Введение
Периоперационный риск — многофакторное понятие, характеризующее вероятность развития неблагоприятных исходов в течение и разные сроки после операции. Периоперационный риск определяют две ключевых детерминанты: риск хирургического вмешательства и риск, связанный с состоянием пациента, которые включают значительный спектр факторов риска, сочетание и значимость которых обусловливают вероятность неблагоприятного исхода [1–3].
В число факторов риска хирургического вмешательства входят травматичность, экстренность, длительность, положение на операционном столе (позиционирование) и локализация операции [4–6]. Факторов риска, связанных с состоянием пациента, значительно больше: сопутствующие заболевания, возраст, функциональная зависимость, нутритивный статус, тревога, депрессия, функциональное состояние и др. [7–10].
Цель обзора
Обосновать концепцию периоперационного риска на основе анализа современных подходов к определениям и классификации неблагоприятных исходов и их прогнозированию.
Материалы и методы
Доказательства, рассмотренные в данной работе, объединяют экспертное мнение автора с комплексным поиском в нескольких англоязычных базах данных (которые также индексируются русскоязычными источниками) и последующим анализом соответствующих публикаций. Поиск в базе данных Pubmed был дополнен поиском на Lens.org, где учитывались статьи, не вошедшие в Pubmed, при условии наличия у них DOI и хотя бы одной цитаты. Глубина поиска составила 25 лет.
Неблагоприятные периоперационные исходы: определения и классификации
Ежегодно в мире проводится около 313 миллионов операций. По данным сведений, из 29 стран (половина из которых с низким экономическим развитием) 30-дневная летальность после всех операций составляет 7,7 % и занимает третье место в структуре причин летальности после инфаркта и инсульта [11].
После плановых внесердечных операций 30-дневная летальность варьирует от 0,4 % в экономически развитых странах [12] до 2,25 % в странах с низким экономическим развитием (Degu S, 2023); после экстренных операций — 3,7 и 6,36 % [12, 13] соответственно. При этом частота осложнений составляет от 7–15 [14] до 51 % [15].
В 2022 г. группа по стандартизации периоперационных исходов (Standardised Endpoints in Perioperative Medicine-Core Outcome Measures in Perioperative and Anaesthetic Care — StEP-COMPAC) опубликовала консенсусное мнение по определению основных периоперационных исходов [16]:
- Летальность/выживаемость: послеоперационная летальность, долгосрочная выживаемость.
- Периоперационные осложнения: преходящие осложнения и нежелательные события (в том числе КИ), осложнения и нежелательные события, приводящие к инвалидности.
- Использование ресурсов: продолжительность пребывания в больнице, неплановая повторная госпитализация в течение 30 дней.
- Краткосрочное восстановление: маршрутизация после выписки из больницы (собственный дом/реабилитационный центр/дом престарелых), уровень зависимости (потребность в уходе) или и то, и другое.
- Долгосрочное восстановление: оценка качества жизни.
Действительно, в качестве неблагоприятных периоперационных исходов традиционно анализируют осложнения и летальность [17]. При этом важно заметить, что иерархия неблагоприятных исходов включает в себя и интраоперационные неблагоприятные события, которые в отсутствии своевременной коррекции, а иногда и несмотря на нее, трансформируются в осложнения [18–20].
На сегодня нет согласованного определения неблагоприятных событий во время операции и анестезии. Один из подходов включает следующие составляющие этого понятия [21]:
- near misses — действия, которые могли привести к неблагоприятному исходу;
- critical incidents — события, которые могли привести к неблагоприятному исходу и события, которые привели к неблагоприятному результату;
- adverse events — произошедший неблагоприятный исход, который принес вред пациенту;
- errors — ошибки, которые привели к неблагоприятному исходу;
- medication errors — ошибки применения лекарственных средств;
- harm — повреждение, страдание, нетрудоспособность и смерть.
Применительно к хирургии предлагается как минимум две классификации тяжести неблагоприятных интраоперационных событий. Первая ориентирована только на неблагоприятные интраоперационные события, связанные с действиями хирурга (табл. 1), вторая подробно описывает градации тяжести неблагоприятных интраоперационных событий в абдоминальной хирургии с позиций как хирурга, так и анестезиолога-реаниматолога (табл. 2).
| Степень | Описание |
|---|---|
| I | Повреждение, не требующее коррекции в рамках той же процедуры (например, коагуляция, использование гемостатического материала, лигирование мелких сосудов) |
| II | Повреждение, требующее хирургического восстановления без удаления органов или изменения первоначально запланированной процедуры (например, наложение шва, пластика) |
| III | Повреждение, требующее удаления ткани или органа с завершением первоначально запланированной процедуры |
| IV | Повреждение, требующее значительного изменения и/или отказа от первоначально запланированной процедуры (исключает минимально инвазивные конверсии в открытые операции) |
| V | Недиагностированное повреждение, потребовавшее повторной операции в течение 7 дней |
| VI | Интраоперационный летальный исход |
| T | Добавляется, если повреждение потребовало трансфузию ≥ 2 единиц эритроцитов |
| Класс | Определение | Примеры |
|---|---|---|
| Класс 0 | Нет отклонений от протокола операции | — |
| Класс I | Любое отклонение от протокола операции:
|
Кровотечение выше нормы из мелких сосудов; самоограничивающееся
или управляемое без дополнительной коррекции Минимальное повреждение серозы кишечника, не требующее лечения Коагуляция: незначительные ожоги на коже, не требующие лечения Аритмия без значимых последствий |
| Класс II | Любое отклонение от протокола операции:
|
Кровотечение средней тяжести, использование транексамовой
кислоты Частичное повреждение кишечной стенки, требующее наложения швов Коагуляция: ожоги средней степени тяжести, без инвазивного лечения Аритмия на фоне стабильной гемодинамики, требуется введение антиаритмиков |
| Класс III | Любое отклонение от протокола операции:
|
Кровотечение из крупных сосудов с временными гемодинамическими
нарушениями, требует переливания крови Повреждение стенки кишечника, требующее резекции Коагуляция: тяжелые ожоги, требующие хирургической санации Аритмия на фоне преходящих изменений гемодинамики или вызывающая преходящую гемодинамическую нестабильность: требуется введение антиаритмиков и/или коррекция гемодинамики |
| Класс IV | Любое отклонение от протокола операции:
|
Массивное кровотечение, требующее трансфузии эритроцитов,
замещение жизненно важных функций Повреждение крупной артерии, требующее экстренной резекции Коагуляция: жизнеугрожающие ожоги, требующие хирургической санации Аритмия: требуется кардиостимуляция или дефибрилляция и/или коррекция гемодинамики, перевод в ОАРИТ |
| Класс V | Любое отклонение от протокола операции с летальным исходом | — |
Приведенное выше определение критического инцидента (КИ) сохраняется и в публикациях последних лет с оговоркой, что последствия КИ могут оказаться существенными не только для пациента, но косвенно и для его родственников [23, 24].
Bielka K. и соавт. [23] предлагают классифицировать КИ следующим образом:
- Применительно к общей анестезии:
- со стороны системы дыхания: трудная интубация трахеи, неудачная интубация, повторная интубация, непреднамеренная интубация пищевода, затрудненная вентиляция в маске или надевание ларингеальной маски, непреднамеренная экстубация, бронхоспазм, ларингоспазм, снижение насыщения кислородом < 90 %, гипо-/гиперкапния, пневмоторакс, аспирация;
- со стороны системы кровообращения: гипотензия (систолическое АД — < 70 мм рт. ст.), брадикардия (ЧСС — < 40 уд./мин), тахикардия (ЧСС — > 140 уд./мин), тахиаритмия, артериальная гипертензия (систолическое АД — > 200 мм рт. ст.), кардиогенный отек легких, острая ишемия миокарда, остановка сердца, гемолитическая реакция при переливании крови, массивное кровотечение объемом > 1000 мл, воздушная эмболия, коллапс.
- Применительно к регионарной анестезии: неправильное введение препарата, высокий спинальный блок, системная токсичность местного анестетика, парестезии, повреждение нервов, интраневральная инъекция местного анестетика.
- Ошибки в применении лекарственных средств: аллергия, анафилаксия, пропущенная доза, побочные эффекты, злокачественная гипертермия.
- Неисправность оборудования (неисправность ларингоскопа или видеоларингоскопа, негерметичность дыхательного контура, отсутствие адсорбента).
Врачи (хирурги, анестезиологи) редко учитывают и сообщают о КИ [24].
Тем не менее один из немногих аудитов выявил общую частоту КИ: 9,35 случая на 1000 анестезий. Наиболее частыми КИ были:
- со стороны системы дыхания: трудная интубация (26,8 %), реинтубация (6,4 %), десатурация (13,8 %);
- со стороны системы кровообращения: гипотензия (14,9 %), тахикардия (6,4 %), брадикардия (11,7 %), гипертензия (5,3 %), коллапс (3,2 %), массивная кровопотеря (17 %).
В ходе аудита также обнаружены наиболее распространенные причины КИ:
- индивидуальные особенности пациента (47 %);
- хирургическая тактика (18 %);
- техника анестезии (16 %);
- человеческий фактор (12 %).
В число причин возникновения КИ, связанных с действиями анестезиолога, вошли:
- недостаточная предоперационная оценка (44 %);
- ошибочная интерпретация состояния пациента (33 %);
- неправильная техника проведения манипуляций (14 %);
- недопонимание с хирургической бригадой (13 %);
- задержка с оказанием неотложной помощи (10 %).
По оценкам участников аудита, 48 % случаев КИ можно было предотвратить, а последствия еще в 18 % случаях можно было свести к минимуму. Последствия КИ были незначительными более чем в половине случаев, в 24,5 % случаев привели к длительному пребыванию в стационаре, у 16 % пациентов потребовался срочный перевод в ОАРИТ, а у 3 % пациентов наступил летальный исход [23].
Анализ 4000 КИ также выявил их существенную роль в отсроченных последствиях развившихся осложнений (918 случаев, 23 %) и наступлении летального исхода (151 случай, 3,8 %) [25].
Таким образом, неблагоприятные интраоперационные события, в частности КИ, в случае их своевременного обнаружения (и желательно учета) могут существенно повлиять на снижение послеоперационных осложнений, их тяжесть и последствия.
С этой целью были разработаны и все чаще применяются в клинической практике и научных исследованиях американская и европейская классификации осложнений, которые объединяют 6 основных групп: кардиальные, респираторные, церебральные, почечные, инфекционные и хирургические [26, 27]. Однако конкретные осложнения в каждой группе существенно отличаются как по количеству, так и по структуре (табл. 3).
| № | Перечень осложнений | ACS NSQIP | ESA-ESICM |
|---|---|---|---|
| Сердечно-сосудистые осложнения | |||
| 1. | Инфаркт миокарда | Х | Х |
| 2. | Тромбоз глубоких вен | Х | Х |
| 3. | ТЭЛА | Х | Х |
| 4. | Остановка сердца | Х | Х |
| 5. | Повреждение миокарда после некардиальных операций | Х | |
| 6. | Кардиогенный отек легких | Х | |
| 7. | Аритмия | Х | |
| Респираторные осложнения | |||
| 8. | Пневмония | Х | Х |
| 9. | Дыхательная недостаточность | Х | Х |
| 10. | Незапланированная интубация трахеи | Х | |
| 11. | Ателектаз | Х | |
| 12. | Острый респираторный дистресс-синдром | Х | |
| 13. | Аспирационный пневмонит | Х | |
| 14. | Пневмоторакс | Х | |
| 15. | Гидроторакс | Х | |
| 16. | Бронхоспазм | Х | |
| Почечные осложнения | |||
| 17. | Острое повреждение почек | Х | Х |
| Церебральные осложнения | |||
| 18. | ОНМК | Х | Х |
| 19. | Делирий | Х | |
| Инфекционные осложнения | |||
| 20. | Инфекция | Х | |
| 21. | Инфекция без определенного источника | Х | |
| 22. | Инфекция мочевыводящих путей | Х | |
| 23. | Послеоперационная инфекция (орган/пространство) | Х | |
| 24. | Послеоперационная раневая инфекция (глубокая) | Х | |
| 25. | Послеоперационная раневая инфекция (поверхностная) | Х | |
| 26. | Респираторная инфекция | Х | |
| 27. | Лабораторно подтвержденная бактериемия | Х | |
| 28. | Сепсис/септический шок | Х | |
| Хирургические осложнения | |||
| 29. | Расхождение краев раны | Х | |
| 30. | Паралитическая кишечная непроходимость (парез ЖКТ) | Х | |
| 31. | Послеоперационное кровотечение | Х | |
| 32. | Желудочно-кишечное кровотечение | Х | |
| 33. | Несостоятельность анастомоза | Х | |
С 2007 г. предложено проводить скрининг осложнений на 3, 5, 8 и 15-е сутки послеоперационного периода [28].
Вклад осложнений в послеоперационную летальность неоднороден и связан с их характером и частотой: наибольший вклад в послеоперационную летальность вносят септический шок, острое повреждение почек, пневмония и послеоперационное кровотечение; меньшее значение имеют раневая инфекция, острый инфаркт миокарда, ОНМК и ТЭЛА, прежде всего в связи с более редкой встречаемостью (табл. 4) [29].
| Осложнения | Частота, % | Летальность от осложнения, % | Вклад осложнения в летальность*, % |
|---|---|---|---|
| Пневмония | 2,1 % | 19,1 % | 0,40 % |
| Глубокая раневая инфекция | 1,9 % | 4,5 % | 0,09 % |
| Органная/полостная инфекция | 3,3 % | 6,7 % | 0,22 % |
| Септический шок | 2,1 % | 36,3 % | 0,76 % |
| Острое повреждение почек (ОПП) | 1,5 % | 43,7 % | 0,66 % |
| ОНМК | 0,2 % | 35,1 % | 0,07 % |
| Острый инфаркт миокарда | 0,5 % | 32,1 % | 0,16 % |
| ТЭЛА | 0,7 % | 7,7 % | 0,05 % |
| Послеоперационное кровотечение | 1,4 % | 29,9 % | 0,42 % |
Послеоперационное осложнение определяется как любое отклонение от нормального течения послеоперационного периода. Это означает, что тяжесть варьирует от неопасных для жизни осложнений без стойкой инвалидизации до летальных исходов [30–32]. Послеоперационное осложнение может оказывать серьезное влияние на отдельного пациента, потенциально приводя к снижению как качества жизни, так и функциональных возможностей [33].
Поэтому оценка тяжести послеоперационных осложнений по классификации Клавьен—Диндо является целесообразной, так как непосредственно отражает необходимость госпитализации пациента в ОАРИТ, длительность пребывания в ОАРИТ и стационаре, незапланированное поступление в стационар и послеоперационную летальность [3, 34].
Традиционный подход к оценке осложнений и летальности имеет ряд существенных недостатков, в частности, не подразумевает анализ долгосрочного послеоперационного восстановления и качества жизни. Для решения этой проблемы группа StEP-COMPAC в 2019 г. опубликовала систематический обзор с консенсусом, целью которого было определить набор стандартных исходов, которые следует использовать в будущих исследованиях с особым акцентом на исходы, ориентированные на пациента [35].
Результаты систематического обзора включили 33 метода оценки пациент-ориентированных послеоперационных исходов (удовлетворенность, качество жизни, благополучие, функциональное состояние, выживаемость в течение года). Дельфийский консенсус позволил выделить три основных исхода для включения в будущие клинические исследования:
- качество жизни — EuroQol 5 Dimension (EQ-5D) в версии с визуальной аналоговой шкалой [36, 37];
- функциональное состояние (степень инвалидизации пациента) — WHO Disability Assessment Schedule (WHODAS) версии 2.0 (12 вопросов) [38];
- влияние на жизнь — выживаемость в течение 30, 90 и 180 дней после операции в стационаре или после выписки (DAOH30) [39].
Качество жизни и степень инвалидизации рекомендуется оценивать через 6 или 12 месяцев после операции в сравнении с предоперационным уровнем [36–38].
Консенсус авторов [35] не был достигнут по рекомендации инструмента оценки качества восстановления после анестезии QoR-15, который ранее предлагался другой группой StEP [40]. Количество баллов 118 и более (из 150 возможных) указывает на хорошее восстановление после анестезии. Более низкие значения по этой шкале, полученные через сутки, трое суток и неделю после операции могут указывать на развитие послеоперационных осложнений [41].
У пациентов с осложненным послеоперационным периодом важно оценивать синдром последствий интенсивной терапии (ПИТС) — совокупность ограничивающих и снижающих качество повседневной жизни пациента соматических, неврологических и социально-психологических последствий пребывания в условиях ОАРИТ более 72 ч, требующих реабилитации [42, 43].
Резюмируя, можно констатировать, что в число анализируемых послеоперационных исходов целесообразно включить следующие:
- летальность;
- осложнения, их тяжесть и срок развития;
- КИ;
- восстановление после анестезии;
- повторное поступление в ОАРИТ;
- незапланированное поступление в ОАРИТ;
- повторное неплановое поступление в стационар;
- качество жизни;
- инвалидизацию;
- ПИТС.
Основной задачей предоперационной оценки является выявление рисков всего комплекса неблагоприятных исходов у конкретного пациента, что входит в современную концепцию периоперационного риска (рис. 1).
Рис. 1. Компоненты концепции периоперационного риска Fig. 1. Components of the perioperative risk concept
Эта задача в настоящее время обычно решается путем применения большого комплекса инструментов прогноза конкретных рисков, что невозможно реализовать в рутинной клинической практике.
Периоперационный риск: методология оценки
Оценка периоперационного риска клинически целесообразна, так как подразумевает решение многих задач [44–46]:
- получение информированного согласия пациента;
- обоснование необходимого предоперационного обследования;
- междисциплинарное взаимодействие;
- выделение модифицируемых факторов риска;
- индивидуализация предоперационной подготовки;
- обучение пациента и совместное принятие решений;
- выбор метода и препаратов для анестезии;
- оптимизация/минимизация хирургического вмешательства;
- аргументация расширенного мониторинга;
- маршрутизация пациента после операции (ОАРИТ);
- целенаправленная профилактика периоперационных осложнений.
Методология оценки периоперационного риска обширна и включает в себя большое количество инструментов, которые возможно применить для прогнозирования ближайших и отсроченных неблагоприятных исходов не только в предоперационном периоде, но и в интра- и послеоперационном периодах (рис. 2).
Рис. 2. Подходы к оценке периоперационного риска Fig. 2. Approaches to assessing perioperative risk
Создание и внедрение шкал и моделей оценки периоперационного риска является основой развиваемой в последние годы концепции гуманной хирургии [47, 48].
Существует определенная последовательность этапов, которые необходимы для разработки, валидации и внедрения инструментов оценки периоперационного риска [20,44, 45, 49–51]:
- Обоснование необходимости (концепция модели) — определение и подтверждение потребности в новой модели оценки периоперационного риска, анализ и выявление недостатков или ограничений текущих методов.
- Разработка — создание прототипа модели, выявление ключевых параметров для оценки риска.
- Внутренняя валидация — проверка модели на ретроспективных данных, которые использовались для ее разработки, с анализом точности и воспроизводимости результатов внутри исследуемой выборки.
- Внешняя валидация и доработка:
- ограниченная валидация (гомогенная когорта) — тестирование модели на новой, но однородной ретроспективной или проспективной (с рандомизацией или без нее) выборке пациентов, схожей с исходной группой;
- обширная валидация (гетерогенная когорта) — тестирование модели на разнообразной ретроспективной или проспективной (с рандомизацией или без нее) выборке пациентов для проверки ее универсальности и способности работать в различных клинических условиях.
- Влияние на клиническую практик — оценка влияния новой модели на изменение врачебной тактики (принятие решений) и улучшение клинических исходов (снижение осложнений, повышение выживаемости).
- Обновление при необходимости — постоянное наблюдение за моделью в клинической практике и внесение изменений при необходимости для поддержания ее актуальности и точности.
- Экономическая эффективность — анализ экономической целесообразности модели с оценкой затрат на внедрение и использование модели и сравнение с полученными выгодами, такими как снижение затрат на лечение благодаря более точной оценке риска.
- Долгосрочное внедрение и распространение — интеграция модели в клиническую практику на долгосрочной основе и ее распространение в других медицинских учреждениях, включая обучение персонала и создание инфраструктуры для постоянного использования модели.
Каждый этап играет важную роль в обеспечении надежности и эффективности разработанных инструментов.
Важно заметить, что эволюция многих прогностических инструментов обрывается на этапе внутренней валидации. Например, в систематическом обзоре Arina P. et al., [20] продемонстрировано, что только 13 из 76 моделей машинного обучения, разработанных для периоперационного периода, подверглись внешней валидации, и всего лишь одна показала преимущества для реальной клинической практики при проведении рандомизированного исследования.
В табл. 5 суммирована информация о прогностической ценности большинства применяемых в мировой практике шкал и моделей, разработанных на основе подходов традиционной статистики (регрессионного анализа) и машинного обучения.
| Шкала/калькулятор/модель машинного обучения | Послеоперационная летальность | Послеоперационные осложнения | ||
|---|---|---|---|---|
| AUROC, разработка | AUROC, внешняя валидация | AUROC, разработка | AUROC, внешняя валидация | |
| Шкалы | ||||
| ASA-PS | – | 0,65–0,86 [52–55] |
– | 0,652–0,787 (2) [55] |
| SRS Donati | 0,88 [56] | – | – | – |
| SRS | 0,93–0,95 [57] | 0,92–0,95 [58, 52] |
– | – |
| RQI | 0,915 [59] | 0,89 [60] | 0,867* [59] | – |
| SAS | 0,81 [61] | 0,81–0,88 [54, 62, 63] |
0,72–0,73 (21*) [61] | 0,58–0,89 (16*) [55] |
| SASA | 0,87 [54] | 0,81–0,85 [2, 55] |
– | – |
| POSPOM | 0,92 [64] | 0,77–0,85 [65, 66] |
– | 0,65–0,71* [65, 66] |
| Модели/калькуляторы | ||||
| S-MPM | 0,89 [4] | 0,75 [55] | – | – |
| Michigan Model | 0,893–0,905 [67] | – | 0,757–0,867 (5) [67] | – |
| CORES | 0,82 [68] | – | – | – |
| SAMPE | 0,913 [53] | – | – | – |
| Ex-Care | 0,90 [69] | – | – | – |
| CARES | 0,936 [70] | – | 0,837–0,863 (1) [70] | – |
| E-PASS | 0,81 [71] | 0,72–0,86 [72, 73] |
0,72 (14*) [71] | – |
| POSSUM | – | 0,915–0,72 [74–77] |
– | 0,62–0,82 (6) [74–77] |
| P-POSSUM | – | 0,912–0,73 [58, 72, 77, 78] |
– | 0,92* [58, 72, 77, 78] |
| ACS-SRC | 0,937 [79] | 0,67–0,95 [80–83] |
0,806–0,895 (7) [79] | 0,606–0,887 (7*) [80–83] |
| SUPRAS | 0,93 [81, 84, 85] |
0,86–0,938 [82] | 0,772–0,889 (8) [81, 84, 85] |
0,724–0,893 (9*) [82] |
| SORT | 0,95 [52] | 0,88–0,98 [77, 86, 87] |
– | – |
| SORT-2 | 0,92 [87] | 0,99 [77] | – | – |
| Машинное обучение/калькуляторы | ||||
| UPMC | 0,972 [88] | 0,995 [88] | 0,899–0,923 (4) [88] | – |
| Korean models ML | 0,96 [89] | 0,92–0,94 [89] | – | – |
| MSR | 0,83 [90, 91] | 0,82 [19] | 0,82–0,92 (8) [90, 91] |
0,78–0,92 (7) [19] |
| Pythie | 0,92 [92] | – | 0,747–0,924 (13) [92] | – |
| POP, Austin Health | 0,86–0,914 [2] | – | 0,747–0,878 (4) [2] | – |
| Deep ML ACS-SRC | 0,942–0,952 [83] | – | 0,863–0,876 (18) [83] | – |
| POTTER | 0,86–0,93 [93] | 0,89–0,92 [83] | 0,642–0,918 (18) [93] | 0,733–0,934 (18) [83] |
Многие инструменты изначально разрабатывались только лишь с целью предсказания послеоперационной летальности (госпитальной, 30- или 90-дневной). Поэтому неудивительно, что попытки их использования для прогноза осложнений появились на этапе внешней валидации и, как правило, имели меньшую прогностическую ценность в сравнении с оценкой риска летальности. Тем не менее важно отметить, что точность предсказания послеоперационных осложнений на основе вводных переменных для прогноза летальности не уступает прогностической ценности специализированных шкал риска развития конкретных осложнений.
Как правило, внешняя валидация не подтверждает ценность шкалы или калькулятора, особенно с течением времени и на других популяциях пациентов. Значительное число инструментов вовсе не подвергалось внешней валидации. В частности, спектр основных осложнений исследован только в 3 из 13 регрессионных моделей и в 6 из 7 инструментов машинного обучения. Из 27 анализируемых методик внешней валидации подверглись 18 способов прогноза летальности и всего лишь 5 калькуляторов прогноза спектра основных осложнений (POSSUM, ACS-SRC, SUPRAS, MSR и POTTER).
Таким образом, в подавляющем большинстве исследований оценивают один или несколько неблагоприятных послеоперационных исходов с помощью соответствующих специфичных шкал, предназначенных для прогнозирования летальности и отдельных осложнений (например, дыхательной недостаточности, делирия, больших кардиальных осложнений и т. п.). Комплексная оценка периоперационного риска (идеальный инструмент) подразумевает охват максимального числа неблагоприятных послеоперационных исходов с помощью одного прогностического инструмента, включая летальность, основные осложнения, нежелательные интраоперационные события, потребность в дополнительном ресурсном обеспечении, качество жизни.
Главная цель применения инструментов определения вероятности неблагоприятных исходов — идентификация пациентов высокого периоперационного риска.
Высокий периоперационный риск: эпидемиология и идентификация пациентов
Доминирующий вклад в послеоперационную летальность вносят пациенты высокого периоперационного риска (табл. 6).
| Высокий периоперационный риск | Авторы | ||
|---|---|---|---|
| Доля пациентов в популяции | Летальность | Вклад в общую летальность | |
| 12,5 % | 12,3 % | 83 % | Pearse R.M. еt al., 2006 [8] |
| 9,3 % | 12,2 % | 75 % | Jhanji S. et al., 2008 [94] |
| 26 % | 14,9 % | 91 % | St-Louis E. et al., 2015 [95] |
| 20 % | 3,9 % | 72 % | Froehner M. Et al., 2019 [96] |
| 13,8 % | 15,2 % | 84 % | Gutierrez C.S. et al., 2021 [69] |
Подходы к идентификации пациентов высокого периоперационного риска можно классифицировать следующим образом:
- сравнение с эмпирически определенными порогами частоты неблагоприятных исходов по данным литературы (например, SAMPE, Ex-Care);
- сопоставление со средними величинами риска в базе данных калькулятора (ACS-SRC, SUPRAS, нейросетевой анализ ACS-NSQIP);
- применение калькуляторов, предназначенных для оценки высокого риска (SORT, SORTv2);
- разделение риска на высокий и низкий по точке(ам) отсечения на кривой AUROC (SAS, Pythia, MSR).
Эмпирическое определение порогов частоты летальности и осложнений для верификации пациентов высокого периоперационного риска ассоциируется со следующими значениями:
- вероятность госпитальной летальности ≥ 5 % [97];
- вероятность госпитальной летальности ≥ 4 % [98];
- вероятность госпитальных осложнений ≥ 50 % [99];
- вероятность госпитальных осложнений ≥ 15 % [92].
Аудит причин чрезмерно высокой летальности (более чем в три раза) в Великобритании в сравнении с США выявил в качестве основной причины высокий порог для госпитализации в ОАРИТ — риск госпитальной летальности составляет ≥ 10 % [100]. После двукратного снижения порога для госпитализации в ОАРИТ до уровня ≥ 5 % летальность существенно снизилась [97, 101]. Тем не менее продолжается дискуссия об аргументации показаний для перевода пациента в ОАРИТ после проведения оперативного вмешательства, когда пороговая вероятность летального исхода ≥ 2 % [69].
Основные модели, позволяющие выявить, верифицировать пациентов высокого периоперационного риска на основе комплексного прогнозирования летальности и основного спектра осложнений, следующие:
- Калькулятор ACS-SRC [79].
- Модели на основе нейросети ACS-NSQIP [83].
- Калькулятор на основе базы данных Pythia, Duke University Health System — DUHS [92].
- Модель MySurgeryRisk, Флорида [90, 91] и ее валидация [19, 104].
Калькулятор ACS-SRC, включающий 21 входную переменную (возраст, пол, функциональный статус, экстренность, класс ASA-PS, прием глюкокортикостероидов в связи с хроническими заболеваниями, асцит в течение 30 дней до операции, сепсис в течение 48 ч до операции, респираторная поддержка с помощью аппарата искусственной вентиляции легких (ИВЛ), диссеминированный рак, сахарный диабет, артериальная гипертензия, требующая медикаментозной коррекции, заболевания сердца в анамнезе, застойная сердечная недостаточность в течение 30 дней до операции, одышка, анамнез курения в течение года, хроническая обструктивная болезнь легких, хронический гемодиализ, острое повреждение почек, индекс масса тела), доступен по ссылке http://riskcalculator.facs.org [79].
Пациентов высокого периоперационного риска идентифицируют на основе превышения прогнозируемой частоты летальности и каждого из 6 осложнений (пневмония, кардиальные осложнения, раневая инфекция, инфекция мочевыводящих путей, венозные тромботические события, острое повреждение почек) относительно средней в текущей базе данных калькулятора. При этом высокий риск не обязательно распространяется на все осложнения и летальность [79].
Источником модели на основе нейросети ACS-NSQIP является база, включающая данные 5 881 881 взрослого хирургического пациента с 2012 по 2018 г. Нейросетевой анализ ACS-NSQIP позволил предсказывать летальность, инфекции хирургических ран (поверхностные и глубокие), пневмонию, острое повреждение почек, сепсис, септический шок и другие на основе трех моделей, различающихся количеством входных переменных:
- модель 1 (21 переменная, как и в традиционном калькуляторе ACS-SRC);
- модель 2 (дополнена 13 предоперационными лабораторными показателями);
- модель 3 (дополнена 23 предоперационными переменными к модели 2).
В базе моделей нейросетевого анализа ACS-NSQIP проведена внешняя валидация калькуляторов ACS-SRC и POTTER. Предлагаемые три модели продемонстрировали более высокую точность прогнозирования сепсиса и септического шока и сопоставимую точность предсказания других неблагоприятных исходов в сравнении с ACS-SRC и POTTER [83].
Калькулятор на основе базы данных Pythia разработан в 2018 г. исследовательской командой Duke University Health System (DUHS). Калькулятор включает 9 входных переменных (коды операции, возраст, индекс массы тела, пол, раса, курение, коморбидность и принимаемые препараты) и 14 неблагоприятных послеоперационных исходов. Сравнение точности калькуляторов Pythia и ACS NSQIP продемонстрировало превосходящую точность модели Pythia.
Высокий периоперационный риск прогнозируется при вероятности любых осложнений выше 14,2 % и/или конкретного осложнения выше 5 %.
В исследованной популяции высокий периоперационный риск наблюдали у 35–39 % пациентов (в зависимости от примененной модели машинного обучения) [92].
Модель MySurgeryRisk разработана на основе 285 предоперационных переменных из электронных медицинских записей 51 457 пациентов, содержащих информацию о демографических и социально-экономических данных, сопутствующих заболеваниях и принимаемых препаратах, перенесенных операциях, лабораторных и клинических данных [91, 103]. Модель обладает хорошей прогностической ценностью при прогнозе 30- и 90-дневной летальности и большинства послеоперационных осложнений и высокой точностью прогноза развития сепсиса и ИВЛ более 48 ч (табл. 7).
| Прогнозируемые исходы | AUROC | |||
|---|---|---|---|---|
| ACS-SRC | Нейросетевой анализ ACS-SRC (3 модели) |
MSR | Pythia | |
| Любые осложнения | 0,82 | 0,86–0,88 | – | 0,84 |
| Госпитализация в ОРИТ более 48 ч | – | – | 0,88 | – |
| ИВЛ более 48 ч в течение 30 дней после операции | – | – | 0,94 | – |
| Пневмония | 0,87 | 0,86–0,87 | – | – |
| Раневая инфекция | 0,82 | 0,85–0,86 | 0,82 | 0,87 |
| ОПП | 0,90 | 0,93 | 0,88 | 0,91 |
| Кардиальные осложнения | 0,89 | 0,90–0,91 | 0,85 | 0,88 |
| Неврологические осложнения | – | – | 0,88 | 0,89 |
| Тромбоз глубоких вен | 0,82 | 0,77–0,80 | 0,87 | – |
| Сепсис | – | – | 0,91 | 0,84 |
| Септический шок | – | – | – | 0,92 |
| Сосудистые нарушения | – | – | – | 0,88 |
| Эндокринные нарушения | – | – | – | 0,82 |
| Гастроинтестинальные нарушения | – | – | – | 0,82 |
| Инфекция мочевыводящих путей | 0,81 | – | – | 0,78 |
| Гематологические нарушения | – | – | – | 0,91 |
| 30-дневная летальность | 0,94 | 0,94–0,95 | 0,83 | 0,92 |
| 90-дневная летальность | – | – | 0,81 | – |
| 180-дневная летальность | – | – | 0,79 | – |
| Годичная летальность | – | – | 0,77 | – |
| Двухлетняя летальность | – | – | 0,77 | – |
Ретроспективная оценка показывает, что в группе высокого риска риск осложнений был существенно выше: ОПП и длительность пребывания в ОАРИТ — примерно в 5 раз, а другие осложнения — в 10–20 раз. В отличие от осложнений, пациенты высокого риска летального исхода как краткосрочного, так и долгосрочного отличаются в 35–130 раз (табл. 8).
| Неблагоприятные исходы | Частота, % | |||
|---|---|---|---|---|
| Средняя в базе ACS-NSQIP* |
Средняя в трех моделях нейросети ACS-NSQIP | Группа низкого риска MSR | Группа высокого риска MSR | |
| Осложнения | ||||
| Острое повреждение почек | 0,6 % | 0,3 % | 14,7 % | 72,6 % |
| Прогрессирование хронической болезни почек | – | 0,3 % | – | – |
| Пневмония | 1,2 % | 1,3 % | – | – |
| Госпитализация в ОРИТ более 48 ч | – | – | 11,9 % | 68,3 % |
| ИВЛ более 48 ч в течение 30 дней после операции | – | 1,1 % | 2,5 % | 47,6 % |
| Незапланированная интубация трахеи | – | 1,2 % | – | – |
| Осложнения со стороны ран | 3,6 % | – | 3,7 % | 25,9 % |
| Сердечно-сосудистые осложнения | 0,8 % | – | 2,2 % | 20,5 % |
| Остановка сердца, требующая сердечно-легочной реанимации | – | 0,4 % | – | – |
| Инфаркт миокарда | – | 0,6 % | – | – |
| Неврологические осложнения | – | – | 1,8 % | 24,1 % |
| ОНМК | – | 0,3 % | – | – |
| Сепсис | – | 0,8 % | 1,2 % | 25,8 % (от ССВР до СШ) |
| Септический шок | – | 0,5 % | – | – |
| Тромбоз глубоких вен | 0,9 % | 1,8 % | 0,7 % | 10,1 % |
| ТЭЛА | – | – | 0,7 % | – |
| Кровотечение, требующее трансфузии эритроцитов | – | 10,1 % | – | – |
| Инфекция мочевыводящих путей | 1,5 % | 1,6 % | – | – |
| Поверхностная раневая инфекция | – | 1,7 % | – | – |
| Глубокая раневая инфекция | – | 0,3 % | – | – |
| Органная/полостная раневая инфекция | – | 1,8 % | – | – |
| Эвентрация | – | 0,6 % | – | – |
| Любые осложнения | – | 9,7 % | – | – |
| Летальность | ||||
| Через 1 месяц | 1,3 % | 0,7 % | 0,4 % | 52,6 % |
| Через 3 месяца | – | – | 0,7 % | 60,6 % |
| Через 6 месяцев | – | – | 1,2 % | 67,3 % |
| Через 12 месяцев | – | – | 1,7 % | 78,8 % |
| Через 24 месяца | – | – | 2,1 % | 69,9 % |
Таким образом, высокий периоперационный риск — это пороговая вероятность развития неблагоприятных исходов: осложнений и/или летального исхода у конкретного пациента. Базовые детерминанты высокого периоперационного риска (операционный риск, возраст, сопутствующие заболевания) отличаются детализацией в разных инструментах прогнозирования.
До появления отечественных точных и валидированных инструментов стратификацию пациентов высокого периоперационного риска целесообразно проводить:
- с помощью специально разработанных калькуляторов высокого риска летального исхода (SORT, SORTv2);
- путем сравнения риска летальности и послеоперационных осложнений со средним в базе «больших данных» (ACS-SRC, нейросетевые модели базы ACS-NSQIP.
Подходы на основе машинного обучения (MSR и Pythia) недоступны для внедрения, однако могут быть полезны при сопоставлении данных летальности и осложнений и являться ориентиром для разработки отечественных моделей.
Заключение
Современные подходы к определению периоперационного риска, как правило, сфокусированы на изолированном определении либо риска летального исхода, либо риска конкретных осложнений, реже интраоперационных неблагоприятных событий.
Для предлагаемой концепции периоперационного риска необходимо создать идеальный инструмент (калькулятор), который должен пройти внешнюю валидацию, включать доступные (в том числе модифицируемые для снижения риска) переменные, точно определять весь спектр неблагоприятных событий и исходов в интра- и раннем послеоперационном периоде, а также отсроченные неблагоприятные события и дифференцировать конкретные высокие риски.
Конфликт интересов. И.Б. Заболотских — первый вице-президент Общероссийской общественной организации «Федерация анестезиологов и реаниматологов».
Disclosure. I.B. Zabolotskikh — First Vice-President of the All-Russian Public Organization «Federation of Anesthesiologists and Reanimatologists».
Вклад автора. Разработка концепции статьи, подбор и анализ источников литературы, написание и редактирование текста статьи, проверка текста статьи.
Author contribution. Author according to the ICMJE criteria participated in the development of the concept of the article, obtaining and analyzing factual data, writing and editing the text of the article, checking and approving the text of the article.
Этическое утверждение. Не требуется.
Ethics approval. Not required.
Информация о финансировании. Автор заявляет об отсутствии внешнего финансирования при проведении исследования.
Funding source. This study was not supported by any external sources of funding.
Декларация о наличии данных. Данные, подтверждающие выводы этого исследования, можно получить у корреспондирующего автора по обоснованному запросу.
Data Availability Statement. The data that support the findings of this study are available from the corresponding author upon reasonable request.
Благодарности. Автор благодарит доцента кафедры анестезиологии, реаниматологии и трансфузиологии ФГБОУ ВО КубГМУ Минздрава России С.В. Григорьева за подготовку рис. 1.
Acknowledgments. The author thanks S.V. Grigoryev, Associate Professor of the Department of Anesthesiology, Intensive Care and Transfusiology of the Kuban State Medical University, for preparing the figure 1.
