PERSONALIZED MATHEMATICAL MODEL OF OUTCOME IN PATIENTS WITH TRAUMATIC BRAIN INJURIES
Zhanslu N. Sarkulova, Ainur Tokshilykova, Marat Sarkulov, M Zhankulov, Kalieva B.M., Kamila R. Daniyarova, Zhuldyzbaeva Zh.Zh. · Ġylym men densaulyķ saķtau. · 2024
Introduction. Previously, determining the prognosis based on epidemiological data was the key to informing about the treatment of patients [1,2], but modern prognostic models based on demographic data, clinical examination, radiological imaging have limited prognostic ability [3,4]. At the same time, a reliable prognosis of the outcome of the disease with modern highly specific and sensitive markers is of great clinical importance [5,6]. Aim. Developing a method for mathematical modeling of the outcome of acute traumatic cerebral injuries based on complex clinical, laboratory, and neuroimaging studies with integral scales for assessing neurological status. Materials and methods. The studies were conducted in 79 patients with various acute traumatic brain injuries. All patients underwent a detailed clinical and neurological examination using the Glasgow Coma Scale (GCS), computed tomography, X-ray, ultrasound, hematological and biochemical examinations. To identify dependent and independent risk factors for death in the acute period of injury, a one-dimensional and multidimensional regression analysis was performed. To determine the predictive variables, an analysis of the receiver's performance characteristics (ROC) was performed with the calculation of sensitivity and specificity. The results obtained. We found that the strongest predictors of a poor outcome were - AVDO2 > 52% of the left side (OR) - 9.01 (95% СI: 3.45 - 23.51), p52%, right side (OR) - 5.71 (95% СI: 2.31-14.16), p=0.0002. Lactate level >3.3 mmol/l (OR) - 4.30 (95% СI: 1.61-11.51), p=0.0036. With an increase in S100ß 0.1 mcg/l> (OR) - 3.77 (95% СI:1.63-8.73), p=0.0020 and NSE ng/ml>12.5 (OR) - 2.69 (95% СI:1.14-6.36), p=0.0240; SAD>169 mmHg (OR) - 3.27 (95% СI:1.26-8.48), p=0.0146; at the age of > 65 years (OR) - 2.43 (95% СI: 1.04-5.68), p=0.0406. The measure of reliability of the model obtained by the criterion of pseudo R2, Nagelkerke - 627.3% and logLikelihood - 112.7. Сonclusion. These data were used to develop a mathematical model that allows predicting the outcome of the disease. The best predicted value of the model had a cut-off point of 99.13%, AuROC-0.912; Se-93.26%; Sp-80.00%; NPV-94.55%; PPV-76.15%. Введение. Раннее определение прогноза на основе эпидемиологических данных является ключом к информированию о лечении пациентов [1,2]. Но современные прогностические модели, основанные на демографических данных, клиническом обследовании, радиологической визуализации, имеют ограниченную прогностическую способность [3,4]. В тоже время надежный прогноз исхода заболевания с современными высокоспецифичными и чувствительными маркерами имеет большое клиническое значение [5,6]. Цель. Разработка метода математического моделирования исхода острых травматических церебральных повреждений на основе комплексных клинических, лабораторных, нейровизуализационных исследований с интегральными шкалами оценкиневрологического статуса. Материалы и методы. Исследования проведены у 79 пациентов с различными острыми травматическими поражениями головного мозга. Все пациенты прошли подробное клиническое и неврологическое обследование с использованием шкалы комы Глазго (GCS), компьютерную томографию, рентгенологические, ультразвуковые, гематологические и биохимические исследования. Для выявления зависимых и независимых факторов риска летального исхода в остром периоде травмы был проведен одномерный и многомерный регрессионный анализ. Для определения прогнозных переменных был проведен анализ рабочих характеристик приемника (ROC) с расчетом чувствительности и специфичности. Полученные результаты. Мы обнаружили, что самыми сильными предикторами плохого исхода были - AVDO2 > 52% левой стороны (ОШ) - 9,01 (95% СИ: 3,45 - 23,51), р52%, правой стороны (ОШ) - 5,71 (95% СИ: 2,31-14,16), р=0,0002. Уровень лактата >3,3 ммоль/л (ОШ) - 4,30 (95% СИ: 1,61-11,51), р=0,0036. При увеличении S100β 0,1 мкг/л> (ОШ) - 3,77 (95% СИ:1,63-8,73), р=0,0020 и NSE нг/мл>12,5 (ОШ) - 2,69 (95% СИ:1,14-6,36), р=0,0240; САД>169 мм. рт. (ОШ) - 3,27 (95% СИ:1,26-8,48), р=0,0146; при возрасте > 65 лет (ОШ) - 2,43 (95% СИ: 1,04-5,68), р=0,0406. Мера надежности модели, полученной по критерию псевдо R2, Nagelkerke - 627,3% и logLikelihood - 112,7. Вывод. Эти данные были использованы для разработки математической модели, позволяющей прогнозировать исход заболевания. Наилучшее прогнозируемое значение модели имели точку отсечения 99,13%, AuROC-0,912; Se-93,26%; Sp-80,00%; NPV-94,55%; PPV-76,15%. Кіріспе. Бұрын эпидемиологиялық деректерге негізделген болжамды анықтау пациенттерді емдеу туралы хабардар етудің кілті болып табылады [1,2], бірақ демографиялық деректерге, клиникалық тексеруге, рентгенологиялық бейнелеуге негізделген заманауи болжамдық модельдердің болжау қабілеті шектеулі [3,4]. Сонымен қатар, қазіргі заманғы жоғары спецификалық және сезімтал маркерлері бар аурудың нәтижесінің сенімді болжамы үлкен клиникалық мәнге ие [5,6]. Мақсаты. Неврологиялық жағдайды бағалаудың интегралды шкалалары бар кешенді Клиникалық, зертханалық, нейробейнелеу зерттеулері негізінде жедел травматикалық церебральды зақымданулардың нәтижесін математикалық модельдеу әдісін жасауға бағытталған. Материалдар мен әдістер. Мидың әртүрлі жедел травматикалық зақымданулары бар 79 пациентте зерттеулер жүргізілді. Барлық пациенттер Глазго кома шкаласын (GCS), компьютерлік томографияны, рентген, ультрадыбыстық, гематологиялық және биохимиялық зерттеулерді қолдана отырып, егжей-тегжейлі клиникалық және неврологиялық тексеруден өтті. Жарақаттың өткір кезеңінде өлімге тәуелді және тәуелсіз қауіп факторларын анықтау үшін бір өлшемді және көп өлшемді регрессиялық талдау жүргізілді. Болжалды айнымалыларды анықтау үшін сезімталдық пен ерекшелікті есептей отырып, қабылдағыштың жұмыс сипаттамаларына (ROC) талдау жүргізілді. Алынған нәтижелер. Нашар нәтиженің ең күшті болжаушылары - AVDO2 > 52% сол жақ (ОШ) - 9,01 (95% СИ: 3,45 - 23,51), р52%, оң жақ (ОШ) - 5,71 (95% СИ: 2,31-14,16), р=0,0002. Лактат деңгейі >3,3 ммоль / л (ОШ) - 4,30 (95% СИ: 1,61-11,51), р=0,0036. S100β 0,1 мкг/л> (ОШ) - 3,77 (95% СИ:1,63-8,73), р=0,0020 және NSE нг/мл>12,5 (ОШ) - 2,69 (95% СИ:1,14-6,36), р=0,0240; ОАҚ>169 мм.сын. бағ. (ОШ) - 3,27 (95% СИ:1,26-8,48), р=0,0146; > 65 жаста (ОШ) - 2,43 (95% СИ: 1,04-5,68), р=0,0406. Жалған R2 критерийі бойынша алынған модельдің сенімділік өлшемі, Nagelkerke-627,3% және logLikelihood - 112,7. Қорытынды. Бұл деректер аурудың нәтижесін болжауға мүмкіндік беретін математикалық модель жасау үшін пайдаланылды. Модельдің ең жақсы болжамды мәні кесу нүктесі 99,13%, AuROC-0,912; Se-93,26%; Sp-80,00%; NPV-94,55%; PPV-76,15% болды.