Рудая Полина Игоревна — студент факультета фундаментальной медицины МГУ имени М.В. Ломоносова.
Ломоносовский проспект, д. 27, корп. 1, Москва, 119192
Polina I. Rudaia - student at the Faculty of Basic Medicine of Lomonosov Moscow State University.
Lomonosovsky Prospekt, 27/1, Moscow, 119192
Королев Юрий Михайлович —аспирант кафедры хирургических болезней факультета фундаментальной медицины МГУ имени М.В. Ломоносова.
Ломоносовский проспект, д. 27, корп. 1, Москва, 119192
тел.: +7 (962) 905-44-31
Yuriy M. Korolev - postgraduate student at the Department of Surgical Diseases, Faculty of Basic Medicine, Lomonosov Moscow State University.
Lomonosovsky Prospekt, 27/1, Moscow, 119192
Нестерова Ольга Юрьевна — к.м.н., научный сотрудник Университетской клиники МНОИ МГУ имени М.В. Ломоносова.
Ломоносовский проспект, д. 27, корп. 1, Москва, 119192
Olga Yu. Nesterova - PhD, researcher at the University Clinic of the Lomonosov Moscow State University.
Lomonosovsky Prospekt, 27/1, Moscow, 119192
Гарманова Татьяна Николаевна — к.м.н., доцент кафедры хирургических болезней факультета фундаментальной медицины МГУ имени М.В. Ломоносова.
Ломоносовский проспект, д. 27, корп. 1, Москва, 119192
Tatiana N. Garmanova - PhD, Associate Professor of the Department of Surgical Diseases, Faculty of Basic Medicine, Lomonosov Moscow State University.
Lomonosovsky Prospekt, 27/1, Moscow, 119192
Маркарьян Даниил Рафаэлевич — к.м.н., заведующий отделением торакальной и абдоминальной онкологии Университетской клиники МНОИ МГУ имени М.В. Ломоносова.
Ломоносовский проспект, д. 27, корп. 1, Москва, 119192
Daniil R. Markaryan - PhD, Head of the Thoracic and Abdominal Oncology Unit at the Medical Scientific and Educational Institute of Lomonosov Moscow State University.
Lomonosovsky Prospekt, 27/1, Moscow, 119192
Кубышкин Валерий Алексеевич — акад. РАН, проф., заведующий кафедрой хирургических болезней факультета фундаментальной медицины МГУ имени М.В. Ломоносова.
Ломоносовский проспект, д. 27, корп. 1, Москва, 119192
Valeriy A. Kubyshkin - acad. RAS, Professor, Head of the Department of Surgical Diseases, Faculty of Basic Medicine, Lomonosov Moscow State University.
Lomonosovsky Prospekt, 27/1, Moscow, 119192
ЦЕЛЬ: определить прогностическую значимость клинико-лабораторных показателей в диагностике послеоперационных инфекционных осложнений у пациентов с колоректальным раком.
ПАЦИЕНТЫ И МЕТОДЫ: в данное ретроспективное одноцентровое исследование включались пациенты, которым было выполнено плановое радикальное оперативное вмешательство по поводу впервые выявленного колоректального рака с формированием первичного анастомоза в период c 2016 по 2024 гг. Конечными точками исследования были определение предикторов развития инфекционных осложнений в раннем послеоперационном периоде и сравнение предоперационного уровня воспалительных маркеров в группе с инфекционными осложнениями и без таковых. В логистический регрессионный анализ были включены демографические и клинико-лабораторные параметры, в том числе и комплексные показатели: соотношение нейтрофилов к лимфоцитам (neutrophil-lymphocyte ratio, NLR), соотношение тромбоцитов к лимфоцитам (platelet-lymphocyte ratio, PLR), индекс системного иммунного воспаления (systemic immune-inflammation index, SII) и индекс системного воспалительного ответа (systemic inflammation response index, SIRI). Значимость влияния предикторов на риск развития осложнений оценивалась с помощью показателя отношения шансов (ОШ), 95% доверительного интервала (ДИ) и уровня значимости (p-value).
РЕЗУЛЬТАТЫ: всего в анализ включен 381 пациент, из которых 43 (11,3%) пациента с инфекционными осложнениями и 338 (88,7%) пациентов без инфекционных осложнений. Пациенты с послеоперационными инфекционными осложнениями чаще имели опухоль сТ3-4 (86,0% против 68,6%, p = 0,018), а также более высокие уровни лейкоцитов (6,5 × 109/л, IQR (межквартильный размах, Interquartile Range) 5,2–8,2 против 6,8 × 109/л, IQR 6,0–8,4, p = 0,002), NLR (208,0, IQR 119,0–217,0 против 208,0, IQR 123,0–306,0, p = 0,007), SII (578,9, IQR 385,8–939,3 против 765,9, IQR 457,8–1463,6, p = 0,004), SIRI (1,2, IQR 0,8–2,0 против 1,7, IQR 1,0–2,9, p = 0,006). По результатам однофакторного логистического регрессионного анализа были определены следующие предикторы развития инфекционных осложнений в раннем послеоперационном периоде: стадия cT3-4 (ОШ 2,82, 95% ДИ 1,15–6,88, p = 0,02), NLR (ОШ 1,06, 95% ДИ 1,01–1,13, p = 0,03), PLR (ОШ 1,002, 95% ДИ 1,001–1,003, p = 0,04), SII (ОШ 1,0003, 95% ДИ 1,00006–1,0004, p = 0,01) и SIRI (ОШ 1,04, 95% ДИ 0,99–1,09, p = 0,05). По результатам многофакторного анализа независимыми предикторами инфекционных осложнений оказались стадия заболевания сТ3-4 (ОШ 2,82, 95% ДИ (1,15–6,88), p = 0,02) и SII (ОШ 1,0003, 95% ДИ (1,00006–1,0004) p = 0,01). Чувствительность предложенной модели — 71,8% (95% ДИ 63,2–80,4%), специфичность — 63,5% (95% ДИ 57,2–69,8%), AUC = 0,67 (95% ДИ 0,64–0,71, р = 0,038).
ЗАКЛЮЧЕНИЕ: представленная в статье прогностическая модель, которая по предоперационным данным способна предсказать вероятность возникновения у пациента инфекционного осложнения в раннем послеоперационном периоде, имеет клинический интерес.
AIM: to determine the prognostic significance of clinical and laboratory parameters in the diagnosis of postoperative infectious complications in patients with colorectal cancer.
PATIENTS AND METHODS: the retrospective single-center study included patients who underwent elective radical surgery for newly diagnosed colorectal cancer with the formation of a primary anastomosis in the period from 2016 to 2024. The endpoints of the study were to determine predictors of the development of infectious complications in the early postoperative period and compare the preoperative level of inflammatory markers in the group with and without infectious complications. The logistic regression model included demographic and clinical and laboratory parameters, including complex indicators NLR (neutrophil-lymphocyte ratio), PLR (platelet-lymphocyte ratio), SII (systemic immune-inflammation index), SIRI (systemic inflammation response index). The significance of the influence of predictors on the risk of complications was assessed using the odds ratio (OR), 95% confidence interval (CI), and significance level (p-value).
RESULTS: a total of 381 patients were included in the analysis, of which 43 (11.3%) patients with infectious complications and 338 (88.7%) patients without infectious complications. Patients with postoperative infectious complications were more likely to have cT3-4 tumor (86.0% vs. 68.6%, p = 0.018), as well as higher leukocyte levels (6.5 × 109/l, IQR (Interquartile Range) 5.2–8.2 vs. 6.8 × 109/l, IQR 6.0–8.4, p = 0.002), NLR (208.0, IQR 119.0–217.0 vs. 208.0, IQR 123.0–306.0, p = 0.007), SII (578.9, IQR 385.8–939.3 vs. 765.9, IQR 457.8–1463.6, p = 0.004), SIRI (1.2, IQR 0.8–2.0 vs. 1.7, IQR 1.0–2.9, p = 0.006). Based on the results of a univariate logistic regression analysis, the following predictors of the development of infectious complications in the early postoperative period were determined: stage cT3-4 (OR 2.82, 95% CI 1.15–6.88, p = 0.02), NLR (OR 1.06, 95% CI 1.01–1.13, p = 0.03), PLR (OR 1.002, 95% CI 1.001–1.003, p = 0.04), SII (OR 1.0003, 95% CI 1.00006–1.0004, p = 0.01) and SIRI (OR 1.04, 95% CI 1–1,09, p = 0.05). According to the results of a multivariate analysis, the independent predictors of infectious complications were the stage cT3-4 (OR 2.82, 95% CI (1.15–6.88), p = 0.02) and SII (OR 1.0003, 95% CI (1.00006–1.0004) p = 0.01). The sensitivity of the proposed model was 71.8% (95% CI 63.2–80.4%), specificity was 63.5% (95% CI 57.2–69.8%), AUC = 0.671, (95% CI 0.635–0.707, p = 0.038).
CONCLUSION: the presented prognostic model predicts the likelihood of a patient having an infectious complication in the early postoperative period.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.