способ прогнозирования течения бактериальных гнойных менингитов

Формула изобретения

Способ прогнозирования течения бактериальных гнойных менингитов (БГМ), включающий определение возраста больного и нарушение сознания на момент госпитализации, отличающийся тем, что дополнительно учитывают время поступления в стационар от начала болезни, концентрацию белка в цереброспинальной жидкости (ЦСЖ), наличие генерализованных судорог, на основе полученных данных рассчитывают математическую формулу: =ехр(-17,6+Х1×0,128+Х2×1,704+Х3×1,441+Х4×3,007+Х5×4,124+Х6×2,536)/(1+ехр(-17,6+Х1×0,128+Х2×1,704+Х3×1,441+Х4×3,007+Х5×4,124+Х6×2,536)),

где X1 - возраст больного, в годах,

Х2 - время поступления в стационар от начала болезни, в сутках,

Х3 - концентрация белка в ЦСЖ, в г/л,

Х4 - однократный эпизод генерализованных судорг: 0 - нет, 1 - есть,

Х5 - повторный эпизод генерализованных судорг: 0 - нет, 1 и более - есть,

Х6 - нарушение сознания по шкале Глазго: 0-10 и более баллов, 1 - менее 10 баллов; и при значении меньше или равном 0,5 - прогнозируют циклический вариант течения бактериального гнойного менингита, а при значении больше 0,5 - ациклический, в том числе, при значении у больше 0,99 - летальный исход.

Описание изобретения к патенту

Изобретение относится к области медицины, а именно инфектологии, может быть использовано для прогнозирования течения и исходов бактериальных гнойных менингитов (БГМ) различной этиологии. БГМ занимают значительный удельный вес (не менее 70%) в современной структуре нейроинфекций. Актуальность проблемы БГМ обусловлена тяжестью течения, летальностью (до 60%), высокой частотой развития витальных осложнений (в 40-60% случаев), наличием резидуальных неврологических последствий (в 20-30% и более случаев).

БГМ - острое бактериальное полиэтиологическое воспаление оболочек головного мозга, характеризующееся синдромом интоксикации, общемозговым и менингеальным синдромами, синдромом энцефалита, воспалительными изменениями цереброспинальной жидкости (ЦСЖ), а при осложненном течении - отечно-дислокационными и эктрацеребральными осложнениями.

Важность прогнозирования циклического (гладкого, без резидуальных последствий, с санацией ЦСЖ к исходу 3-4 недели лечения, общей длительностью лечения 40 суток) и ациклического (затяжного, с «волнообразной» санацией ЦСЖ, наличием выраженных резидуальных проявлений неврологического дефицита, длительностью стационарного лечения 50 суток и др.) вариантов течения и исходов БГМ определяется тем, что позволяет своевременно корректировать лечебно-диагностическую тактику и объем проводимой терапии. Прогнозирование тяжести течения и исходов БГМ является сложной задачей и зависит от ряда факторов: возраста больного, сроков госпитализации, степени нарушения сознания по Шкале ком Глазго, неврологического дефицита, выраженности воспалительных изменений ЦСЖ (величина и характер плеоцитоза, содержание глюкозы и белка в ЦСЖ) и др.

В клинической практике раннее прогнозирование вариантов течения БГМ осуществляется на основании разрозненного ретроспективного анализа анамнестических сведений (возраст больного, длительность до госпитального периода заболевания и др.) (Иванов К.С. Менингококковая инфекция у лиц молодого возраста: Клиника, диагностика, лечение: Автореф. дис. д-ра мед. наук / К.С.Иванов. - Л., 1982. - 30 с.). Показано, что при длительности догоспитального периода при менингококковом менингите 24 часов летальность составляет не более 3%, при длительности 24-48 часов - 7-9%, а при длительности 72 часа и более - 27%. Таким образом, в работе изучен исход заболевания, в том числе летальный, но не решается задача прогнозирования течения БГМ различной этиологии.

Известны работы, посвященные исследованию исхода заболевания пневмококковых менингитов, в которых в качестве критерия неблагоприятного исхода заболевания указывается принадлежность больных к возрастной группе 60 лет. Летальность в этой возрастной группе больных достигала от 60% и более, а при пневмококковых менингитах - 72%-80% (Manga N.M. Adult purulent meningitis caused by Streptococcus pneumoniae in Dakar, Senegal / N.M.Manga, S.A.Diop, R.Ka-Sall et al. // Med. Trop. - 2008. - Vol.68 (6). - P.625-628), а по данным Weisfelt M. (Weisfelt M. Community-acquired bacterial meningitis in older people / Weisfelt M., D.van de Beek, L.Reitsma et al. // Am. Geriatr. Soc. - 2006. - Vol.54(10). - P.1500-1507). Однако эти работы так же, как и предыдущие, посвящены исследованию летальности больных в зависимости от возраста, причем при менингококковых инфекциях.

Известны способы, посвященные прогнозу на основе клинических, в том числе неврологических проявлений БГМ. В них рассматриваются: коматозное состояние больного, оцениваемое 7 баллов по Шкале ком Глазго (ШКГ) в периоде разгара, выраженные очаговые (фокальные) неврологические симптомы в качестве прогностических критериев осложненного (ациклического) течения заболевания и неблагоприятного его исхода - Hussein A.S., 2000 (A.S.Hussein Acute bacterial meningitis in adults. A 12-year review / A.S.Hussein, S.D.Shafran // Medicine (Baltimore). - 2000. - Vol.79(6). - P.360-368). Однако отсутствие каких-либо других анализируемых, в том числе лабораторных, критериев не позволяло обеспечить точность раннего прогнозирования течения БГМ

В качестве оцениваемых с прогностической целью лабораторных проявлений заболевания наиболее часто используются следующие ликворологические критерии или параметры - величина и характер плеоцитоза ЦСЖ, концентрация белка в ЦСЖ, величина коэффициента «глюкоза ЦСЖ/глюкоза сыворотки крови». Использование некоторых специальных дополнительных лабораторных маркеров - клеточных популяций ЦСЖ в динамике заболевания, концентрации ФНО-альфа (фактора некроза опухоли - альфа) - Пафифова А.С. Клеточные реакции ликвора при гнойных менингитах у детей // Автореф. дис. канд. мед. наук. - СПб.: 1993. - 18 с., СРБ (С-реактивного белка), прокальцитонина - Viallon A. Decrease in serum procalcitonin levels over time during treatment of acute bacterial meningitis / A.Viallon, P.Guyomarc'h, S.Guyomarc'h et al. // Crit. Care. - 2005. - Vol.9 (4). - P.344-350., уровня эндогенного кортизола, различных интерлейкинов - Holub M. Cortisol levels in cerebrospinal fluid correlate with severity and bacterial origin of meningitis / M.Holub, O.Beran, O.D upova et al. // Crit. Care. - 2007. - Vol.11(2). - R41, лактата и ряда других способствует оценке тяжести субарахноидального воспаления, дифференциации бактериальной и вирусной этиологии менингита. В то же время эти критерии практически не используются в качестве изолированных индивидуальных критериев прогноза течения БГМ, а методики их определения требуют дополнительного оснащения и соответствующих навыков персонала, что не всегда доступно в практике работы инфекционных стационаров, что в конечном счете не обеспечивает точность прогнозирования.

Наиболее близким к предлагаемому изобретению является способ прогнозирования летального исхода пневмококкового менингита на основе модели, построенной с использованием логистического регрессионного анализа, предложенный Hoen В. et аl., 1993 (Hoen В.Mortality in pneumococcal meningitis: a multivariate analysis of prognostic factors / B.Hoen, J.F.Viel, A.Gerard et al. // Eur. J. Med. - 1993. - Vol.2 (1). - P.28-32). Этот способ взят нами в качестве прототипа. У больных пневмококковым менингитом были проанализированы: возраст больного, анамнестические сведения, сопутствующая соматическая патология, клинические проявления заболевания, а также ликворологические показатели - величина плеоцитоза, содержание глюкозы и коэффициент «глюкоза ЦСЖ/глюкоза сыворотки крови». Авторами было показано, что риск летального исхода был выше в 7 раз при нарушение сознания <7 баллов по ШКГ или при уровне глюкозы в ЦСЖ<0,6 ммоль/л у больных в возрасте 45 лет, и в 4 раза выше при наличии сопутствующей пневмонии. Как наиболее прогностическими использованы значения 4 параметров: - возраст, степень нарушения сознания по ШКГ, уровень глюкозы в ЦСЖ и сопутствующая пневмония. Эти данные были включены в пошаговую многофакторную регрессионную логистическую математическую модель раннего индивидуального прогноза летального исхода пневмококкового менингита. Авторы показали, что предлагаемая в виде уравнения математическая модель индивидуального прогноза летального исхода пневмококкового менингита обладает не менее чем 80% прогностической информативностью (диагностической эффективностью).

Однако данный способ обладает рядом недостатков:

- прогноз осуществляется в отношении только пневмококковых БГМ,

- с его помощью предлагается прогнозировать лишь летальные исходы БГМ,

- учитываемые в качестве критериев прогноза пневмония и/или бактериемия не позволяют осуществлять ранний прогноз, т.к. их диагностика требует не менее 3 суток - результаты выполнения бактериологических посевов доступны не ранее чем через 48-72 часа,

- сопутствующая пневмония при БГМ не пневмококковой этиологии не является в 100% случаев фоновым заболеванием, предшествующим его развитию,

- не учитываются другие, очевидно значимые фоновые заболевания - гнойные отиты, синуиты и др. патология.

Таким образом, данный способ прогнозирования летальных исходов пневмококковых БГМ не является способом раннего прогнозирования вариантов течения БГМ. Кроме того, прототип посвящен прогнозированию лишь пневмококковых инфекций, что не обеспечивает точности раннего прогноза БГМ вне зависимости от этиологии заболевания.

Технический результат настоящего изобретения состоит в прогнозировании БГМ в раннем периоде и при различной этиологии за счет определения анамнестических сведений, клинико-неврологических, лабораторных данных, соответственно точности раннего прогнозирования, что способствует своевременному проведению адекватной терапии.

С целью устранения этих недостатков авторы предлагают принципиально новый способ прогнозирования течения БГМ за счет комплексной оценки и информативных анамнестических сведений, клинических и лабораторных проявлений БГМ, определяемых в первые часы госпитализации больных БГМ.

Это достигается тем, что наряду с определением возраста больного и выраженностью нарушения сознания на момент госпитализации, дополнительно учитывают время поступления в стационар от начала болезни, концентрацию белка в ЦСЖ, наличие генерализованных судорг, на основе этих признаков проводят логистический многофакторный регрессионный анализ и математический расчет по формуле:

=exp(-17,6+X1×0,128+X2×1,704+X3×1,441+X4×3,007+X5×4,124+X6×2,536)/(1+exp(-17,6+X1×0,128+X2×1,704+X3×1,441+X4×3,007+X5×4,124+X6×2,536)),

где X1 - возраст больного (в годах),

Х2 - время поступления в стационар от начала болезни (в сутках),

Х3 - концентрация белка в ЦСЖ (г/л),

Х4 - наличие генерализованных судорг (в эпизодах)): 0 - отсутствовали, 1 - один,

Х5 - 0 - отсутствовали или 1, 1 - 2(два) и более эпизодов,

Х6 - нарушение сознания на уровне «сопор-кома» по ШКГ (в баллах), 10 баллов - 1 присутствует, >10 - 0 - отсутствует,

и при значении 0,5 прогнозируют циклический вариант течения бактериального гнойного менингита, а при значении >0,5 - ациклический вариант течения заболевания, при значении >0,99 - летальный исход.

Где ехр - функция, равная числу «е» - константе, равной 2,71828182845904, возведенной в степень, равную результату вычисления внутри скобок, « » - вероятность вариантов течения - оценивается в абсолютных единицах. При значении 0,5 риск ациклического варианта течения БГМ минимален, прогнозируется циклический вариант течения заболевания. При значении >0,5 прогнозируется ациклический вариант течения БГМ, в том числе при значении >0,99 - летальный его исход.

Полученное значение « » - вероятность вариантов течения - оценивается в абсолютных единицах.

Занимаясь диагностикой и лечением БГМ, авторы проводили комплексный анализ анамнестических и клинико-лабораторных данных и с помощью отсева наименее информативных из них выявили ряд необходимых и достаточных признаков для прогнозирования раннего течения БГМ. Таким образом, комплексный анализ клинических и лабораторных данных с выявлением наиболее информативных критериев приводит к повышению точности прогнозирования течения БГМ.

Авторы исследовали более 80 показателей, сопровождающих течение БГМ различной этиологии. Ими оказались: возраст больного, длительность до госпитального периода БГМ, концентрация белка ЦСЖ при первичной люмбальной пункции, нарушение сознания на момент госпитализации на уровне «сопор-кома» или 10 баллов по ШКГ, а также наличие и выраженность судорожного синдрома.

Новым является то, что в результате логистического многофакторного регрессионного анализа критериев (признаков) с использованием расчетов авторы получили статистически достоверную и информативную формулу с использованием метода математико-статистической обработки, в которую были включены наиболее значимые критерии раннего прогноза течения БГМ (уровень значимости которых р<0,001).

Приводим оценку каждого из выявленных признаков (табл.1-6)

Таблица 1
Оценка рисков ациклического течения БГМ в зависимости от возраста
Возраст, лет	Циклическое течение	Ациклическое течение	Отношение шансов (ОШ)	95%-ный доверительный интервал отношения шансов (ДИОШ)
Абс.числ.	%	Абс.число	%
40, n=29	20	69	9	31	*	*
41- 54, n=71	34	48	37	52	2,42	0,97-6,03
55, n=50	10	20	40	80	8,89	3,12-25,36
Всего, n=150	64	42,7	86	57,3
* - группа минимального прогнозируемого риска

Как следует из Таблицы 1, в группе больных 55 лет отмечен самый высокий абсолютный риск ациклического течения БГМ - 80% (40 из 50 пациентов), отношение шансов (ОШ) ОШ=8,89 (95% ДИ для ОШ=[3,12-25,36]). Таким образом, у пациентов в возрасте 55 лет и старше шанс ациклического течения БГМ статистически значимо выше (почти в 9 раз), чем у пациентов в возрасте до 40 лет.

Таблица 2
Оценка рисков ациклического течения БГМ в зависимости от длительности догоспитального периода заболевания
Длительность догоспитального периода БГМ	Циклическое течение	Ациклическое течение	Отношение шансов (ОШ)	95%-ный доверительный интервал отношения шансов (ДИ ОШ)
Абс.числ.	%	Абс.числ.	%
1 сутки, n=12	12	100	0	0	Без оценки*	Без оценки*
До 2 суток, n=51	41	80	10	20	**	**
До 3 суток, n=35	8	23	27	77	13,84	4,85-39,50
4 суток, n=52	3	6	49	94	67,0	17,27-259,70
Всего, n=150	64	42,7	86	57,3
* - при длительности догоспитального периода БГМ 1 сутки случаев БГМ с ациклическим течением заболевания или летальным исходом не зарегистрировано; ** - группа сравнения или минимального прогнозируемого риска

Из Таблицы 2 следует, что минимальный риск ациклического варианта течения БГМ в группе больных с длительностью догоспитального периода до 2 суток был низким и составил 20% (10 больных из 41). При большей длительности этого периода риск ациклического варианта течения БГМ значительно увеличился - до 77% при 3 сутках (27 больных из 35) и до 94% - при 4 сутках и более (49 больных из 52).

Таблица 3
Оценка рисков ациклического течения БГМ в зависимости от содержания белка в ЦСЖ больных при первичной люмбальной пункции
Уровень белка в ЦСЖ, г/л	Циклическое течение	Ациклическое течение	Отношение шансов (ОШ)	95%-ный доверительный интервал отношения шансов (ДИОШ)
Абс.числ.	%	Абс.числ.	%
<2,0, n=39	27	69	12	31	*	*
2,0-2,69, n=32	21	66	11	34	1,18	0,44-3,20
2,7-3,59, n=37	12	32	25	68	4,69	1,78-12,33
3,6, n=42	4	10	38	90	21,38	6,22-73,45
Всего, n=150	64	42,7	86	57,3
* - группа минимального прогнозируемого риска

Данные Таблицы 3 свидетельствуют, что в случаях БГМ, при которых этот показатель находился в пределах 2,0-2,69 г/л риск ациклического варианта течения также был близок к минимальному - 34%. В случаях содержания белка в «первичной» ЦСЖ 2,7-3,59 г/л риск ациклического варианта течения был в 2,2 раза выше по сравнению с группой сравнения, а при содержании белка 3,6 г/л и более этот риск возрастал в 2,9 раза - до 90%. По сравнению с группой минимального риска в случаях содержания белка в «первичной» ЦСЖ 2,0-2,69 г/л шансы ациклического течения БГМ увеличиваются статистически незначимо - ОШ=1,18(95% ДИ для ОШ=[0,44-3,20]. При содержании белка в «первичной» ЦСЖ 2,7-3,59 г/л шанс ациклического течения БГМ увеличивается статистически достоверно почти в 2,7 раза ОШ=4,69 (95% ДИ для ОШ=[1,78-12,33], а при содержании белка ЦСЖ 3,6 г/л шанс ациклического течения БГМ возрастает более чем в 21 раз по сравнению с группой минимального риска.

Из данных Таблицы 4 следует, что факт наличия в анамнезе текущего БГМ и/или выявления при госпитализации даже единичного эпизода генерализованных судорог повышает риск ациклического течения БГМ на 65% (49 больных из 69), а при повторных эпизодах - до 86% (24 больных из 55). При этом шанс ациклического течения БГМ при однократном эпизоде генерализованных судорог почти в 5 раз выше по сравнению со случаями без проявлений судорожного синдрома в разгаре заболевания - ОШ=4,93(95% ДИ для ОШ=[2,22-10,93], а при повторных эпизодах генерализованных судорог в периоде разгара заболевания БГМ - более чем в 3 раза выше - ОШ=15,69(95% ДИ для ОШ=[4,56-54,03] по сравнению со случаями с однократным эпизодом генерализованных судорог у больных БГМ.

Таблица 4
Оценка рисков ациклического течения БГМ в зависимости от выраженности судорожного синдрома у больных на момент госпитализации
Выраженность судорожного синдрома	Циклическое течение	Ациклическое течение	Отношение шансов (ОШ)	95%-ный доверительный интервал отношения шансов (ДИОШ)
Абс.числ.	%	Абс.числ.	%
Отсутствует, n=26	34	72	13	28	*	*
Однократный эпизод, n=69	26	35	49	65	4,93	2,22-10,93
Повторный эпизод или статус, n=55	4	14	24	86	15,69	4,56-54,03
Всего, n=150	64	42,7	86	57,3
* - группа минимального прогнозируемого риска

Из Таблицы 5 следует, что минимальный прогнозируемый риск ациклического варианта течения БГМ отмечен в группе больных с нарушением сознания на уровне 11-12 баллов по ШКГ/«оглушение» - 23% (6 больных из 26). При наличии у поступающих в стационар больных нарушения сознания на уровне 10-8 баллов по ШКГ/«сопор» риск прогнозируемого ациклического варианта течения БГМ составляет 42% (29 больных из 69). В случае госпитализации больных в состоянии комы ( 8 баллов по ШКГ) прогнозируемый риск ациклического течения БГМ составил 93% (51 больной из 55). Таким образом, шанс ациклического варианта течения БГМ при поступлении больного в стационар в состоянии комы в 42,5 раза выше - ОШ=42,5(95% ДИ для ОШ=[10,84-166,70] - по сравнению со случаями БГМ, при которых состояние сознания больных на момент госпитализации оценивается как «сопор» (12-11 баллов по ШКГ).

Таблица 5
Оценка рисков ациклического течения БГМ в зависимости от степени нарушения сознания больных на момент госпитализации
Степень нарушения сознания	Циклическое течение	Ациклическое течение	Отношение шансов (ОШ)	95%-ный доверительный интервал отношения шансов (ДИОШ)
Абс.числ.	%	Абс.числ.	%
От 12 до 10 баллов по ШКГ или «оглушение», n=26	20	77	6	23	*	*
От 10 до 8 баллов по ШКГ или «сопор», n=69	40	58	29	42	2,42	0,86-6,77
Менее 8 баллов по ШКГ или «кома», n=55	4	7	51	93	42,5	10,84-166,70
Всего, n=150	64	42,7	86	57,3
* - группа минимального прогнозируемого риска

Анамнестические сведения, клинические и лабораторные данные, характеризующие проявления БГМ различной этиологии, были проанализированы у 150 больных с циклическим и ациклическим течением заболевания, в том числе с летальным исходом.

На основании использованного метода логистического многофакторного регрессионного анализа авторами получена классификационно-способная математическая модель раннего прогнозирования течения БГМ, включающая совокупность наиболее значимых для раннего прогноза критериев (признаков) с уровнем значимости от р<0,027 до р<0,001 (См. Таблицу 6).

Таблица 6
Прогностические критерии БГМ, включенные в логистическую регрессионную модель, и их коды
Наименования и градации признака	Коды	Коэффициенты модели	Уровень значимости, р
Возраст пациента, лет	X1	0,128	0,001
Поступление в стационар от начала болезни, сутки	Х2	1,704	0,001
Концентрация белка в СМЖ, г/л	Х3	1,441	0,002
Наличие одного эпизода генерализованных судорог:	Х4	3,007	0,005
0 - отсутствовал
1 - имел место
Наличие двух эпизодов генерализованных судорог:
0 - эпизоды отсутствовали или был	Х5	4,124	0,002
1 эпизод
1 - два эпизода и более
Сознание на уровне «сопор-кома» или
10 баллов по ШКГ:	Х6	2,536	0,027
0 - отсутствует признак
1 - присутствует признак
Константа		-17,6	0,001

Прогностическая способность предлагаемой логистической регрессионной модели оценена на основании сравнения прогнозов, полученных с ее помощью, с фактическими результатами ретроспективного анализа данных о течении БГМ 150 больных (Таблица 7).

Таблица 7
Классификационная таблица информационной значимости модели
Наблюдавшееся (фактическое) течение заболевания	Результаты прогноза	Частота совладений, %
Циклическое течение	Ациклическое течение
Циклическое течение, n=64	58	6	90,6
Ациклическое течение, n=86	6	80	93,0
Всего больных в прогнозе, n=150	92,0

Таблица 8
Показатели качества полученной модели, %
Показатель	Значение показателя на обучающей выборке, n=150
Чувствительность	93,0
Специфичность	90,6
Диагностическая эффективность (безошибочность)	92,0
Уровень ложноотрицательных ответов	7,0
Уровень ложноположительных ответов	9,4

Как следует из Таблицы 8, диагностическая эффективность предлагаемой модели составляет 92,0%, что подтверждает возможность высококачественного прогноза по результатам обследования пациента при поступлении в стационар. Высокая чувствительность (93,0%) в сочетании с приемлемой специфичностью (90,6%) модели свидетельствуют о высокой информативности анализируемых критериев оценки проявлений БГМ.

В отличие от способа-прототипа предлагаемый способ индивидуального раннего прогноза течения БГМ позволяет:

- прогнозировать не только летальный исход, но и ациклическое течение БГМ;

- осуществлять прогноз в отношении БГМ различной этиологии, а не только пневмококковых;

- прогнозировать течение БГМ вне зависимости от фонового заболевания, в том числе пневмонии, поскольку в нашем исследовании пневмония отмечалась только у 40% больных и не является характерной при БГМ иной, не пневмококковой, этиологии;

- имеет значительно большую чувствительность (93%) и диагностическую эффективность (92%) при высокой специфичности (90,6%).

Данный способ осуществляется следующим образом:

в течение первых часов от момента госпитализации больного с наиболее ожидаемым диагнозом БГМ фиксируются основные паспортные данные, анамнестические сведения, осуществляется клиническое физикальное и инструментальное обследование больного, включающее изучение неврологического статуса, лабораторное обследование, включающее оценку показателей ЦСЖ, полученной при выполнении диагностической люмбальной пункции, результаты которой подтверждают диагноз БГМ. Полученные данные подставляются в предлагаемое авторами математическое уравнение индивидуального прогноза течения БГМ, а полученное значение позволяет прогнозировать течения заболевания.

Для удобства и простоты практического применения предлагаемой математической модели авторами создан вероятностный калькулятор ациклического течения БГМ на базе табличного редактора MS Exel в составе стандартного пакета программ MS Office 2003, использующий указанное выше уравнение, в который (калькулятор) вносятся числовые характеристики анализируемых критериев прогноза, а искомая величина отображается в числовом выражении и в процентах.

В качестве примеров приводим несколько наблюдений.

Пример 1. Больной Г., 34 года, поступил в стационар в тяжелом состоянии с диагнозом перевода из общесоматического стационара «Гнойный менингит?» на 3-и сутки болезни. При поступлении - сознание на уровне оглушения, вербальному контакту практически недоступен, дезориентирован. Проявлений судорожного синдрома не было. При поступлении выполнена диагностическая люмбальная пункция - белок ЦСЖ - 2,45 г/л. Этиология заболевания не установлена. Был произведен расчет по формуле:

=ехр×(-17,6+34×0,128+3×1,704+2,45×1,441+0×3,007+0×4,124+0×2,536)/(1+ехр×(-17,6+34×0,128+3×1,704+2,45×1,441+0×3,007+0×4,124+0×2,536))=ехр·(-4,6)1+ехр·(-4,6)=0,01×(-4,6)1+0,01×(-4,6)=0,0099

Таблица 9

В модели (См. Таблица 9) установлена величина =0,1, что позволило прогнозировать циклическое течение заболевания, несмотря на позднюю госпитализацию больного, и назначить необходимую терапию. При циклическом течении БГМ, наблюдавшемся у больного в дальнейшем, он был выписан в удовлетворительном состоянии с остаточными проявлениями в виде жалоб астенического характера на 28 сутки лечения в стационаре.

Пример 2. Больная Ц., 72 лет, поступила в стационар в тяжелом состоянии, на 6-7 сутки болезни (в последствии диагностирована фоновая пневмония) и к исходу 1 суток от появления признаков менингита с нарушением сознания на уровне выраженного оглушения, частично дезориентирована, однократно эпизод генерализованных судорог в приемном покое. Этиология заболевания не установлена. При диагностической люмбальной пункции белок ЦСЖ 3,3 г/л. Был произведен расчет по формуле:

=ехр×(-17,6+72×0,128+2×1,704+3,3×1,441+1×3,007+0×4,124+0×2,536)/(1+ехр×(-17,6+72×0,128+2×1,704+3,3×1,441+1×3,007+0×4,124+0×2,536))=exp·2,79/1+exp·2,79=16,22×2,79/1+16,22×2,79=0,9419

Таблица 10

Использование модели (См. Таблица 10) позволило прогнозировать ациклический вариант течения заболевания - о чем свидетельствовала величина =0,94, что и наблюдалось в данном случае - на 50 сутки стационарного лечения больная была переведена в стационар неврологического профиля для дальнейшего восстановительного и реабилитационного лечения с умеренно выраженными неврологическими симптомами в виде асимметрии рефлексов, а также жалобами астено-дисциркуляторного характера.

Пример 3. Больной К., 49 лет, доставлен бригадой НП, на момент поступления в тяжелом состоянии сознание на уровне глубокого сопора, длительность заболевания не известна, со слов соседей (запись врача НП) - не менее 4 суток, эпизоды повторных генерализованных судорог, при диагностической люмбальной пункции в ЦСЖ - белок 10,0 г/л. Использование математической модели выявило величину =0,999, что позволило прогнозировать не только ациклический вариант течения заболевания, но и летальный исход. В данном клиническом наблюдении больной умер на 23 сутки лечения в стационаре. Этиология заболевания не была установлена. Был произведен расчет по формуле:

=ехр×(-17,6+49×0,128+4×1,704+10×1,441+0×3,007+1×4,124+0×2,536)/(1+ехр×(-17,6+49×0,128+4×1,704+10×1,441+0×3,007+1×4,124+0×2,536))=exp·14/1+exp·14=1229355×14/1+1229355×14=1

Таблица 11

Использование математической модели выявило величину =1, что позволило прогнозировать не только ациклический вариант течения заболевания, но и летальный исход. В данном клиническом наблюдении больной умер на 23 сутки лечения в стационаре. Этиология заболевания не была установлена.

Пример 4. Больной В., 31 года, доставлен в стационар на 3 сутки болезни в тяжелом состоянии, сознание на уровне оглушения, однократно эпизод генерализованных судорог, при диагностической люмбальной пункции белок 8,2 г/л. Этиология заболевания не установлена. В модели получена величина =0,999, что позволило прогнозировать не только ациклический вариант течения заболевания, но и летальный исход. В данном клиническом наблюдении больной умер на 7 сутки лечения в стационаре.

Пример 5. Больной С., 30 лет, доставлен в стационар на 2 сутки болезни, в тяжелом состоянии, с нарушением сознания на уровне сопора, однократно эпизод генерализованных судорог, при диагностической люмбальной пункции белок 3,62 г/л. Установлена пневмококковая этиология заболевания. В модели получена величина =0,858, что позволило прогнозировать ациклический вариант течения заболевания. Длительность стационарного лечения в этом наблюдении составила 51 сутки, заболевание протекало ациклически с волнообразной санацией ликвора, больной был выписан в относительно удовлетворительном состоянии под наблюдение невропатолога с умеренно выраженными остаточными проявлениями в виде жалоб астено-вегетативного характера и рассеянной неврологической симптоматикой.

Таким образом, приведенные примеры иллюстрируют возможность использования предлагаемого способа в качестве раннего объективного прогностического критерия, позволяющего коррегировать проводимую терапию. Использование способа позволяет повысить точность прогноза течения заболевания и его объективность, что позволяет определить дифференцированные подходы к терапии БГМ, улучшить результаты лечения, уменьшить инвалидизацию и сократить сроки пребывания больных в стационаре.