Разработка и валидация модели прогнозирования риска задержки нейрокогнитивного восстановления, что ассоциирована с мониторингом церебральной сатурации кислородом (Perioperative Medicine, июль 2024)

Введение: задержка нейрокогнитивного восстановления (Delayed neurocognitive recovery [DNR]) относится к достаточно распространенному осложнению у пациентов, которым выполняется лапароскопическая хирургия, при этом эффективной терапии этого расстройства еще не найдено. Становится очень важной разработка модели клинического прогноза. Это исследование направлено на анализ факторов риска DNR у пациентов, которым выполняется лапароскопическая колоректальная хирургия с последующей разработкой модели прогнозирования рисков. 

Методы: ретроспективный анализ клинических данных и статуса DNR у пациентов, которым были выполнена лапароскопическая колоректальная хирургия в период с 2018 по 2020 года. Для анализа факторов риска, связанных с DNR, применялась логистическая регрессия, а разработанная модель подверглась внутренней валидации. Для экстернальной валидации модели  использовались данные пациентов, которым лапароскопическая колоректальная хирургия выполнялась в 2021 году.

Результаты: частота развития DNR у пациентов, которым выполнялась лапароскопическая колоректальная хирургия, составила 15.2% (31/204). Максимальная вариабельность церебрального кислорода, возраст, уровень образования и сахарный диабет в анамнезе оказались связанными с частотой развития DNR (p < 0.05). Разработанная модель прогнозирования риска DNR после внутренней и внешней валидации показала хорошие дискриминационные способности (AUCs 0.751 и 0.694, соответственно). 

Выводы: модель прогнозирования риска DNR, в основе которой лежит мониторинг церебральной сатурации кислородом, показала хорошую прогностическую эффективность и клиническое значение, что позволяет предотвращать развитие DNR. 

Подробнее: https://read.qxmd.com/read/39014493/establishment-and-validation-of-a-risk-prediction-model-for-delayed-neurocognitive-recovery-associated-with-cerebral-oxygen-saturation-monitoring