CC BY
0
Анестезиология и реаниматология 2023, №1, с. 33-38
https://doi.org/10.17116/anaesthesiology202301133
Russian Journal of Anaesthesiology and Reanimatology
2023, No. 1, pp. 33-3B https://doi.org/10.17116/anaesthesiology202301133
Предикторы летального исхода у онкогематологических больных с инфекционными осложнениями в отделении реанимации
© А.В. ЛЯНГУЗОВ, А.С. ЛУЧИНИН, С.В. ИГНАТЬЕВ, И.В. ПАРАМОНОВ
ФГБУН «Кировскии научно-исследовательскии институт гематологии и переливания крови Федерального медико-биологического агентства», Киров, Россия
Цель исследования. Выявить предикторы летального исхода у больных с заболеваниями крови и инфекционными осложнениями при госпитализации в отделение анестезиологии и реанимации.
Материал и методы. В исследование включили 202 онкогематологических пациента с инфекционными осложнениями, госпитализированных в отделение анестезиологии и реанимации ФГБУН «КНИИГиПК ФМБА России» в 2018—2021 гг. В качестве потенциальных предикторов летальности оценивали показатели, используемые в шкалах SIRS, qSOFA и SOFA, а также другие патогенетически обоснованные критерии. Прогностическую модель построили с использованием метода бинарной многофакторной логистической регрессии.
Результаты. Летальность в исследуемой когорте составила 33% (67 из 202), шансы — 0,49 (67 к 136). Медиана периода наблюдения за пациентами — 6 (3—14) дней. Однофакторный анализ выявил повышение шансов летального исхода при наличии увеличения частоты дыхания и гипоксемии, гемодинамической нестабильности (снижение уровня артериального давления, необходимость применения катехоламинов), признаков поражения печени (гипербилирубинемия, гипопротеи-немия, гипоальбуминемия), нарушений ментального статуса. В результате многофакторного анализа выявлено три значимых предиктора неблагоприятного исхода: нарушение сознания, снижение количества тромбоцитов и содержания общего белка в сыворотке крови. При проверке качества модели на тестовой выборке с пороговым значением высокой вероятности смерти 232% ее точность составила 0,816 (95% ДИ 0,679—0,912), чувствительность — 0,80, специфичность — 0,82. Заключение. Наиболее важными предикторами неблагоприятного исхода у онкогематологических больных с инфекционными осложнениями, госпитализированных в отделение анестезиологии и реанимации, являются нарушение сознания, тромбоцитопения и снижение концентрации общего белка в сыворотке крови. Полученные данные могут быть использованы в клинической практике.
Ключевые слова: сепсис, прогноз, летальность, лейкозы, лимфомы.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ:
Лянгузов А.В. — https://orcid.org/0000-0001-5509-5308
Лучинин А.С. — https://orcid.org/0000-0002-5016-210X
Игнатьев С.В. — https://orcid.org/0000-0002-8457-2967
Парамонов И.В. — https://orcid.org/0000-0002-7205-912X
Автор, ответственный за переписку: Лянгузов А.В. — e-mail: [email protected]
КАК ЦИТИРОВАТЬ:
Лянгузов А.В., Лучинин А.С., Игнатьев С.В., Парамонов И.В. Предикторы летального исхода у онкогематологических больных с инфекционными осложнениями в отделении реанимации. Анестезиология и реаниматология. 2023;1:33-38. https://doi.org/10.17116/anaesthesiology202301133
Predictors of ICU mortality in patients with hemoblastosis and infectious complications
© A.V. LYANGUZOV, A.S. LUCHININ, S.V. IGNATYEV, I.V. PARAMONOV Kirov Research Institute of Hematology and Blood Transfusion, Kirov, Russia
Objective. To identify predictors of ICU mortality in patients with hemoblastosis and infectious complications. Material and methods. The study included 202 ICU patients with hemoblastosis and infectious complications between 2018 and 2021. We evaluated SIRS, qSOFA and SOFA scores, as well as other potential significant predictors. Binomial multiple logistic regression approach was used to create prognostic model.
Results. Mortality rate was 33% (67 out of 202), odds ratio — 0.49 (67 to 136). The median of the follow-up period was 6 (3-14) days. Univariate analysis revealed tachypnea, hypoxemia, hemodynamic instability (blood pressure decrease, need for vasopressor support), liver damage (hyperbilirubinemia, hypoproteinemia, hypoalbuminemia) and impaired consciousness as predictors of ICU mortality. Multivariate analysis revealed 3 significant predictors of mortality: impaired consciousness, platelet count and serum protein. Model quality was evaluated on a test set with a threshold of high probability of death 232%. Accuracy was 0.816 (95% CI 0.679-0.912), sensitivity — 0.80, specificity — 0.82.
РЕЗЮМЕ
ABSTRACT
Conclusion. Impaired consciousness, decreased platelet count and serum protein are the most important predictors of mortality in ICU patients with hemoblastosis and infectious complications. These data can be used in clinical practice.
Keywords: sepsis, prognosis, mortality, leukemia, lymphoma.
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS:
Lyanguzov A.V. — https://orcid.org/0000-0001-5509-5308 Luchinin A.S. — https://orcid.org/0000-0002-5016-210X Ignatyev S.V. — https://orcid.org/0000-0002-8457-2967 Paramonov I.V. — https://orcid.org/0000-0002-7205-912X Corresponding author: Lyanguzov A.V. — e-mail: [email protected]
TO CITE THIS ARTICLE:
Lyanguzov AV, Luchinin AS, Ignatyev SV, Paramonov IV. Predictors of ICU mortality in patients with hemoblastosis and infectious complications. Russian Journal of Anaesthesiology andReanimatology = Anesteziologiya i Reanimatologiya. 2023;1:33-38. (In Russ.). https://doi.org/10.17116/anaesthesiology202301133
Введение
Течение онкогематологических заболеваний нередко сопровождается развитием инфекционных осложнений, которые связаны с природой заболевания, применением интенсивных протоколов химиотерапии, широким использованием моноклональных антител, гормональных препаратов, наличием сопутствующих заболеваний [1]. Развитие нейтропении, повреждение слизистых оболочек, наличие центрального венозного катетера значительно увеличивают риск развития как бактериальных, так и грибковых инфекций. Присоединение системного воспаления в ответ на инфекцию является ведущим механизмом патогенеза септического процесса и сопровождается высокой внутриболь-ничной летальностью [2].
В настоящее время диагноз сепсиса устанавливается согласно критериям консенсуса «Сепсис 3» при доказанной или предполагаемой инфекции и наличии органных дисфункций, оцененных по шкале SOFA (Sequential Organ Failure Assessment) в 2 балла и более [3]. Прогнозирование неблагоприятного исхода при сепсисе является сложной задачей, а универсальность применения критериев «Сепсис 3» и прогностическая значимость шкалы SOFA в настоящее время все еще обсуждаются [4—9]. Раннее выявление факторов риска летальности у больных гемобластозами в отделении реанимации может играть ключевую роль в определении тактики лечения и способствовать рациональному использованию ресурсов здравоохранения.
Цель исследования — выявить предикторы летального исхода у больных с заболеваниями крови и инфекционными осложнениями при госпитализации в отделение анестезиологии и реанимации.
Материал и методы
В ретроспективное исследование включили 202 пациента с онкогематологическими заболеваниями, госпитализированных в отделение анестезиологии и реанимации (ОАР) ФГБУН «КНИИГиПК ФМБА России» в 2018— 2021 гг. с инфекционными осложнениями.
Критерии включения: наличие онкогематологического заболевания, возраст старше 18 лет, наличие инфекционных осложнений, госпитализация в ОАР.
Критерии исключения: возраст моложе 18 лет, неинфекционные причины госпитализации в ОАР (геморрагические осложнения, острая сосудистая патология). Медиана возраста составила 57 (19—82) лет; из 202 человек 112 мужчин и 90 женщин. Острый миелоидный лейкоз диагностирован у 85 больных, неходжкинская лимфома и хронический лимфолейкоз — у 42 больных, множественная миелома — у 25 больных, острый лимфобластный лейкоз — у 18 больных, лимфома Ходжкина — у 12 больных, миелодиспластиче-ский синдром — у 12 больных, хронические миелопролифе-ративные заболевания — у 6 больных, другие — у 2 больных. Трансплантация гемопоэтических стволовых клеток (22 ал-логенных, 23 аутологичных) выполнена 45 пациентам.
В качестве предикторов внутрибольничной летальности оценивали показатели, используемые в шкалах SIRS, qSOFA и SOFA: температуру тела, частоту дыхания (ЧДД), систолическое артериальное давление (АД), диастоличе-ское АД, среднее АД, частоту сердечных сокращений (ЧСС), потребность в инотропной поддержке, наличие или отсутствие гипоксемии, количество тромбоцитов, уровень креатинина и общего билирубина в крови и показатели шкалы Глазго. Дополнительно исследовали демографические данные (пол, возраст), уровень гемоглобина, количество лейкоцитов, концентрацию общего белка, альбумина, С-реактивного белка и прокальцитонина в крови, наличие или отсутствие документированной инфекции кровотока. В качестве зависимой переменной взят летальный исход во время госпитализации в ОАР. Оценку показателей производили в первые 24 ч, за исключением микробиологических исследований образцов крови, которые учитывали в течение всего срока госпитализации.
Подготовка данных перед созданием прогностической модели включала в себя ряд процедур, таких как вменение отсутствующих значений переменных, проверка на наличие мультиколлинеарности, регуляризация для селекции предикторов, удаление влияния выбросов путем логарифмирования и случайное разделение выборки на тренировочную и тестовую в соотношении 75%/25%. Для построения модели использовали метод логистической регрессии (ЛР).
Статистический анализ проводили с использованием языка программирования R v. 3.4.2 и пакетов missForest, glmnet, caret, pROC. Распределение данных оценивали на нормальность методом Шапиро—Уилка и описывали в виде медианы и диапазона «минимум — макси-
мум». Различия количественных переменных оценивали с использованием критерия Манна—Уитни, категориальных переменных — методом х2. Нулевую гипотезу отвергали при р<0,05.
Таблица 1. Клинические и лабораторные данные больных гемо-бластозами, поступивших в отделение анестезиологии и реанимации с инфекционными осложнениями
Table 1. Clinical and laboratory data of ICU patients with hemoblas-tosis and infectious complications
Показатель Медиана
(минимум — максимум)
Температура тела, °С 37,0 (34,0—39,4)
ЧДД, мин-1 22 (12—50)
ЧСС, мин-1 95 (55—170)
АД систолическое, мм рт.ст. 115 (51—175)
АД диастолическое, мм рт.ст. 70 (25—100)
АД среднее, мм рт.ст. 86 (41 — 123)
Гемоглобин, г/л 81 (37—169)
Количество лейкоцитов, -109/л 1,21 (0—703)
Количество тромбоцитов, -109/л 31 (1—807)
Креатинин, мкмоль/л 80,0 (36,0—471,0)
Билирубин общий, мкмоль/л 12,6 (2,9—280,2)
Альбумин, г/л 33,1 (16,1—53,7)
С-реактивный белок, г/л 0,116 (0,000—0,682)
Прокальцитонин, нг/мл 0,46 (0,02—125,52)
Примечание. ЧДД — частота дыхательных движений; ЧСС — частота сердечных сокращений; АД — артериальное давление.
Результаты
Летальность в исследуемой когорте составила 33% (67 из 202), шансы — 0,49 (67 к 136). Медиана периода наблюдения за пациентами — 6 (3—14) дней. Клинические и лабораторные данные пациентов при поступлении в ОАР представлены в табл. 1.
Гипоксемия при поступлении в ОАР выявлена у 85 (42%) больных, нарушение сознания различной степени выраженности — у 25 (12,4%) больных, инотропная поддержка требовалась 21 (10%) пациенту, септицемию диагностировали у 40 (20%) больных. Для определения прогностической значимости изучаемых показателей выполнили однофакторный регрессионный анализ, результаты которого представлены в табл. 2.
В результате многофакторного анализа выявлено три значимых предиктора неблагоприятного исхода: нарушение сознания, оцененное по шкале комы Глазго, количество тромбоцитов и содержание общего белка в сыворотке крови. Количественные предикторы логарифмировали по основанию 2. Уравнение итоговой модели ЛР:
= 14,13—0,28 х 1о§2 (тромбоциты, х Ю9/л)-
—2,37 х кщ2(общий белок, г/л)+2,98хГлазго (1 — менее 15 баллов, 0 — 15 баллов).
При помощи уравнения регрессии высчитали вероятность смерти у всех пациентов тренировочной выборки и определили ее пороговое значение (32%) для прогноза летальности с максимальными показателями чув-
Таблииа 2. Результаты однофакторного анализа прогноза внутрибольничной летальности в отделении анестезиологии и реанимации Table 2. Univariate analysis of predictable ICU mortality
Показатель Отношение шансов 95% доверительный интервал р-уровень значимости
Количественные
Возраст, годы 0,99 0,97—1,01 0,713
Пол 0,98 0,54—1,77 0,964
Температура тела, °С 0,92 0,70—1,21 0,585
ЧДД, мин-1 1,06 1,01 — 1,12 0,017
ЧСС, мин-1 1,01 1,00—1,03 0,021
АД систолическое, мм рт.ст. 0,98 0,96—0,99 0,015
АД диастолическое, мм рт.ст. 0,97 0,95—0,99 0,046
АД среднее, мм рт.ст. 0,97 0,95—0,99 0,006
Гемоглобин, г/л 1,00 0,99—1,02 0,320
Количество лейкоцитов, -109/л 0,99 0,99—1,00 0,914
Количество тромбоцитов, -109/л 0,99 0,99—1,00 0,085
Общий белок, г/л 0,96 0,93—0,99 0,004
Альбумин, г/л 0,93 0,88—0,98 0,005
Креатинин, мкмоль/л 1,00 0,99—1,00 0,077
Общий билирубин, мкмоль/л 1,01 1,00—1,03 0,000
С-реактивный белок, г/л 7,57 0,77—74,19 0,081
Прокальцитонин, нг/мл 1,01 0,99—1,02 0,187
Категориальные
Наличие гипоксемии (Да/Нет) 2,69 1,47—4,92 0,001
Инотропная поддержка (Да/Нет) 4,83 1,84—12,64 <0,0001
Наличие нарушений ментального статуса 0,65 0,49—0,84 <0,0001
(оценка по шкале Глазго <15) (Да/Нет)
Септицемия (Да/Нет) 0,96 0,46—2,01 0,920
Примечание. ЧДД — частота дыхательных движений; ЧСС — частота сердечных сокращений; АД — артериальное давление.
ствительности и специфичности методом ROC-анализа. Данный порог использовали для дихотомического деления тестовой выборки и оценки финального качества модели, прогностическая точность которой составила 0,816 (95% ДИ 0,679—0,912), чувствительность — 0,80, специфичность — 0,82.
Обсуждение
Несмотря на значительные достижения в диагностике и лечении онкогематологических заболеваний в последние десятилетия, сепсис остается одной из ведущих причин летальности у этой категории больных. D.C. Angus и соавт. показали, что у каждого шестого пациента с сепсисом выявлялось онкологическое заболевание, а летальность в этих случаях была на 30% выше [10]. Инфекционные осложнения и сепсис являются основными причинами госпитализации пациентов с гематологическими злокачественными новообразованиями в отделения интенсивной терапии и приводят к высокой летальности и значительным расходам на лечение [11—14]. S.J. Na и соавт. продемонстрировали, что среди всех онкологических пациентов с сепсисом больные с гемобластозами имеют наихудший прогноз [15].
Обоснованность применения критериев консенсуса «Сепсис 3» с целью прогнозирования исхода заболевания у онкогематологических больных с сепсисом в настоящее время до конца неясна [16]. Данные, представленные в литературе, по-разному оценивают предиктивную роль наиболее часто используемых шкал — SIRS, qSOFA и SOFA [4, 17—19]. Основной целью анализа явилось определение прогностической роли конкретных критериев, используемых в оценочных системах SIRS, qSOFA и SOFA, а также некоторых других, оценка которых являлась патогенетически обоснованной.
Проведенное исследование продемонстрировало уровень летальности пациентов в ОАР, сопоставимый с представленным в литературе [20]. В отличие от данных D.D. Benoit и соавт. [21], которые показали зависимость летальности этих больных от выраженности лейкопении, в нашем исследовании такая закономерность не выявлена (ОШ 0,99; 95% ДИ 0,99—1,004; p=0,915), что согласуется с более поздними публикациями [22, 23]. Не выявлена также прогностическая значимость общепризнанных показателей системного воспаления — С-реактивного белка (ОШ 7,58; 95% ДИ 0,77—74,19; p=0,082) и прокальцитонина (ОШ 1,0107; 95% ДИ 0,9947—1,0271; p=0,187), что также продемонстрировано А.А. Кочкиным и соавт. при рефрактерном септическом шоке [24]. По нашему мнению, оценка этих показателей в динамике может повысить их прогностическую значимость, как это показано в других исследованиях [25, 26]. Наличие или отсутствие бактериемии у изучаемой группы пациентов не имело самостоятельного значения в прогнозе летальности (ОШ 0,96; 95% ДИ 0,46—2,01; p=0,92). Одно-факторный анализ выявил повышение шансов летального исхода при наличии дыхательной недостаточности (увеличение ЧДД и гипоксемия), гемодинамической нестабильности (снижение уровня АД и необходимость применения катехоламинов), при поражении печени, проявляющемся гипербилирубинемией и нарушениями ее белково-синте-тической функции — гипопротеинемией, гипоальбумине-мией, а также при наличии нарушений ментального статуса (см. табл. 2).
Известно, что в однофакторном анализе не учитывается взаимное влияние показателей друг на друга, поэтому для построения прогностической модели использовали многофакторную ЛР. Ввиду ограниченного размера выборки предварительно уменьшили количество предикторов посредством метода регуляризации «ЛАССО». В итоговый многофакторный анализ включили ЧСС, гипоксемию, уровень тромбоцитов, содержание общего белка, альбумина, общего билирубина и нарушение сознания, оцененное по шкале Глазго. В итоговой модели остались только три значимых фактора риска неблагоприятного исхода, которые, исходя из полученного уравнения регрессии, следует трактовать следующим образом: наличие нарушений сознания, оцененное по шкале Глазго (<15 баллов), увеличивает вероятность смерти в 20 раз, снижение уровня тромбоцитов в 2 раза увеличивает шансы умереть на 32%, а снижение концентрации общего белка в 2 раза увеличивает шансы смерти в 11 раз.
Полученные результаты согласуются с данными исследования S.C. Tauber и соавт. [27], К.М. Быковой и соавт. [28], показавшими, что нарушения сознания при сепсисе сопровождаются высокой летальностью и обусловлены развитием эндотелиальной дисфункции, поражением микроглии, гипоксией, повышенной проницаемостью ге-матоэнцефалического барьера и др.
Исследуя применение модифицированной для больных гемобластозами версии шкалы SOFA (SOFAhem), A.M.P. Demandt и соавт. описали ее более высокую прогностическую значимость [29]. В отличие от обычной в шкале SOFAhem не учитываются изменения 2 из 5 параметров органных дисфункций: нарушение сознания и коагуляци-онные расстройства (выраженность тромбоцитопении). Полученные в нашем исследовании данные свидетельствуют о том, что исключение этих параметров из шкалы SOFA нецелесообразно и может вести к снижению ее пре-диктивной значимости.
Заключение
Таким образом, наиболее важными предикторами неблагоприятного исхода у больных гемобластозами с инфекционными осложнениями, госпитализированных в ОАР, являются снижение уровня сознания по шкале Глазго менее 15 баллов, тромбоцитопения и снижение общего белка в сыворотке крови, характеризующие функциональное состояние центральной нервной системы, костного мозга и синтетической функции печени. На основании полученных данных разработана программа для ЭВМ «Калькулятор расчета вероятности летального исхода у больных гемобластозами в отделении интенсивной терапии» [30], валида-ция которой в клинической практике позволит оптимизировать интенсивную терапию сепсиса.
Участие авторов:
Концепция и дизайн исследования — Лянгузов А.В., Лучинин А.С.
Сбор и обработка материала — Игнатьев С.В. Статистическая обработка — Лучинин А.С. Написание текста — Лянгузов А.В. Редактирование — Парамонов И.В.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. The authors declare no conflicts of interest.
ЛИТЕРАТУРА/REFERENCES
1. Gustinetti G, Mikulska M. Bloodstream infections in neutropenic cancer patients: A practical update. Virulence. 2016;7(3):280-297. https://doi.org/ 10.1080/21505594.2016.1156821
2. Fleischmann C, Scherag A, Adhikari NK, Hartog CS, Tsaganos T, Schlattmann P, Angus DC, Reinhart K; International Forum of Acute Care Trial-ists. Assessment of Global Incidence and Mortality of Hospital-treated Sepsis. Current Estimates and Limitations. American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine. 2016;193(3):259-272. https://doi.org/10.1164/rccm.201504-07810C
3. Руднов В.А., Кулабухов В.В. Сепсис-3: обновленные ключевые положения, потенциальные проблемы и дальнейшие практические шаги. Вестник анестезиологии и реаниматологии. 2016;13(4):4-11. Rudnov VA, Kulabukhov VV. Sepsis-3: updated main definitions, potential problems and next practical steps. Vestnik anesteziologii i reanimatologii. 2016;13(4):4-11. (In Russ.). https://doi.org/10.21292/2078-5658-2016-13-4-4-11
4. Carneiro AH, Povoa P, Gomes JA. Dear Sepsis-3, we are sorry to say that we don't like you. Revista Brasileira de Terapia Intensiva. 2017;29(1):4-8. https://doi.org/10.5935/0103-507X.20170002
5. Tusgul S, Carron PN, Yersin B, Calandra T, Dami F. Low sensitivity of qSOFA, SIRS criteria and sepsis definition to identify infected patients at risk of complication in the prehospital setting and at the emergency department triage. .Scandinavian Journal of Trauma, Resuscitation and Emergency Medicine. 2017;25(1):108.
https://doi.org/10.1186/s13049-017-0449-y
6. Gupta T, Puskarich MA, DeVos E, Javed A, Smotherman C, Sterling SA, Wang HE, Moore FA, Jones AE, Guirgis FW. Sequential Organ Failure Assessment Component Score Prediction of In-hospital Mortality From Sepsis. Journal of Intensive Care Medicine. 2020;35(8):810-817. https://doi.org/10.1177/0885066618795400
7. Nakashima T, Miyamoto K, Shimokawa T, Kato S, Hayakawa M. The Association between Sequential Organ Failure Assessment Scores and Mortality in Patients with Sepsis during the First Week: The JSEPTIC DIC Study. Journal of Intensive Care Medicine. 2020;35(7):656-662. https://doi.org/10.1177/0885066618775959
8. Songsangjinda T, Khwannimit B. Comparison of severity score models based on different sepsis definitions to predict in-hospital mortality among sepsis patients in the Intensive Care Unit. Medicina Intensiva. 2020;44(4):226-232. https://doi.org/10.1016/j.medin.2018.12.004
9. Заболотских И.Б., Зыбин К.Д., Носков А.А., Кузнецова М.П., Мусае-ва Т.С., Синьков С.В. Сравнение шкал REMS, NEWS и qSOFA в прогнозе летального исхода у пациентов с COVID-19, вирус идентифицирован: результаты ретроспективного наблюдательного исследования. Анестезиология и реаниматология. 2020;(6-2):20-26.
Zabolotskikh IB, Zybin KD, Noskov AA, Kuznetsova MP, Musaeva TS, Sinkov SV. Comparison of REMS, NEWS and qSOFA scales in mortality prediction for patients with confirmed SARS-CoV-2 infection upon admission to ICU: a retrospective observational trial. Anesteziologiya i Reanima-tologiya. 2020;(6-2):20-26. (In Russ.). https://doi.org/10.17116/anaesthesiology202006220
10. Angus DC, Linde-Zwirble WT, Lidicker J, Clermont G, Carcillo J, Pin-sky MR. Epidemiology of severe sepsis in the United States: analysis of incidence, outcome, and associated costs of care. Critical Care Medicine. 2001;29(7):1303-1310.
https://doi.org/10.1097/00003246-200107000-00002
11. Taccone FS, Artigas AA, Sprung CL, Moreno R, Sakr Y, Vincent JL. Characteristics and outcomes of cancer patients in European ICUs. Critical Care. 2009;13(1):R15.
https://doi.org/10.1186/cc7713
12. Azoulay E, Mokart D, Pène F, Lambert J, Kouatchet A, Mayaux J, Vincent F, Nyunga M, Bruneel F, Laisne LM, Rabbat A, Lebert C, Perez P, Chaize M, Renault A, Meert AP, Benoit D, Hamidfar R, Jourdain M, Darmon M, Schlemmer B, Chevret S, Lemiale V. Outcomes of critically ill patients with hematologic malignancies: prospective multicenter data from France and Belgium — a groupe de recherche respiratoire en réanimation onco-héma-tologique study. Journal of Clinical Oncology. 2013;31(22):2810-2818. https://doi.org/10.1200/JCO.2012.47.2365
13. Soares M, Bozza FA, Azevedo LC, Silva UV, Corrêa TD, Colombari F, Torelly AP, Varaschin P, Viana WN, Knibel MF, Damasceno M, Espino-za R, Ferez M, Silveira JG, Lobo SA, Moraes AP, Lima RA, de Carval-ho AG, do Brasil PE, Kahn JM, Angus DC, Salluh JI. Effects of Organizational Characteristics on Outcomes and Resource Use in Patients With Cancer Admitted to Intensive Care Units. Journal of Clinical Oncology. 2016;34(27):3315-3324. https://doi.org/10.1200/JCO.2016.66.9549
14. Rosolem MM, Rabello LS, Lisboa T, Caruso P, Costa RT, Leal JV, Salluh JI, Soares M. Critically ill patients with cancer and sepsis: clinical course and prognostic factors. Journal of Critical Care. 2012;27(3):301-307. https://doi.org/10.1016/j.jcrc.2011.06.014
15. Na SJ, Ha TS, Koh Y, Suh GY, Koh SO, Lim C-M, Choi W-I, Lee YJ, Kim SC, Chon GR, Kim JH, Kim JY, Lim J, Park S, Kim HC, Lee JH, Lee JH, Park J, Cho J, Jeon K; Validation of Simplified Acute Physiology Score 3 in Korean Intensive care unit (VSKI) study group; Korean Study Group On Respiratory Failure (KOSREF). Characteristics and Clinical Outcomes of Critically Ill Cancer Patients Admitted to Korean Intensive Care Units. Acute Critical Care. 2018;33(3):121-129. https://doi.org/10.4266/acc.2018.00143
16. Al-Zubaidi N, Shehada E, Alshabani K, ZazaDitYafawi J, Kingah P, Souba-ni AO. Predictors of outcome in patients with hematologic malignancies admitted to the intensive care unit. Hematology/Oncology and Stem Cell Therapy. 2018;11(4):206-218.
https://doi.org/10.1016Xj.hemonc.2018.03.003
17. Руднов В.А., Астафьева М.Н. Информационная значимость шкалы qSOFA для современной клинической медицины (обзор литературы). Вестник интенсивной терапии им. А.И. Салтанова. 2018; 4:30-37. Rudnov VA, Astafeva MA. Information significance of the qSOFA scale for current clinical medicine. Literature review. Vestnik intensivnoj terapii im. A.I. Sal-tanova. 2018;4:30-37. (In Russ.). https://doi.org/10.21320/1818-474X-2018-4-30-37
18. Kim M, Ahn S, Kim WY, Sohn CH, Seo DW, Lee Y-S, Lim KS. Predictive performance of the quick Sequential Organ Failure Assessment score as a screening tool for sepsis, mortality, and intensive care unit admission in patients with febrile neutropenia. Support Care Cancer. 2017;25(5):1557-1562. https://doi.org/10.1007/s00520-016-3567-6
19. Costa RT, Nassar AP Jr, Caruso P. Accuracy of SOFA, qSOFA, and SIRS scores for mortality in cancer patients admitted to an intensive care unit with suspected infection. Journal of Critical Care. 2018;45:52-57. https://doi.org/10.1016/j.jcrc.2017.12.024
20. Kraguljac AP, Croucher D, Christian M, Ibrahimova N, Kumar V, Jacob G, Kiss A, Minden MD, Mehta S. Outcomes and Predictors of Mortality for Patients with Acute Leukemia Admitted to the Intensive Care Unit. Canadian Respiratory Journal. 2016;:3027656. https://doi.org/10.1155/2016/3027656
21.
22.
24.
25.
Benoit DD, Vandewoude KH, Decruyenaere JM, Hoste EA, Colardyn FA. Outcome and early prognostic indicators in patients with a hematologic malignancy admitted to the intensive care unit for a life-threatening complication. Critical Care Medicine. 2003;31(1):104-112. https://doi.org/10.1097/00003246-200301000-00017
Schellongowski P, Staudinger T, Kundi M, Laczika K, Locker GJ, Bojic A, Robak O, Fuhrmann V, Jäger U, Valent P, Sperr WR. Prognostic factors for intensive care unit admission, intensive care outcome, and post-intensive care survival in patients with de novo acute myeloid leukemia: A single center experience. Haematologica. 2011;96(2):231-237. https://doi.org/10.3324/haematol.2010.031583 23. Cheng Q, Tang Y, Yang Q, Wang E, Liu J, Li X. The prognostic factors for patients with hematological malignancies admitted to the intensive care unit. SpringerPlus. 2016;5(1):2038. https://doi.org/10.1186/s40064-016-3714-z
Кочкин А.А., Ядгаров М.Я., Берикашвили Л.Б., Переходов С.Н., Лих-ванцев В.В. Предикторы летального исхода у пациентов с рефрактерным септическим шоком. Вестник анестезиологии и реаниматологии. 2021;18(3):30-35.
Kochkin AA, Yadgarov MYa, Berikashvili LB, Perekhodov SN, Likhvan-tsev VV. Predictors of lethal outcomes in patients with refractory septic shock. Vestnik anesteziologii i reanimatologii. 2021;18(3):30-35. (In Russ.). https://doi.org/10.21292/2078-5658-2021-18-330-35
Wang J, Wu X, Tian Y, Li X, Zhao X, Zhang M. Dynamic changes and diagnostic and prognostic significance of serum PCT, hs-CRP and s-100 protein in central nervous system infection. Experimental and Therapeutic Medicine. 2018;16(6):5156-5160. https://doi.org/10.3892/etm.2018.6866
26. Cui N, Zhang H, Chen Z, Yu Z. Prognostic significance of PCT and CRP evaluation for adult ICU patients with sepsis and septic shock: retrospective analysis of 59 cases. Journal of International Medical Research. 2019;47(4):1573-1579. https://doi.org/10.1177/0300060518822404
27. Tauber SC, Djukic M, Gossner J, Eiffert H, Brück W, Nau R. Sepsis-associated encephalopathy and septic encephalitis: an update. Expert Review of Anti-infective Therapy. 2021;19(2):215-231. https://doi.org/10.1080/14787210.2020.1812384
28. Быкова К.М., Саввина И.А., Бодарева Н.В., Забродская Ю.М. Патофизиологические аспекты и комплексная диагностика сепсис-ассо-циированной энцефалопатии. Перспективы этиопатогенетической терапии. Анестезиология и реаниматология. 2022;(4):92-98.
Bykova KM, Savvina IA, Bodareva NV, Zabrodskaya YuM. Pathophysiological aspects and complex diagnosis of sepsis-associated encephalopathy. Prospects for etiopathogenetic therapy. Anesteziologiya i Reanimatologiya. 2022;(4):92-98. (In Russ.).
https://doi.org/10.17116/anaesthesiology202204192
29. Demandt AMP, Geerse DA, Janssen BJP, Winkens B, Schouten HC, van Mook WNKA. The prognostic value of a trend in modified SOFA score
for patients with hematological malignancies in the intensive care unit.
European Journal of Haematology. 2017;99(4):315-322. https://doi.org/10.1111/ejh.12919 30. Лянгузов А.В., Лучинин А.С. Калькулятор расчета вероятности летального исхода у больных гемобластозами в отделении интенсивной терапии. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ, рег. №2022619423 от 20.05.2022. М.: Роспатент; 2022. Lyanguzov AV, Luchinin AS. Kal'kulyator rascheta veroyatnostiletal'nogo is-khoda u bol'nykh gemoblastozami v otdelenii intensivnoo terapii. Svidetel'stvo o gosudarstvennoj registratsii programmy dlya EVM, reg. №2022619423 ot 20.05.2022. M.: Rospatent; 2022.
Поступила 12.05.2022 Received 12.05.2022 Принята к печати 21.06.2022 Accepted 21.06.2022
