Рационализация диагностики и прогнозирования исходов черепно-мозговой травмы по биомаркерам крови
https://doi.org/10.21869/2223-1536-2025-15-4-235-248
Аннотация
Цель исследования – рационализация диагностики и прогнозирования исходов черепно-мозговой травмы по биомаркерам крови.
Методы. У 125 обследованных пациентов зрелого (45–59 лет) и пожилого (60–74 лет) возраста с ЧМТ лёгкой и средней степени тяжести изучены показатели крови на 12 сутки после её получения. Общий анализ крови проводился автоматическим анализатором на аппарате GS480A (Китай), биохимический анализ крови – на аппарате THERMO FISHER SCIENTIFIC Konelab Prime 30 (ООО «Фарма», Россия). При использовании однофакторного регрессионного анализа из изученных 13 показателей крови выявлена диагностическая и прогностическая значимость для 11 переменных. Для оценки качества прогностической многомерной регрессионной модели использовался ROC-анализ (Receiver Operator Characteristic), а для оценки дискриминации модели использовалась площадь под кривой (AUC).
Результаты. При многофакторном регрессионном анализе в нескорректированной модели сохранили диагностическую и прогностическую значимость все 11 переменных с наибольшей величиной коэффициента β для содержания в крови калия, лейкоцитов, глюкозы, лимфоцитов и соотношения глюкозы к калию. Вместе с тем в скорректированную по полу и возрасту многофакторную регрессионную модель вошли только 7 переменных и с учётом наиболее значимых разработана прогностическая модель. y =7,561 + 2,652x1 – 2,848x2 + 2,458x3 + 2,573x4 Прогностическая ценность созданной модели показала, что AUC составляет 0,725 (р = 0,0012) с чувствительностью 62,875%, специфичностью 71,896%.
Заключение. Созданная модель обладает достаточным качеством и может использоваться для диагностики и прогнозирования неблагоприятных исходов черепно-мозговой травмы.
Об авторах
А. С. ЛысенкоРоссия
Лысенко Анастасия Сергеевна, врач-невролог
ул. Садовая, д. 40, г. Курск, 305004
Н. М. Агарков
Россия
Агарков Николай Михайлович, профессор кафедры пропедевтики внутренних болезней и клинических информационных технологий; доктор медицинских наук, профессор, профессор кафедры биомедицинской инженерии
ул. Победы, д. 85, г. Белгород 308015;
ул. 50 лет Октября, д. 94, г. Курск 305040
Т. И. Якунченко
Россия
Якунченко Татьяна Игоревна, доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой пропедевтики внутренних болезней и клинических информационных технологий; ведущий научный сотрудник кафедры биомедицинской инженерии
ул. Победы, д. 85, г. Белгород 308015;
ул. 50 лет Октября, д. 94, г. Курск 305040
С. Н. Гонтарев
Россия
Гонтарев Сергей Николаевич, доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой детской стоматологии; ведущий научный сотрудник кафедры биомедицинской инженерии
ул. Победы, д. 85, г. Белгород 308015;
ул. 50 лет Октября, д. 94, г. Курск 305040
Д. Р. Шмарова
Россия
Шмарова Диана Руслановна, студент кафедры биомедицинской инженерии
ул. 50 лет Октября, д. 94, г. Курск 305040
А. А. Шорохова
Россия
Шорохова Анастасия Алексеевна, студент кафедры биомедицинской инженерии
ул. 50 лет Октября, д. 94, г. Курск 305040
Список литературы
1. Capizzi A., Woo J., Verduzco-Gutierrez M. Traumatic brain injury // Med. Clin. North. Am. 2020. N 104. P. 213–238. https://doi.org/10.1016/j.mcna.2019.11.001
2. Neuroinflammation and blood-brain barrier disruption following traumatic brain injury: Pathophysiology and potential therapeutic targets / S. Sulhan, K. A. Lyon, L. A. Shapiro, J. H. Huang // J. Neurosci. Res. 2020. N 98. P. 19–28. https://doi.org/10.1002/jnr.24331
3. Kempuraj D., Selvakumar G. P., Ahmed M. E., et al. COVID-19, Mast Cells, Cytokine Storm, Psychological Stress, and Neuroinflammation // Neuroscientist. 2020. N 26. P. 402– 414. https://doi.org/10.1177/1073858420941476
4. Systematic Review of Serum Biomarkers in Traumatic Brain Injury / K. Mozaffari, D. Dejam, C. Duong [et al.] // Cureus. 2021. N 13. P. e17056. https://doi.org/10.7759/cureus.17056
5. An update on diagnostic and prognostic biomarkers for traumatic brain injury / K. K. Wang, Z. Yang, T. Zhu [et al.] // Expert Rev Mol Diagn. 2018. N 18. P. 165–180. https://doi.org/10.1080/14737159.2018.1428089
6. Inflammation biomarkers IL 6 and IL 10 may improve the diagnostic and prognostic accuracy of currently authorized traumatic brain injury tools / C. Tsitsipanis, M. Miliaraki, E. Paflioti [et al.] // Exp Ther Med. 2023. N 26. P. 364. https://doi.org/10.3892/etm.2023.12063
7. Клинические рекомендации «Очаговая травма головного мозга» / А. А. Потапов, В. В. Крылов, С. С. Петриков [et al.]. М.: Ассоциация нейрохирургов России, 2024. 82 с.
8. Circulating neutrophil-to-lymphocyte ratio at admission predicts the long-term outcome in acute traumatic cervical spinal cord injury patients / J. L. Zhao, S. T. Lai, Z. Y. Du [et al.] // BMC Musculoskelet Disord. 2020. N 21. P. 548. https://doi.org/10.1186/s12891-020-03556-z
9. Neutrophil-to-Lymphocyte ratio is an independent predictor of 30-day mortality of intracerebral hemorrhage patients: A validation cohort study / F. Wang, L. Wang, T. T. Jiang [et al.] // Neurotox Res. 2018. Vol. 34, N 3. P. 347–352. https://doi.org/10.1007/s12640-018-9890-6
10. Peak neutrophil-to-Lymphocyte ratio correlates with clinical outcomes in patients with severe traumatic brain injury / J. Chen, X. Qu, Z. Li [et al.] // Neurocrit Care. 2019. Vol. 30, N 2. P. 334–339. https://doi.org/10.1007/s12028-018-0622-9
11. Neutrophil-to-Lymphocyte ratio predicts the outcome of acute intracerebral hemorrhage / S. Lattanzi, C. Cagnetti, L. Provinciali [et al.] // Stroke. 2016. Vol. 47, N 6. P. 1654– 1657. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.116.013627
12. The Neutrophil/Lymphocyte Count Ratio Predicts Mortality in Severe Traumatic Brain Injury Patients / D. Siwicka-Gieroba, K. Malodobry, J. Biernawska [et al.] // J. Clin. Med. 2019. N 8. P. 1453. https://doi.org/10.3390/jcm8091453
13. Neutrophil to Lymphocyte Ratio as a Novel Predictor of Outcome in Patients With Severe Traumatic Brain Injury / W. Chen, J. Yang, B. Li [et al.] // J. Head Trauma Rehabil. 2018. N 33. P. E53–E59. https://doi.org/10.1097/HTR.0000000000000320
14. Routine Blood Tests for Severe Traumatic Brain Injury: Can They Predict Outcomes? / R. G. F. Dolmans, A. F. C. Hulsbergen, W. B. Gormley, M. L. D. Broekman // World Neurosurg. 2020. N 136. P. e60–e67. https://doi.org/10.1016/j.wneu.2019.10.086
15. Alam A., Thelin E.P., Tajsic T., et al. Cellular infiltration in traumatic brain injury // J. Neuroinflammation. 2020. N 17. P. 328. https://doi.org/10.1186/s12974-020-02005-x
16. Systemic immune inflammation index and peripheral blood carbon dioxide concentration at admission predict poor prognosis in patients with severe traumatic brain injury / L. Chen, S. Xia, Y. Zuo [et al.] // Front Immunol. 2023. N 12. P. 1034916. https://doi.org/10.3389/fimmu.2022.1034916
17. A Prognostic Model Incorporating Red Cell Distribution Width to Platelet Ratio for Patients with Traumatic Brain Injury / R. Wang, M. He, J. Zhang [et al.] // Ther Clin Risk Manag. 2021. N 17. P. 1239–1248. https://doi.org/10.2147/TCRM.S337040
18. Cerebral Lactate Metabolism After Traumatic Brain Injury / C. Patet, T. Suys, L. Carteron [et al.] // Curr Neurol Neurosci Rep. 2016. Vol. 16, N 4. P. 31. https://doi.org/10.1007/s11910-016-0638-5
19. Lactate Albumin Ratio Is Associated With Mortality in Patients With Moderate to Severe Traumatic Brain Injury / R. Wang, M. He, F. Qu [et al.] // Front Neurol. 2022. N 13. P. 662385. https://doi.org/10.3389/fneur.2022.662385
20. Rei K. M., Siddiqi J. Novel Hematologic Inflammatory Biomarker Ratios Derived From Routinely Ordered Labs Upon Admission: Enhancement of the International Mission for Prognosis and Analysis of Clinical Trials Prognostic Model for Moderate-to-Severe Traumatic Brain Injury // Cureus. 2025. N 17. P. e92601. https://doi.org/10.7759/cureus.92601
Рецензия
Для цитирования:
Лысенко А.С., Агарков Н.М., Якунченко Т.И., Гонтарев С.Н., Шмарова Д.Р., Шорохова А.А. Рационализация диагностики и прогнозирования исходов черепно-мозговой травмы по биомаркерам крови. Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2025;15(4):235-248. https://doi.org/10.21869/2223-1536-2025-15-4-235-248
For citation:
Lysenko A.S., Agarkov N.M., Yakunchenko T.I., Gontarev S.N., Shmarova D.R., Shorokhova A.A. Rationalization of diagnosis and prediction of traumatic brain injury outcomes by blood biomarkers. Proceedings of the Southwest State University. Series: IT Management, Computer Science, Computer Engineering. Medical Equipment Engineering. 2025;15(4):235-248. (In Russ.) https://doi.org/10.21869/2223-1536-2025-15-4-235-248
JATS XML


