Центральное венозное давление как показатель возможной эффективности инфузионной терапии: систематический обзор и метаанализ
ISSN (print) 1726-9806     ISSN (online) 1818-474X
PDF_2025-1-32-47
HTML_2025-1_32-47_S
PDF_2025-1-32-47 (Английский)
HTML_2025-1_32-47_S (Английский)

Ключевые слова

восприимчивость к инфузионной нагрузке
центральное венозное давление
анестезиология и реаниматология
артериальная гипотензия

Как цитировать

Кузнецов И.В., Берикашвили Л.Б., Рыжков П.В., Короленок Е.М., Ядгаров М.Я., Поляков П.А., Скворцов А.Е., Яковлев А.А., Лихванцев В.В. Центральное венозное давление как показатель возможной эффективности инфузионной терапии: систематический обзор и метаанализ. Вестник интенсивной терапии имени А.И. Салтанова. 2025;(1):32–47. doi:10.21320/1818-474X-2025-1-32-47.

Статистика

Просмотров аннотации: 292
PDF_2025-1-32-47 загрузок: 267
HTML_2025-1_32-47_S загрузок: 15
PDF_2025-1-32-47 (Английский) загрузок: 8
HTML_2025-1_32-47_S (Английский) загрузок: 15
Статистика с 01.07.2024

Язык

Чаще всего читают:

Мы в соцсетях

Аннотация

ВВЕДЕНИЕ: Центральное венозное давление (ЦВД) долгое время считалось едва ли не единственным надежным методом оценки волемического статуса и восприимчивости к инфузионной терапии у пациентов в отделениях реанимации и интенсивной терапии (ОРИТ). Последние годы отношение к ЦВД изменилось с точностью до наоборот, однако ни опубликованные факты, ни появление методов с доказанной эффективностью практически не поменяли отношение практикующих анестезиологов к диагностической точности теста с измерением ЦВД. ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ: Оценить существующие данные о диагностической точности ЦВД относительно реакции пациентов на инфузионную терапию и определить факторы, влияющие на результаты. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ: Проведен систематический обзор и метаанализ проспективных когортных исследований, в которых изучалась диагностическая точность ЦВД для предсказания реакции на инфузионную терапию. Первичной конечной точкой был показатель площади под ROC-кривой (AUROC). Поиск проводился в базах данных PubMed и CENTRAL до марта 2024 г. Для оценки влияния ковариат, таких как возраст, пол и индекс массы тела (ИМТ), использовалась метарегрессия. Риск систематической ошибки оценивался с использованием инструмента QUADAS-2, а уровень убедительности доказательств — методом GRADE. РЕЗУЛЬТАТЫ: В метаанализ включены 84 исследования, охватывающие данные 3729 пациентов (4472 наблюдения). Общий AUROC для оценки ЦВД составил 0,6 (95%-й доверительный интервал [95% ДИ] [0,57; 0,62]), что указывает на низкую диагностическую точность метода (качество доказательства среднее). Результат был устойчив как у пациентов в ОРИТ, так и в период оперативного вмешательства. Диагностическая точность ЦВД не зависит от профиля ОРИТ или хирургии. Интегральные значения чувствительности и специфичности составили 61 % и 65 % соответственно. В однофакторной метарегрессии не выявлено значимого влияния возраста, пола и ИМТ на результат. Подгрупповой анализ показал, что механическая вентиляция легких и объем инфузионной нагрузки не влияют на диагностическую точность ЦВД. ВЫВОДЫ: ЦВД обладает низкой диагностической точностью для оценки восприимчивости к инфузионной терапии (среднее качество доказательства). Необходимы дальнейшие исследования диагностической точности крайних значений ЦВД, а также оценка других простых и доступных методов, которые могли бы заменить данный показатель в клинической практике

PDF_2025-1-32-47
HTML_2025-1_32-47_S
PDF_2025-1-32-47 (Английский)
HTML_2025-1_32-47_S (Английский)

Введение

Артериальная гипотензия является известным осложнением у пациентов реанимационного профиля, которое возникает более чем у половины больных [1–3]. Этиология данного состояния многообразна и может представлять собой нарушение сердечной деятельности, нарушение периферического сосудистого русла или недостаточный объем циркулирующей крови [4, 5]. Тем не менее современные клинические рекомендации предлагают начинать лечение артериальной гипотензии единообразно: с оценки восприимчивости к инфузионной терапии [1, 6].

В настоящее время разработано множество методов подобной оценки [7]. Среди них есть как технически требовательные методы с оценкой сердечного выброса методом транспульмональной термодилюции [8, 9], чреспищеводной эхокардиографии [10] и биоимпедансометрии [11, 12], так и более простые, такие как тест с пассивным поднятием нижних конечностей [13–15] или тест с инфузионной нагрузкой [16, 17]. Все эти тесты призваны ответить на вопрос: приведет ли проведение инфузионной терапии к увеличению сердечного выброса и разрешению гипотензии?

Отдельно же всегда находится метод, который на протяжении многих десятилетий привлекает внимание анестезиологов-реаниматологов своей простотой и доступностью —оценка центрального венозного давления (ЦВД).

Данный метод был одним из первых для оценки волемического статуса и определения восприимчивости к инфузионной нагрузке [18]. С одной стороны, интерпретация ЦВД интуитивно понятна, с другой же — именно эта простота и приводит к формированию часто неверных клинических выводов [19, 20]. Здесь основной проблемой является наличие путаницы между двумя терминами: «волемический статус» и «восприимчивость к инфузионной терапии» [7]. Данные понятия тесно связаны друг с другом, но далеко не эквивалентны [21]. Так, пациенты с гиповолемией могут не всегда отвечать увеличением сердечного выброса в ответ на инфузионную терапию [7].

Отношение к ЦВД в настоящее время неоднозначно [19, 22]. С одной стороны, в ряде работ данный метод продемонстрировал хорошие диагностические качества для определения восприимчивости к инфузионной терапии [23–26]. С другой стороны, последние крупные исследования критикуют данный метод, все же указывая на его низкую точность [27, 28]. Тем не менее ввиду своей простоты в выполнении, дешевизны метода и длительности применения в клинической практике, использование ЦВД в качестве метода оценки реакции на инфузионную нагрузку, остается крайне привлекательным и распространенным [29, 30]. В связи с неоднозначностью применения метода решено провести метаанализ.

Цель исследования

Целью метаанализа была оценка диагностической точности ЦВД для определения восприимчивости к инфузионной терапии.

Материалы и методы

Данное исследование было проведено в соответствии с рекомендациями Кокрановского сообщества с соблюдением стандартов PRISMA (Prefered Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) для систематических обзоров и метаанализов [31]. Протокол исследования зарегистрировали на Международной платформе протоколов систематических обзоров и метаанализов (INPLASY) под регистрационным номером INPLASY2024100128 (DOI: 10.37766/inplasy2024.10.0128). Заполненный чек-лист PRISMA представлен в табл. Д1 в дополнительных материалах, доступных по ссылке https://doi.org/10.21320/1818-474X-2025-1-32-47

Стратегия поиска

Двумя независимыми исследователями был осуществлен систематический поиск научных работ, опубликованных до марта 2024 г. включительно. Поиск охватывал такие базы данных, как PubMed (Medline) и Кокрановский центральный регистр контролируемых исследований (CENTRAL), и был выполнен в форме следующего запроса: (“fluid responsiveness” OR “fluid resuscitation” OR “volume responsiveness” OR “fluid status” OR “volume status” OR “volemic status”) AND (“intensive care” OR “critical care”) AND (“caval” OR “inferior vena cava” OR “IVC” OR “passive leg raising” OR “PLR” OR “fluid challenge” OR “fluid bolus” OR “central venous pressure” OR “CVP” OR “central venous” OR “pulse pressure variation” OR “stroke volume variation”) AND (“AUC” OR “AUROC” OR “ROC”).

Кроме того, был проведен анализ источников, содержащихся в списке литературы, отобранных публикаций (backward snowballing method) и анализ цитирований (forward snowballing) с использованием сервиса Litmaps [32]. При осуществлении систематического поиска не были применены ограничения по языку статей.

Критерии соответствия и отбор исследований

После автоматического исключения дубликатов два исследователя независимо друг от друга проверили аннотации оставшихся исследований на соответствие критериям включения (табл. 1).

Наименования (PICOS) Критерии включения
Популяция Взрослые пациенты
Индекс-тест (метод исследования) Определение ЦВД
Сравнительный метод (золотой стандарт) Инфузионная нагрузка (fluid challenge) для оценки реакции на инфузионную терапию
Исходы Площадь под ROC-кривой (AUROC)
Дизайн исследования Проспективные когортные исследования
Таблица 1. Критерии включения PICOS ROC — рабочая характеристика приемника.
Table 1. PICOS inclusion criteria ROC receiver operating characteristic.

Окончательное решение относительно включения в данный метаанализ было принято после анализа полнотекстовых статей. Исследования исключались, если они соответствовали одному из следующих критериев:

  • являлись ретроспективными исследованиями;
  • не использовали соответствующий золотой стандарт (тест с инфузионной нагрузкой);
  • не было оценено значение ЦВД;
  • использовали некардиальные параметры для оценки результата при проведении теста с инфузионной нагрузкой.

Любые разногласия решались путем консультаций с участием научного руководителя до достижения консенсуса.

Извлечение данных и оценка исходов

Данные были извлечены тремя исследователями, каждый из которых независимо изучал тексты и дополнительные материалы всех отобранных научных работ. Были получены следующие данные:

  • общая информация о публикации и характеристики пациентов: первый автор, когорта пациентов, размер выборки, средний возраст, пол, ИМТ, оценка по шкале APACHE II, исходное ЦВД, тип используемой жидкости;
  • информация об индекс-тесте и золотом стандарте: тип, метод, оцениваемый параметр и точка отсечения;
  • данные об исходах: площадь под ROC-кривой (AUROC), чувствительность и специфичность.

В зависимости от объема инфузии тип золотого стандарта был определен как тест с инфузионной нагрузкой (от 5 мл/кг включительно или более 250 мл) и как тест с малой инфузионной нагрузкой (до 5 мл/кг или до 250 мл включительно). После независимого извлечения данных исследователи сравнили полученные формы для выявления разногласий и достижения последующего консенсуса.

Для исследований, в которых количественные данные были представлены в виде медианы и межквартильных интервалов или среднего и стандартного отклонения, были применены общепризнанные статистические методы для вычисления среднего значения и 95% ДИ. Эти подходы основаны на методиках, предложенных Luo et al. [33] и Wan et al. [34], а также на рекомендациях Кокрановского сообщества [35]. При отсутствии данных о значении AUROC данный параметр был оценен как полусумма чувствительности и специфичности (AUROC min) [36, 37]. Для заполнения пропусков в данных об SD или 95% ДИ для AUROC была применена множественная импутация по размеру выборки, AUROC и имеющимся стандартным отклонениям (SD) с помощью IBM SPSS Statistics для Windows, версия 27.0. (Армонк, Нью-Йорк, США, IBM Corp).

Первичной конечной точкой для данного метаанализа была AUROC для ЦВД.

Оценка риска систематической ошибки

Внутренняя валидность и риск систематической ошибки включенных в метаанализ исследований были оценены двумя независимыми исследователями с помощью инструмента «Оценка качества исследований диагностической точности» (QUADAS-2) [38]. Публикационное смещение и эффект малых исследований оценивались с помощью теста Эггера и анализа воронкообразных диаграмм (funnel-plots) [39]. Степень достоверности доказательств была оценена с помощью методологии GRADE [40].

Статистический анализ

Метаанализ был выполнен с помощью специализированного программного обеспечения STATA 17 (StataCorp LLC, Техас, США). Из каждого исследования данные были отобраны по результату с наибольшим значением AUROC. При их равенстве были отобраны результаты с наибольшей суммой чувствительности и специфичности. Если данный параметр также совпадал, то выбирался результат с наибольшей чувствительностью. В рамках метаанализа были получены интегральные значения AUROC, а также чувствительности и специфичности для данных точек отсечения.

Оценка гетерогенности между исследованиями была проведена с использованием Q- критерия Кокрана и коэффициента гетерогенности I2. Считали, что значимая неоднородность присутствует при p < 0,05 и/или  > 50 %. Была построена модель метарегрессии для оценки степени влияния таких ковариат, как возраст, пол и ИМТ на значение AUROC. Для обобщения результатов и построения модели метарегрессии была использована рекомендуемая модель случайных эффектов (метод REML, Restricted maximum likelihood) [41]. Был проведен ряд подгрупповых анализов для выборок пациентов, разделенных по следующим параметрам:

  • когорта пациентов;
  • объем инфузионной нагрузки при проведении теста;
  • спонтанное дыхание против механической вентиляции.

Также был проведен подгрупповой анализ для сравнения исследований, опубликованных в течение последних 5 лет, против более ранних (до 2020 г.).

Статистическая значимость (p-value) для проверки гипотез была установлена на уровне 0,05.

Результаты

Характеристика исследований

По результатам первоначального поиска публикаций было обнаружено 286 исследований, удовлетворяющих запросу, и 150 статей было получено при дополнительном поиске. После изучения резюме публикаций было исключено 318 работ. Далее были изучены полные тексты и дополнительные материалы оставшихся 105 статей, среди которых 21 статья имела хотя бы один критерий исключения. По итогам отбора было получено 84 статьи, удовлетворяющих критериям соответствия. Потоковая диаграмма, иллюстрирующая процесс отбора научных статей, представлена на рис. 1.

Рис. 1. PRISMA — потоковая диаграмма для отбора исследований Примечание: ЦВД — центральное венозное давление Fig. 1. PRISMA — flow-chart for study selection Note: ЦВД — central venous pressure

В рамках текущего метаанализа были оценены данные 3729 пациентов (4472 наблюдений), средний возраст которых варьировал от 44 до 75,3 лет. Из 84 включенных в систематический обзор исследований в двух наблюдали пациентов с интраоперационной однолегочной вентиляцией [42, 43], в 31 исследовании представлены пациенты из ОРИТ [24, 44–73], в том числе в 15 — из кардиологических ОРИТ, в 15 — пациенты, которым выполняется кардиальное оперативное вмешательство [74–88], в 14 — пациенты, которым выполняется некардиальное оперативное вмешательство [89–102], остальные — пациенты с шоком в любых ОРИТ [25, 26, 103–122]. В 55 исследованиях для пробы с инфузионной нагрузкой были использованы коллоидные растворы, в 22 — кристаллоидные, в 5 — смешанные, еще в одном — кристаллоидные или коллоидные растворы [107] и в одной работе была выполнена аутотрансфузия [57]. Характеристика исследований, вошедших в метаанализ, представлена в табл. Д3.

Метаанализ

Итоговое значение AUROC составило 0,6 с 95% ДИ [0,57; 0,62], результаты для отдельных исследований лежат в пределах от 0,4 до 0,89 (табл. 2, рис. 2). Статистическая гетерогенность (I2) составила 81,09 % (р < 0,001). Результат был устойчив при анализе методом последовательного исключения (рис. Д1). Интегральные значения чувствительности и специфичности составили 61 % и 65 % соответственно (табл. 2).

Подгруппы N AUROC (95% ДИ) p-value (AUROC) I2, % p-value (I2) p-value (тест Эггера) Se Sp
Все исследования 84 0,596 (0,575–0,618) < 0,001 81,09 < 0,001 0,696 0,61 0,65
Когорта пациентов
Кардиологическое ОРИТ 15 0,600 (0,521–0,679) 0,013 63,57 < 0,001 0,835 0,72 0,62
Кардиохирургия 15 0,583 (0,531–0,636) 0,002 70,58 < 0,001 0,525 0,56 0,57
Некардиологическое ОРИТ 16 0,588 (0,549–0,628) < 0,001 69,99 < 0,001 0,07 0,63 0,66
Некардиологическая хирургия 14 0,571 (0,530–0,611) 0,001 73,38 0,015 0,578 0,57 0,71
Однолегочная вентиляция 2 0,574 (0,401–0,746) 0,402 0 0,792 NA 0,70 0,65
Пациенты с шоком 22 0,623 (0,583–0,663) < 0,001 68,92 < 0,001 0,613 0,59 0,71
Тип золотого стандарта
Тест с инфузионной нагрузкой 64 0,580 (0,558–0,603) < 0,001 69,68 < 0,001 0,929 0,64 0,59
Тест с малой инфузионной нагрузкой 14 0,609 (0,560–0,657) < 0,001 51,8 0,01 0,057 0,50 0,78
Не классифицирован 6 0,719 (0,620–0,818) < 0,001 71,94 0,011 0,805 0,61 0,87
Тип дыхания
Смешанное 5 0,564 (0,489–0,639) 0,095 34,17 0,235 0,157 0,78 0,42
Механическая вентиляция 76 0,597 (0,574–0,619) < 0,001 76,76 < 0,001 0,699 0,59 0,67
Спонтанное дыхание 2 0,560 (0,436–0,684) 0,344 71,37 0,062 NA 0,82 0,47
Год публикации
До 2020 г. 75 0,602 (0,579–0,625) < 0,001 81,59 < 0,001 0,608 0,61 0,65
2020–2024 гг. 9 0,554 (0,492–0,617) 0,090 64,89 0,019 0,534 0,62 0,64
Таблица 2. Основные результаты метаанализа NA — не применимо; Se — чувствительность; Sp — специфичность; ДИ — доверительный интервал; ОРИТ — отделение реанимации и интенсивной терапии.
Table 2. Main meta-analysis results NA —not applicable; Se — sensitivity; Sp — specificity; ДИ — confidence interval; ОРИТ — intensive care unit.

Рис. 2. Лесовидный график, представляющий средние значения AUROC с 95% ДИ. Референсная линия установлена на уровне AUROC = 0,5 Fig. 2. Forest plot presenting mean AUROC with 95% СI. Reference line: AUROC = 0.5

Подгрупповой анализ

Итоговое объединенное значение AUROC в зависимости от когорты пациентов варьировало от 0,57 до 0,62 у пациентов с шоком (рис. 3, табл. 2).

Итоговое значение AUROC в подгрупповом метаанализе с учетом объема инфузионной нагрузки (тип золотого стандарта) находилось в диапазоне от 0,58 до 0,72, составив 0,58 для стандартного теста с инфузионной нагрузкой. AUROC для пациентов, находящихся на механической вентиляции легких, составило 0,60 с 95% ДИ [0,57; 0,62]. Для пациентов на самостоятельном дыхании не получено статистически значимого результата (рис. 3, табл. 2).

Рис. 3. Лесовидный график, представляющий результаты подгруппового анализа. Референсная линия установлена на уровне AUROC = 0,5 Fig. 3. Forest plot presenting subgroup analysis results. Reference line: AUROC = 0.5

Метарегрессия

В однофакторной метарегрессии не было показано статистически значимого влияния возраста, пола и ИМТ на показатель AUROC (табл. Д4).

Оценка риска систематической ошибки

Публикационное смещение не было обнаружено во всех анализах (р-значение теста Эггера > 0,05; табл. 2). Воронкообразные диаграммы представлены в дополнительных материалах (рис. Д2–Д6).

При оценке риска систематической ошибки в 84 исследованиях, включенных в метаанализ, было выявлено 26 работ с низким, 48 — со средним, 9 — с высоким и 1 исследование с очень высоким риском (табл. Д5).

В соответствии с подходом к оценке уровня доказательств GRADE сформулировано одно положение. ЦВД обладает низкой диагностической точностью относительно определения восприимчивости к инфузионной нагрузке (качество доказательства среднее).

Обсуждение

Ключевые результаты

Результаты метаанализа 84 исследований, включающих 3729 пациентов, свидетельствуют о том, что ЦВД имеет низкую диагностическую точность для определения реакции на инфузионную терапию (AUROC = 0,6), качество доказательства среднее.

В рамках подгрупповых анализов было выявлено, что диагностическая точность ЦВД находится в пределах 0,55–0,71, дополнительно свидетельствуя о низкой диагностической точности данного метода.

В однофакторной метарегрессии не было показано статистически значимого влияния возраста, пола и ИМТ на диагностическую точность метода.

Связь с предыдущими исследованиями

Несмотря на большое количество исследований и наличие нескольких метаанализов, в настоящее время вопрос о применимости оценки ЦВД в качестве показателя восприимчивости к инфузионной терапии не решен.

В метаанализе от 2008 г. Marik P.E. et al. на основании 10 исследований с участием 356 пациентов продемонстрировали, что ЦВД не является надежным показателем для оценки восприимчивости к инфузионной нагрузке (AUROC = 0,56 с 95% ДИ [0,51; 0,61]) [27]. Через 5 лет авторы подтвердили собственный результат в рамках более крупного метаанализа из 33 исследований (AUROC = 0,56 с 95% ДИ [0,52; 0,60]) [28]. Однако в 2024 г. вышел новый метаанализ, результаты которого указывают на значительно большую диагностическую точность ЦВД, нежели предшествующие работы (AUROC = 0,77 с 95% ДИ [0,69; 0,87]) [23]. Стоит отметить, что в рамках последнего метаанализа изучалось только 12 работ с участием 429 пациентов. Наш метаанализ, включающий 84 исследования и 3729 пациентов, согласуется с работами Marik P.E. et al., демонстрируя низкую диагностическую точность ЦВД. При этом наши данные также согласуются с работой Chaves R.C.F. et al., которые показали низкую чувствительность и специфичность метода: 61 % и 69 % соответственно [23].

В вопросах стратификации пациентов наш метаанализ также находится в согласии с ранее проведенными работами. Так, Marik P.E. et al. оценили диагностическую точность ЦВД в подгруппах пациентов, находящихся на операционном столе (AUROC = 0,56 с 95% ДИ [0,54; 0,58]) и в палатах интенсивной терапии (AUROC = 0,56 с 95% ДИ [0,52; 0,60]) [28]. Также авторы рассмотрели кардиологических (AUROC = 0,56 с 95% ДИ [0,51; 0,61]) и некардиологических (AUROC = 0,56 с 95% ДИ [0,54; 0,58]) пациентов [28]. Представленные данные соответствуют результатам, полученным в нашем исследовании: AUROC для вышеперечисленных подгрупп варьирует от 0,57 до 0,60. Однако полученный нами результат для подгруппы пациентов, находящихся на механической вентиляции легких (AUROC = 0,60 с 95% ДИ [0,57; 0,62]), противоречит результату Chaves R.C.F. et al. (AUROC = 0,77 с 95% ДИ [0,69; 0,87]). Вероятно, полученные нами данные более полно отражают диагностическую точность метода ввиду большего количества учтенных исследований (84 против 12) и пациентов (3729 против 429). Дополнительно нами впервые проведены подгрупповые анализы по объему инфузионной нагрузки и году публикации, которые продемонстрировали устойчивость результата во времени и при варьировании золотого стандарта.

В рамках данного метаанализа впервые проведена метарегрессия с целью оценки влияния ковариат на значение AUROC. Было показано, что такие базовые переменные, как возраст, пол и ИМТ пациентов, не влияют на диагностическую точность ЦВД. Этот факт позволяет единообразно расценивать ЦВД независимо от вышеперечисленных характеристик больных.

Значение результатов исследования

Значимость полученных результатов обусловлена следующими положениями.

Во-первых, продемонстрирована низкая диагностическая точность ЦВД на основании результатов, полученных при 4472 наблюдениях у 3729 пациентов (качество доказательства среднее), что делает данный метаанализ самым крупным по данной теме.

Во-вторых, проведен подгрупповой анализ, во время которого изучены результаты использования оценки ЦВД среди реанимационных пациентов кардиологического и общего профиля, а также во время различных оперативных вмешательств. При любом из представленных выше вариантов показатель AUROC соответствовал низкому качеству. Более того, данный метод дополнительно оценен в когорте пациентов, находящихся на искусственной вентиляции легких, он вновь продемонстрировал его недостаточную точность. Также было показано, что временной фактор не влияет на качество метода, и результаты работ последних 5 лет по данной теме соответствуют предшествующим исследованиям.

В-третьих, впервые проведена метарегрессия относительно ковариат для диагностического качества ЦВД, которая предоставила данные о том, что возраст, пол и ИМТ пациентов не влияют на точность метода.

Несмотря на полученные доказательства, вопрос относительно диагностической точности крайних значений ЦВД остается все же нерешенным. В изученных работах точка отсечения для ЦВД всегда находилась в пределах нормальных значений. Низкое качество метода в данном диапазоне совсем не означает его бесполезности при обнаружении крайних значений давления. К сожалению, предоставить ответ на этот вопрос в рамках данного метаанализа невозможно.

Сильные и слабые стороны метаанализа

У данного метаанализа имеется несколько сильных сторон.

Во-первых, исследование включает информацию о более чем четырех тысячах измерений ЦВД с оценкой диагностического качества метода, что позволяет получить довольно точное среднее значение AUROC с узкими доверительным интервалами. Дополнительно в рамках метода последовательного исключения статей была продемонстрирована устойчивость полученного результата.

Во-вторых, в настоящей работе использовались строгие критерии соответствия, направленные на унификацию золотого стандарта оценки восприимчивости к инфузионной терапии, что позволило снизить неточность результата, связанную с отсутствием консенсуса.

В-третьих, абсолютное большинство исследований, включенных в метаанализ, имели низкий или средний риск систематической ошибки, что позволяет быть уверенными в отсутствии смещения результата. Также тест Эггера позволил подтвердить отсутствие публикационного смещения.

В-четвертых, проведение метарегрессии позволило определить роль ряда ковариат на результат метаанализа.

В то же время к недостаткам метаанализа можно отнести статистическую гетерогенность полученных результатов. Тем не менее применение в данной работе подхода GRADE позволило учесть этот факт при определении качества полученных доказательств. Дополнительно ограничением метаанализа можно считать невозможность проведения последовательного анализа исследований (TSA — Trial Sequential Analysis) для оценки показателя AUROC ввиду отсутствия в настоящее время математического аппарата в рамках медицинской статистики.

Дальнейшие исследования

Полученные результаты указывают на необходимость дальнейших клинических исследований по данной теме в двух направлениях.

Во-первых, в настоящее время необходимы исследования, изучающие диагностическую точность крайних значений ЦВД. Низкое качество метода в диапазоне нормальных значений не исключает его потенциальную значимость при очень низких и очень высоких цифрах давления в правом предсердии.

Во-вторых, необходимо сконцентрироваться на изучении других методов оценки восприимчивости к инфузионной терапии, которые бы по своей простоте и доступности могли бы стать реальной альтернативой ЦВД, предоставляющей более точные результаты.

Выводы

ЦВД обладает низкой диагностической точностью при оценке восприимчивости к инфузионной терапии (качество доказательства среднее), что не позволяет рекомендовать данный тест в рутинной клинической практике.

Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Disclosure. The authors declare no competing interests.

Вклад авторов. Все авторы в равной степени участвовали в разработке концепции статьи, получении и анализе фактических данных, написании и редактировании текста статьи, проверке и утверждении текста статьи.

Author contribution. All authors 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 requred.

Информация о финансировании. Авторы заявляют 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.

Библиографические ссылки

  1. van der Ven W.H., Schuurmans J., Schenk J., et al. Monitoring, management, and outcome of hypotension in Intensive Care Unit patients, an international survey of the European Society of Intensive Care Medicine. J Crit Care. 2022; 67: 118–25. DOI: 10.1016/j.jcrc.2021.10.008
  2. Schenk J., van der Ven W.H., Schuurmans J., et al. Definition and incidence of hypotension in intensive care unit patients, an international survey of the European Society of Intensive Care Medicine. J Crit Care. 2021; 65: 142–8. DOI: 10.1016/j.jcrc.2021.05.023
  3. Terwindt L.E., Schuurmans J., van der Ster B.J.P., et al. Incidence, Severity and Clinical Factors Associated with Hypotension in Patients Admitted to an Intensive Care Unit: A Prospective Observational Study. J Clin Med. 2022; 11(22): 6832. DOI: 10.3390/jcm11226832
  4. De Backer D., Biston P., Devriendt J., et al. Comparison of dopamine and norepinephrine in the treatment of shock. N Engl J Med. 2010; 362(9): 779–89. DOI: 10.1056/NEJMoa0907118
  5. Moranville M.P., Mieure K.D., Santayana E.M. Evaluation and management of shock States: hypovolemic, distributive, and cardiogenic shock. J Pharm Pract. 2011; 24(1): 44–60. DOI: 10.1177/0897190010388150
  6. Cecconi M., Hernandez G., Dunser M., et al. Fluid administration for acute circulatory dysfunction using basic monitoring: narrative review and expert panel recommendations from an ESICM task force. Intensive Care Med. 2019; 45(1): 21–32. DOI: 10.1007/s00134-018-5415-2
  7. Martin G.S., Kaufman D.A., Marik P.E., et al. Perioperative Quality Initiative (POQI) consensus statement on fundamental concepts in perioperative fluid management: fluid responsiveness and venous capacitance. Perioper Med (London, England). 2020; 9: 12. DOI: 10.1186/s13741-020-00142-8
  8. Monnet X., Teboul J.L. Transpulmonary thermodilution: Advantages and limits. Crit Care. 2017; 21(1): 147. DOI: 10.1186/s13054-017-1739-5
  9. De Backer D., Cecconi M., Chew M.S., et al. A plea for personalization of the hemodynamic management of septic shock. Crit Care. 2022; 26(1): 372. DOI: 10.1186/s13054-022-04255-y
  10. Teran F. Resuscitative Cardiopulmonary Ultrasound and Transesophageal Echocardiography in the Emergency Department. Emerg Med Clin North Am. 2019; 37(3): 409–30. DOI: 10.1016/j.emc.2019.03.003
  11. Jakovljevic D.G., Trenell M.I., MacGowan G.A. Bioimpedance and bioreactance methods for monitoring cardiac output. Best Pract Res Clin Anaesthesiol. 2014; 28(4): 381–94. DOI: 10.1016/j.bpa.2014.09.003
  12. Marik P.E., Levitov A., Young A., et al. The use of bioreactance and carotid doppler to determine volume responsiveness and blood flow redistribution following passive leg raising in hemodynamically unstable patients. Chest. 2013; 143(2): 364–70. DOI: 10.1378/chest.12-1274
  13. Monnet X., Marik P., Teboul J.L. Passive leg raising for predicting fluid responsiveness: a systematic review and meta-analysis. Intensive Care Med. 2016; 42(12): 1935–47. DOI: 10.1007/s00134-015-4134-1
  14. Pickett J.D., Bridges E., Kritek P.A., et al. Passive Leg-Raising and Prediction of Fluid Responsiveness: Systematic Review. Crit Care Nurse. 2017; 37(2): 32–47. DOI: 10.4037/ccn2017205
  15. Cavallaro F., Sandroni C., Marano C., et al. Diagnostic accuracy of passive leg raising for prediction of fluid responsiveness in adults: Systematic review and meta-analysis of clinical studies. Intensive Care Med. 2010; 36(9): 1475–83. DOI: 10.1007/s00134-010-1929-y
  16. Toscani L., Aya H.D., Antonakaki D., et al. What is the impact of the fluid challenge technique on diagnosis of fluid responsiveness? A systematic review and meta-analysis. Crit Care. 2017; 21(1): 207. DOI: 10.1186/s13054-017-1796-9
  17. Messina A., Caporale M., Calabrò L., et al. Reliability of pulse pressure and stroke volume variation in assessing fluid responsiveness in the operating room: a metanalysis and a metaregression. Crit Care. 2023; 27(1): 431. DOI: 10.1186/s13054-023-04706-0
  18. Kelman G.R. Interpretation of CVP measurements. Anaesthesia. 1971; 26(2): 209–15. DOI: 10.1111/j.1365-2044.1971.tb04764.x
  19. De Backer D., Vincent J.L. Should we measure the central venous pressure to guide fluid management? Ten answers to 10 questions. Crit Care. 2018; 22(1): 43. DOI: 10.1186/s13054-018-1959-3
  20. Дац А.В., Горбачев В.И. Перегрузка жидкостью: причины, диагностика, осложнения, лечение. Вестник анестезиологии и реаниматологии. 2015; 12(3): 65–73. DOI: 10.21292/2078-5658-2015-12-3-65-73 [Dats A.V., Gorbachev V.I. The fluid overload: causes, diagnosis, complications, treatment. Messenger of anesthesiology and resuscitation. 2015; 12(3): 65–73 (In Russ)]
  21. Schindler A.W., Marx G. Evidence-based fluid management in the ICU. Curr Opin Anaesthesiol. 2016; 29(2): 158–65. DOI: 10.1097/ACO.0000000000000303
  22. Ильина Я.Ю., Кузьков В.В., Фот Е.В. и др. Прогнозирование ответа на инфузионную нагрузку: современные подходы и перспективы. Вестник анестезиологии и реаниматологии. 2018; 14(3): 25–34. DOI: 10.21292/2078-5658-2017-14-3-25-34 [Ilyina Ya.Yu., Kuzkov V.V., et al. Predicting response to fluid administration: current approaches and trends. Messenger of anesthesiology and resuscitation. 2017; 14(3): 25–34 (In Russ)]
  23. Chaves R.C de F., Barbas C.S.V., Queiroz V.N.F., et al. Assessment of fluid responsiveness using pulse pressure variation, stroke volume variation, plethysmographic variability index, central venous pressure, and inferior vena cava variation in patients undergoing mechanical ventilation: a systematic review a. Crit Care. 2024; 28(1): 289. DOI: 10.1186/s13054-024-05078-9
  24. Haas S., Trepte C., Hinteregger M., et al. Prediction of volume responsiveness using pleth variability index in patients undergoing cardiac surgery after cardiopulmonary bypass. J Anesth. 2012; 26(5): 696–701. DOI: 10.1007/s00540-012-1410-x
  25. Muller L., Louart G., Teboul J.L., et al. Could B-type Natriuretic Peptide (BNP) plasma concentration be useful to predict fluid responsiveness [corrected] in critically ill patients with acute circulatory failure? Ann Fr Anesth Reanim. 2009; 28(6): 531–6. DOI: 10.1016/j.annfar.2009.04.003
  26. Mohamed Z.U. Dynamic Parameters do not Predict Fluid Responsiveness in Ventilated Patients with Severe Sepsis or Septic Shock. J Anesth Intensive Care Med. 2017; 2(5): 555–96. DOI:10.19080/JAICM.2017.02.555596
  27. Marik P.E., Baram M., Vahid B. Does central venous pressure predict fluid responsiveness? A systematic review of the literature and the tale of seven mares. Chest. 2008; 134(1): 172–8. DOI: 10.1378/chest.07-2331
  28. Marik PE., Cavallazzi R. Does the central venous pressure predict fluid responsiveness? An updated meta-analysis and a plea for some common sense. Crit Care Med. 2013; 41(7): 1774–81. DOI: 10.1097/CCM.0b013e31828a25fd
  29. Cecconi M., Hofer C., Teboul J.L., et al. Fluid challenges in intensive care: the FENICE study: A global inception cohort study. Intensive Care Med. 2015; 41(9): 1529–37. DOI: 10.1007/s00134-015-3850-x
  30. Eskesen T.G., Wetterslev M., Perner A. Systematic review including re-analyses of 1148 individual data sets of central venous pressure as a predictor of fluid responsiveness. Intensive Care Med. 2016; 42(3): 324–32. DOI: 10.1007/s00134-015-4168-4
  31. Page M.J., McKenzie J.E., Bossuyt P.M., et al. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ. 2021; 372: n71. DOI: 10.1136/bmj.n71
  32. Your Literature Review Assistant. Available at https://www.litmaps.com [Accessed August 9, 2024].
  33. Luo D., Wan X., Liu J., et al. Optimally estimating the sample mean from the sample size, median, mid-range, and/or mid-quartile range. Stat Methods Med Res. 2018; 27(6): 1785–805. DOI: 10.1177/0962280216669183
  34. Wan X., Wang W., Liu J., et al. Estimating the sample mean and standard deviation from the sample size, median, range and/or interquartile range. BMC Med Res Methodol. 2014; 14(1): 1–13. DOI: 10.1186/1471-2288-14-135
  35. Higgins J.P.T., Green S. Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions / Cochrane Training: Handbook. 2011. 649 p.
  36. AUC-ROC Online Calculator for a Single Point. Available at: https://kevinchtsang.github.io/auc-roc-calc/index.html [Accessed August 27, 2024].
  37. Zhang J., Mueller S.T. A note on ROC analysis and non-parametric estimate of sensitivity. Psychometrika. 2005; 70(1): 203–12. DOI: 10.1007/S11336-003-1119-8
  38. Whiting P.F., Rutjes A.W.S., Westwood M.E., et al. Quadas-2: A revised tool for the quality assessment of diagnostic accuracy studies. Ann Intern Med. 2011; 155(8): 529–36. DOI: 10.7326/0003-4819-155-8-201110180-00009
  39. Lin L., Chu H. Quantifying publication bias in meta-analysis. Biometrics. 2018; 74(3): 785–94. DOI: 10.1111/biom.12817
  40. Available at: https://training.cochrane.org/resource/grade-handbook [Accessed October, 16, 2024].
  41. Seide S.E., Röver C., Friede T. Likelihood-based random-effects meta-analysis with few studies: empirical and simulation studies. BMC Med Res Methodol 2019; 19(1): 16. DOI: 10.1186/s12874-018-0618-3
  42. Fu Q., Zhao F., Mi W., et al. Stroke volume variation fail to predict fluid responsiveness in patients undergoing pulmonary lobectomy with one-lung ventilation using thoracotomy. Biosci Trends. 2014; 8(1): 59–63. DOI: 10.5582/bst.8.59
  43. Wang Y., Jiang Y., Wu H., et al. Assessment of fluid responsiveness by inferior vena cava diameter variation in post-pneumonectomy patients. Echocardiography. 2018; 35(12): 1922–5. DOI: 10.1111/echo.14172
  44. de Oliveira O.H., Freitas F.G.R de., Ladeira R.T., et al. Comparison between respiratory changes in the inferior vena cava diameter and pulse pressure variation to predict fluid responsiveness in postoperative patients. J Crit Care. 2016; 34: 46–9. DOI: 10.1016/j.jcrc.2016.03.017
  45. Thiel S.W., Kollef M.H., Isakow W. Non-invasive stroke volume measurement and passive leg raising predict volume responsiveness in medical ICU patients: an observational cohort study. Crit Care. 2009; 13(4): R111. DOI: 10.1186/cc7955
  46. Monge Garcia M.I., Gil Cano A., Diaz Monrove J.C. Arterial pressure changes during the Valsalva maneuver to predict fluid responsiveness in spontaneously breathing patients. Intensive Care Med. 2009; 35(1): 77–84. DOI: 10.1007/s00134-008-1295-1
  47. Giraud R., Abraham P.S., Brindel P., et al. Respiratory changes in subclavian vein diameters predicts fluid responsiveness in intensive care patients: a pilot study. J Clin Monit Comput. 2018; 32(6): 1049–55. DOI: 10.1007/s10877-018-0103-x
  48. Muller L., Louart G., Bengler C., et al. The intrathoracic blood volume index as an indicator of fluid responsiveness in critically ill patients with acute circulatory failure: a comparison with central venous pressure. Anesth Analg. 2008;107(2): 607–13. DOI: 10.1213/ane.0b013e31817e6618
  49. Cecconi M., Monti G., Hamilton M.A., et al. Efficacy of functional hemodynamic parameters in predicting fluid responsiveness with pulse power analysis in surgical patients. Minerva Anestesiol. 2012; 78(5): 527–33.
  50. Ishihara H., Hashiba E., Okawa H., et al. Neither dynamic, static, nor volumetric variables can accurately predict fluid responsiveness early after abdominothoracic esophagectomy. Perioper Med (London, England). 2013; 2(1): 3. DOI: 10.1186/2047-0525-2-3
  51. Taccheri T., Gavelli F., Teboul J.L.L., et al. Do changes in pulse pressure variation and inferior vena cava distensibility during passive leg raising and tidal volume challenge detect preload responsiveness in case of low tidal volume ventilation? Crit Care. 2021; 25(1): 110. DOI: 10.1186/s13054-021-03515-7
  52. Albano B., Habana L.M. Prediction of fluid responsiveness in the immediate post-operative period of cardiac surgery. J Anesth Crit Care Open Access. 2021; 13: 35–45. DOI: 10.15406/jaccoa.2021.13.00467
  53. Ma G.G., Hao G.W., Yang X.M., et al. Internal jugular vein variability predicts fluid responsiveness in cardiac surgical patients with mechanical ventilation. Ann Intensive Care. 2018; 8(1): 6. DOI: 10.1186/s13613-017-0347-5
  54. Reuter D.A., Kirchner A., Felbinger T.W., et al. Usefulness of left ventricular stroke volume variation to assess fluid responsiveness in patients with reduced cardiac function. Crit Care Med. 2003; 31(5): 1399–404. DOI: 10.1097/01.CCM.0000059442.37548.E1
  55. Biais M., Nouette-Gaulain K., Cottenceau V., et al. Uncalibrated pulse contour-derived stroke volume variation predicts fluid responsiveness in mechanically ventilated patients undergoing liver transplantation. Br J Anaesth. 2008; 101(6): 761–8. DOI: 10.1093/bja/aen277
  56. Geerts B.F., Maas J., de Wilde R.B.P., et al. Arm occlusion pressure is a useful predictor of an increase in cardiac output after fluid loading following cardiac surgery. Eur J Anaesthesiol. 2011; 28(11): 802–6. DOI: 10.1097/EJA.0b013e32834a67d2
  57. Kramer A., Zygun D., Hawes H., et al. Pulse pressure variation predicts fluid responsiveness following coronary artery bypass surgery. Chest. 2004; 126(5): 1563–8. DOI: 10.1378/chest.126.5.1563
  58. Hofer C.K., Geisen M., Hartnack S., et al. Reliability of Passive Leg Raising, Stroke Volume Variation and Pulse Pressure Variation to Predict Fluid Responsiveness During Weaning From Mechanical Ventilation After Cardiac Surgery: A Prospective, Observational Study. Turkish J Anaesthesiol Reanim. 2018; 46(2): 108–15. DOI: 10.5152/TJAR.2018.29577
  59. Wyffels P.A.H., Durnez P.J., Helderweirt J., et al. Ventilation-induced plethysmographic variations predict fluid responsiveness in ventilated postoperative cardiac surgery patients. Anesth Analg. 2007; 105(2): 448–52. DOI: 10.1213/01.ane.0000267520.16003.17
  60. Trof R.J., Danad I., Reilingh M.W.L., et al. Cardiac filling volumes versus pressures for predicting fluid responsiveness after cardiovascular surgery: the role of systolic cardiac function. Crit Care. 2011; 15(1): R73. DOI: 10.1186/cc10062
  61. Preisman S., Kogan S., Berkenstadt H., et al. Predicting fluid responsiveness in patients undergoing cardiac surgery: functional haemodynamic parameters including the Respiratory Systolic Variation Test and static preload indicators. Br J Anaesth. 2005; 95(6): 746–55. DOI: 10.1093/bja/aei262
  62. Vistisen S.T. Using extra systoles to predict fluid responsiveness in cardiothoracic critical care patients. J Clin Monit Comput. 2017; 31(4): 693–9. DOI: 10.1007/s10877-016-9907-8
  63. Vistisen S.T., Struijk J.J., Larsson A. Automated pre-ejection period variation indexed to tidal volume predicts fluid responsiveness after cardiac surgery. Acta Anaesthesiol Scand. 2009; 53(4): 534–42. DOI: 10.1111/j.1399-6576.2008.01893.x
  64. Yazigi A., Khoury E., Hlais S., et al. Pulse pressure variation predicts fluid responsiveness in elderly patients after coronary artery bypass graft surgery. J Cardiothorac Vasc Anesth. 2012; 26(3): 387–90. DOI: 10.1053/j.jvca.2011.09.014
  65. Ikeda K., Smith G., Renehan J., et al. Multiparameter Predictor of Fluid Responsiveness in Cardiac Surgical Patients Receiving Tidal Volumes Less Than 10 mL/kg. Semin Cardiothorac Vasc Anesth. 2016; 20(3): 188–96. DOI: 10.1177/1089253216654765
  66. Moretti R., Pizzi B. Inferior vena cava distensibility as a predictor of fluid responsiveness in patients with subarachnoid hemorrhage. Neurocrit Care. 2010; 13(1): 3–9. DOI: 10.1007/s12028-010-9356-z
  67. Reuter D.A., Felbinger T.W., Kilger E., et al. Optimizing fluid therapy in mechanically ventilated patients after cardiac surgery by on-line monitoring of left ventricular stroke volume variations. Comparison with aortic systolic pressure variations. Br J Anaesth. 2002; 88(1): 124–6. DOI: 10.1093/bja/88.1.124
  68. Kurtz P., Helbok R., Ko S.B., et al. Fluid responsiveness and brain tissue oxygen augmentation after subarachnoid hemorrhage. Neurocrit Care. 2014; 20(2): 247–54. DOI: 10.1007/s12028-013-9910-6
  69. Huang C.C., Fu J.Y., Hu H.C., et al. Prediction of fluid responsiveness in acute respiratory distress syndrome patients ventilated with low tidal volume and high positive end-expiratory pressure. Crit Care Med. 2008; 36(10): 2810–6. DOI: 10.1097/CCM.0b013e318186b74e
  70. Xu Y., Guo J., Wu Q., et al. Efficacy of using tidal volume challenge to improve the reliability of pulse pressure variation reduced in low tidal volume ventilated critically ill patients with decreased respiratory system compliance. BMC Anesthesiol. 2022; 22(1): 137. DOI: 10.1186/s12871-022-01676-8
  71. Ma Q., Shi X., Ji J., et al. The diagnostic accuracy of inferior vena cava respiratory variation in predicting volume responsiveness in patients under different breathing status following abdominal surgery. BMC Anesthesiol. 2022; 22(1): 63. DOI: 10.1186/s12871-022-01598-5
  72. Suehiro K., Rinka H., Ishikawa J., et al. Stroke volume variation as a predictor of fluid responsiveness in patients undergoing airway pressure release ventilation. Anaesth Intensive Care. 2012; 40(5): 767–72. DOI: 10.1177/0310057X1204000503
  73. Saugel B., Kirsche S. V., Hapfelmeier A., et al. Prediction of fluid responsiveness in patients admitted to the medical intensive care unit. J Crit Care. 2013; 28(4): 537.e1–9. DOI: 10.1016/j.jcrc.2012.10.008
  74. Shim J.K., Song J.W., Song Y., et al. Pulse pressure variation is not a valid predictor of fluid responsiveness in patients with elevated left ventricular filling pressure. J Crit Care. 2014; 29(6): 987–91. DOI: 10.1016/j.jcrc.2014.07.005
  75. Roy S., Couture P., Qizilbash B., et al. Hemodynamic pressure waveform analysis in predicting fluid responsiveness. J Cardiothorac Vasc Anesth. 2013; 27(4): 676–80. DOI: 10.1053/j.jvca.2012.11.002
  76. de Waal E.E.C., Rex S., Kruitwagen C.L.J.J., et al. Dynamic preload indicators fail to predict fluid responsiveness in open-chest conditions. Crit Care Med. 2009; 37(2): 510–5. DOI: 10.1097/CCM.0b013e3181958bf7
  77. Cannesson M., Musard H., Desebbe O., et al. The ability of stroke volume variations obtained with Vigileo/FloTrac system to monitor fluid responsiveness in mechanically ventilated patients. Anesth Analg. 2009; 108(2): 513–7. DOI: 10.1213/ane.0b013e318192a36b
  78. Cannesson M., Attof Y., Rosamel P., et al. Respiratory variations in pulse oximetry plethysmographic waveform amplitude to predict fluid responsiveness in the operating room. Anesthesiology. 2007; 106(6): 1105–11. DOI: 10.1097/01.anes.0000267593.72744.20
  79. Berg J.M., Nielsen D V., Abromaitiene V., et al. Changes in arterial blood pressure characteristics following an extrasystolic beat or a fast 50 ml fluid challenge do not predict fluid responsiveness during cardiac surgery. J Clin Monit Comput. 2022; 36(3): 889–900. DOI: 10.1007/s10877-021-00722-z
  80. Kim S.Y., Song Y., Shim J.K., et al. Effect of pulse pressure on the predictability of stroke volume variation for fluid responsiveness in patients with coronary disease. J Crit Care. 2013; 28(3): 318.e1–7. DOI: 10.1016/j.jcrc.2012.09.011
  81. Hofer C.K., Muller S.M., Furrer L., et al. Stroke volume and pulse pressure variation for prediction of fluid responsiveness in patients undergoing off-pump coronary artery bypass grafting. Chest. 2005; 128(2): 848–54. DOI: 10.1378/chest.128.2.848
  82. Desgranges F.P., Desebbe O., Ghazouani A., et al. Influence of the site of measurement on the ability of plethysmographic variability index to predict fluid responsiveness. Br J Anaesth. 2011; 107(3): 329–35. DOI: 10.1093/bja/aer165
  83. Bubenek-Turconi S.I., Hendy A., Baila S., et al. The value of a superior vena cava collapsibility index measured with a miniaturized transoesophageal monoplane continuous echocardiography probe to predict fluid responsiveness compared to stroke volume variations in open major vascular surgery: a prospe. J Clin Monit Comput. 2020; 34(3): 491–9. DOI: 10.1007/s10877-019-00346-4
  84. Lee J.H., Jeon Y., Bahk J.H., et al. Pulse-pressure variation predicts fluid responsiveness during heart displacement for off-pump coronary artery bypass surgery. J Cardiothorac Vasc Anesth. 2011; 25(6): 1056–62. DOI: 10.1053/j.jvca.2011.07.013
  85. Xu L.Y., Tu G.W., Cang J., et al. End-expiratory occlusion test predicts fluid responsiveness in cardiac surgical patients in the operating theatre. Ann Transl Med. 2019; 7(14): 315. DOI: 10.21037/atm.2019.06.58
  86. Song Y., Kwak Y.L., Song J.W., et al. Respirophasic carotid artery peak velocity variation as a predictor of fluid responsiveness in mechanically ventilated patients with coronary artery disease. Br J Anaesth. 2014; 113(1): 61–6. DOI: 10.1093/bja/aeu057
  87. Cannesson M., Slieker J., Desebbe O., et al. The ability of a novel algorithm for automatic estimation of the respiratory variations in arterial pulse pressure to monitor fluid responsiveness in the operating room. Anesth Analg. 2008; 106(4): 1195–200, table of contents. DOI: 10.1213/01.ane.0000297291.01615.5c
  88. Cannesson M., Desebbe O., Rosamel P., et al. Pleth variability index to monitor the respiratory variations in the pulse oximeter plethysmographic waveform amplitude and predict fluid responsiveness in the operating theatre. Br J Anaesth. 2008; 101(2): 200–6. DOI: 10.1093/bja/aen133
  89. Li J., Ji F.H., Yang J.P. Evaluation of stroke volume variation obtained by the FloTrac/Vigileo system to guide preoperative fluid therapy in patients undergoing brain surgery. J Int Med Res. 2012; 40(3): 1175–81. DOI: 10.1177/147323001204000338
  90. Zhang X., Feng J., Zhu P., et al. Ultrasonographic measurements of the inferior vena cava variation as a predictor of fluid responsiveness in patients undergoing anesthesia for surgery. J Surg Res. 2016; 204(1): 118–22. DOI: 10.1016/j.jss.2016.03.036
  91. Hahn R.G., He R., Li Y. Central venous pressure as an adjunct to flow-guided volume optimisation after induction of general anaesthesia. Anaesthesiol Intensive Ther. 2016; 48(2): 110–5. DOI: 10.5603/AIT.a2015.0066
  92. Hoiseth L.O., Hoff I.E., Skare O., et al. Photoplethysmographic and pulse pressure variations during abdominal surgery. Acta Anaesthesiol Scand. 2011; 55(10): 1221–30. DOI: 10.1111/j.1399-6576.2011.02527.x
  93. Cannesson M., Le Manach Y., Hofer CK., et al. Assessing the diagnostic accuracy of pulse pressure variations for the prediction of fluid responsiveness: a “gray zone” approach. Anesthesiology. 2011; 115(2): 231–41. DOI: 10.1097/ALN.0b013e318225b80a
  94. Hikasa Y., Suzuki S., Tanabe S., et al. Stroke volume variation and dynamic arterial elastance predict fluid responsiveness even in thoracoscopic esophagectomy: a prospective observational study. J Anesth. 2023; 37(6): 930–7. DOI: 10.1007/s00540-023-03256-7
  95. Fu Q., Mi W.D., Zhang H. Stroke volume variation and pleth variability index to predict fluid responsiveness during resection of primary retroperitoneal tumors in Hans Chinese. Biosci Trends. 2012; 6(1): 38–43. DOI: 10.5582/bst.2012.v6.1.38
  96. Lee J.H., Kim J.T., Yoon S.Z., et al. Evaluation of corrected flow time in oesophageal Doppler as a predictor of fluid responsiveness. Br J Anaesth. 2007; 99(3): 343–8. DOI: 10.1093/bja/aem179
  97. Zimmermann M., Feibicke T., Keyl C., et al. Accuracy of stroke volume variation compared with pleth variability index to predict fluid responsiveness in mechanically ventilated patients undergoing major surgery. Eur J Anaesthesiol. 2010; 27(6): 555–61. DOI: 10.1097/EJA.0b013e328335fbd1
  98. Botros J.M., Salem Y.S.M., Khalil M., et al. Effects of tidal volume challenge on the reliability of plethysmography variability index in hepatobiliary and pancreatic surgeries: a prospective interventional study. J Clin Monit Comput. 2023; 37(5): 1275–85. DOI: 10.1007/s10877-023-00977-8
  99. Shin Y.H., Ko J.S., Gwak M.S., et al. Utility of uncalibrated femoral stroke volume variation as a predictor of fluid responsiveness during the anhepatic phase of liver transplantation. Liver Transplant Off Publ Am Assoc Study Liver Dis Int Liver Transplant Soc. 2011; 17(1): 53–9. DOI: 10.1002/lt.22186
  100. Zhao F., Wang P., Pei S., et al. Automated stroke volume and pulse pressure variations predict fluid responsiveness in mechanically ventilated patients with obstructive jaundice. Int J Clin Exp Med. 2015; 8(11): 20751–9
  101. Pei S., Yuan W., Mai H., et al. Efficacy of dynamic indices in predicting fluid responsiveness in patients with obstructive jaundice. Physiol Meas. 2014; 35(3): 369–82. DOI: 10.1088/0967-3334/35/3/369
  102. Berkenstadt H., Margalit N., Hadani M., et al. Stroke volume variation as a predictor of fluid responsiveness in patients undergoing brain surgery. Anesth Analg. 2001; 92(4): 984–9. DOI: 10.1097/00000539-200104000-00034
  103. Lakhal K., Ehrmann S., Runge I., et al. Central venous pressure measurements improve the accuracy of leg raising-induced change in pulse pressure to predict fluid responsiveness. Intensive Care Med. 2010; 36(6): 940–8. DOI: 10.1007/s00134-010-1755-2
  104. Lakhal K., Ehrmann S., Benzekri-Lefevre D., et al. Respiratory pulse pressure variation fails to predict fluid responsiveness in acute respiratory distress syndrome. Crit Care. 2011; 15(2): R85. DOI: 10.1186/cc10083
  105. Xu B., Yang X., Wang C., et al. Changes of central venous oxygen saturation define fluid responsiveness in patients with septic shock: A prospective observational study. J Crit Care. 2017; 38: 13–9. DOI: 10.1016/j.jcrc.2016.09.030
  106. Baker A.K., Partridge R.J.O., Litton E., et al. Assessment of the plethysmographic variability index as a predictor of fluid responsiveness in critically ill patients: a pilot study. Anaesth Intensive Care. 2013; 41(6): 736–41. DOI: 10.1177/0310057X1304100608
  107. Lanspa M.J., Brown S.M., Hirshberg E.L., et al. Central venous pressure and shock index predict lack of hemodynamic response to volume expansion in septic shock: a prospective, observational study. J Crit Care. 2012; 27(6): 609–15. DOI: 10.1016/j.jcrc.2012.07.021
  108. Barbier C., Loubières Y., Schmit C., et al. Respiratory changes in inferior vena cava diameter are helpful in predicting fluid responsiveness in ventilated septic patients. Intensive Care Med. 2004; 30(9): 1740–6. DOI: 10.1007/s00134-004-2259-8
  109. Muller L., Toumi M., Bousquet P.J., et al. An increase in aortic blood flow after an infusion of 100 ml colloid over 1 minute can predict fluid responsiveness: the mini-fluid challenge study. Anesthesiology. 2011; 115(3): 541–7. DOI: 10.1097/ALN.0b013e318229a500
  110. Guarracino F., Ferro B., Forfori F., et al. Jugular vein distensibility predicts fluid responsiveness in septic patients. Crit Care. 2014; 18(6): 647. DOI: 10.1186/s13054-014-0647-1
  111. Depret F., Jozwiak M., Teboul J.L., et al. Esophageal Doppler Can Predict Fluid Responsiveness Through End-Expiratory and End-Inspiratory Occlusion Tests. Crit Care Med. 2019; 47(2): e96–102. DOI: 10.1097/CCM.0000000000003522
  112. Mallat J., Fischer M.O., Granier M., et al. Passive leg raising-induced changes in pulse pressure variation to assess fluid responsiveness in mechanically ventilated patients: a multicentre prospective observational study. Br J Anaesth. 2022; 129(3): 308–16. DOI: 10.1016/j.bja.2022.04.031
  113. Kumar N., Malviya D., Nath S.S., et al. Comparison of the Efficacy of Different Arterial Waveform-derived Variables (Pulse Pressure Variation, Stroke Volume Variation, Systolic Pressure Variation) for Fluid Responsiveness in Hemodynamically Unstable Mechanically Ventilated Critically Ill Patie. Indian J Crit care Med peer-reviewed, Off Publ Indian Soc Crit Care Med. 2021; 25(1): 48–53. DOI: 10.5005/jp-journals-10071-23440
  114. Peng S., Zhang L., Zhong M.M., et al. The value of stroke volume variation in prediction of responsiveness to fluid resuscitation in patients with septic shock. Chinese J Emerg Med. 2013; 22: 1260–4. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1671-0282.2013.11.013
  115. Muller L., Louart G., Bousquet P.J., et al. The influence of the airway driving pressure on pulsed pressure variation as a predictor of fluid responsiveness. Intensive Care Med. 2010; 36(3): 496–503. DOI: 10.1007/s00134-009-1686-y
  116. Angappan S., Parida S., Vasudevan A., et al. The comparison of stroke volume variation with central venous pressure in predicting fluid responsiveness in septic patients with acute circulatory failure. Indian J Crit care Med peer-reviewed, Off Publ Indian Soc Crit Care Med. 2015; 19(7): 394–400. DOI: 10.4103/0972-5229.160278
  117. Ibarra-Estrada M.A., Lopez-Pulgarin J.A., Mijangos-Mendez J.C., et al. Respiratory variation in carotid peak systolic velocity predicts volume responsiveness in mechanically ventilated patients with septic shock: a prospective cohort study. Crit Ultrasound J. 2015; 7(1): 29. DOI: 10.1186/s13089-015-0029-1
  118. Soliman R.A., Samir S., el Naggar A., et al. Stroke volume variation compared with pulse pressure variation and cardiac index changes for prediction of fluid responsiveness in mechanically ventilated patients. Egypt J Crit Care Med. 2015; 3(1): 9–16. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejccm.2015.02.002
  119. Myatra S.N., Prabu N.R., Divatia J.V., et al. The Changes in Pulse Pressure Variation or Stroke Volume Variation After a “Tidal Volume Challenge” Reliably Predict Fluid Responsiveness During Low Tidal Volume Ventilation. Crit Care Med. 2017; 45(3): 415–21. DOI: 10.1097/CCM.0000000000002183
  120. Oliveira-Costa C.D., Friedman G., Vieira S.R. et al. Pulse pressure variation and prediction of fluid responsiveness in patients ventilated with low tidal volumes. Clinics (Sao Paulo). 2012; 67(7): 773–8. DOI: 10.6061/clinics/2012(07)12
  121. Lu N., Xi X., Jiang L., et al. Exploring the best predictors of fluid responsiveness in patients with septic shock. Am J Emerg Med. 2017; 35(9): 1258–61. DOI: 10.1016/j.ajem.2017.03.052
  122. Monge Garcia M.I., Gil Cano A., Diaz Monrove J.C. Brachial artery peak velocity variation to predict fluid responsiveness in mechanically ventilated patients. Crit Care. 2009; 13(5): R142. DOI: 10.1186/cc8027
Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.

Copyright (c) 2025 Вестник интенсивной терапии имени А.И. Салтанова