Медицинская литература. Новинки

 

 

 

 

 

 

Новые возможности прогнозирования пострезекционной печеночной недостаточности

Вы можете загрузить полный текст статьи в формате pdf

Цель. Разработать новый способ прогнозирования пострезекционной печеночной недостаточности до и в ранние сроки после операции. Материал и методы. На основании опыта 286 больших резекций печени был определен диагностически значимый набор показателей для определения вероятности развития пострезекционной печеночной недостаточности. С учетом вычисленной значимости каждого из показателей создана прогностическая многофакторная балльная шкала. Для оценки результата прогнозирования использовали определение пострезекционной печеночной недостаточности и ее классов, принятое Международной исследовательской группой по хирургии печени (International Study Group of Liver Surgery). Результаты. Получена формула для расчета вероятности развития печеночной недостаточности после резекции печени. В зависимости от значений вычисленного критерия определена вероятность развития различных классов печеночной недостаточности. Заключение. Создание многофакторных моделирующих систем является перспективным для определения прогноза пострезекционной печеночной недостаточности, позволяющим определить тактику лечения конкретного больного.

Ключевые слова:
печень, резекция, пострезекционная печеночная недостаточность, прогноз, прогностическая шкала, liver, resection, post-resection liver failure, prediction, prognostic scale

Литература:
1.Dokmak S., Fteriche F.S., Borscheid R., Cauchy F., Farges O., Belghiti J. 2012 Liver resection in the 21st century: we are far from zero mortality. HPB (Oxford). 2013; 15 (11): 908-915. doi: 10.1111/hpb.12069.
2.Вишневский В.А., Коваленко Ю.А., Андрейцева О.И., Икрамов Р.З., Ефанов М.Г., Назаренко Н.А., Тупикин К.А. Пострезекционная печеночная недостаточность: современные проблемы определения, эпидемиологии, патогенеза, оценки факторов риска, профилактики и лечения. Украинский журнал хирургии. 2013; 22 (3): 172-182.
3.Schroeder R.A., Marroquin C.E., Bute B.P., Khuri S., Henderson W.G., Kuo P.C. Predictive indices of morbidity and mortality after liver resection. Ann. Surg. 2006; 243 (3): 373-379.
4.Garcea G., Maddern G.J. Liver failure after major hepatic resection. J. Hepatobiliary Pancreat. Surg. 2009; 16 (2): 145-155. doi: 10.1007/s00534-008-0017-y.
5.Balzan S., Belghiti J., Farges O., Ogata S., Sauvanet A., Delefosse D., Durand F. The ‘‘50-50 criteria’’ on postoperative day 5: an accurate predictor of liver failure and death after hepatectomy. Ann. Surg. 2005; 242 (6): 824-828.
6.Rahbari N.N., Garden O.J., Padbury R., Brooke-Smith M., Crawford M., Adam R., Koch M., Makuuchi M., Dematteo R.P., Christophi C., Banting S., Usatoff V., Nagino M., Maddern G., Hugh T.J., Vauthey J.N., Greig P., Rees M., Yokoyama Y., Fan S.T., Nimura Y., Figueras J., Capussotti L., Buchler M.W., Weitz J. Posthepatectomy liver failure: a definition and grading by the International Study Group of Liver Surgery (ISGLS). Surgery. 2011; 149 (5): 713-724. doi: 10.1016/j.surg.2010.10.001.
7.Mullen J.T., Ribero D., Reddy S.K., Donadon M., Zorzi D., Gautam S., Abdalla E.K., Curley S.A., Capussotti L., Clary B.M., Vauthey J.N. Hepatic insufficiency and mortality in 1,059 noncirrhotic patients undergoing major hepatectomy. J. Am. Coll. Surg. 2007; 204 (5): 854-862.
8.Fan S.T., Lo C.M., Lai E.C., Chu K.M., Liu C.L., Wong J. Perioperative nutritional support in patients undergoing hepatectomy for hepatocellular carcinoma. N. Engl. J. Med. 1994; 331 (23): 1547-1552.

New Options in Prediction of Post-resection Liver Failure

Aim: to develop a new predictive method for post-resection liver failure prior to surgery and in early postoperative period. Material and Methods. Diagnostically significant risk factors for post-resection liver failure were determined based on 286 advanced liver resections. The prognostic scale was created taking into account prognostic significance of each parameter. International Study Group of Liver Surgery classification was used to assess quality of liver failure prediction. Results. It was defined the formula for calculation of liver failure incidence after hepatic resection. The probability of various classes of liver failure was received depending on the values of calculated criterion. Conclusion. Multi-factor modeling systems are perspective for prognosis of postoperative liver failure. Therefore curative tactics may be determined.

Keywords:
печень, резекция, пострезекционная печеночная недостаточность, прогноз, прогностическая шкала, liver, resection, post-resection liver failure, prediction, prognostic scale