Оценка прогноза исхода тяжелой внебольничной пневмонии, вызванной Klebsiella Pneumoniae

Введение. Особую сложность представляет проблема адекватной оценки прогноза исхода тяжелой внебольничной пневмонии (ТВП), если она вызвана необычным для нее патогеном, в частности, Klebsiella pneumoniae.

Цель – разработка подхода к прогнозированию выживаемости гетерогенной популяции пациентов с ТВП, вызванной Klebsiella pneumoniae, с использованием статистических подходов на основе искусственных нейронных сетей.

Материалы и методы. Дизайн – ретроспективное, многоцентровое, контролируемое, нерандомизированное исследование. Критерии включения: клинико-лабораторный и рентгенологический диагноз ТВП, ассоциированный с Klebsiella pneumoniae, с оценкой по шкале SOFA 2 и более баллов. В разработку вошло 100 пациентов. Погибло 50. Оценивали прогностическую значимость шкал SOFA, APACHE II, PSI/ PORT, Глазго и индекса коморбидности Charlson, уровня прокальциотонина, С-реактивного белка. Полученные данные оценивали в про- грамме StatPlus 7 и Pycharm GPT.

Результаты. Ни одна из заявленных шкал не показала своей значимости. Отсутствовали статистически значимые различия между выжившими и умершими больными по уровню исследуемых биомаркеров. В этой связи нами составлено уравнение логистической регрессии для оценки прогноза, основанное на сочетании шкалы SOFA, индекса Charlson и уровня прокальцитонина.

Заключение. В оценке прогноза исхода у пациентов с ТВП, вызванной Klebsiella pneumoniae, целесообразно использовать комбинацию данных шкалы SOFA, индекс коморбидности Charlson и уровня прокальциотонина. Пороговыми критическими значениями являются оценка по шкале SOFA более 4 баллов, индекс коморбидности Charlson более 7 баллов, уровень прокальциотонина более 2 нг/мл.

1. Интенсивная терапия. Национальное руководство / под ред. Б. Р. Гельфанда, И. Б. Заболотских. – Т. 1. – М.: ГЭОТАР, 2019. – 928 с.

2. Захаренков И. А., Рачина С. А., Дехнич Н. Н. Этиология тяжелой внебольничной пневмонии у взрослых: результаты первого российского многоцентрового исследования // Терапевтический архив. – 2020. – Т. 1. – С. 36–42. DOI: 10.26442/00403660.2020.01.

3. Сахаров В. И., Миронов П. И., Руслякова И. А., Руднов В. А. Проблемы оценки тяжести состояния пожилых пациентов с внебольничной пневмонией, вызванной Klebsiella Pneumoniae // Вестник анестезиологии и реаниматологии. – 2020. – Т. 17, № 6. – С. 45–53. DOI: 10.21292/2078-5658-2020-17-6-45-53.

4. Ahnert P., Creutz P., Horn K. Sequential organ failure assessment score is an excellent operationalization of disease severity of adult patients with hospitalized community acquired pneumonia–results from the prospective observational PROGRESS study // Critical Care. – 2019. – Vol. 23, № 1. – P. 110. DOI: 10.1186/s13054-019-2316-x.

5. Bahlis L. F., Diogo L. P., Fuchs S. C. Charlson Comorbidity Index and other predictors of in-hospital mortality among adults with community-acquired pneumonia // Jornal Brasileiro de Pneumologia. – 2021. – Vol. 47, № 1. – P. e20200257. DOI: 10.36416/1806-3756/e20200257.

6. Brownstein J. S., Rader B., Astley С. М. et al. Advances in artificial intelligence for infectious-disease surveillance // N Engl. J Med. – 2023. – Vol. 388. – P. 1597–1607. DOI: 10.1056/NEJMra2119215.

7. Cilloniz C., Torres A. Host-targeted approaches to sepsis due to community-acquired pneumonia // EBioMedicine. – 2022. – Vol. 86. – P. 104335. DOI: 10.1016/j.ebiom.2022.104335.

8. Fernandes L., Arora A. S., Mesquita A. M. Role of semi-quantitative serum procalcitonin in assessing prognosis of community acquired bacterial pneumonia compared to PORT PSI, CURB-65 and CRB-65 // Journal of clinical and diagnostic research: JCDR. – 2015. – Vol. 9. – P. 1–7. DOI: 10.7860/JCDR/2015/12468.6147.

9. Knaus W. A., Marks R. D. New phenotypes for sepsis: the promise and problem of applying machine learning and artificial intelligence in clinical research // JАМА. – 2019. – Vol. 321, № 20. – P. 1981–1982. DOI: 10.1001/jama.2019.5794.

10. Martin-Loeches I., Torres A., Nagavci B. et al. ERS/ESICM/ESCMID/ALAT guidelines for the management of severe community-acquired pneumonia // Intensive Care Med. – 2023. – Vol. 49. – P. 615–632. DOI: 10.1007/s00134-023-07033-8.

11. Metlay J. P., Waterer G. W., Long A. C. et al. Diagnosis and treatment of adults with community-acquired pneumonia // Am J Respir Crit Care Med. – 2019. – Vol. 2007. – P. e45–e67. DOI: 10.1164/rccm.201908-1581ST.

12. Navon-Venezia S., Kondratyeva K., Carattoli A. Klebsiella pneumoniae: a major worldwide source and shuttle for antibiotic resistance // FEMS microbiology reviews. – 2017. – Vol. 41, № 3. – P. 252–275. DOI: 10.1093/femsre/fux013.

13. Quintairos A., Pilcher, D. Salluh J. I. F. ICU scoring systems // Intensive Care Med. – 2023. – Vol. 49. – P. 223–225. DOI: 10.1007/s00134-022-06914-8.

14. Ravindranath M., Raju C. Validity of pneumonia severity index/pneumonia outcome research trial and Curb-65 severity scoring systems in community acquired pneumonia in Indian setting // Indian J Chest Dis Allied Sci. – 2016. – Vol. 3. – P. 338–344. DOI: 10.18203/2349-3933.

15. Seymour C. W., Kennedy J. N., Wang S. et al. Derivation, validation, and potential treatment implications of novel clinical phenotypes for sepsis // JАМА. – 2019. – Vol. 321, № 20. – P. 2003–2017. DOI: 10.1001/jama.2019.5791.

16. Smit J. M., Krijthe J. H., van Bommel J. et al. Causal inference using observational intensive care unit data: a systematic review and recommendations for future practice // Medrxiv. – 2022. URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2022.10.29.22281684v1.article-info (accessed: 10.10.23). DOI: 10.1101/2022.10.29.22281684.

17. Torres A., Perumal T. M., Henao R. Challenges in severe community-acquired pneumonia: a point-of-view review // Intensive care medicine. – 2019. – Vol. 45, № 2. – P. 159–171. DOI: 10.1007/s00134-019-05519-y.

18. van de Sande D., van Genderen M. E., Huiskens J. et al. Moving from bytes to bedside: a systematic review on the use of artifcial intelligence in the intensive care unit // Intensive Care Med. – 2021. – Vol. 47, № 7. – P. 750–760. DOI: 10.1007/s00134-021-06446-7.

19. Zhang Y., Khalid S., Jiang L. Diagnostic and predictive performance of biomarkers in patients with sepsis in an intensive care unit // Journal of International Medical Research. – 2019. –Vol. 47, № 1. – P. 44–58. DOI: 10.1177/0300060518793791.