Предиктивная значимость кровотока в желудочно-кишечном тракте для непереносимости энтерального питания у пациентов в критическом состоянии

Энтеральное питание (ЭП) является предпочтительным способом нутритивной поддержки для пациентов в критическом состоянии. Однако возникновение непереносимости энтерального питания (НЭП) часто ограничивает его эффективность и прерывает поступление питательных веществ. Современные клинические методы оценки и существующие прогностические модели для НЭП в основном основываются на субъективных или отсроченных показателях. Нормальная функция желудочно-кишечного тракта в значительной степени зависит от адекватной перфузии крови и беспрепятственного венозного возврата, но текущие исследования уделяют недостаточное внимание состоянию кровотока в желудочно-кишечном тракте. Ультразвуковая диагностика у постели больного (POCUS), благодаря своей динамической и визуальной природе, может использоваться для объективной оценки этих желудочно-кишечных показателей.

Данное исследование спроектировано как проспективное обсервационное когортное исследование с участием больницы Руйцзинь, аффилированной с Шанхайским медицинским университетом Цзяотун. Исследователи будут проводить прикроватные ультразвуковые оценки в четыре конкретных момента времени: при поступлении в ОРИТ, а также на 1-й, 4-й и 7-й день энтерального питания. Ультразвуковые оценки будут измерять различные гемодинамические параметры, включая диаметр, усредненную по времени максимальную скорость, кровоток и показатели VExUS основных сосудов, таких как чревный ствол (ЧС), верхняя брыжеечная артерия (ВБА), нижняя полая вена (НПВ), печеночная вена (ПВ) и воротная вена (ВВ).

Конечная цель данного исследования – использование алгоритмов машинного обучения для построения и сравнения трех прогностических моделей: модели клинических показателей, модели параметров кровотока и комбинированной клинико-гемодинамической модели. Таким образом, исследование изучит независимую прогностическую ценность желудочно-кишечного кровотока для НЭП и ее симптомов у пациентов в критическом состоянии, оценит добавочную ценность включения параметров кровотока в прогностические модели и проведет валидацию моделей с использованием внешнего набора данных.