73 – 0,90) (7 lentelė). Taigi, tirtos prognostinės skalės nėra visiškai patikimos (AUC < 1).
7 lentelė. Skalių diskriminacinės galios palyginimas kituose tyrimuose AUC SAPS II SAPS 3 APACHE II APACHE IV SOFA Ho ir kt. 2007 [39] 0,858 0,829 Akarsu Ayazoglu, 2011 [9] 0,981 0,935 Sakr ir kt., 2008 [12] 0,83 0,84 0,80 Lucena ir kt., 2013 [15] 0,76 0,75 Neto ir kt., 2015 [47] 0,872 0,816 Moon ir kt., 2015 [48] 0,801 0,805 Sekulic ir kt., 2015 [40] 0,690 0,623 0,821 Granholm ir kt., 2016 [49] 0,80 0,73 Keegan ir kt., 2012 [11] 0,801 0,861 Strand ir kt., 0,84 0,80
26 2009 [44] Silva ir kt., 2011 [63] 0,73 0,74 Kim ir kt., 2013 [64] 0,852 0,716 0,896 Hanisch ir kt., 2009 [56] 0,85 0,79 0,90 Khwannimit ir kt., 2013 [54] 0,819 0,817 0,82
Prognostinių skalių tinkamumą tirtai populiacijai tyrimuose dažniausiai nustato naudojant Hosmer-Lemeshow testą. Daugumoje tyrimų skalės tinkamai apskaičiuoja prognozę (p > 0,05) (8 lentelė). Mano atliktame tyrime visos skalės tiko tirtai populiacijai. Geriausia iš jų buvo APACHE IV, o prasčiausia SOFA, tačiau palyginus kituose tyrimuose, gauti ir priešingi, ir panašūs rezultatai. Tai reiškia, kad skirtingose populiacijose prognostinių skalių tinkamumas ir tikslumas skiriasi. Vertinant pagal šį Hosmer-Lemeshow testą, skirtumai galimi ir dėl nevienodų tyrimų imčių.
8 lentelė. Skalių tinkamumo tirtose populiacijose palyginimas
Hosmer-Lemeshow testas SAPS II SAPS 3 APACHE II APACHE IV SOFA
χ2 p χ2 p χ2 p χ2 p χ2 p Ho ir kt., 2007 [39] 10,00 0,189 7,97 0,437 Sakr ir kt., 2008 [12] 452,03 <0,0001 208,49 <0,0001 1417,04 <0,0001 Katsounas ir kt., 2016 [45] 7,10 0,525 3,10 0,876 Lucena ir kt., 2013 [15] 12,9 0,113 4,07 0,851 Neto ir kt., 2015 [47] 8,508 0,385 7,069 0,422 Moon ir kt., 2015 [48] 6,399 0,380 4,548 0,037 Sekulic ir kt., 2015 [40] 4,41 0,732 3,05 0,931 8,83 0,265 Keegan ir kt., 2012 [11] 36,6 <0,05 31,0 <0,05 Silva ir kt., 2011 [63] 6,86 0,551 6,65 0,574 Kim ir kt., 2013 [64] 8,62 0,26 7,71 0,47 3,79 0,63 Khwannimit ir kt., 2013 [54] 26,4 0,003 39,4 <0,001 18,6 0,046
Iki šiol nėra vieningos nuomonės, kuri iš tirtų skalių tiksliausiai gali įvertinti ligonio būklės sunkumą ir prognozuoti išeitį. Vienuose tyrimuose teigiama, kad skalių tikslumas panašus, kituose –
27
viena ar kita skalė buvo tikslesnė. Yra daugybė veiksnių, kurie daro įtaką prognostinių skalių tikslumui: fiziologinių rodiklių tikslumas, geografiniai regionai, tirtos populiacijos dydis, lygčių ir skaičiuoklių paklaidos. Labai svarbu kokiais būdais buvo matuoti rodikliai (pvz., ar temperatūra matuota bazinė ar paviršinė, ar vertinant kvėpavimo funkciją pacientui buvo tiekiamas deguonis ar ne), ar laikytasi matavimo metodikų, kiek kartų per parą buvo nustatytos fiziologinių rodiklių vertės, ar užfiksuotas blogiausias rodiklis, ir kaip pakeisti trūkstami duomenys. Be to, daugelis prognostinių skalių neįvertina gydymo įtakos ligonio būklei ir fiziologinių rodiklių pasikeitimui. Pavyzdžiui, pacientų, kurie jau gavo pradinį gydymą kitose ligoninėse ar skyriuose, būklė apskaičiuota pagal skalę tikėtina bus geresnė, nei tų kuriems nebuvo taikytas gydymas. Naujausiose versijose (SAPS 3 ir APACHE IV) šį skirtumą bandoma sumažinti: gydymo įtaka pacientų būklei vertinama pagal gydymo ligoninėje trukmę [38, 63, 65].
Skalių rezultatų skirtumams įtakos turi ir geografiniai regionai, nes APACHE skalės buvo sukurtos, remiantis Šiaurės Amerikos pacientų duomenimis, SAPS II - Europos, o SAPS 3 – įvairių geografinių regionų duomenimis. Nepaisant to, kad šios skalės buvo sukurtos remiantis didelėmis populiacijomis, taikant skales naujose populiacijose blogėja jų kalibravimas, keičiasi jautrumas ir specifiškumas. Be to, galima paklaida skaičiuojant skirtingomis skaičiuoklėmis. Tikslumas yra susijęs ir su tirtos populiacijos dydžiu bei naudotais statistiniais metodais (dažniausiai tyrimuose buvo naudota ROC kreivė, Hosmer-Lemeshow testas ir standartizuotas mirštamumo santykis) [38].
28
14. IŠVADOS
Atlikus retrospektyvinį tyrimą, kurio metu buvo analizuotos 254 pacientų, kuriems LSMUL KK Centriniame RITS diagnozuotas sepsis, ligos istorijos, ir įvertinus gautus rezultatus, prieita išvadų:
1. Visos tirtos skalės nuvertino pacientų sergančių sepsiu mirštamumo riziką.
2. Lyginant SAPS II ir SAPS 3 skales, diskriminacinė galia, t. y. geba atskirti mirštančius pacientus nuo išgyvenančių, nesiskyrė (p = 0,95), specifiškesnė buvo SAPS II, o jautresnė SAPS 3 skalė.
3. Lyginant APACHE II ir APACHE IV skales, diskriminacinė galia nesiskyrė (p = 0,46), specifiškesnė ir jautresnė buvo APACHE II.
4. Lyginant visas naudotas skales, diskriminacinė galia statistiškai reikšmingai nesiskyrė (p > 0,05). Specifiškiausia buvo SAPS II, o jautriausia SAPS 3 skalė.
Nė viena tirta prognostinė skalė nėra visiškai patikima, todėl jų tobulinimas ir naujų versijų kūrimas turėtų būti tęsiamas.
29
15.
LITERATŪROS SĄRAŠAS
1. T. Rowe, K. Araujo, P. H. Van Ness, M. Pisani, M. Juthani-Mehta. Outcomes of Older Adults With Sepsis at Admission to an Intensive Care Unit. Open Forum Infectious Diseases. 2016. 2. Lietuvos higienos institutas. Lietuvos respublikos sveikatos apsaugos ministerija higienos instituto
sveikatos informacijos centras: Lietuvos gyventojų sveikata ir sveikatos priežiūros įstaigų veikla 2013.
3. Lietuvos higienos institutas. Lietuvos respublikos sveikatos apsaugos ministerija higienos instituto sveikatos informacijos centras: Lietuvos gyventojų sveikata ir sveikatos priežiūros įstaigų veikla 2015.
4. G. Martin, D. M. Mannino, S. Eaton, M. Moss. The Epidemiology of Sepsis in the United States from 1979 through 2000. The New England Journal of Medicine. 2003;348:1546-54.
5. M. Hall, S. Williams, C. DeFrances, A. Golosinskiy. Inpatient care for septicemia or sepsis: a challenge for patients and hospitals. National Center for Health Statistics. 2011; 62.
6. K. Reinhart, M. Bauer, N. Riedermann, C. S. Hartlong, K. Reinhart, M. Bauer, et al. New
aproaches to sepsis: molekular diagnostics and biomarkers. Clin Microbiol Rev. 2012; 25(4):609-634.
7. Lietuvos higienos institutas. Lietuvos respublikos sveikatos apsaugos ministerija higienos instituto sveikatos informacijos centras: Mirties priežastys 2015.
8. A. S. Dabhi, S. Khedeka, V. Mehalingam. A Prospective Study of Comparison of APACHE-IV and SAPS-II Scoring Systems and Calculation of Standardised Mortality Rate in Severe Sepsis and Septic Shock Patients. Journal of Clinical and Diagnostic Research. 2014; 8(10):9-13.
9. T. A. Ayazoglu. A comparison of APACHE II and APACHE IV scoring systems in predicting outcome in patients admitted with stroke to an intesive care unit. Anaesth Pain & Intesive Care. 2011; 15(1):7-12.
10. Nassar et al. Evaluation of simplified acute physiology score 3 performance: a systematic review of external validation studies. Critical Care. 2014; 18:R1 17.
11. M. T. Keegan, O. Gajic, B. Afessa. Comparison of APACHE III, APACHE IV, SAPS 3, and MPM0 III and Influence of Resuscitation Status on Model Performance. Chest. 2012; 142(4):851-858.
12. Y. Sakr, C. Krauss, A. C. K. B. Amaral, A. Rea-Neto, M. Specht, K. Reinhart et al. Comparison of the performance of SAPS II, SAPS 3, APACHE II, and their customized prognostic models in a surgical intensive care unit. British Journal of Anaesthesia. 2008 October; 101(6):798–803. 13. S. Brinkman, A. Hanna, E. de Jonge, N. F. de Keizer. Prediction of long-term mortality in ICU
patients: model validation and assessing the effect of using in-hospital versus long-term mortality on benchmarking. Intensive Care Med. 2013; 39:1925–1931.
14. G. T. Bird, P. Farquhar-Smith, T. Wigmore, M. Potter, P. C. Gruber. Outcomes and prognostic factors in patients with haematological malignancy admitted to a specialist cancer intensive care
30
unit: a 5 yr study. British Journal of Anaesthesia. 2012 January; 108(3):452–9.
15. J. F. Lucena, F. Alegre, D. Martinez-Urbistondo, M. F. Landecho, A. Huerta ir kt. Performance of SAPS II and SAPS 3 in Intermediate Care. Plos one. 2013 October; 8(10).
16. S. Vosylius. Sepsio diagnostika. Lietuvos chirurgija. 2008; 6(4):242–257.
17. C. Seymour, V. Liu, T. J. Iwashyna, F. Brunkhorst, T. D. Rea, A. Scherag et al. Assessment of clinical criteria for sepsis for the third international consensus definitions for sepsis and septic shock (Sepsis-3). JAMA. 2016; 315(8):762-774.
18. J. Andrejaitienė. Prokalcitonino tyrimo reikšmė diagnozuojant sepsį. Medicina. 2006; 42(1):69-71. 19. N. Ščupakova, L. Mockutė, M. Šerpytis, J. Šipylaitė. Sunkaus sepsio ir sepsinio šoko diagnostika ir
pradinio gydymo principai. Medicinos teroija ir praktika. 2013; 19(3):285–292.
20. M. M. Churpek, F. J. Zadravecz, C. Winslow, M. D. Howell, D. P. Edelson. Incidence and Prognostic Value of the Systemic Inflammatory Response Syndrome and Organ Dysfunctions in Ward Patients. American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine. 2015 October; 192(8):958–964.
21. M. Singer, C. S. Deutschman, C. Warren Seymour, M. Shankar-Hari, D. Annane, M. Bauer et al. The Third International Consensus Definitions for Sepsis and Septic Shock (Sepsis-3). JAMA. 2016 February; 315(8):801–810.
22. K. Iskander, M. Osuchowski, D. Stearns-Kurosawa, S. Kurowawa, D. Stepien, C. Valentine, et al. Sepsis: multiple abnormalities, heterogeneous responses, and evolving understanding.
Physiological Reviews. 2013; 93(3):1247-1288.
23. D. C. Angus, T. van der Poll. Severe Sepsis and Septic Shock. The New England Journal of Medicine. 2013; 369:840-51.
24. G. Abou Dagher, C. El Khuri, A. Chami, R. Bachir, D. Zebian et al. Are patients with cancer with sepsis and bacteraemia at a higher risk of mortality? BMJ Open. 2017; 7.
25. A. Zeng, X. Song, J. Dong, A. Mitnitski, J. Liu, Z. Guo et al. Mortality in Relation to Frailty in Patients Admitted to a Specialized Geriatric Intensive Care Unit. Journals of Gerontology: Medical Sciences. 2015; 70(12).
26. M. Levy, W.L. Macias, J.L. Vincent, J.A. Russell, E. Silva, B. Trzaskoma et al. Early changes in organ function predict eventual survival in severe sepsis. Critical Care Medicine. 2005;
33(10):2194-201.
27. F. Mayr, S. Yende, S. Linde-Zwirblel. Infection rate and acute organ dysfunction risk as explanations for racial differences in severe sepsis. JAMA. 2010; 303:2495-503.
28. L.P.Chung, G.W. Waterer Genetic predisposition to respiratory infection and sepsis. Crit Rev Clin Lab Sci. 2011; 48:250-68.
29. A. Namath, A.J. Patterson. Genetic polymorphisms in sepsis. Critical Care Nursing Clinics of North America. 2011; 23:181-202.
31
30. Q. Wu,X. Xu, J. Ren, S. Liu, X. Liao, X. Wu, D. Hu. Association between the -159C/T polymorphism in the promoter region of the CD14 gene and sepsis: a meta-analysis. BMC Anesthesiology. 2017; 17(11).
31. L. Leibovici, A. Gafter-Gvili, M. Paul, N. Almanasreh, E. Tacconelli et al. Relative tachycardia in patients with sepsis: an independent risk factor for mortality. QJM: An International Journal of Medicine. 2007; 100:629–634.
32. P. Aletta, I. Houwink, S. Rijkenberg, R. J. Bosman, P. H. J. van der Voort. The association between lactate, mean arterial pressure, central venous oxygen saturation and peripheral
temperature and mortality in severe sepsis: a retrospective cohort analysis. Critical Care (2016). 2016; 20(56).
33. M. W. Dunser, J. Takala, H. Ulmer, V. D. Mayr, G. Luckner, S. Jochberger et al. Arterial blood pressure during early sepsis and outcome. Intensive Care Medicine. 2009; 35:1225–1233. 34. Z. Rumbus, R. Matics, P. Hegyi, C. Zsiboras, I. Szabo et al. Fever Is Associated with Reduced,
Hypothermia with Increased Mortality in Septic Patients. PLOS ONE. 2017 January; 12(1). 35. Dellinger RP, Levy MM, Rhodes A, Annane D, Gerlach H, Opal SM et al. Surviving Sepsis
Campaign: international guidelines for management of severe sepsis and septic shock, 2012. Intensive Care Medicine. 2013; 39(2):165-228.
36. Vincent JL, Sakr Y, Sprung CL, Ranieri VM, Reinhart K, Gerlach H et al. Sepsis in European intensive care units: results of the SOAP study. Critical Care Medicine. 2006; 34(2):344-53. 37. Jean-Louis Vincent, Angela Acheampong. A positive fluid balance is an independent prognostic
factor in patients with sepsis. Critical care. 2015; 19(1):p.251.
38. Jean-Louis Vincent, Rui Moreno. Clinical review: Scoring systems in the critically ill. Critical Care 2010. 2010; 14(207).
39. K. M. Ho, K. Y. Lee, T. Williams, J. Finn, M. Knuiman, S. A. R. Webb. Comparison of Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) II score with organ failure scores predict hospital mortality. Anaesthesia. 2007; 62:466–473.
40. Ana D. Sekulic, Sladjana V. Trpkovic, Aleksandar P. Pavlovic, Olivera M. Marinkovic,
Aleksandra N. Ilic. Scoring Systems in Assessing Survival of Critically Ill ICU Patients. Medical Science Monitor. 2015; 21:2621-2629.
41. G. Niewinski, M. Starczewska, A. Kanski. Prognostic scoring systems for mortality in intensive care units — The APACHE model. Anaesthesiology Intensive Therapy. 2014; 46(1): 46–50. 42. Mark T. Keegan Francis, X. Whalen, Daniel R. Brown, Tuhin K. Roy, Bekele Afessa. Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) III Outcome Prediction After Major Vascular Surgery. Journal of Cardiothoracic and Vascular Anesthesia. 2008 October; 22(5):713-718.
43. A. Godinjak, A. Iglica, A. Rama, I. Tancica, S. Jusufovic, A. Godinjak et al. Predictive value of SAPS II and APACHE II scoring systems for patient outcome in a medical intensive care unit. Acta Medica Academica. 2016; 45(2):97-103.
32
44. K. Strand, L. I. Strand, H. Flaatten. The interrater reliability of SAPS II and SAPS 3. Intensive Care Medicine. 2010; 36:850–853.
45. A. Katsounas, I. Kamacharova, B. Tyczynski, H. Eggebrecht, R. Erbel, A. Canbay et al. The predictive performance of the SAPS II and SAPS 3 scoring systems: A retrospective analysis. The Journal of Critical Care. 2016 January; 33:180–185.
46. Poole D., Rossi C., Latronico N., Rossi G., Finazzi S., Bertolini G. Comparison between SAPS II and SAPS 3 in predicting hospital mortality in a cohort of 103 Italian ICUs. Is new always better? Intensive Care Medicine. 2012 August; 38(8).
47. A. S. Neto, M. S. C. de AssuncaoI, A. PardiniII, E. Silva. Feasibility of transitioning from
APACHE II to SAPS III as prognostic model in a Brazilian general intensive care unit. Sao Paulo Medical Journal. 2015; 133(3):199-205.
48. B. Hoo Moon, S. Kyu Park, Do. Kyu Jang, K. Sool Jang, J. Tae Kim, Y. Min Han. Use of APACHE II and SAPS II to predict mortality for hemorrhagic and ischemic stroke patients. Journal of Clinical Neuroscience. 2015; 22: 111–115.
49. A. Granholm, M. Hylander Moller, M. Krag, A. Perner, P. Buhl Hjortrup. Predictive Performance of the Simplified Acute Physiology Score (SAPS) II and the Initial Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) Score in Acutely Ill Intensive Care Patients: Post-Hoc Analyses of the SUP-ICU Inception Cohort Study. PLoS ONE. 2016 December; 11(12).
50. L. Minne, A. Abu-Hanna, E. de Jonge. Evaluation of SOFA-based models for predicting mortality in the ICU: A systematic review. Critical Care. 2008; 12(161).
51. Harm-Jan de Grooth, Irma L. Geenen, Armand R. Girbes, Jean-Louis Vincent, Jean-Jacques Parienti,Heleen M. Oudemans-van Straaten. SOFA and mortality endpoints in randomized controlled trials: a systematic review and meta-regression analysis. Critical Care 2017; 21(38). 52. A. Saleh, M. Ahmed, I. Sultan, A. Abdel-latei. Comparison of the mortality prediction of different
ICU scoring systems (APACHE II and III, SAPS II, and SOFA) in a single-center ICU
subpopulation with acute respiratory distress syndrome. Egyptian journal of chest diseases and tuberculosis. 2015; 64.
53. Holtfreter B., Bandt C., Kuhn S.O., Grunwald U., Lehmann C., Schütt C., Gründling M. Serum osmolality and outcome in intensive care unit patients. Acta Anaesthesiologica Scandinavica. 2006 September; 50(8):970 - 977.
54. B. Khwannimit, R. Bhurayanontachai. Validation of predisposition, infection, response and organ dysfunction score compared with standard severity scores in predicting hospital outcome in septic shock patients. Minerva Anestesiologica. 2013; 79(3):257 - 263.
55. Nguyen HB, Banta JE, Cho TW, Van Ginkel C, Burroughs K, Wittlake WA, Corbett SW. Mortality predictions using current physiologic scoring systems in patients meeting criteria for early goal-directed therapy and the severe sepsis resuscitation bundle. Shock. 2008 July; 30(1):23 - 28.
56. E. Hanisch, R. Brause, J. Paetz, B. Arlt. Predicting Death for Patients With Abdominal Septic Shock. Intensive Care Medicine. 2011; 26(1):27-33.
33
57. DeLong ER, DeLong DM, Clarke-Pearson DL. Comparing the areas under two or more correlated receiver operating characteristic curves: a nonparametric approach. Biometrics. 1988; 44:837–845. 58. T. Chan, M. S Bleszynski, A. K Buczkowski. Evaluation of APACHE-IV Predictive Scoring in
Surgical Abdominal Sepsis: A Retrospective Cohort Study. Journal of Clinical and Diagnostic Research. 2016; 10(3):13 - 18.
59. Florian B Mayr, Sachin Yende, Derek C Angus. Epidemiology of severe sepsis. Virulence. 2014; 5(1):4 - 11.
60. A. Boumendil, E. Maury, I. Reinhard, L. Luquel, G. Offenstadt et al. Prognosis of patients aged 80 years and over admitted in medical intensive care unit. Intensive Care Medicine. 2004; 30:647– 654.
61. J. Ivaškevičius, S. Vosylius, J. Šipylaitė. Klinikinė informacijos sistema ir jos reikšmė intensyviajai terapijai. Medicina. 2002; 38(5):520-528.
62. M. Leone, P. Asfar, P. Radermacher, J- Vincent, Claude Martin. Optimizing mean arterial pressure in septic shock:a critical reappraisal of the literature. Critical Care. 2015; 19(1):p.101.
63. V. T. Costa e Silva, I. de Castro, F. Liano, A. Muriel, Jose R. Rodrıguez-Palomares, Luis Yu. Performance of the third-generation models of severity scoring systems (APACHE IV, SAPS 3 and MPM-III) in acute kidney injury critically ill patients. Nephrol Dial Transplant. 2011; 26:3894– 3901.
64. Y. H. Kim, J. H. Yeo, M. J. Kang, Jun Ho Lee, Kwang Won Cho, Seong Youn Hwang et al. Performance Assessment of the SOFA, APACHE II Scoring System, and SAPS II in Intensive Care Unit Organophosphate Poisoned Patients. Emergency & Critical Care Medicine. 2013; 28:1822-1826.
65. M. Šerpytis, E. Kontrimavičiūtė, J. Šipylaitė, J. Ivaškevičius. Pilvo organų ligomis sergančių ligonių, gydomų reanimacijos ir intensyviosios terapijos skyriuje, mirštamumo ligoninėje rizikos veiksniai. Medicinos teorija ir praktika. 2012; 18(2):218 - 222.
66. E. Papathanassoglou, N. Middleton, J. Benbenishty, G. Williams, M.-D. Christofi, K. Hegadoren. Systematic Review of Gender- dependent outcomes in sepsis. British Association of Critical Care Nurses. 2017 ; 10.
16.
PRIEDAI
Prognostinėse skalėse naudojami duomenys
SAPS II SAPS 3 APACHE II APACHE IV SOFA
Amžius Amžius Amžius Amžius
ŠSD ŠSD ŠSD ŠSD
AKS sist. AKS sist. VAS AKS sist. ir AKS diast.
VAS Temperatūra Temperatūra Temperatūra Temperatūra
GKS GKS GKS GKS GKS KD KD PaO2 FiO2 DPV PaO2 DPV PaO2 DPV FiO2 PaO2 PaCO2 DPV PaO2 FiO2 DPV HCO3 pH pH HCO3 pH
Diurezė Diurezė Diurezė
Kreatininas Kreatininas Kreatininas Kreatininas
Šlapalas Šlapalas
Glikemija
Na, K Na, K Na
Bilirubinas Bilirubinas Bilirubinas Albuminas Bilirubinas WBC WBC PLT WBC HTC WBC HCT PLT Ritmo sutrikimai Hipovoleminis šokas Septinis šokas Anafilaksinis / neaiškus šokas Traukuliai Koma / stuporas / delyras Židininiai neurologiniai simptomai Intrakranijinės masės efektas
2 Sunkus pankreatitas Ūmus pilvas Kepenų nepakankamumas Infekcijos
AIDS AIDS AIDS
Š.N. NYHA IV Š.N. NYHA IV
Kepenų cirozė Kepenų cirozė Kepenų cirozė Kepenų nepakankamumas Vėžys
Kraujo vėžys Kraujo vėžys Vėžys Kraujo vėžys Vėžys Vazopresoriai prieš RITS Imunosupresija Operacijos (planinės/skubios/ po operacijos) Operacijos (planinės/skubios/ po operacijos) Operacijos (planinės/skubios/ po operacijos) Gydymosi trukmė prieš RITS Gydymosi trukmė prieš RITS Gydymosi vieta
