Вход
RU
+7 (495) 482-4118
+7 (495) 482-0604
+8 800 250-18-12
  • (бесплатный номер по вопросам подписки)
    пн-пт с 10 до 18
  • Издательство «Медиа Сфера»
    а/я 54, Москва, Россия, 127238
  • info@mediasphera.ru

  • © 1998-2025
+7 (495) 482-43-29
RU
Все журналы
Журнал
Год
Год
Результаты поиска: 0

Шагдалеев Р.Ф.

ФГБОУ ВО «Ульяновский государственный университет»

Тонеев Е.А.

ФГБОУ ВО «Ульяновский государственный университет»;
ГУЗ «Областной клинический онкологический диспансер»

Мартынов А.А.

ГУЗ «Областной клинический онкологический диспансер»

Белова М.А.

ФГБОУ ВО «Ульяновский государственный университет»

Терягова А.Д.

ФГБОУ ВО «Ульяновский государственный университет»

Прогностическая модель и калькулятор оценки риска затяжного плеврального выпота после лобэктомии

Авторы:

Шагдалеев Р.Ф., Тонеев Е.А., Мартынов А.А., Белова М.А., Терягова А.Д.

Подробнее об авторах

Журнал: Хирургия. Журнал им. Н.И. Пирогова. 2025;(6): 26‑34

DOI: 10.17116/hirurgia202506126

Просмотров: 163

Загрузок: 0

Купить за 300₽
Связаться с автором
Оглавление

PROGNOSTIC MODEL AND CALCULATOR FOR ASSESSING THE RISK OF PROLONGED PLEURAL EFFUSION AFTER LOBECTOMY
PROGNOSTIC MODEL AND CALCULATOR FOR ASSESSING THE RISK OF PROLONGED PLEURAL EFFUSION AFTER LOBECTOMY

Как цитировать:

Шагдалеев Р.Ф., Тонеев Е.А., Мартынов А.А., Белова М.А., Терягова А.Д. Прогностическая модель и калькулятор оценки риска затяжного плеврального выпота после лобэктомии. Хирургия. Журнал им. Н.И. Пирогова. 2025;(6):26‑34.
Shagdaleev RF, Toneev EA, Martynov AA, Belova MA, Teryagova AD. Prognostic model and calculator for assessing the risk of prolonged pleural effusion after lobectomy. Pirogov Russian Journal of Surgery. 2025;(6):26‑34. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/hirurgia202506126

Подписка 2025-2 (Pirogov Russian Journal of Surgery)
МСФ на ЯМ
Закрыть метаданные
Рекомендуем статьи по данной теме:
Де­ся­ти­лет­нее наб­лю­де­ние боль­но­го пос­ле ана­то­ми­чес­кой вер­хне­зо­наль­ной ре­зек­ции ле­во­го лег­ко­го по по­во­ду пе­ри­фе­ри­чес­ко­го не­мел­кок­ле­точ­но­го ра­ка. Он­ко­ло­гия. Жур­нал им. П.А. Гер­це­на. 2024;(3):59-62
Точ­ность при­ло­же­ния на ос­но­ве ис­кусствен­но­го ин­тел­лек­та при вы­яв­ле­нии хро­ни­чес­ких за­бо­ле­ва­ний вен клас­сов C1 и C2. Фле­бо­ло­гия. 2024;(2):132-138
Сис­те­ма CAD EYE для де­тек­ции и диф­фе­рен­ци­ров­ки но­во­об­ра­зо­ва­ний тол­стой киш­ки в ре­жи­ме ре­аль­но­го вре­ме­ни. До­ка­за­тель­ная гас­тро­эн­те­ро­ло­гия. 2024;(2):50-54
Ме­то­ды эко­но­ми­чес­кой оцен­ки эф­фек­тив­нос­ти ле­че­ния эн­до­вас­ку­ляр­но­го зак­ры­тия от­кры­то­го оваль­но­го ок­на для вто­рич­ной про­фи­лак­ти­ки крип­то­ген­но­го ин­суль­та. Про­фи­лак­ти­чес­кая ме­ди­ци­на. 2024;(6):105-110
Прог­но­зи­ро­ва­ние рис­ка сни­же­ния ова­ри­аль­но­го ре­зер­ва пос­ле хи­рур­ги­чес­ко­го ле­че­ния па­ци­ен­ток с глу­бо­ким ин­фильтра­тив­ным эн­до­мет­ри­озом с ис­поль­зо­ва­ни­ем ис­кусствен­но­го ин­тел­лек­та. Рос­сий­ский вес­тник аку­ше­ра-ги­не­ко­ло­га. 2024;(3):92-102
Ис­кусствен­ный ин­тел­лект в дер­ма­то­ло­гии: воз­мож­нос­ти и пер­спек­ти­вы. Кли­ни­чес­кая дер­ма­то­ло­гия и ве­не­ро­ло­гия. 2024;(3):246-252
При­ме­не­ние ме­то­дов ис­кусствен­но­го ин­тел­лек­та при гла­уко­ме. Часть 1. Ней­ро­се­ти и глу­бо­кое обу­че­ние в скри­нин­ге и ди­аг­нос­ти­ке гла­уко­мы. Вес­тник оф­таль­мо­ло­гии. 2024;(3):82-87
Кли­ни­ко-ла­бо­ра­тор­ные и ви­зу­али­за­ци­он­ные по­ка­за­те­ли при ра­ке лег­ко­го. Ла­бо­ра­тор­ная служ­ба. 2024;(2):45-54
Ав­то­ном­ный ис­кусствен­ный ин­тел­лект для сор­ти­ров­ки ре­зуль­та­тов про­фи­лак­ти­чес­ких лу­че­вых ис­сле­до­ва­ний. Про­фи­лак­ти­чес­кая ме­ди­ци­на. 2024;(7):23-29
Диаг­нос­ти­ка доб­ро­ка­чес­твен­ных но­во­об­ра­зо­ва­ний гор­та­ни с при­ме­не­ни­ем ней­ро­се­ти. Вес­тник ото­ри­но­ла­рин­го­ло­гии. 2024;(3):24-28

ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ

Разработка номограммы и калькулятора оценки риска затяжного плеврального выпота (ЗПВ) у пациентов после лобэктомии при раке легкого.

МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ

Исследование выполнено на базе хирургического отделения торакальной онкологии ГУЗ ОКОД г. Ульяновска, в анализ включены пациенты, которым была выполнена лобэктомия с 01.01.2022 по 01.01.2024 на базе хирургического отделения торакальной онкологии ГУЗ «Областной онкологический диспансер» г. Ульяновске (свидетельство о государственной регистрации базы данных №2024622456). Всего в исследование включены 78 пациентов, 48 из которых были без ЗПВ и 30 — с данным осложнением. После статистического анализа выполнены bootstrap данных и калибровка логистической регрессии на основе машинного обучения искусственного интеллекта.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Частота развития ЗПВ составила 30/78 (39%). При выполнении многофакторного статистического анализа определены статистически значимые факторы: нейтрофильно-лимфоцитарный индекс (НЛИ) на 4—5-е сутки, количество лейкоцитов в плевральной жидкости на 2-е и 4—5-е сутки, а также объем плеврального выпота по дренажу на 4—5-е сутки. Разработанная прогностическая модель показала высокую чувствительность (71%) и специфичность (89,4%). Получено дерево решений в зависимости от варианта хирургического доступа.

ВЫВОДЫ

Разработаны первая прогностическая модель и интерактивный калькулятор для оценки риска ЗПВ у пациентов после лобэктомии.

Ключевые слова:

рак легкого
затяжной плевральный выпот
лобэктомия
прогностическая модель
калькулятор
машинное обучение
искусственный интеллект
дерево решений

Авторы:

Шагдалеев Р.Ф.

ФГБОУ ВО «Ульяновский государственный университет»

Тонеев Е.А.

ФГБОУ ВО «Ульяновский государственный университет»;
ГУЗ «Областной клинический онкологический диспансер»

Мартынов А.А.

ГУЗ «Областной клинический онкологический диспансер»

Белова М.А.

ФГБОУ ВО «Ульяновский государственный университет»

Терягова А.Д.

ФГБОУ ВО «Ульяновский государственный университет»

Дата поступления:

19.08.2024

Дата принятия в печать:

30.10.2024

Список литературы:

  1. Xing T, Li X, Liu J, Huang Y, Wu S, Guo M, Liang H, He J. Early removal of chest tubes leads to better short-term outcome after video-assisted thoracoscopic surgery lung resection. Ann Translation Med. 2020;8(4):101.  https://doi.org/10.21037/atm.2019.12.111
  2. Тонеев Е.А., Шагдалеев Р.Ф., Пикин О.В., Мартынов А.А., Мидленко О.В., Чуканова Г.Р. Частота и индикаторы развития затяжного плеврита после лобэктомии при раке легкого. Новости хирургии. 2023;31(5):351-361.  https://doi.org/10.18484/2305-0047.2023.5.351
  3. Wang S, Li, X, Li Y, Li J, Jiang G, Liu J, Wang J. The long-term impact of postoperative pulmonary complications after video-assisted thoracic surgery lobectomy for lung cancer. J Thorac Dis. 2017;9(12):5143-5152. https://doi.org/10.21037/jtd.2017.10.144
  4. Huang L, Kehlet H, Petersen RH. Reasons for staying in hospital after video-assisted thoracoscopic surgery lobectomy. BJS open. 2022;6(3):zrac050. https://doi.org/10.1093/bjsopen/zrac050
  5. Xie HY, Xu K, Tang JX, Bian W, Ma HT, Zhao J, Ni B. A prospective randomized, controlled trial deems a drainage of 300 ml/day safe before removal of the last chest drain after video-assisted thoracoscopic surgery lobectomy. Interactive Cardiovasc Thoracic Surg. 2015;21(2):200-205.  https://doi.org/10.1093/icvts/ivv115
  6. Zhang TX, Zhang Y, Liu ZD, Zhou SJ, Xu SF. The volume threshold of 300 versus 100 ml/day for chest tube removal after pulmonary lobectomy: a meta-analysis. Interactive Cardiovasc Thoracic Surg. 2018;27(5):695-702.  https://doi.org/10.1093/icvts/ivy150
  7. Olgac G, Cosgun T, Vayvada M, Ozdemir A, Kutlu CA. Low protein content of drainage fluid is a good predictor for earlier chest tube removal after lobectomy. Interactive Cardiovasc Thoracic Surg. 2014;19(4):650-655.  https://doi.org/10.1093/icvts/ivu207
  8. Icard P, Chautard J, Zhang X, Juanico M, Bichi S, Lerochais JP, Flais, F. A single 24F Blake drain after wedge resection or lobectomy: a study on 100 consecutive cases. Eur J Cardio-thoracic Surg. 2006;30(4):649-651.  https://doi.org/10.1016/j.ejcts.2006.06.032
  9. Bevilacqua Filho CT, Schmidt AP, Felix EA, Bianchi F, Guerra FM, Andrade CF. Risk factors for postoperative pulmonary complications and prolonged hospital stay in pulmonary resection patients: a retrospective study. Brazilian J Anesthesiol (Elsevier). 2021;71(4):333-338.  https://doi.org/10.1016/j.bjane.2021.02.003
  10. Свидетельство о государственной регистрации базы данных №2024622456 Российская Федерация. База данных лобэктомий, выполненных в региональном онкологическом диспансере: №2024622236: заявление 28.05.2024: опубликовано 04.06.2024. В.Д. Куликов, Л.А. Данилова, Р.Ф. Шагдалеев, Е.А. Тонеев, А.А. Мартынов, О.В. Мидленко, А.Н. Мухутдинова, А.Р. Муртазин, Е.В. Мартынова, М.О. Павлов.
  11. Goldstraw P, Chansky K, Crowley J, Rami-Porta R, Asamura H, Eberhardt WEE, Nicholson AG, Groome P, Mitchell A, Bolejack V, Ball D, Beer DG, Beyruti R, Detterbeck F, Edwards J, Galateau-Sallé F, Giroux D, Gleeson F, Huang J, Yoko, K. The IASLC Lung Cancer Staging Project: Proposals for Revision of the TNM Stage Groupings in the Forthcoming (Eighth) Edition of the TNM Classification for Lung Cancer. J Thoracic Oncol. 2016;11(1):39-51.  https://doi.org/10.1016/J.JTHO.2015.09.009
  12. Лактионов К.К., Артамонова Е.В., Борисова Т.Н., Бредер В.В., Бычков Ю.М., Владимирова Л.Ю., Волков Н.М., Ергнян С.М., Жабина А.С., Кононец П.В., Кузьминов А.Е., Левченко Е.В., Малихова О.А., Маринов Д.Т., Миллер С.В., Моисеенко Ф.В., Мочальникова В.В., Новиков С.Н., Пикин О.В., Реутова Е.В., Родионов Е.О., Сакаева Д.Д., Саранцева К.А., Семенова А.И., Смолин А.В., Сотников В.М., Тузиков С.А., Туркин И.Н., Тюрин И.Е., Чхиквадзе В.Д., Колбанов К.И., Черных М.В., Черниченко А.В., Феденко А.А., Филоненко Е.В., Невольских А.А., Иванов С.А., Хайлова Ж.В., Геворкян Т.Г., Бутенко А.В., Гильмутдинова И.Р., Гриднева И.В., Еремушкин М.А., Зернова М.А., Каспаров Б.С., Ковлен Д.В., Кондратьева К.О., Кончугова Т.В., Короткова С.Б., Крутов А.А., Обухова О.А., Пономаренко Г.Н., Семиглазова Т.Ю., Степанова А.М., Хуламханова М.М. Злокачественное новообразование бронхов и легкого. Современная онкология. 2022;24(3):269-304.  https://doi.org/10.26442/18151434.2022.3.201848
  13. Яковлев С.Я., Журавлева М.В., Проценко Д.Н. и др. Программа СКАТ (Стратегия Контроля Антимикробной Терапии) при оказании стационарной медицинской помощи. Методические рекомендации для лечебно-профилактических учреждений Москвы. Consilium Medicum. 2017;19(7.1. Хирургия):5-51. 
  14. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024667874 Российская Федерация. Калькулятор по прогнозированию риска развития затяжного плеврального выпота у пациентов после анатомической резекции легкого: №2024665247: заявление 02.07.2024: опубликовано 31.07.2024. Е.А. Тонеев, Р.Ф. Шагдалеев, В.Д. Куликов, Л.А. Данилова, О.В. Мидленко, М.А. Белова, А.Д. Терягова.
  15. https://shagdaleev.shinyapps.io/KalkulatorZPV
  16. Miyazaki T, Sakai T, Yamasaki N, Tsuchiya T, Matsumoto K, Tagawa T, Hatachi G, Tomoshige K, Mine M, Nagayasu T. Chest tube insertion is one important factor leading to intercostal nerve impairment in thoracic surgery. Gen Thorac Cardiovasc Surg. 2014;62(1):58-63.  https://doi.org/10.1007/s11748-013-0328-z
  17. Yakuwa K, Miyaji K, Kitamura T, Miyamoto T, Ono M, Kaneko Y. Neutrophil-to-lymphocyte ratio is prognostic factor of prolonged pleural effusion after pediatric cardiac surgery. JRSM Cardiovasc Dis. 2021;10:20480040211009438. https://doi.org/10.1177/20480040211009438
  18. Chen C, Wang Z, Hao J, et al. Chylothorax after Lung Cancer Surgery: A Key Factor Influencing Prognosis and Quality of Life. Ann Thorac Cardiovasc Surg. 2020;26(6):303-310.  https://doi.org/10.5761/atcs.ra.20-00039
  19. Тонеев Е.А., Пикин О.В., Чарышкин А.Л. Лимфотропная терапия в профилактике послеоперационных осложнений у больных раком легкого. Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. 2023;12(2):19-25.  https://doi.org/10.17116/onkolog20231202119
  20. Li C, Kazzaz FI, Scoon JM, Estrada-Y-Martin RM, Cherian SV. Lymphocyte predominant exudative pleural effusions: a narrative review. Shanghai Chest. 2022;6:5.  https://doi.org/10.21037/shc-21-11
  21. Issaiy M, Zarei D, Saghazadeh A. Artificial Intelligence and Acute Appendicitis: A Systematic Review of Diagnostic and Prognostic Models. World J Emerg Surg. 2023;18(1):59.  https://doi.org/10.1186/s13017-023-00527-2
  22. Nie D, Zhan Y, Xu K, Zou H, Li K, Chen L, Chen Q, Zheng W, Peng X, Yu M, Zhang S. Artificial intelligence differentiates abdominal Henoch-Schönlein purpura from acute appendicitis in children. Int J Rheum Dis. 2023;26(12):2534-2542. https://doi.org/10.1111/1756-185X.14956

Закрыть метаданные

Связаться с автором
Email
Сообщение
Издательство "Медиа Сфера" не оказывает услуги по лечению, не дает рекомендации по обращению в медицинские учреждения и к конкретным специалистам, по назначению лекарственных средств и БАДов.

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Обратная связь
Если у вас возникли вопросы, жалобы или предложения, — воспользуйтесь формой обратной связи.
Email
Сообщение
Издательство "Медиа Сфера" не оказывает услуги по лечению, не дает рекомендации по обращению в медицинские учреждения и к конкретным специалистам, по назначению лекарственных средств и БАДов.
Подать заявку

Вы можете стать автором одного из наших журналов, отправьте заявку и мы рассмотрим ее в течении дня.

Имя
Телефон
E-mail
Сообщение
Вход
Регистрация
E-mail
Пароль
Забыли пароль?

Войдите на сайт, используя вашу учетную запись в одном из сервисов

Восстановление пароля
E-mail
Войти
Зарегистрироваться

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.