Проанализированы совокупность анамнестических и клинических показателей у группы из 1240 больных, которым было выполнено аортокоронарное шунтирование на работающем сердце. Среди них, 972 больным проведено вмешательство без поддержки, 178 с плановой и 90 с экстренной поддержкой искусственным кровообращением. Использованы статистические методы анализа для выделения факторов, которые могут привести к ошибочным решениям относительно планового назначения и экстренного перехода на вспомогательное кровообращение. Проведенные исследования позволили оценить факторы риска применения вспомогательного искусственного кровообращения при плановых операциях АКШ на работающем сердце. Разработаны прогностические модели, которые могут быть использованы при создании системы поддержки принятия решений для минимизации риска экстренного применения вспомогательного кровообращения.
Проаналізовано сукупність анамнестичних і клінічних показників у групи з 1240 хворих, яким було виконано аортокоронарне шунтування на працюючому серці. Серед них, 972 хворим проведено втручання без підтримки, 178 з плановою і 90 з екстреною підтримкою штучним кровообігом. Використано статистичні методи аналізу для виділення факторів ризику серед групи анамнестичних та клінічних показників хворих, які можуть призвести до помилкових рішень щодо планового призначення і екстреного переходу на допоміжний кровообіг. Проведені дослідження дали змогу оцінити фактори ризику застосування допоміжного штучного кровообігу при планових операціях аорто-коронарного шунтування на працюючому серці. Розроблено прогностичні моделі, які можуть бути використані при створенні системи підтримки прийняття рішень для мінімізації ризику екстреного застосування допоміжного кровообігу. Отримані прогностичні моделі забезпечили загальну точність 85 % та 77,1 % на незалежних екзаменаційних вибірках при визначенні ймовірності призначення планового та екстренного допоміжного штучного кровообігу відповідно.
The purpose of the article is to analyse statistically the risk factors for BH CABG operations on a working heart with the aim to minimize the risk of circulatory support emergent use. Results and discussion. The association between clinical values in groups without circulatory support, their planned and emergent use as well as their odds ratios and confidence intervals were analyzed. Then BLR algorithm to build the models for estimation of probability of planned and emergent use of circulatory support was used. The strategies of compulsory and stepwise inclusion of parameters were applied. The sensitivity, specificity and accuracy of the models obtained for learning and independent examination samples. The best models were chosen were calculated.
