Способ определения риска развития отсроченных когнитивных нарушений после хирургических операций по поводу злокачественных новообразований груди и живота Российский патент 2022 года по МПК A61B5/16 A61B17/00 

Описание патента на изобретение RU2776232C1

Изобретение относится к медицине и может быть использовано для прогнозирования риска развития отсроченных когнитивных нарушений при плановых хирургических операциях по поводу злокачественных новообразований груди и живота.

Известен способ прогнозирования риска развития послеоперационных сердечно-сосудистых осложнений лапароскопических операций при метастатическом раке толстой кишки, включающий оценку параметров состояния сердечно-сосудистой системы у каждого больного на дооперационном этапе в качестве параметров состояния сердечнососудистой системы определяют: ударный объем левого желудочка (УО ЛЖ, мл), миокардиальный стресс в систолу (MCs, г/см2), индекс нагрузки объемом левого желудочка (ИНО ЛЖ мл/г), систолический резерв при пробе Вальсальвы (систолический резерв ΔУОВальс, %), диастолический резерв при пробе Вальсальвы (диастолический резерв ΔΕ/АВальс, %), баллы оценки риска сердечно-сосудистых осложнений по Гольдману, затем для каждого параметра определяют диагностические коэффициенты в соответствии с таблицей 1, представленной в описании, далее полученные диагностические коэффициенты суммируют и при сумме 45 и более прогнозируют высокий риск, а при сумме меньше 45 - низкий риск развития послеоперационных сердечно-сосудистых осложнений после лапароскопических операций при раке толстой кишки (патент РФ №2663078, А61В 5/00, опубл. 01.08.2018). Но данный способ применен к ограниченному кругу хирургических вмешательств и не может быть использован для оценки риска развития отсроченных когнитивных нарушений.

В основу изобретения положена задача стратификации пациентов по группам «низкого» и «высокого» рисков путем создания более точного способа определения риска развития отсроченных когнитивных нарушений за счет учета всех возможных комбинации факторов риска.

Решение поставленной задачи обеспечивается тем, что в способе определения риска развития отсроченных когнитивных нарушений вероятность риска рассчитывают по формуле пробит-функции:

где

где bi - весовой коэффициент i-го фактора риска

Χi - значение i-го фактора риска

Const. - константа регрессионного уравнения Z,

затем определяют по этой формуле прогностически ценные факторы, для прогнозирования риска развития отсроченных когнитивных нарушений:

- балл по шкале МоСА менее 20 (А) - для которого вероятность развития отсроченных когнитивных нарушений равна 32,93%;

- индекс коморбидности Чарлсон более 5 (В) - для которого вероятность развития отсроченных когнитивных нарушений равна 27,13%.

При отсутствии этих факторов риска вероятность развития отсроченных когнитивных нарушений - 10,39%.

При сочетании факторов А+В вероятность развития отсроченных когнитивных нарушений - 61,19%. На заключительном этапе проводят стратификацию пациентов по группам «низкого» и «высокого» рисков с учетом выбранного порога классификации в 20%.

Повышение точности предлагаемого способа связано с обработкой большого массива данных и точностью самого метода обработки данных.

Риск события есть вероятность его наступления при определенных условиях. Условиями для возникновения исхода в данном случае является наличие факторов риска. Предложенный калькулятор позволяет прогнозировать вероятность (в %) развития отсроченных когнитивных нарушений на основании сочетания наиболее прогностически ценных факторов риска для каждого из типов.

Вероятность рассчитывали по формуле пробит-функции:

где

bi - весовой коэффициент i-го фактора риска

Xi - значение i-го фактора риска

Const. - константа регрессионного уравнения Ζ

При добавлении в модели численных факторов риска выяснено, что данные модели не обладают достаточной валидностью и/или предсказательной способностью. Поэтому в рамках данного исследования были рассчитаны дихотомические факторы риска (0 - нет фактора риска, 1 -есть) в три этапа:

1. На первом этапе отобранные независимые переменные были разделены по шкалам изменения на дихотомические, порядковые (до 5 рангов) и количественные.

2. На втором этапе выполнены следующие действия:

a. Для дихотомических факторов (пол, острое нарушение мозгового кровообращения или инфаркт миокарда в анамнезе, сахарный диабет 2 типа, курение, злоупотребление алкоголем, наличие паранеопластического синдрома, кахексия, гистологический тип опухоли, наличие зон а- и/или гипокинезии по данным трансторакальной эхокардиографии, факт приема статинов, антиагрегантов, антикоагулянтов, вид хирургического доступа, факт проведения химиотерапии и др.) были рассчитаны коэффициенты корреляции ϕ (фи) с исходами (наличие или отсутствие отсроченных когнитивных нарушений) в режиме четырехпольных таблиц сопряженности. На этап формирования моделей были отобраны факторы, имеющие значимые коэффициенты корреляции выше 0,3 по модулю.

b. Для порядковых факторов (давность завершения работы по специальности, стадия онкологического заболевания, балл по шкале ASA (Американского общества анестезиологов), уровень образования) использованы многопольные таблицы сопряженности (2*n, где n - число рангов) с выделением ранга, по достижении которого растет частота исходов. Данный ранг обозначался уровнем отсечения (cut-off), переменная из ранговой превращалась дихотомическую со значением «0», если ранг не был достигнут, и «1», если ранг был достигнут. Далее путем расчета коэффициента φ, как для подпункта «а», на этап формирования моделей отобраны валидные факторы риска. с. Для количественных факторов (возраст, давность установления диагноза злокачественного новообразования, индекс массы тела, индекс коморбидности Чарлсон, количество ранее выполненных хирургических операций, уровень венозной гликемии, MHO, уровень креатинина, уровень общего белка, СОЭ, количество эритроцитов, количество тромбоцитов, количество эозинофилов, гематокрит, уровень гемоглобина, фракция сердечного выброса, балл по шкале МоСА, балл по FAB, длительность хирургической операции, максимальная частота сердечных сокращений в интраоперационном периоде, минимальная частота сердечных сокращений в интраоперационном периоде, интраоперационная кровопотеря, балл при оценке болевого синдрома по ВАШ в дооперационном периоде и др.) рассчитаны cut-off уровни при помощи ROC-анализа с исходом (наличие или отсутствие отсроченных когнитивных нарушений) в качестве прогнозируемой переменной. Значение уровня отсечения получено по максимальной сумме чувствительности и специфичности (метод Юдена). Допуск переменных на этап построения моделей осуществлялся по величине значения AUC (площадь под кривой) и значимости ее отличия от 0,5. Таким образом, для создания моделей были отобраны только дихотомические факторы риска, которые имели связь с исходами.

Построение математических моделей проведено при помощи биноминальной регрессии. Обучение моделей проведено в режиме прямого пошагового отбора с отношением правдоподобия в качестве критерия отбора: факторы добавлялись в модель, пока ее валидность не переставала улучшаться. Для улучшения качества использованы все возможные комбинации факторов риска. Порог классификации выбран 0,5. В модель включалась константа.

Проверка валидности моделей проводилась с использованием -2 Log-правдоподобия, R-квадрата Найджелкерка (аналог коэффициента детерминации для линейной регрессии). Также использовался критерий согласия Хосмера-Лемешова.

Проверка качества классификации моделей проведена при помощи расчета процента правильно предсказанных исходов, показателей чувствительности и специфичности, а также ROC-анализа.

«Высоким риском» была выбрана вероятность более 20% (порог классификации выбирали, исходя из цены ошибки классификации).

Показатели валидности и качества предсказания полученных моделей представлено в таблице.

Результаты использования данной функции

Для прогнозирования риска развития отсроченных когнитивных нарушений наиболее прогностически ценной оказалась комбинация следующих факторов:

- балл по шкале МоСА менее 20 (А) - 32,93%;

- индекс коморбидности Чарлсон более 5 (В) - 27,13%.

Группа «низкого» риска (вероятность менее 20%) развития отсроченных когнитивных нарушений:

при отсутствии этих факторов риска вероятность развития отсроченных когнитивных нарушений - 10,39%).

Группа «высокого» риска (вероятность более 20%) развития отсроченных когнитивных нарушений:

наличие каждого из факторов А или В по отдельности;

при сочетании факторов А+В вероятность развития отсроченных когнитивных нарушений - 61,19%).

Клинический пример.

Пациент Р., мужчина, 79 лет. Основной диагноз: рак желудка T2N0M0 IB стадия. Гистологическое заключение: аденокарцинома G2 на фоне неоплазии high-grade. Основные отрицательные моменты анамнеза: инфаркт миокарда, пароксизмальная форма фибрилляции предсердий тахисистолический вариант. Пациент постоянно получает антикоагулянтную, антигипертензивную, антиангинальную и антигиперхолестеринемическую терапию. Уровень образования: среднее специальное, не работает в течение 21 года. Индекс коморбидности Чарлсон составил 7 баллов (возраст 70-79 лет - 3 балла; инфаркт миокарда в анамнезе - 1 балл; обструктивная болезнь легких - 1 балл; наличие солидной опухоли без признаков метастазирования - 2 балла). Результат по шкале МоСА при предоперационном нейропсихологическом тестировании составил 19 баллов, по шкале FAB 9 баллов. Основные затруднения при проведении теста отмечались в блоке «зрительно-конструктивные/исполнительные навыки», «абстракция» и «отсроченное воспроизведение». Балл по ASA - 3. Выполненная хирургическая операция: расширенная комбинированная субтотальная дистальная резекция желудка с резекцией луковицы двенадцатиперстной кишки. Послеоперационный период протекал типично, не было отмечено никаких клинически значимых событий.

Индивидуальный расчет риска отсроченных когнитивных нарушений:

А+В=61,19%.

При проведении нейропсихологического тестирования на 12-е сутки после хирургической операции результат по шкале МоСА составил 15 баллов, по шкале FAB 10 баллов, таким образом у пациента были диагностированы отсроченные когнитивные нарушения.

Похожие патенты RU2776232C1

название год авторы номер документа
Способ определения риска развития послеоперационной мозговой дисфункции в онкохирургии 2021
  • Яковлева Виктория Алексеевна
  • Цыган Николай Васильевич
  • Литвиненко Игорь Вячеславович
  • Сапожников Кирилл Викторович
  • Гаврилов Павел Сергеевич
  • Нечипорук Василий Михайлович
RU2772535C1
СПОСОБ ВЫБОРА ТАКТИКИ ПРИ БИЛАТЕРАЛЬНОМ ЭНДОПРОТЕЗИРОВАНИИ КОЛЕННОГО СУСТАВА У ПАЦИЕНТОВ С СОПУТСТВУЮЩИМИ ЗАБОЛЕВАНИЯМИ 2015
  • Алабут Анна Владимировна
  • Сикилинда Владимир Данилович
  • Простов Игорь Игоревич
  • Иващенко Анна Викторовна
  • Дубинский Александр Валерьевич
  • Горбатенко Андрей Иванович
  • Хаммад Мохаммад Омар Хасан
  • Фурдей Денис Сергеевич
  • Филонов Илья Леонидович
  • Голенищева Анастасия Валерьевна
  • Чуйко Дмитрий Сергеевич
  • Суворов Дмитрий Юрьевич
RU2599199C1
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ РАННИХ ПОСЛЕОПЕРАЦИОННЫХ ОСЛОЖНЕНИЙ ПРИ СИМУЛЬТАННЫХ ОПЕРАЦИЯХ ПО ПОВОДУ СОЧЕТАННОЙ ХИРУРГИЧЕСКОЙ ПАТОЛОГИИ ОРГАНОВ БРЮШНОЙ ПОЛОСТИ 2018
  • Гербали Оксана Юрьевна
  • Григорьев Павел Евгеньевич
RU2679558C1
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА РАЗВИТИЯ ПОСЛЕОПЕРАЦИОННЫХ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТЫХ ОСЛОЖНЕНИЙ ЛАПАРОСКОПИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ ПРИ МЕТАСТАТИЧЕСКОМ РАКЕ ТОЛСТОЙ КИШКИ 2017
  • Кит Олег Иванович
  • Колесников Владимир Евгеньевич
  • Комарова Екатерина Федоровна
  • Максимов Алексей Юрьевич
  • Толмах Роман Евгеньевич
RU2663078C1
Способ прогнозирования риска развития инфаркта миокарда у пациентов с коморбидной патологией - сахарным диабетом 2 типа, хронической болезнью почек и гипофункцией щитовидной железы 2022
  • Урясьев Олег Михайлович
  • Соловьева Александра Викторовна
  • Берстнева Светлана Вячеславовна
RU2802420C1
СПОСОБ ВЫБОРА ТАКТИКИ ПРИ ЭНДОПРОТЕЗИРОВАНИИ КОЛЕННОГО СУСТАВА У ПАЦИЕНТОВ С СОПУТСТВУЮЩИМИ ЗАБОЛЕВАНИЯМИ 2013
  • Алабут Анна Владимировна
  • Сикилинда Владимир Данилович
  • Дубинский Александр Валерьевич
  • Хаммад Мохаммад Омар Хасан
  • Бондаренко Александр Викторович
  • Горбатенко Андрей Иванович
RU2524146C1
Способ оценки риска госпитальной летальности у больных с острым коронарным синдромом после чрескожного коронарного вмешательства 2019
  • Барбараш Ольга Леонидовна
  • Зыков Михаил Валерьевич
  • Кашталап Василий Васильевич
RU2734993C1
Способ прогнозирования риска развития летального исхода в течение 6 месяцев после перенесенной новой коронавирусной инфекции COVID-19 2021
  • Сваровская Алла Владимировна
  • Левшин Артем Вячеславович
RU2766302C1
Способ прогнозирования когнитивных функций пациента после стентирования внутренней сонной артерии 2020
  • Танашян Маринэ Мовсесовна
  • Медведев Роман Борисович
  • Гемджян Эдуард Георгиевич
  • Щипакин Владимир Львович
  • Кощеев Александр Юрьевич
RU2740242C1
Способ прогнозирования когнитивных расстройств у пациентов с возраст-зависимой церебральной микроангиопатией 2023
  • Добрынина Лариса Анатольевна
  • Гаджиева Зухра Шарапутдиновна
  • Шамтиева Камила Витальевна
  • Кремнева Елена Игоревна
  • Бициева Элина Таймуразовна
  • Кротенкова Марина Викторовна
RU2801034C1

Реферат патента 2022 года Способ определения риска развития отсроченных когнитивных нарушений после хирургических операций по поводу злокачественных новообразований груди и живота

Изобретение относится к медицине и может быть использовано для прогнозирования риска развития отсроченных когнитивных нарушений при хирургических операциях по поводу злокачественных новообразований груди и живота. Проводят в предоперационный период оценку по шкале МоСА (А) в баллах и определяют индекс коморбидности Чарлсон (В). При получении менее 20 баллов по шкале МоСА вероятность развития отсроченных когнитивных нарушений равна 32,93%. При значении индекса коморбидности Чарлсон более 5 вероятность развития отсроченных когнитивных нарушений равна 27,13%. При сочетании факторов А и В вероятность развития отсроченных когнитивных нарушений - 61,19%. Способ позволяет точно определить риск развития отсроченных когнитивных нарушений за счет учета комплекса наиболее значимых факторов риска. 1 табл., 1 пр.

Формула изобретения RU 2 776 232 C1

Способ определения риска развития отсроченных когнитивных нарушений после хирургических операций по поводу злокачественных новообразований груди и живота, включающий проведение в предоперационный период оценки по шкале МоСА (А) в баллах, также определяют индекс коморбидности Чарлсон (В), при получении менее 20 баллов по шкале МоСА вероятность развития отсроченных когнитивных нарушений равна 32,93%, при значении индекса коморбидности Чарлсон более 5 вероятность развития отсроченных когнитивных нарушений равна 27,13%, при сочетании факторов А и В вероятность развития отсроченных когнитивных нарушений 61,19%.

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2022 года RU2776232C1

Способ прогнозирования когнитивных функций пациента после стентирования внутренней сонной артерии 2020
  • Танашян Маринэ Мовсесовна
  • Медведев Роман Борисович
  • Гемджян Эдуард Георгиевич
  • Щипакин Владимир Львович
  • Кощеев Александр Юрьевич
RU2740242C1
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОСЛЕОПЕРАЦИОННЫХ ОСЛОЖНЕНИЙ У ОНКОЛОГИЧЕСКИХ БОЛЬНЫХ 2008
  • Якубовская Раиса Ивановна
  • Немцова Елена Романовна
  • Кармакова Татьяна Анатольевна
  • Пикин Олег Валентинович
  • Вурсол Дмитрий Анатольевич
  • Амиралиев Али Магомедович
RU2384297C1
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВАРИАНТА ТЕЧЕНИЯ МИНИМАЛЬНОЙ МОЗГОВОЙ ДИСФУНКЦИИ 2012
  • Домитрак Светлана Викторовна
  • Лаврик Сергей Юрьевич
  • Шпрах Владимир Викторович
  • Михалевич Исай Моисеевич
  • Ковязин Юрий Вениаминович
RU2489965C1
ПЕТРОВА Н.Н
Когнитивные нарушения у больных раком яичника (обзор литературы)
Вестник Санкт-Петербургского университета
Способ получения цианистых соединений 1924
  • Климов Б.К.
SU2018A1
СТЕРЕООЧКИ 1920
  • Кауфман А.К.
SU291A1
WINTERER G
Personalized risk prediction of postoperative cognitive impairment - rationale for the EU-funded

RU 2 776 232 C1

Авторы

Яковлева Виктория Алексеевна

Цыган Николай Васильевич

Литвиненко Игорь Вячеславович

Гунят Руслан Ярославович

Сандалова Ольга Сергеевна

Элесханов Исмаил Расулович

Даты

2022-07-14Публикация

2021-09-02Подача