Интерпретируемая модель для раннего прогнозирования летальности в стационаре у пациентов с травмой и переломами рёбер, поступивших в отделение интенсивной терапии: разработка и внешняя валидация

Введение: Пациенты с переломами рёбер, поступающие в отделение интенсивной терапии (ОИТ), представляют собой неоднородную в клиническом отношении группу. Раннее выявление пациентов с высоким риском смерти в стационаре по одним лишь анатомическим характеристикам остаётся сложной задачей. Целью исследования была разработка объективной и простой в применении прогностической модели на основе рутинно собираемых показателей за первые 24 часа после поступления в ОИТ и проверка её переносимости на независимой когорте пациентов из другого учреждения.

Методы: Проведён ретроспективный анализ пациентов с переломами рёбер, находившихся в ОИТ, по данным базы Medical Information Mart for Intensive Care IV (MIMIC-IV); для внешней валидации использовали независимую когорту пациентов из другого учреждения. Среди рутинно регистрируемых показателей за первые 24 часа после поступления в ОИТ отобрали наиболее информативные предикторы, после чего разработали и сравнили несколько прогностических моделей. Чтобы избежать завышения оценок и утечки информации, исходную когорту разделили на обучающую выборку и выборку для внутренней валидации, а отбор признаков с учётом исходов и разработку моделей проводили только на обучающей выборке. Кандидатные предикторы, одновременно отобранные с помощью регрессии с оператором наименьшего абсолютного сжатия и отбора признаков методом рекурсивного исключения на основе опорных векторов (SVM-RFE), непосредственно включили в многофакторную логистическую регрессию для окончательного выбора предикторов. Балансировку классов проводили только в процессе обучения. Дополнительно изучили ансамблевые стратегии, объединяющие прогнозы базовых моделей, и выполнили анализ данных отдельного учреждения, чтобы оценить, существенно ли влияют на качество модели доступные показатели тяжести травмы грудной клетки и общей тяжести повреждений. Качество моделей оценивали по способности различать исходы, калибровке и клинической полезности.

Результаты: В итоговую многофакторную модель вошли четыре независимых предиктора: упрощённая шкала оценки острых физиологических нарушений II (SAPS II), систолическое артериальное давление, число тромбоцитов и применение вазопрессоров. При внутренней валидации логистическая регрессия продемонстрировала наилучшую способность различать исходы: площадь под кривой (AUC) составила 0,863; чувствительность и специфичность при пороговом значении, выбранном с помощью перекрёстной проверки, составили 0,800 и 0,658 соответственно. При внешней валидации модель логистической регрессии сохранила хорошую способность различать исходы (AUC 0,873), приемлемую калибровку и клинически значимую чистую пользу по результатам анализа кривых принятия решений. Внутренняя валидация показала, что дополнительные ансамблевые модели не превосходили логистическую регрессию. В дополнительном анализе данных отдельного учреждения шкала тяжести травмы грудной клетки (TTSS) и RibScore по отдельности уступали модели, основанной на ранних физиологических показателях; добавление TTSS, RibScore или шкалы тяжести повреждений (ISS) давало лишь небольшое улучшение.

Выводы: Компактная интерпретируемая модель из четырёх переменных, основанная на рутинно собираемых данных за ранний период пребывания в ОИТ, показала стабильные результаты при внутренней валидации и сохранила способность различать исходы в независимой внешней когорте. Этот инструмент может помочь в ранней стратификации риска смерти и сортировке пациентов с травмой и переломами рёбер в ОИТ; для его дальнейшего внедрения необходимы более широкая многоцентровая валидация и проспективная оценка влияния на практику.