Ключевые результаты
Исследователи разработали и валидировали номограмму для прогнозирования риска вторичного повреждения миокарда (SMI) у пациентов с черепно-мозговой травмой (ЧМТ), находящихся в отделении интенсивной терапии. Модель включает 5 доступных клинических параметров и демонстрирует хорошие показатели дискриминации с площадью под ROC-кривой (AUC) 0.772 в обучающей выборке, 0.785 при внутренней валидации и 0.848 при внешней валидации.
Методология
Исследование проведено на основе ретроспективного анализа данных 1,042 пациентов с ЧМТ без предшествующих сердечных заболеваний из базы данных MIMIC-IV. Выборка была случайным образом разделена на обучающую (n=729) и внутреннюю валидационную (n=313) когорты в соотношении 7:3. Дополнительно была использована внешняя валидационная когорта из 200 пациентов Народной больницы провинции Чжэцзян (2020-2025 гг.).
Для идентификации предикторов применялись методы однофакторной и многофакторной логистической регрессии. В итоговую модель вошли следующие параметры:
- Уровень мочевины крови (BUN)
- Концентрация гемоглобина
- Оценка по шкале SOFA (Sequential Organ Failure Assessment)
- Уровень калия в сыворотке
- Уровень креатинина
Клиническое значение
Разработанная номограмма позволяет проводить раннюю стратификацию риска вторичного повреждения миокарда у пациентов с ЧМТ еще до повышения кардиоспецифических биомаркеров. Это особенно важно, учитывая, что SMI является тяжелым осложнением ЧМТ с плохим прогнозом.
Клиническая ценность модели заключается в следующем:
- Использование легкодоступных клинических параметров, которые рутинно определяются в ОРИТ
- Возможность раннего выявления пациентов высокого риска
- Обеспечение целенаправленного клинического мониторинга и своевременного терапевтического вмешательства
Выводы
Предложенная номограмма представляет собой практичный инструмент для прогнозирования риска развития вторичного повреждения миокарда у пациентов с ЧМТ в условиях ОРИТ. Модель продемонстрировала надежные прогностические характеристики как при внутренней, так и при внешней валидации.
Дальнейшие исследования могут быть направлены на проспективную валидацию модели в различных клинических условиях и оценку влияния раннего выявления риска SMI на клинические исходы пациентов с ЧМТ.