Раннее прогнозирование вторичных осложнений и прогноз после аСАК (PROSAH-MPC)

В 2019 году Фаваз и соавт. сообщили, что увеличение количества лейкоцитов в течение 72 часов после аСАК было тесно связано с развитием осложнений ОКИ после аСАК, особенно лейкоциты ≥ 12,1 более ценны для прогнозирования ОКИ, чем WFNS и методы лечения. Юэ и др. опубликовал статью в том же году, в которой отношение нейтрофилов к лимфоцитам (NLR) рассматривалось как клинический предиктор DCI после аСАК. В дополнение к сывороточным маркерам Hideyuki et al. сообщили в журнале Stroke в 2020 г., что КТ сгустка крови HU в межстопной цистерне является точным и надежным предиктором симптоматического вазоспазма при КТ при поступлении у пациентов с аСАК. При обзоре этой литературы можно отметить некоторые ограничения или проблемы в прогнозировании DCI с помощью одного предиктора, включая непроверенный предиктор, большую внешнюю вариабельность, низкую точность прогноза и плохую клиническую осуществимость и неэффективность. На основании этого Лю и соавт. опубликовала новое исследование в сентябре 2020 года, в котором для прогнозирования DCI использовалась обычная столбчатая диаграмма, и это была единственная статья, в которой использовалась модель номограммы для прогнозирования DCI. Окончательные переменные, включенные в модель, включали возраст, класс Hunt-Hess, расположение аневризмы, артериальное давление при поступлении и т. д. По сравнению с одним предиктором эта модель прогнозирования улучшила свою клиническую работоспособность и точность, но не была такой удобной и оперативной, как динамическая номограмма. В то же время эта модель не проверена, и ее клиническая применимость не является сильной. В настоящее время нет ученых, применяющих динамическую модель номограммы и модель машинного обучения, подходящую для субарахноидального сгустка крови, КТ, сывороточных маркеров, таких как данные о состоянии больничного пациента, для прогнозирования DCI. Предикторы, выбранные с помощью модели логистической регрессии, помещаются в динамическую модель номограммы, и нейрохирург использует эту модель для выбора значений, соответствующих результатам обследования пациента, для автоматического анализа вероятности ОКИ у пациента. Принцип заключается в том, что коэффициенты распределяются на основе размера коэффициентов регрессии между переменными. Коэффициенты максимальной переменной стандартного ретроспективного коэффициента составляют 100 баллов. Коэффициенты, соответствующие вероятности 0,5, являются критическими оценками. Динамическая модель номограммы имеет очевидные преимущества перед одним предиктором или общей столбчатой ​​диаграммой, то есть позволяет значительно повысить ее клиническую работоспособность. В то же время после внутренней и внешней проверки повышается стабильность модели и снижается вариабельность, что позволяет значительно повысить клиническую точность и клиническую применимость прогнозирования DCI.

В то же время сравнение оптимальной модели для прогнозирования показателей, для руководства индивидуальной профилактикой вторичных осложнений и оценки прогноза имеет важное клиническое значение.