УСЛОВИЯ ИСКУССТВЕННОГО КРОВООБРАЩЕНИЯ КАК ПРЕДИКТОРЫ РАЗВИТИЯ ПОСЛЕОПЕРАЦИОННЫХ ОРГАННЫХ ДИСФУНКЦИЙИ.И.Дементьева, М.А.Чарная, Ю.А.Морозов, В.Г.Гладышева, И.М.Ланская |
|
Целью настоящей работы явилось выявление интраоперационных факторов риска развития органной (почечная и/или дыхательная) дисфункции у больных в ранние сроки после операций в условиях искусственного кровообращения (ИК). При многофакторном регрессионном анализе выявлены следующие факторы риска развития нарушений оксигенирующей функции легких: длительность ИК и ишемии миокарда, использование при гемотрансфузии во время операции донорской эритроцитарной массы и отмытых аутоэритроцитов, возраст и вес больного. Факторами риска развития почечной дисфункции являются длительность ишемии миокарда, кровопотеря, трансфузия донорской эритроцитарной массы, степень гемодилюции и диурез во время ИК, наличие гемолиза в ходе операции. Нами предложена математическая модель прогнозирования возникновения органной недостаточности в послеоперационном периоде: К1=0,151[длительность ИК, мин] - 0,018[возраст, лет] - 0,001[коллоиды, мл] + 0,005[диурез за ИК, мл] + 1,41[кровопотеря в раннем послеоперационном периоде, мл/кг/час] + 0,04[отмытые эритроциты, мл] + 7,036[минимальная температура перфузии, С] + 0,014[донорская эритроцитарная масса, мл] - 131,531; К2=0,204[длительность ИК, мин] - 0,077[возраст, лет] - 0,002[коллоиды, мл] + 0,003[диурез за ИК, мл] + 1,655[кровопотеря в раннем послеоперационном периоде, мл/кг/час] + 0,034[отмытые эритроциты, мл] + 6,762[минимальная температура перфузии, С] + 0,013[донорская эритроцитарная масса, мл] – 135,904. В случае К1>К2 развитие органной недостаточности маловероятно, в случае К1<К2 – у больного высокая вероятность (86%) развития органной дисфункции. Заключение. Полученные данные позволяют заключить, что условия проведения ИК и инфузионно-трансфузионная терапия во время хирургического вмешательства являются основными факторами риска возникновения органной недостаточности в раннем послеоперационном периоде. Предлагаемая математическая модель позволяет с высокой степенью вероятности прогнозировать ее развитие. |
|
Изменен: 02.09.06 | |