Resuscitation: Новая модель подсчета улучшает ранний прогноз остановки сердца

Исследователи из Университета Осака Метрополитен разработали новую модель оценки состояния пациентов с внебольничной остановкой сердца. Она использует только данные реанимации на догоспитальном этапе и точно предсказывает неврологические исходы.

Эта модель поможет врачам быстро принимать решения по прибытии пациента в больницу, что улучшит уход за пациентами и распределение ресурсов.

Результаты исследования опубликованы в журнале Resuscitation.

Остановка сердца может привести к смерти в течение нескольких минут. Это нередкое явление, и часто оно приводит к летальному исходу. В Японии более 100 000 человек ежегодно сталкиваются с остановкой сердца, и менее 10% из них выживают.

В случае остановки сердца крайне важно быстро и точно оценить неврологический прогноз. Прогнозирование может спасти жизнь, уменьшить страдания и сократить расходы на бесполезные реанимационные мероприятия.

Такэнобу Шимада, преподаватель Высшей школы медицины Университета Осака Метрополитен и ведущий автор исследования, говорит, что существующие модели прогнозирования требуют сложных расчётов и данных анализов крови. Это делает их неудобными для быстрого использования после транспортировки пациента.

Исследовательская группа создала модель оценки, которая использует легкодоступные данные догоспитального этапа для прогнозирования неблагоприятных неврологических исходов. Они изучили информацию о догоспитальной реанимации и неврологическом восстановлении через месяц после остановки сердца у 942 891 взрослого человека с предполагаемой ОКС с сердечным происхождением. Неблагоприятные исходы включают тяжелую инвалидность, вегетативное состояние или смерть.

Модель R-EDByUS score основана на пяти переменных: возраст, время до прибытия в больницу или время восстановления спонтанного кровообращения (ROSC), искусственное дыхание, наличие свидетелей остановки и исходный сердечный ритм.

Пациентов разделили на две группы: те, у кого ROSC восстановилось до больницы, и те, кто всё ещё был в реанимации после прибытия. Исследователи создали подробные и упрощённые модели для расчёта баллов R-EDByUS для каждой группы.

Показатели R-EDByUS точно предсказывают неврологические исходы. C-статистика для обеих групп равна примерно 0,85.

Чем выше значение C-статистики, тем точнее модель. Значение 1,0 говорит об идеальной точности. Значит, R-EDByUS эффективна.

По словам Шимады, оценка R-EDByUS позволяет сразу после поступления в больницу точно определить прогноз. А использование этой оценки через смартфон или планшет делает её удобной для повседневного клинического использования.

Эта модель оценки станет полезным инструментом для медиков, помогая быстро оценивать состояние и вести пациентов в реанимации.

Шимада отмечает, что инвазивные процедуры при ОКС могут спасти жизнь, но они очень обременительны. Наша прогностическая модель помогает определить, кому нужна интенсивная терапия, и снизить нагрузку на пациентов с плохими прогнозами.

29.07.2024