Динамическая оценка клинических шкал для прогнозирования летальности у пациентов с сепсисом в условиях длительного пребывания в ОРИТ

Введение. Сепсис является одной из ведущих причин летальности среди пациентов в отделениях реанимации и интенсивной терапии (ОРИТ). Оценка риска развития летального исхода играет ключевую роль в принятии клинических решений и улучшении исходов лечения.

Цель – определение прогностической значимости клинических шкал, оцениваемых в динамике, для прогнозирования летальности у септических пациентов реанимационного профиля, находящихся преимущественно в продленном и хроническом критическом состоянии.

Материалы и методы. Проведено одноцентровое ретроспективное исследование на основе данных базы RICD v2.0. Оценивалась прогностическая значимость шкал APACHE II, NUTRIC, SOFA, критериев SIRS и индекса PNI в динамике. Оценку проводили с учетом времени до наступления летального исхода. Для диагностики сепсиса использовали актуальные критерии Sepsis-3. Первичной конечной точкой исследования являлся показатель площади под кривой ROC (AUROC).

Результаты. В исследование было включено 52 пациента с сепсисом (33 мужчины, медиана возраста 60 лет, медиана пребывания в ОРИТ 57 суток, летальность 11,5%). Наибольшая прогностическая эффективность получена для шкал APACHE II и NUTRIC при оценке в период 1–14 суток до летального исхода (AUROC 0,91 и 0,90 соответственно). При оценке в период ≥ 15 суток прогностическая значимость сохранялась только для шкалы NUTRIC (≥ 6 баллов, AUROC 0,82). Шкалы APACHE II и NUTRIC показали высокую прогностическую ценность отрицательного результата, что позволяет эффективно идентифицировать пациентов с низким риском летального исхода.

Заключение. Динамическая оценка шкал APACHE II и NUTRIC имеет важное значение для прогнозирования летальности у септических пациентов, длительно находящихся в ОРИТ. Шкала NUTRIC сохраняет свою прогностическую значимость при оценке в период 15 и более суток до летального исхода, что подтверждает ее ценность для долгосрочного мониторинга септических пациентов.

1. Багненко С. Ф., Горобец Е. С., Гусаров В. Г. и др. Клинические рекомендации «Сепсис (у взрослых)» // Вестник анестезиологии и реаниматологии. – 2025. – Т. 22, № 1. – С. 80–109. https://doi.org/10.24884/2078-5658-2025-22-1-81-109.

2. Гречко A. В., Ядгаров M. Я., Яковлев А. А. и др. Российская база данных реанимационных пациентов — RICD // Общая реаниматология. – 2024. – Т. 20, № 3. – С. 22–31. https://doi.org/10.15360/1813-9779-2024-3-22-31.

3. Кочкин А. А., Ядгаров М. Я., Берикашвили Л. Б. и др. Предикторы летального исхода у пациентов с рефрактерным септическим шоком // Вестник анестезиологии и реаниматологии. – 2021. – Т. 18, № 3. – С. 30–35. https://doi.org/10.21292/2078-5658-2021-18-3-30-35.

4. Лянгузов А. В., Лучинин А. С., Игнатьев С. В. и др. Предикторы летального исхода у онкогематологических больных с инфекционными осложнения ми в отделении реанимации // Анестезиология и реаниматология. – 2023. – № 1. – С. 33–38. https://doi.org/10.17116/anaesthesiology202301133.

5. Abe T., Ogura H., Shiraishi A. et al. Characteristics, management, and in-hos pital mortality among patients with severe sepsis in intensive care units in Japan: The FORECAST study // Crit. Care. – 2018. – Vol. 22, № 1. – P. 322. http://doi.org/10.1186/s13054-018-2186-7.

6. Andaluz-Ojeda D., Iglesias V., Bobillo F. et al. Early natural killer cell counts in blood predict mortality in severe sepsis // Crit. Care. – 2011. – Vol. 15, № 5. – P. R243. http://doi.org/10.1186/cc10501.

7. Baek M. S., Kwon Y. S., Kang S. S. et al. Association of malnutrition status with 30-day mortality in patients with sepsis using objective nutritional indices: a multicenter retrospective study in South Korea // Acute Crit. Care. – 2024. – Vol. 39, № 1. – P. 127–137. http://doi.org/10.4266/acc.2023.01613.

8. Bloria S. D., Chauhan R., Sarna R. et al. Comparison of APACHE II and APACHE IV score as predictors of mortality in patients with septic shock in intensive care unit: A prospective observational study // J. Anaesthesiol. Clin. Pharmacol. – 2023. – Vol. 39, № 3. – P. 355–359. http://doi.org/10.4103/joacp.joacp_380_21.

9. Daud M., Ullah F., Uzair M. et al. Malnutrition and Its Influence on Sepsis Outcomes in Elderly Patients // Cureus. – 2024. – Vol. 16, № 6. – P. e63433. http://doi.org/10.7759/cureus.63433.

10. DeLong E. R., DeLong D. M., Clarke-Pearson D. L. Comparing the areas under two or more correlated receiver operating characteristic curves: a nonparametric approach // Biometrics. – 1988. – Vol. 44, № 3. – P. 837–845.

11. Do S. N., Dao C. X., Nguyen T. A. et al. Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) Score for predicting mortality in patients with sepsis in Vietnamese intensive care units: a multicentre, cross-sectional study // BMJ Open. – 2023. – Vol. 13, № 3. – P. e064870. http://doi.org/10.1136/bmjopen-2022-064870.

12. Elm E. von, Altman D.G., Egger M. et al. The Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) statement: guidelines for reporting observational studies // Ann. Intern. Med. – 2007. – Vol. 147, № 8. – P. 573–577. http://doi.org/10.7326/0003-4819-147-8-200710160-00010.

13. Evans L., Rhodes A., Alhazzani W. et al. Surviving sepsis campaign: in ternational guidelines for management of sepsis and septic shock 2021 // Intensive Care Med. – 2021. – Vol. 47, № 11. – P. 1181–1247. http://doi.org/10.1007/s00134-021-06506-y.

14. Gao Q., Cheng Y., Li Z. et al. Association between nutritional risk screening score and prognosis of patients with sepsis // Infect. Drug Resist. – 2021. – Vol. 14. – P. 3817–3825. http://doi.org/10.2147/IDR.S321385.

15. Gonzalez M. C., Bielemann R. M., Kruschardt P. P. et al. Complementarity of NUTRIC score and Subjective Global Assessment for predicting 28-day mortality in critically ill patients // Clin. Nutr. – 2019. – Vol. 38, № 6. – P. 2846–2850. http://doi.org/10.1016/j.clnu.2018.12.017.

16. Hai P. D., Viet Hoa L. T. The Prognostic Accuracy Evaluation of mNUTRIC, APACHE II, SOFA, and SAPS 2 Scores for Mortality Prediction in Patients with Sepsis // Crit. Care Res. Pract. – 2022. – Vol. 2022. – P. 4666594. http://doi.org/10.1155/2022/4666594.

17. Haussner F., Chakraborty S., Halbgebauer R. et al. Challenge to the intestinal mucosa during sepsis // Front. Immunol. – 2019. – Vol. 10 – P. 891. http://doi.org/10.3389/fimmu.2019.00891.

18. Heyland D. K., Dhaliwal R., Jiang X. et al. Identifying critically ill patients who benefit the most from nutrition therapy: the development and initial validation of a novel risk assessment tool // Crit. Care. – 2011. – Vol. 15, № 6. – P. R268. http://doi.org/10.1186/cc10546.

19. Jeong D. H., Hong S. B., Lim C. M. et al. Comparison of accuracy of NUTRIC and modified NUTRIC scores in predicting 28-day mortality in patients with sepsis: A single center retrospective study // Nutrients. – 2018. – Vol. 10, № 7. – P. 911. http://doi.org/10.3390/nu10070911.

20. Jeong D. H., Hong S. B., Lim C.M. et al. Relationship between nutrition intake and 28-day mortality using modified NUTRIC score in patients with sepsis // Nutrients. – 2019. – Vol. 11, № 8. – P. 1906. http://doi.org/10.3390/nu11081906.

21. Ji M., Zhu L., Chen M. et al. Predictive value of mNUTRIC score for chronic criti cal illness in patients of sepsis complicated with ARDS // Technol. Heal. Care. – 2025. – Vol. 33, № 2. – P. 831–837. http://doi.org/10.1177/09287329241296430.

22. Kasotakis G., Whitmore C. Fat malabsorption in critical illness // Nutr. Clin. Pract. – 2024. – Vol. 39, № S1. – P. S29–S34. http://doi.org/10.1002/ncp.11121.

23. Knaus W. A., Draper E. A., Wagner D. P. et al. APACHE II: A severity of disease classification system // Crit. Care Med. – 1985. – Vol. 13, № 10. – P. 818–829. http://doi.org/10.1097/00003246-198510000-00009.

24. Kong G., Lin K., Hu Y. Using machine learning methods to predict in-hospital mortality of sepsis patients in the ICU // BMC Med. Inform. Decis. Mak. – 2020. – Vol. 20, № 1. – P. 251. http://doi.org/10.1186/s12911-020-01271-2.

25. Likhvantsev V. V., Berikashvili L. B., Yadgarov M. Y. et al. The tri-steps model of critical conditions in intensive care: introducing a new paradigm for chronic critical illness // J. Clin. Med. – 2024. – Vol. 13, № 13. – P. 3683. http://doi.org/10.3390/jcm13133683.

26. Mohamed A. K. S., Mehta A. A., James P. Predictors of mortality of severe sepsis among adult patients in the medical Intensive Care Unit // Lung India. – 2017. – Vol. 34, № 4. – P. 330–335. http://doi.org/10.4103/lungindia.lungindia_54_16.

27. Moubarez D. A. The modified NUTRIC score as a predictor of 28-day mor tality in patients with sepsis // Res. Opin. Anesth. Intensive Care. – 2023. – Vol. 10, № 4. – P. 378–384. http://doi.org/10.4103/roaic.roaic_28_23.

28. Oduncu A. F., Kıyan G. S., Yalçınlı S. Comparison of qSOFA, SIRS, and NEWS scoring systems for diagnosis, mortality, and morbidity of sepsis in emergency department // Am. J. Emerg. Med. – 2021. – Vol. 48. – P. 54–59. http://doi.org/10.1016/j.ajem.2021.04.006.

29. Prakash J., Verma S., Shrivastava P. et al. Modified NUTRIC Score as a Predic tor of All-cause Mortality in Critically Ill Patients: A Systematic Review and Meta-analysis // Indian J. Crit. Care Med. – 2024. – Vol. 28, № 5. – P. 495–503. http://doi.org/10.5005/jp-journals-10071-24706.

30. Rahman A., Hasan R. M., Agarwala R. et al. Identifying critically-ill patients who will benefit most from nutritional therapy: Further validation of the “modified NUTRIC” nutritional risk assessment tool // Clin. Nutr. – 2016. – Vol. 35, № 1. – P. 158–162. http://doi.org/10.1016/j.clnu.2015.01.015.

31. Rosenthal M. D., Vanzant E. L., Moore F. A. et al. Chronic critical illness and pics nutritional strategies // J. Clin. Med. – 2021. – Vol. 10, № 11. – P. 2294. http://doi.org/10.3390/jcm10112294.

32. Sadaka F., EthmaneAbouElMaali C., Cytron M.A. et al. Predicting Mortality of Patients With Sepsis: A Comparison of APACHE II and APACHE III Scoring Systems // J. Clin. Med. Res. – 2017. – Vol. 9, № 11. – P. 907–910. http://doi.org/10.14740/jocmr3083w.

33. Shankar-Hari M., Phillips G. S., Levy M. L. et al. Developing a newdefinition and assessing newclinical criteria for Septic shock: For the third international consen sus definitions for sepsis and septic shock (Sepsis-3) // JAMA - J. Am. Med. As soc. – 2016. – Vol. 315, № 8. – P. 775–787. http://doi.org/10.1001/jama.2016.0289.

34. Viner Smith E., Lambell K., Tatucu-Babet O. A. et al. Nutrition considerations for patients with persistent critical illness: A narrative review // J. Parenter. En ter. Nutr. – 2024. – Vol. 48, № 6. – P. 658–666. http://doi.org/10.1002/jpen.2623.

35. Wang X., Kang Z., Wang Y. et al. Application of Prognostic Nutritional Index in the Predicting of Prognosis in Young Adults with Acute Ischemic Stroke // World Neurosurg. – 2023. – Vol. 178. – P. e292–e299. http://doi.org/10.1016/j.wneu.2023.07.045.

36. Wełna M., Adamik B., Kübler A. et al. The NUTRIC Score as a Tool to Predict Mortality and Increased Resource Utilization in Intensive Care Pa tients with Sepsis // Nutrients. – 2023. – Vol. 15, № 7. – P. 1648. http://doi.org/10.3390/nu15071648.

37. Wu H., Zhou C., Kong W. et al. Prognostic nutrition index is associated with the all-cause mortality in sepsis patients: A retrospective cohort study // J. Clin. Lab. Anal. – 2022. – Vol. 36, № 4. – P. e24297. http://doi.org/10.1002/jcla.24297.

38. Yuan Y., Meng Y., Li Y. et al. Development and validation of a nomogram for pre dicting 28-day in-hospital mortality in sepsis patients based on an optimized acute physiology and chronic health evaluation II score // Shock. – 2024. – Vol. 61, № 5. – P. 718–727. http://doi.org/10.1097/SHK.0000000000002335.