Новая модель прогнозирования инфицированного панкреонекроза (ИПН) у пациентов с острым панкреатитом (ОП) предлагает новаторский подход к улучшению результатов лечения пациентов. Разработанная группой исследователей из восьми китайских больниц, модель использует пять ранних клинических показателей — частоту дыхания, температуру, уровень глюкозы в сыворотке, кальций и азот мочевины крови (АМК) — для выявления пациентов с высоким риском в течение 24 часов после поступления в больницу.

В исследовании, недавно опубликованном в журнале eGastroenterology, были проанализированы данные более 3000 пациентов с диагнозом АП в период с 2017 по 2023 год. Для разработки и проверки модели исследователи использовали передовые статистические методы, включая регрессию LASSO и многомерный анализ.

На этапе разработки была достигнута площадь под кривой рабочей характеристики приемника (AUC) 0,85, что значительно превзошло такие широко используемые системы оценки, как BISAP (AUC 0,76) и SOFA (AUC 0,57).

«Инфицированный панкреонекроз является серьезным осложнением острого панкреатита , которое увеличивает риск смертности и длительность госпитализации», — сказал доктор Донг У, старший научный сотрудник больницы Пекинского объединенного медицинского колледжа.

«Наша модель представляет собой практичный и высокоточный инструмент для ранней стратификации риска, гарантирующий своевременное вмешательство и более эффективное распределение ресурсов в системах здравоохранения».

Почему раннее выявление имеет значение

IPN встречается примерно в 6% случаев AP, с заметно более высокой распространенностью у пациентов, страдающих тяжелым острым панкреатитом (SAP). При отсутствии лечения это состояние может привести к системным инфекциям, полиорганной недостаточности и повышенной смертности. Своевременное и точное прогнозирование имеет решающее значение для начала соответствующего лечения, включая антибиотики и минимально инвазивные процедуры.

Модель фокусируется на переменных, легко доступных в обычных клинических условиях, таких как показатели жизнедеятельности и основные лабораторные тесты. Такой подход обеспечивает простоту внедрения и минимизирует зависимость от дорогостоящих или специализированных диагностических инструментов.

«Благодаря сосредоточению внимания на общедоступных клинических данных нашу модель можно адаптировать к различным медицинским учреждениям, в том числе с ограниченными ресурсами», — отметил доктор Инь Чжу из Первой аффилированной больницы Наньчанского университета.

Значение для клинической практики

Исследование подчеркивает полезность модели в руководстве персонализированными стратегиями ухода для пациентов с AP. Для лиц с высоким риском, выявленных моделью, клиницисты могут отдать приоритет более тщательному мониторингу и раннему началу целевой терапии. Этот проактивный подход может значительно снизить осложнения и связанные с ними расходы на здравоохранение.

«Анализ кривой принятия решений показал, что модель обеспечивает положительную чистую выгоду в широком диапазоне клинических порогов», — пояснил доктор Хонгда Чен из больницы Пекинского объединённого медицинского колледжа. «Это означает, что врачи могут уверенно использовать её для балансирования рисков избыточного лечения с опасностями пропущенных диагнозов».

Глобальный охват и будущие направления

Хотя модель была проверена на китайской популяции, исследователи намерены расширить ее применение в глобальном масштабе. Планируются дальнейшие исследования для адаптации ее к западным популяциям, где преобладает панкреатит, связанный с алкоголем, и другие демографические факторы могут влиять на результаты. Модель также открывает возможности для дальнейших исследований профилактических мер и раннего вмешательства в IPN.

«Это нововведение — шаг вперед в персонализированной медицине», — добавил доктор Донг Ву. «Мы надеемся, что оно послужит катализатором будущих достижений в лечении острого панкреатита, особенно в регионах с высоким бременем заболевания».