Современные прогностические способы оценки тяжести хирургического больного

Объективные методы оценки тяжести состояния пациентов в отделении реанимации онкохирургического профиля

Полный текст:

Аннотация

Цель обзора. Оценить необходимость использования шкал оценки тяжести состояния пациентов в отделении реанимации и интенсивной терапии (ОРИТ) для прогнозирования риска развития осложнений и летального исхода после плановых онкохирургических вмешательств. В обзоре рассмотрены методы объективной оценки тяжести состояния пациентов в ОРИТ онкохирургического профиля: прогностические шкалы и метод экспертных оценок. Проанализированы исследования зарубежных и отечественных специалистов по сравнению эффективности применения различных прогностических шкал в клинической практике.

Заключение. Принимая во внимание особенности течения послеоперационного периода у данной группы пациентов и прогрессивно увеличивающееся количество таких пациентов в реанимациях как общехирурги ческого, так и онкологического профиля, а также необходимость соблюдения принципов доказательной медицины, дальнейшие исследования и выбор наиболее эффективной прогностической шкалы для данной группы пациентов являются перспективным направлением.

Ключевые слова

Об авторах

Пчелинцева Фатима Артемовна – аспирант кафедры анестезиология-реаниматология

107031, г. Москва, ул. Петровка, д. 25, стр. 2

Петрова Марина Владимировна – доктор медицинских наук, профессор, заместитель директора по научно-клинической работе

107031, г. Москва, ул. Петровка, д. 25, стр. 2

Scopus Author ID: 57191543337

Шмыр Илья Сергеевич – аспирант кафедры медицинской кибернетики и информатики

117997, г. Москва, ул. Островитянова, д. 1

Миронов Константин Александрович – аспирант кафедры медицинской кибернетики и информатики

117997, г. Москва, ул. Островитянова, д. 1

Гамеева Елена Владимировна – кандидат медицинских наук, заместитель директора по лечебной работе

125284, г. Москва, 2-й Боткинский проезд, д. 3

Scopus Author ID: 6504612323

Список литературы

1. Azoulay E, Schellongowski P, Darmon M, Bauer PR, Benoit D, Depuydt P, et al. The Intensive Care Medicine research agenda on critically ill oncology and hematology patients. Intensive Care Med. 2017 Sep; 43(9): 1366–1382. https://doi.org/10.1007/s00134–017–4884-z

2. Феоктистов П.И., Карманов И. Е. Экстремальная операционная кровопотеря в онкохирургии: приговор пациенту или вызов персоналу? Клиническая практика. 2019; 10(3): 42–48. https://doi.org/10.17816/clinpract10342–48

3. Loh KP, Ramdass S, McHugh C, Mohile SG, Maggiore R. Assessing Frailty and Vulnerability in Older Adults with Cancer. Current Geriatrics Reports. 2017 Dec 1; 6(4): 231–238. https://doi.org/10.1007/s13670–017–0222–0

4. Shimabukuro-Vornhagen A, Böll B, Kochanek M, Azoulay É, von Bergwelt-Baildon MS. Critical care of patients with cancer. CA Cancer J Clin. 2016 Nov 12; 66(6): 496–517. https://doi.org/10.3322/caac.21351

5. Удалов Ю.Д., Гордиенко А.В., Самойлов А.С., Бахарев С.А. Прогнозирование и минимизация рисков фатальных исходов планового хирургического лечения онкологических больных с коморбидной соматической патологией. Медицина экстремальных ситуаций. 2018; 20(2): 136–145.

6. Александрович Ю.С., Гордеев В.И. Оценочные и прогностические шкалы в медицине критических состояний. 3 е изд., дополн. И исправл.— СПб.: ЭЛБИ-СПб, 2015.

7. Ghaffar S, Pearse RM, Gillies MA. ICU admission after surgery: who benefits? Curr Opin Crit Care. 2017 Oct; 23(5): 424–429. https://doi.org/10.1097/MCC.0000000000000448

8. Кашия Ш. Р. Особенности раннего послеоперационного периода при мультиорганных вмешательствах по поводу местнораспространенных злокачественных опухолей. Диссертация на соискание ученой степени кандидата медицинских наук. 2005. Доступно по: https://rusneb.ru/catalog/000199_000009_004065949/

9. Белялов Ф.И. Использование шкал прогноза в клинической медицине. Российский кардиологический журнал. 2016; 21(12): 23–27. https://doi.org/10.15829/1560–4071–2016–12–23–27

10. Darvall JN, Byrne T, Douglas N, Anstey JR. Intensive Care Practice in the Cancer Patient Population: Special Considerations and Challenges. Curr Anesthesiol Rep. 2018 Dec 1; 8(4): 439–447. https://doi.org/10.1007/s40140–018–0293–2

11. Белялов Ф.И. Прогнозирование заболеваний с помощью шкал. Комплексные проблемы сердечно-сосудистых заболеваний. 2018; 7(1): 84–93. https://doi.org/10.17802/2306–1278–2018–7-1–84–93

12. Karagoz S, TekdosSeker Y, Cukurova Z, Hergunsel O. The Effectiveness of Scoring Systems in the Prediction of Diagnosis-Based Mortality. TherApherDial. 2019 Oct; 23(5): 418–424. https://doi.org/10.1111/1744–9987.12780

13. Потанина О.К. Сравнение эффективности существующих прогностических моделей для оценки тяжести состояния реанима¬ццционных больных хирургического профиля. Диссертация на соискание ученой степени кандидата медицинских наук. 2012; 23 c.

14. Евтюков Г.М., Александрович Ю.С., Иванов Д.О. Оценка тяжести состояния больных, находящихся в критическом состоянии. Перспективы И Пути Развития Неотложной Педиатрии. 2006; 72–76.

15. Kingah P, Alzubaidi N, Yafawi JZD, Shehada E, Alshabani K, Soubani AO. Factors Associated with Mortality in Patients with a Solid Malignancy Admitted to the Intensive Care Unit — A Prospective Observational Study. J Crit Care Med (Targu Mures). 2018 Oct 1; 4(4): 137–142. https://doi.org/10.2478/jccm-2018–0019

16. Basile M, Press A, Adia AC, Wang JJ, Herman SW, Lester J, et al. Does Calculated Prognostic Estimation Lead to Different Outcomes Compared with Experience-Based Prognostication in the ICU? A Systematic Review. Crit Care Explor. 2019 Feb 1; 1(2): e0004. https://doi.org/10.1097/CCE.0000000000000004

17. Wijeysundera DN. Predicting outcomes: Is there utility in risk scores? Can J Anaesth. 2016 Feb; 63(2): 148–158. https://doi.org/10.1007/s12630–015–0537–2

18. Śmiechowicz J. Prognostic scoring systems for mortality in intensive care units — the APACHE model. Anaesthesiol Intensive Ther. 2015; 47(1): 87–88. https://doi.org/10.5603/AIT.2015.0009

19. Moreno RP, Nassar AP Jr. Is APACHE II a useful tool for clinical research? Rev Bras TerIntensiva. 2017 Sep; 29(3): 264–267. https://doi.org/10.5935/0103–507X.20170046

20. Le Gall J R, Loirat P, Alperovitch A, Glaser P, Granthil C, Mathieu D, et al. A simplified acute physiology score for ICU patients. Crit Care Med. 1984 Nov; 12(11): 975–977. https://doi.org/10.1097/00003246–198411000–00012

21. Le Gall JR, Lemeshow S, Saulnier F. A new Simplified Acute Physiology Score (SAPS II) based on a European/North American multicenter study. JAMA. 1993 Dec 22; 270(24): 2957–2963. https://doi.org/10.1001/jama.270.24.2957

22. Jones HJ, de Cossart L. Risk scoring in surgical patients. Br J Surg. 1999 Feb; 86(2): 149–157. https://doi.org/10.1046/j.1365–2168.1999.01006.x

23. Moreno RP, Metnitz PGH, Almeida E, Jordan B, Bauer P, Campos RA, et al. SAPS 3— From evaluation of the patient to evaluation of the intensive care unit. Part 2: Development of a prognostic model for hospital mortality at ICU admission. Intensive Care Med. 2005 Oct; 31(10): 1345–1355. https://doi.org/10.1007/s00134–005–2763–5

24. Falcão ALE, Barros AG de A, Bezerra AAM, Ferreira NL, Logato CM, Silva FP, et al. The prognostic accuracy evaluation of SAPS 3, SOFA and APACHE II scores for mortality prediction in the surgical ICU: an external validation study and decision-making analysis. Ann Intensive Care. 2019 Jan 30; 9(1): 18. https://doi.org/10.1186/s13613–019–0488–9

25. Lemeshow S, Teres D, Klar J, Avrunin JS, Gehlbach SH, Rapoport J. Mortality Probability Models (MPM II) based on an international cohort of intensive care unit patients. JAMA. 1993 Nov 24; 270(20): 2478–2486.

26. Biskup E, Cai F, Vetter M, Marsch S. Oncological patients in the intensive care unit: prognosis, decision-making, therapies and end-of-life care. Swiss Med Wkly. 2017; 147: w14481. https://doi.org/10.4414/smw.2017.14481

27. Flavin K, Vasdev N, Ashead J, Lane T, Hanbury D, Nathan P, et al. Perioperative Considerations in Metastatic Renal Cell Carcinoma. Rev Urol. 2016; 18(3): 133–142. https://doi.org/10.3909/riu0697

28. Hong S, Wang S, Xu G, Liu J. Evaluation of the POSSUM, p POSSUM, o POSSUM, and APACHE II scoring systems in predicting postoperative mortality and morbidity in gastric cancer patients. Asian J Surg. 2017 Apr; 40(2): 89–94. https://doi.org/10.1016/j.asjsur.2015.07.004

29. González-Martínez S, Martín-Baranera M, Martí-Saurí I, Borrell-Grau N, Pueyo-Zurdo JM. Comparison of the risk prediction systems POSSUM and P POSSUM with the Surgical Risk Scale: A prospective cohort study of 721 patients. Int J Surg. 2016 May; 29: 19–24. https://doi.org/10.1016/j.ijsu.2016.03.005

30. Sekulic AD, Trpkovic SV, Pavlovic AP, Marinkovic OM, Ilic AN. Scoring Systems in Assessing Survival of Critically Ill ICU Patients. Med Sci Monit. 2015 Sep 4; 21: 2621–2629. https://doi.org/10.12659/MSM.894153

31. Потанина О.К., Дорфман А. Г., Швырёв С.Л., Зарубина Т.В., Петрова М.В. Опыт использования зарубежных нозонеспецифичных прогностических шкал у больных хирургического и онкологического профиля. Вестник Российского Научного Центра Рентгенорадиологии Минздрава России. 2011; (11–3): 74–85.

32. Fang Y, Wu C, Gu X, Li Z, Xiang J, Chen Z. Perioperative mortality and morbidity prediction using POSSUM, P POSSUM and APACHE II in Chinese gastric cancer patients: surgical method is a key independent factor affecting prognosis. Int J Clin Oncol. 2014 Feb; 19(1): 74–80. https://doi.org/10.1007/s10147–013–0525-x

33. Butterfield R, Stedman W, Herod R, Aneman A. Does adding ICU data to the POSSUM score improve the prediction of outcomes following surgery for upper gastrointestinal malignancies? Anaesth Intensive Care. 2015 Jul; 43(4): 490–496. https://doi.org/10.1177/0310057X1504300412

34. Kądziołka I, Świstek R, Borowska K, Tyszecki P, Serednicki W. Validation of APACHE II and SAPS II scales at the intensive care unit along with assessment of SOFA scale at the admission as an isolated risk of death predictor. Anaesthesiol Intensive Ther. 2019; 51(2): 107–111. https://doi.org/10.5114/ait.2019.86275

35. Орлов А.И. Экспертные оценки. Учебное пособие.М., 2002, 31 с. Доступно по: http://www.aup.ru/books/m154/

36. Данелян Т.Я. Формальные методы экспертных оценок. Экономика, статистика и экономика. Вестник УМО. 2015; (1): 183–187. https://doi.org/10.21686/2500–3925–2015–1-183–187

37. Dolan JG, Veazie PJ. Harnessing Expert Judgment to Support Clinical Decisions When the Evidence Base Is Weak. Med Decis Making. 2019; 39(1): 74–79. https://doi.org/10.1177/0272989X18810178

38. Денисова А.Л., Зайцев Е.В. Теория и практика экспертной оценки товаров и услуг. Учебное пособие. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2002. 72 с.

Для цитирования:

Пчелинцева Ф.А., Петрова М.В., Шмыр И.С., Миронов К.А., Гамеева Е.В. Объективные методы оценки тяжести состояния пациентов в отделении реанимации онкохирургического профиля. Research’n Practical Medicine Journal. 2020;7(2):116-128. https://doi.org/10.17709/2409-2231-2020-7-2-11

For citation:

Pchelintseva F.A., Petrova M.V., Shmyr I.S., Mironov K.A., Gameeva E.V. Objective methods for assessing the severity of patients condition in a surgical intensive care unit. Research and Practical Medicine Journal. 2020;7(2):116-128. (In Russ.) https://doi.org/10.17709/2409-2231-2020-7-2-11

Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

Источник

Международные прогностические шкалы в анестезиологии и реаниматологии

Международные шкалы в анестезиологии и реаниматологии используются ежедневно в практике анестезиолога, которые предназначены, например, для определения физического статуса пациента, оценки болевого синдрома, прогноза интубации трахеи и визуализации расположения голосовой щели при ларингоскопии, для характеристики уровня седации пациента в отделении реанимации, индекса оксигенации, а также риска периоперационных осложнений, эффективности интенсивной терапии и прогноза заболеваний.

На нашем сайте Вы найдете наиболее известные и часто употребляемые прогностические шкалы в анестезиологии-реаниматологии.

Классификация физического статуса Американского общества анестезиологов

ASA physical status classification system

Классификация ASA представляет собой оценку состояния пациента перед хирургическим вмешательством. Существует 5 классов физического статуса (от здорового пациента до больного в крайне тяжелом состоянии): ASA I; ASA II; ASA III; ASA IV и ASA V. Дополнительный, шестой класс — ASA VI, используется при констатации смерти мозга больного и применяется в трансплантологии.

Классификация МНОАР

Классификация МНОАР

Операционно-анестезиологический риск по классификации Московского Научного Общества Анестезиологов-Реаниматологов представляет собой бальную систему подсчета вероятного риска осложнений на основе оценки трех показателей: общего состояния больного; предстоящего объема и характера операции; варианта анестезии. Существует 5 степеней операционно-анестезиологического риска МНОАР, при этом минимальное число баллов равно 1,5, а максимальное 11.

Шкала Маллампати

Mallampati score

Шкала Маллампати — метод прогнозирования трудной интубации, основанный на визуализации у пациента мягкого неба, зева, миндалин и язычка. Существует 4 класса, для каждого из которых характерно наличие или отсутствие структурных элементов ротоглотки.

Шкала Кормака–Лехана

Cormack-Lehane score

Шкала Кормака–Лехана используется для классификации структур гортани, полученной при визуализации во время прямой ларингоскопии. Существует 4 класса, в зависимости от характеристики расположения или отсутствия голосовой щели и надгортанника.

Шкала Эль-Ганзури

El-Ganzouri risk index

Шкала Эль-Ганзури используется для прогнозирования трудной интубации. Рекомендуемый способ обеспечения проходимости дыхательных путей: 0–3 балла интубация трахеи при обычной ларингоскопии; 4–7 интубация трахеи при видеоларингоскопии; 8–12 интубация трахеи в сознании при бронхоскопии.

Шкала MACOCHA

Шкала MACOCHA

Шкала MACOCHA — прогностическая шкала интубации трахеи у тяжелых больных в отделении реанимации.
Предложена в 2013 году Одри Де Йонг чтобы предотвратить и ограничить частоту опасных для жизни осложнений после сложной интубации. Используется система подсчёта баллов, где 0 баллов – лёгкая интубация, а 12 баллов – очень сложная интубация трахеи.

Шкала возбуждения–седации Ричмонда

Richmond agitation-sedation scale (RASS)

Шкала Ричмонда используется в отделении анестезиологии-реанимации и интенсивной терапии для описания степени агрессии больного, уровня глубины седации. Как правило, RASS используется у больных, находящихся на продленной ИВЛ.

Алгоритм CAM-ICU

Confusion Assessment Method-Intensive Care Unit (CAM-ICU)

Метод оценки спутанности сознания в отделении реанимации и интенсивной терапии (CAM-ICU, Confusion Assessment Method-Intensive Care Unit) — алгоритм диагностики делирия.

Индекс оксигенации

Oxygenation index

Индекс оксигенации (oxygenation index, OI; PaO2/FiO2, PF ratio – PF соотношение; респираторный индекс) — это параметр, используемый в анестезиологии-реаниматологии и интенсивной терапии для оценки функции обмена кислорода в легких. Расчет индекса оксигенации производят по следующей формуле, как соотношение PaO₂/FiO₂

Шкала комы Глазго

Glasgow Coma Scale

Шкала комы Глазго (ШКГ, Глазго-шкала тяжести комы)— оценка уровня нарушения сознания и степени комы. Критериями диагностики служат три теста: открывание глаз, речевые и двигательные реакции пациента. Шкала комы была публикована в 1974 году в Университете Глазго (University of Glasgow, Шотландия). За каждый тест начисляется определённое количество баллов: в сумме минимальное количество баллов равно 3 (глубокая кома), максимальное — 15 (ясное сознание).

Визуально-аналоговая шкала для боли

Visual Analog scale for pain

Визуально-аналоговая шкала для боли (ВАШ) предназначена для измерения интенсивности боли. Она представляет собой непрерывную шкалу в виде горизонтальной или вертикальной линии длиной 10 см (100 мм) и расположенными на ней двумя крайними точками: «отсутствие боли» и «сильнейшая боль, какую можно только представить».

Числовая рейтинговая шкала для боли

Numeric rating scale for pain

Числовая рейтинговая шкала (NRS) является цифровой версией визуально-аналоговой шкалы (VAS). Она представляет собой горизонтальную линию, длиной 10 см, с расположенными на ней цифрами от 0 до 10, где 0 — «отсутствие боли», 5 — «умеренная боль» и 10 — «сильнейшая боль, какую можно только представить».

Индекс Goldman

Индекс Голдмана

Индекс Голдмана (оригинальный индекс кардиального риска, шкала Голдмана, Original Cardiac Risk Index, Goldman score) — многофакторный индекс риска кардиальных осложнений в некардиальной хирургии. Разработан для предоперационной оценки пациентов, имеющих риск серьезных периоперационных сердечно-сосудистых осложнений.

Индекс Lee

Индекс Lee — риск сердечно-сосудистых осложнений

Индекс Ли (индекс Lee, пересмотренный индекс кардиального риска, ПИКР, Revised Cardiac Risk Index, RCRI) — риск интраоперационных сердечно-сосудистых осложнений в анестезиологии.

Источник