Целью ретроспективного анализа крупной базы клинических данных было изучение факторов риска, провоцирующих сепсис у пациентов с острым панкреатитом, разработка независимого средства прогнозирования в форме номограммы и расчет риска развития сепсиса у пациентов с острым панкреатитом.

Из базы данных Medical Information Mart for Intensive Care IV были извлечены данные о 1295 пациентах с острым панкреатитом и 43 переменных. Участников рандомизировали в тренировочную и валидационную выборки (в соотношении 7 : 3). Распределение категориальных переменных проверяли с помощью критерия хи-квадратов либо точного критерия Фишера. Для оценки непрерывных переменных использовали критерий Стьюдента.

Для построения прогностической модели по оценке частоты развития сепсиса у пациентов с острым панкреатитом применяли множественную логистическую регрессию. Общую эффективность модели подтверждали с помощью следующих показателей: анализа кривой принятия решения, площади под ROC-кривой, индекса чистого улучшения реклассификации, калибровочной кривой и интегрированного индекса улучшения дискриминации.

Согласно результатам многофакторного анализа, независимыми факторами риска выступали индекс коморбидности Чарльсона, среднее значение артериального давления, температура тела, уровень фосфатов, содержание тромбоцитов, уровень альбумина, кальция, лактата, количество выделяемой мочи, оценка по шкале комы Глазго и уровень натрия.

Следует отметить, что все показатели свидетельствовали о более высокой прогностической эффективности и клинической целесообразности новой номограммы по сравнению с другими известными индикаторами (включая синдром системного воспалительного ответа (ССВО), экспресс-оценку тяжести острого панкреатита (ЭОТОП), шкалу динамической оценки органной недостаточности (шкала SOFA) и шкалу экспресс-оценки SOFA (qSOFA)).

Новая шкала прогнозирования риска, по-видимому, играет положительную роль при раннем прогнозировании развития сепсиса у пациентов с острым панкреатитом. Применение шкалы лечащими врачами помогает составить персонализированные планы лечения пациентов, снизить тяжесть заболевания и целесообразно распределять ресурсы здравоохранения.