ИСТИНА

Введение Послеоперационные осложнения в кардиохирургии являются серьёзной проблемой, поскольку увеличивают время пребывания пациентов в стационаре, ухудшая прогноз и увеличивая риск выполнения повторных оперативных вмешательств. В настоящее время большое внимание уделяется прогнозированию развития осложнений путем мониторинга клинических данных, а также концентраций различных метаболитов и биомаркеров. Цель Построить и оценить прогностический алгоритм, обученный на данных (клинические данные, содержание метаболитов и биомаркеров в сыворотке крови), полученных от пациентов до и спустя сутки после операции. Материалы и методы В исследование включены 62 пациента, которые разделены на 2 группы - пациенты без осложнений (n=41) и пациенты, у которых развились послеоперационные осложнения (n=21). Всем пациентам выполнены открытые кардиохирургические операции с использованием искусственного кровообращения (ИК). У пациентов до и через сутки после операции брали пробы крови для определения концентрации метаболитов фенилаланина и тирозина (бензойная - БК, фенилпропионовая - ФПК, фенилмолочная - ФМК, фенилуксусная - ФУК, 4-гидроксибензойная – п-ГБК, 4-гидроксифенилуксусная - п-ГФУК, 4-гидроксифенилпропионовая - п-ГФПК, гомованилиновая – ГВК, 4-гидроксифенилмолочная - п-ГФМК, янтарная и фумаровая кислоты) и биомаркеры (интерлейкин 6 - ИЛ-6, прокальцитонин - ПКТ, N-концевой фрагмент мозгового натрийуретического пептида - NT-proBNP, белок S100, высокоселективный тропонин Т). На основании полученных данных с помощью метода PLS было проведено преобразование признаков с последующим обучением модели логистической регрессии (Python, Sklearn) на выбранных признаках для прогнозирования развития послеоперационных осложнений. Для оценки качества алгоритма использовали такие показатели, как точность, F1, ROC-AUC, прецизионность, полнота. Результаты По результатам PLS-преобразования выделены следующие признаки (VIP-значения больше 1): длительность ИВЛ более 12 часов, баллы по шкале SOFA, суммарная длительность ИК, объем инфузии (общий за первые сутки), NT-proBNP, суммарная кровопотеря, ГВК, ПКТ, максимальный уровень лактата за сутки, БК, п-ГФМК, суммарная гемотрансфузия, ФМК за первые сутки после операции, и янтарная кислота до операции. Метрики качества модели: точность 0.74 (CI95% = [0.70, 0.77]), F1 0.70, (CI95% = [0.67, 0.74]), ROC-AUC 0.74, (CI95% = [0.71, 0.77]), прецизионность 0.73 [CI95% = [0.70, 0.76]), полнота 0.725 (CI95% = [0.69, 0.765]). Выводы Построенная многопараметрическая модель обладает умеренной прогностической значимостью и может в дальнейшем использоваться для прогнозирования послеоперационных осложнений у пациентов после кардиохирургических вмешательств в случае увеличения выборки пациентов и улучшения метрик качества.