Цель исследования — применение современных методов диагностики и терапии метаболической дисфункции у больных с сепсисом для рационализации лечения и улучшения его исходов.
Материалы и методы. Обследованы 11 больных с сепсисом, получавших в послеоперационном периоде лечебное питание смесью «Нутризет Д», содержащей многокомпонентный метабиотический комплекс и β-глюканы. Оценка метаболизма осуществлялась с помощью специализированной диагностической системы.
Результаты. У пациентов регистрировалось уменьшение проявлений полиорганного синдрома, воспаления, питательной недостаточности, энергопотребности и дисбиоза, а также улучшение гуморального иммунитета и дыхательного коэффициента (RQ), указывающего на метаболизм основных макронутриентов, во все сроки исследования. Корреляционный анализ обнаружил ассоциации шкалы SOFA с прокальцитонином. Фиксированы связи прокальцитонина и С-реактивного белка, а также альбумина с трансферрином. Идентифицированы ассоциации IgG с лактобактериями, IgM с бифидобактериями, альбумина с лактобактериями и IgA с бифидобактериями.
Заключение. У больных с сепсисом, находящихся на искусственной вентиляции легких, оправдано осуществление метода непрямой калориметрии для мониторинга расхода калорий и RQ, определяющих адресность назначенного лечебного питания как с позиций его качественного и количественного состава, так и с позиций объема и скорости вводимой питательной смеси. Мониторинг расхода калорий и RQ позволяет оценить метаболизм макронутриентов, поступающих в организм больного при реализации конкретного лечебного питания, которые используются им для получения энергии. Анализ вариабельности расхода калорий и типа метаболизма вводимых питательных субстратов необходим для аттестации продуктивности их утилизации и подтверждения правильности выбора используемой питательной смеси.
Мониторинг затрат энергии и RQ служит ключевой информацией для адресной рационализации лечебного питания. У пациентов с сепсисом целесообразно использование лечебного питания, содержащего в своем составе многокомпонентный метабиотический комплекс и β-глюканы, для устранения дефицита нутриентов и микробиоты кишечника, метаболической и системных дисфункций, а также модуляции иммунного ответа.
Предпросмотр статьи
Идентификаторы и классификаторы
Факторы, лежащие в основе патогенеза сепсиса, содействуют развитию у больных патологического метаболизма и пикового расхода энергии [1], что обусловливает снижение мышечной массы [2, 3] и значимо влияет на краткосрочные и долгосрочные исходы заболевания [4–9]. При сепсисе глубокие нарушения метаболизма вызывают митохондриальную дисфункцию клеток, способствующую апоптозу и прогрессированию полиорганного синдрома [10, 11].
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Wu C, Wang X, Yu W, Tian F, Liu S, Li P, et al. Hypermetabolism in the initial phase of intensive care is related to a poor outcome in severe sepsis patients. Ann Nutr Metab. 2015;66(4):188-195. DOI: 10.1159/000430848
2. van Gassel RJJ, Baggerman MR, van de Poll MCG. Metabolic aspects of muscle wasting during critical illness. Curr Opin Clin Nutr Metab Care. 2020; 23 (2): 96-101.
3. Chapple LS, Kouw IWK, Summers MJ, Weinel LM, Gluck S, Raith E, et al. Muscle protein synthesis after protein administration in critical illness. Am J Respir Crit Care Med. 2022;206(6):740-749. 10.1164/ rccm.202112-2780OC. DOI: 10.1164/rccm.202112-2780OC
4. Wischmeyer PE. Nutrition therapy in sepsis. Crit Care Clin. 2018; 34 (1): 107
5. Singer M. Critical illness and flat batteries. Crit Care. 2017; 21 (Suppl 3): 309.
6. Singer P, Blaser AR, Berger MM, Alhazzani W, Calder PC, Casaer MP, et al. ESPEN guideline on clinical nutrition in the intensive care unit. Clin Nutr. 2019;38(1):48-79. DOI: 10.1016/j.clnu.2018.08.037 EDN: WWXSZC ▼ Контекст
7. Singer P, Blaser AR, Berger MM, Calder PC, Casaer M, Hiesmayr M, et al. ESPEN practical and partially revised guideline: Clinical nutrition in the intensive care unit. Clin Nutr. 2023;42(9):1671-1689. DOI: 10.1016/j.clnu.2023.07.011 EDN: TQSVZO ▼ Контекст
8. Viana MV, Pantet O, Bagnoud G, Martinez A, Favre E, Charrière M, et al. Metabolic and nutritional characteristics of long-stay critically ill patients. J Clin Med. 2019;8(7):985. DOI: 10.3390/jcm8070985 ▼ Контекст
9. Петриков С. С., Хубутия М. Ш., Попова Т. С., Свиридов С. В., Шестопалов А. Е., Луфт В. М. и др. Парентеральное и энтеральное питание: национальное руководство. 2-е издание, переработанное и дополненное. Москва: ГЭОТАР-Медиа, 2023. 1168 с. DOI: 10.33029/9704-7277-4-PAR-2023-1-1168 ISBN: 978-5-9704-7277-4 EDN: FXMQGG ▼ Контекст
10. Moonen HPFX, van Zanten ARH. Mitochondrial dysfunction in critical illness during acute metabolic stress and convalescence: consequences for nutrition therapy. Curr Opin Crit Care. 2020; 74 (2): 265-270. ▼ Контекст
11. Rosenthal M, Gabrielli A, Moore F. The evolution of nutritional support in long term ICU patients: from multisystem organ failure to persistent inflammation immunosuppression catabolism syndrome. Minerva Anestesiol. 2016; 82 (1): 84-96. EDN: WUJOVX ▼ Контекст
12. Lakenman PLM, van der Hoven B, van Bommel J, Olieman JF, Joosten KFM. The usefulness of a new indirect calorimeter in critically ill adult patients. Clin Nutr. 2024;43(10):2267-2272. 10.1016/j. clnu.2024.07.048. DOI: 10.1016/j.clnu.2024.07.048 EDN: HGBBQG ▼ Контекст
13. Moonen HPFX, Beckers KJH, van Zanten ARH. Energy expenditure and indirect calorimetry in critical illness and convalescence: current evidence and practical considerations. J intensive care. 2021; 9 (8): 1467-1472. ▼ Контекст
14. Ndahimana D, Kim EK. Energy requirements in critically ill patients. Clin Nutr Res. 2018; 7 (2):81-90. ▼ Контекст
15. Singer P. Preserving the quality of life: nutrition in the ICU. Crit Care. 2019; 23 (1): 139. EDN: QPOESQ ▼ Контекст
16. Nakamura K, Yamamoto R, Higashibeppu N, Yoshida M, Tatsumi H, Shimizu Y, et al. The Japanese Critical Care Nutrition Guideline 2024. J Intensive Care. 2025;13(1):18. DOI: 10.1186/s40560-025-00785-z EDN: CZIZBW ▼ Контекст
17. Arvanitakis M, Ockenga J, Bezmarevic M, Gianotti L, Krznarić Ž, Lobo DN, et al. ESPEN guideline on clinical nutrition in acute and chronic pancreatitis. Clin Nutr. 2020;39(3):612-631. 10.1016/j. clnu.2020.01.004. DOI: 10.1016/j.clnu.2020.01.004 EDN: XBDYSW ▼ Контекст
18. Preiser JC, Arabi YM, Berger MM, Casaer M, McClave S, Montejo-González JC, et al. A guide to enteral nutrition in intensive care units: 10 expert tips for the daily practice. Crit Care. 2021;25(1):424. DOI: 10.1186/s13054-021-03847-4 EDN: YVKKQO ▼ Контекст
19. O’Keefe SJD, Graham Т, Cote GA, Whitcomb DC, Evans A, Soni D. Early enteral feeding in severe acute pancreatitis: a randomized clinical trial between gastric vs distal jejunal feeding. Techniques and Innovations in Gastrointestinal Endoscopy. 2023; 25 (4): 337-346. EDN: PPKVFQ ▼ Контекст
20. de Waele E, Malbrain MLNG, Spapen H. Nutrition in sepsis: a benchto-bedside review. Nutrients. 2020; 12 (2): 395. EDN: TINWCX ▼ Контекст
21. Lambell KJ, Tatucu-Babet OA, Chapple LA, Gantner D, Ridley EJ. Nutrition therapy in critical illness: a review of the literature for clinicians. Crit Care. 2020;24(1):35. DOI: 10.1186/s13054-020-2739-4 EDN: SDGEMB ▼ Контекст
22. Wischmeyer PE. Nutrition therapy in sepsis. Crit Care Clin. 2018; 34 (1): 107-125. ▼ Контекст
23. Wischmeyer PE, Bear DE, Berger MM, De Waele E, Gunst J, McClave SA, et al. Personalized nutrition therapy in critical care: 10 expert recommendations. Crit Care. 2023;27(1):261. 10.1186/ s13054-023-04539-x. DOI: 10.1186/s13054-023-04539-x EDN: IZNKJL ▼ Контекст
24. Schuetz P, Fehr R, Baechli V, Geiser M, Deiss M, Gomes F, et al. Individualised nutritional support in medical inpatients at nutritional risk: a randomised clinical trial. Lancet. 2019;393(10188):2312-2321. DOI: 10.1016/S0140-6736(18)32776-4 ▼ Контекст
25. Berger MM, Pichard C. Feeding should be individualized in the critically ill patients. Curr Opin Crit Care. 2019; 25 (4): 307-313. ▼ Контекст
26. Mtaweh H, Soto Aguero MJ, Campbell M, Allard JP, Pencharz P, Pullenayegum E, et al. Systematic review of factors associated with energy expenditure in the critically ill. Clin Nutr ESPEN. 2019; 33:111-124. DOI: 10.1016/j.clnesp.2019.06.009 ▼ Контекст
27. Chen YH, Hsiao HF, Hsu HW, Cho HY, Huang CC.Comparisons of metabolic load between adaptive support ventilation and pressure support ventilation in mechanically ventilated ICU patients. Can Respir J. 2020; 20: 2092879. DOI: 10.1155/2020/2092879 EDN: ANUQPN ▼ Контекст
28. Gonzalez-Granda A, Schollenberger A, Haap M, Riessen R, Bischoff SC. Optimization of nutrition therapy with the use of calorimetry to determine and control energy needs in mechanically ventilated critically ill patients: the ONCA study, a randomized, prospective pilot study. JPEN J Parenter Enteral Nutr. 2019; 43 (4): 481-489. DOI: 10.1002/jpen.1450 ▼ Контекст
29. de Koning MLY, Koekkoek WACK, Kars JCNH. Association of PROtein and CAloric intake and clinical outcomes in adult SEPTic and non-septic ICU patients on prolonged mechanical ventilation: the PROCASEPT retrospective study. JPEN J Parenter Enteral Nutr. 2020; 44(3):434-443. DOI: 10.1002/jpen.1663 ▼ Контекст
30. Клементьев А. В., Гирш А. О., Степанов С. С., Мищенко С. В., Щетина А. В., Измайлова Н. А. и др. Длительность искусственной вентиляции легких у больных с острым респираторным дистресс-синдромом при разнотипных стратегиях питания (Сообщение 1) // Политравма. 2025. № 3. С. 23-33. EDN: TQWBNR ▼ Контекст
31. Гирш А. О., Мищенко С. В., Степанов С. С., Клементьев А. В., Черненко С. В., Малюк А. И. и др. Эволюция гликемии и триглицеридемии у пациентов с острым респираторным дистресс-синдромом при разноплановой нутритивной терапии (Cообщение 1) // Политравма. 2023. № 2. С. 16-28. EDN: BEYPHC ▼ Контекст
32. Гирш А. О., Мищенко С. В., Степанов С. С., Клементьев А. В., Черненко С. В., Малюк А. И. и др. Эволюция гликемии и триглицеридемии у пациентов с острым респираторным дистресс-синдромом при разноплановой нутритивной терапии (Сообщение 2) // Политравма. 2023. № 3. С. 24-32. EDN: NUTPPF ▼ Контекст
33. Гирш А. О., Малюк А. И., Щетина А. В., Измайлова Н. А., Быстрицкий С. Л., Степанов С. С. Рейтинг эффективности и безопасности энтеральной смеси нутризет, содержащей метабиотический комплекс и β-глюканы, при ее использовании в программе питательной поддержки у больных с закрытой черепно-мозговой травмой на основании мониторинга параметров гомеостаза (Cобщение 1) // Политравма. 2024. № 3. С. 6-18. EDN: LVBSXJ ▼ Контекст
34. Гирш А. О., Малюк А. И., Щетина А. В., Измайлова Н. А., Быстрицкий С. Л., Степанов С. С. Рейтинг эффективности и безопасности энтеральной диабетической смеси нутризет д, содержащей метабиотический комплекс и β-глюканы, при ее использовании в программе питательной поддержки у больных с сепсисом на основании мониторинга параметров гомеостаза (сообщение 2) // Политравма. 2024. № 4. - С. 6-18. EDN: PGYONW ▼ Контекст
35. Малюк А. И., Гирш А. О., Степанов С. С. Оценка использования инновационной питательной смеси Нутризет Д в программе нутритивной поддержки у больных с острым респираторным дистресс-синдромом // Неотложная медицинская помощь. Журнал им. Н.В. Склифосовского. 2025. № 2. С. 370-377. EDN: VJLFEW ▼ Контекст
36. Allingstrup MJ, Kondrup J, Wiis J, Claudius C, Pedersen UG, Hein-Rasmussen R, et al. Early goal-directed nutrition versus standard of care in adult intensive care patients: the single-centre, randomised, outcome assessor-blinded EAT-ICU trial.Intensive Care Med. 2017;43(11):1637-1647. DOI: 10.1007/s00134-017-4880-3 EDN: QGEJGT ▼ Контекст
37. Lambell KJ, Tatucu-Babet OA, Chapple LA, Gantner D, Ridley EJ. Nutrition therapy in critical illness: a review of the literature for clinicians. Crit Care. 2020;24(1):35. DOI: 10.1186/s13054-020-2739-4 EDN: SDGEMB ▼ Контекст
38. Zhang DW, Lu JL, Dong BY, Fang MY, Xiong X, Qin XJ, et al. Gut microbiota and its metabolic products in acute respiratory distress syndrome. Front Immunol. 2024;15:1330021. DOI: 10.3389/fimmu.2024.1330021 EDN: MVJRPM ▼ Контекст
39. Liu Y, Guo Y, Hu S, Wang Y, Zhang L, Yu L, et al. Analysis of the dynamic changes in gut microbiota in patients with different severity in sepsis. BMC Infect Dis. 2023;23(1):614. 10.1186/ s12879-023-08608-y. DOI: 10.1186/s12879-023-08608-y EDN: MNIEVQ ▼ Контекст
40. Tourelle KM, Boutin S, Weigand MA, Schmitt FCF. Sepsis and the human microbiome. Just another kind of organ failure? A review. J Clin Med. 2021;10(21):4831. DOI: 10.3390/jcm10214831 EDN: NSUJTV ▼ Контекст
41. Berbers RM, Paganelli FL, van Montfrans JM, Ellerbroek PM, Viveen MC, Rogers MRC, et al. Gut microbial dysbiosis, IgA, and Enterococcus in common variable immunodeficiency with immune dysregulation. Microbiome. 2025;13(1):12. DOI: 10.1186/s40168-024-01982-y EDN: KTTVSP ▼ Контекст
42. Скоповец Е. Я., Белевцев М. В. Изменения микробиома кишечника при первичных иммунодефицитах: обзор современных данных // Лабораторная диагностика. Восточная Европа. 2022. Т.11, № 3. С. 349-362. EDN: ZEFWFK ▼ Контекст
43. Gao H, Nepovimova E, Adam V, Heger Z, Valko M, Wu Q, et al. Age-associated changes in innate and adaptive immunity: role of the gut microbiota. Front Immunol. 2024; 15:1421062. DOI: 10.3389/fimmu.2024.1421062 EDN: YTVUIT ▼ Контекст
44. Sekino N, Selim M, Shehadah A. Sepsis-associated brain injury: underlying mechanisms and potential therapeutic strategies for acute and long-term cognitive impairments. J. Neuroinflammation. 2022; 19: 101. EDN: WNEFSV ▼ Контекст
45. Guo X, Huang C, Xu J, Xu H, Liu L, Zhao H, et al. Gut microbiota is a potential biomarker in inflammatory bowel disease. Front Nutr. 2022; 8:818902. DOI: 10.3389/fnut.2021.818902 EDN: LEQFPT ▼ Контекст
46. Evans T, Ali U, Anderton R, Raby E, Manning L, Litton E. Lower gut dysbiosis and mortality in acute critical illness: a systematic review and meta-analysis.Intensive Care Med Exp. 2023;11(1):6. DOI: 10.1186/s40635-022-00486-z EDN: AZJOIM ▼ Контекст
47. Salminen S, Collado MC, Endo A, Hill C, Lebeer S, Quigley EMM, et al. The International Scientific Association of Probiotics and Prebiotics (ISAPP) consensus statement on the definition and scope of postbiotics. Nat Rev Gastroenterol Hepatol. 2021;18(9):649-667. DOI: 10.1038/s41575-021-00440-6 EDN: NBSNIX ▼ Контекст
48. Vinderola G, Sanders ME, Salminen S. The concept of postbiotics. Foods. 2022; 11 (8): 1077. EDN: XRWNQH ▼ Контекст
49. Еселевич Р. В., Суров Д. А., Герасимов Д. Г., Балюра О. В., Румянцев В. Н., Монгуш С. М. и др. Сравнительная оценка составов метабиотиков и их показаний к применению у пациентов в острых и хронических критических состояниях // Политравма. 2024. № 4. С. 75-84. EDN: GXNXQX ▼ Контекст
50. Tatucu-Babet OA, Ridley EJ, Tierney AC. Prevalence of underprescription or overprescription of energy needs in critically ill mechanically ventilated adults as determined by indirect calorimetry: a systematic literature review. JPEN J Parenter Enteral Nutr. 2016; 40 (2): 212-225. ▼ Контекст
51. Гирш А. О., Мищенко С. В., Степанов С. С., Клементьев А.В., Лейдерман И.Н., Стуканов М.М. и др. Соотнесенность синдромов полиорганной недостаточности и гиперметаболизма у пациентов с острым респираторным дистресс-синдромом различной степени тяжести при реализации разноплановой питательной поддержки // Политравма. 2022. № 3. С. 6-15. EDN: XMJFLU ▼ Контекст
52. Гирш А. О., Мищенко С. В., Степанов С. С., Клементьев А. В. Вариабельность питательной недостаточности у пациентов с острым респираторным дистресс-синдромом различной степени тяжести (Сообщение 1) // Политравма. 2022. № 4. С. 6-14. EDN: KKUBHF ▼ Контекст
53. Гирш А. О., Мищенко С. В., Степанов С. С., Клементьев А. В., Черненко С. В. Вариабельность питательной недостаточности у пациентов с острым респираторным дистресс-синдромом различной степени тяжести (Сообщение 2) // Политравма. 2023. № 1. С. 17-24. EDN: NGEZEU ▼ Контекст
54. Delsoglio M, Achamrah N, Berger MM, Pichard C. Indirect calorimetry in clinical practice. J Clin Med. 2019;8(9):1387. 10.3390/ jcm8091387. DOI: 10.3390/jcm8091387 ▼ Контекст
55. Achamrah N, Delsoglio M, De Waele E, Berger MM, Pichard C. Indirect calorimetry: the 6 main issues. Clin Nutr. 2021; 40(1):4-14. DOI: 10.1016/j.clnu.2020.06.024 EDN: HTNUIL ▼ Контекст
56. Koekkoek WAC, Xiaochen G, van Zanten ARH. Resting energy expenditure by indirect calorimetry versus the ventilator-VCO(2) derived method in critically ill patients: the DREAM-VCO(2) prospective comparative study. Clin Nutr ESPEN. 2020; 39: 137-143. EDN: GHNVFW ▼ Контекст
57. Tatucu-Babet OA, Fetterplace K, Lambell K, Miller E, Deane AM, Ridley EJ. Is energy delivery guided by indirect calorimetry associated with improved clinical outcomes in critically ill patients? A systematic review and meta-analysis. Nutr Metab Insights. 2020; 13: 1178638820903295. DOI: 10.1177/1178638820903295 ▼ Контекст
58. Singer P, De Waele E, Sanchez C, Ruiz Santana S, Montejo JC, Laterre PF, et al. CN03: TICACOS international: a multi-center, randomized, prospective controlled study comparing tight calorie control versus liberal calorie administration study. Clin Nutr. 2020; 38: 32. ▼ Контекст
59. Гирш А. О., Максимишин С. В. Диагностическая содержательность данных нутритивного статуса у пациентов с острым респираторным дистресс-синдромом при проведении питательной поддержки // Политравма. 2019. № 2. С. 11-18. EDN: SRODOH ▼ Контекст
60. De WE, Honore PM, Malbrain MLNG. Does the use of indirect calorimetry affect treatment outcomes in the ICU? Yes, affects. Curr Opin Clin Nutr Metab Care. 2018; 21(2): 126-129. ▼ Контекст
61. Rattanachaiwong S, Singer P. Indirect calorimetry as point of care testing. Clin Nutr. 2019; 38 (6): Р. 2531-2544. ▼ Контекст
62. Li A, Mukhopadhyay A. Substrate utilization and energy expenditure pattern in sepsis by indirect calorimetry. Crit Care. 2020; 24 (1): 535. EDN: HHBGAP ▼ Контекст
63. Patkova A, Joskova V, Havel E, Najpaverova S, Uramova D, Kovarik M, et al. Prognostic value of respiratory quotients in severe polytrauma patients with nutritional support. Nutrition. 2018; 49:90-95. DOI: 10.1016/j.nut.2017.10.013 ▼ Контекст
64. Tah PC, Lee ZY, Poh BK, Abdul Majid H, Hakumat-Rai VR, Mat Nor MB, et al. A single-center prospective observational study comparing resting energy expenditure in different phases of critical illness: indirect calorimetry versus predictive equations. Crit Care Med. 2020; 48 (5): 380-390. ▼ Контекст
65. Vasileiou G, Qian S, Iyengar R, Mulder MB, Gass LM, Parks J, et al. Use of predictive equations for energy prescription results in inaccurate estimation in trauma patients. Nutr Clin Pract. 2019; 27 (7): 1295-1302. ▼ Контекст
66. Chen YH, Hsiao HF, Hsu HW, Cho HY, Huang CC.Comparisons of metabolic load between adaptive support ventilation and pressure support ventilation in mechanically ventilated ICU patients. Can Respir J. 2020; 20: 2092879. DOI: 10.1155/2020/2092879 EDN: ANUQPN ▼ Контекст
67. Moore FA, Phillips SM, McClain CJ, Patel JJ, Martindale RG. Nutrition support for persistent inflammation, immunosuppression, and catabolism syndrome. Nutr Clin Pract. 2017; 32(1_suppl):121S-127S. DOI: 10.1177/0884533616687502 ▼ Контекст
68. Киров М. Ю., Кузьков В. В., Проценко Д.Н., Щеголев А. В., Бабаев М. А., Белоцерковский Б. З. и др. Септический шок у взрослых: клинические рекомендации Общероссийской общественной организации “Федерация анестезиологов и реаниматологов” // Вестник интенсивной терапии имени А.И. Салтанова. 2023. № 4. С. 7-42. EDN: UIEXXW ▼ Контекст
69. Ярошецкий А. И., Грицан А. И., Авдеев С. Н., Власенко А. В., Еременко А. А., Заболотских И Б., и др. Диагностика и интенсивная терапия острого респираторного дистресс-синдрома. Клинические рекомендации Общероссийской общественной организации Федерация анестезиологов и реаниматологов. 2023. Электронный документ: http://far.org.ru/recomendation). ▼ Контекст
70. Carvalho EB, Leite TRS, Sacramento RFM, Nascimento PRLD, Samary CDS, Rocco PRM, et al. Rationale and limitations of the SpO2/ FiO2 as a possible substitute for PaO2/FiO2 in different preclinical and clinical scenarios. Rev Bras Ter Intensiva. 2022;34(1):185-196. DOI: 10.5935/0103-507X.20220013-pt EDN: HILIPH ▼ Контекст
71. Wick KD, Matthay MA, Ware LB. Pulse oximetry for the diagnosis and management of acute respiratory distress syndrome. Lancet Respir Med. 2022; 10 (11): 1086-1098. EDN: KGTQKZ ▼ Контекст
72. Singh RK, Saran S, Baronia AK. The practice of tracheostomy decannulation-a systematic review. J.intensive care.2017; 5: 38. EDN: ZJMGDU ▼ Контекст
73. Еселевич Р. В., Балюра О. В., Мельникова Е. В., Зотов К. Ю., Монгуш С. М. О., Суров Д. А. Современные подходы к диагностике и коррекции дисбиоза кишечника с целью профилактики хирургических осложнений // Вестник Российской военно-медицинской академии. 2025. Т.27, № 3. С. 397-406. EDN: OTYERJ ▼ Контекст
74. Еселевич Р. В., Балюра О. В., Мельникова Е. В., Зотов К. Ю., Монгуш С. М. О., Суров Д. А. ▼ Контекст
75. Human microbiome: techniques, strategies, and therapeutic potential / edited by Mohsin Khurshid, Muhammad Sajid Hamid Akash. Springer Nature Singapore, 2024. 712 p. ISBN: 978-981-9737-90-1 ▼ Контекст
76. Боровиков В. П. Популярное введение в современный анализ данных в системе STATISTICA. Москва.: Горячая линия - Телеком, 2013. 288 с. EDN: SDSJFB ▼ Контекст
77. Белобородова Н. В. Метаболизм микробиоты при критических состояниях (обзор и постулаты) // Общая реаниматология. 2019. Т. 15, № 6. С. 62-79. EDN: NMELFS ▼ Контекст
78. Белобородова Н. В., Мороз В. В., Бедова А. Ю., Осипов А. А., Саршор Ю. Н., Черневская Е. А. Участие ароматических микробных метаболитов в развитии тяжелой инфекции и сепсиса // Анестезиология и реаниматология. 2016. Т.61, № 3. С. 202-208.
79. Белобородова Н. В., Острова И. В. Сепсис-ассоциированная энцефалопатия (обзор) // Общая реаниматология. 2017. Т. 13, № 5. С. 121-139.
80. Wang Y, Li Y, Li N, Li Y, Li H, Zhang D. Protective nutrition strategy in the acute phase of critical illness: why, what and how to protect. Front Nutr. 2025;12:1555311. 10.3389/fnut.2025. 1555311. DOI: 10.3389/fnut.2025.1555311
81. Agudelo-Ochoa GM, Valdés-Duque BE, Giraldo-Giraldo NA, Jaillier-Ramírez AM, Giraldo-Villa A, Acevedo-Castaño I, et al. Gut microbiota profiles in critically ill patients, potential biomarkers and risk variables for sepsis. Gut Microbes. 2020;12(1):1707610. DOI: 10.1080/19490976.2019.1707610
82. Huang ZB, Hu Z, Lu CX, Luo SD, Chen Y, Zhou ZP, et al. Gut microbiota-derived indole 3-propionic acid partially activates aryl hydrocarbon receptor to promote macrophage phagocytosis and attenuate septic injury. Front Cell Infect Microbiol. 2022;12:1015386. DOI: 10.3389/fcimb.2022.1015386 EDN: IKGHAO
83. Аллергология и иммунология: национальное руководство / под редакцией Р. М. Хаитова,И. Ильиной. Москва.: ГЭОТАРМедиа. 2009. 656 с.
84. Жуков А. В., Грицан А. И., Беляев К. Ю., Беляева И. П. Сравнительный анализ методов оценки энергетической потребности пациентов с панкреатогенным сепсисом // Анестезиология и реаниматология. 2025. № 3. С. 26-33.
85. Каншаов Н. З., Лейдерман И. Н., Маричев А. О. Оценка реальной энергетической потребности у пациентов на экстракорпоральной мембранной оксигенации: сравнение модифицированного метода непрямой калориметрии с традиционными подходами // Анестезиология и реаниматология. 2025. № 4. С. 6-12.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Согласно литературным данным, низкотемпературная аргоновая плазма оказывает многогранное воздействие на ожоговую рану. Плазменные технологии активно применяются в лечении пациентов с глубокими ожогами, что позволяет выявлять новые терапевтические свойства холодной аргоновой плазмы.
Цель исследования — изучить результаты аутодермотрансплантации на ожоговые раны после обработки кожного трансплантата потоком низкотемпературной аргоновой плазмы.
Материалы и методы. Для изучения возможности фиксации аутодермотрансплантата на ожоговой ране с помощью низкотемпературной аргоноплазменной струи проанализированы результаты хирургического лечения 64 пострадавших, находившихся на лечении в отделе термических поражений ГБУ «Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт скорой помощи им. И. И. Джанелидзе» в период с 2023 по 2025 г. У всех пациентов были глубокие ожоги, потребовавшие пересадки кожи. На исследуемом участке ожоговой раны трансплантат обрабатывали с помощью плазменно-дуговой хирургической установки «Плазморан» (Россия). На контрольном участке фиксацию трансплантата осуществляли по периметру узловыми швами.
Результаты. Показатели приживления и дислокации трансплантата на исследуемом участке не имели статистически значимых отличий от результатов на контрольном участке. Возможность фиксации аутодермотрансплантата на ожоговой ране с помощью обработки потоком низкотемпературной плазмы без наложения лигатур снижает травматичность и трудоемкость оперативного вмешательства. Выявлено, что обработка трансплантата низкотемпературной плазмой в 2 раза сокращает частоту образования гематом и сером под трансплантатом. Поток плазмы при выбранном режиме обработки не повреждает клетки трансплантата, что подтверждено морфологическими исследованиями: признаков деструкции клеток трансплантата и дна раны не обнаружено.
Заключение. Обработка аутодермотрансплантата на ожоговой ране потоком низкотемпературной аргоновой плазмы обеспечивает фиксацию расщепленной кожи с эффективностью, сопоставимой с наложением лигатурных швов.
Цель исследования — определить прогностическое влияние вариаций статистически значимых микробиологических предикторов дисбиоза кишечника на степень его тяжести и исходы предстоящего реконструктивно-восстановительного оперативного лечения у пациентов с функционирующей колостомой после пельвиоабдоминальных ранений, а также на основе регрессионного анализа обосновать тактику направленной коррекции микробиома.
Материалы и методы. Проведено проспективное когортное клиническое исследование с участием 35 пациентов (средний возраст — 38 (30; 44) лет) с функционирующей колостомой, поступивших в плановом режиме после стандартного предоперационного обследования в период с июля по ноябрь 2025 г. для реконструктивно-восстановительного оперативного лечения. Биологический материал (кишечное отделяемое из колостомы), гическую лабораторию в течение двух часов после забора. Исследование образцов проводилось культуральным методом. Определяли следующие составляющие микробиома: Klebsiella spp., Bifidobacterium, Lactobacillus и Candida albicans (log₁₀ КОЕ/г). Осуществляли комплекс методов регрессионного статистического анализа.
Результаты. Увеличение содержания в микробиоте Candida albicans и Klebsiella spp., а также уменьшение концентрации бифидо- и лактобактерий повышало риск развития тяжелого дисбиоза. Высокое качество и точность прогноза подтверждались информационной значимостью статистического моделирования: для бинарной модели площадь под ROC-кривой составила AUC = 0,89, по мультиномиальной — McFadden’s R² = 0,52. Согласно бинарной модели, увеличение содержания в микробиоте Klebsiella spp. ≥ 10⁶ КОЕ/г повышает риск развития тяжелого дисбиоза в 8,2 раза, а грибов Candida albicans ≥ 10⁴ КОЕ/г — в 4,3 раза. Примечательно, что синергизм Klebsiella spp. (≥ 10⁶ КОЕ/г) и грибов Candida albicans (≥ 10⁴ КОЕ/г) содействует 14-кратному повышению риска развития дисбиоза 3–4-й степени (OR = 14,1, 95% CI: 3,5–56,8, p < 0,001). Снижение в микробиоме бифидобактерий < 10⁸ КОЕ/г ассоциировано с увеличением риска дисбиоза 3–4-й степени в 6,5 раза. Мультиномиальный анализ выявил, что 10-кратное увеличение концентрации Klebsiella spp. в микробиоме и рост содержания в нем грибов Candida albicans (≥ 10⁴ КОЕ/г) увеличивают вероятность прогрессирования тяжести дисбиоза. Уменьшение в микробиоте концентрации лактобактерий (< 10⁶ КОЕ/г) ассоциировано с более тяжелой степенью дисбиоза, а 10-кратное снижение содержания бифидобактерий увеличивает вероятность тяжелого дисбиоза.
Выводы. Применение комбинации классических (бинарная логистика) и современных (порядковая регрессия) методов регрессионного анализа позволило определить влияние рисков на тяжесть дисбиоза у пациентов с функционирующей колостомой, после пельвиоабдоминальных ранений. Высокие значения AUC (0,89) и McFadden’s R² (0,52) свидетельствуют о том, что выбранные микробиологические параметры являются мощными предикторами состояния микробиоты, а их эффекты (особенно синергизм Klebsiella spp. и Candida albicans) статистически значимы и клинически весомы. Снижение в микробиоме концентрации бифидо- и лактобактесобранный в стерильную емкость, доставлялся в бактериолорий, параллельно увеличению Klebsiella spp. и Candida albicans не только повышает риск развития дисбиоза кишечника и усиливает степень его тяжести, но и увеличивает вероятность возникновения тяжелого дисбактериоза. Смешанная этиология дисбиоза (Klebsiella spp. и Candida albicans) кишечника является наиболее неблагоприятной в отношении как развития его тяжелой степени, так и рисков возникновения осложнений.
Улучшение исходов предстоящего реконструктивно-восстановительного оперативного лечения у пациентов с функционирующей колостомой после пельвиоабдоминальных ранений может осуществляться только при нивелировании дисбиоза кишечника. Лечение дисбиоза у таких пациентов необходимо реализовывать с учетом его существующих особенностей с помощью многокомпонентного метабиотика имеющего в составе структурные и клеточные компоненты, а также внутриклеточное содержимое не только бифидобактерий и лактобактерий, но и непатогенных бактерий (в частности термофильный стрептококк) в сочетании с органическими и короткоцепочными жирными кислотами, пептидами и β-глюканами.
Гетерогенность иммунного ответа при сепсисе диктует необходимость поиска новых подходов к фенотипированию и прогнозированию летальности. Температурные субфенотипы отражают фундаментальные различия в иммунной реактивности хозяина. Инновационные гематологические параметры воспаления (NEUT-RI, NEUT-GI, IG) и новые биомаркеры эндотелиальной дисфункции и иммунной активации (MR-proADM, PSP, sTREM-1) могут существенно повысить точность прогностических моделей.
Цель исследования — разработать и валидировать многофакторную прогностическую модель летальности при сепсисе, интегрирующую биомаркеры MR-proADM, PSP, sTREM-1, субфенотипы температурных реакций, расширенные гематологические параметры воспаления, клинические и этиологические факторы.
Материалы и методы. В проспективное многоцентровое когортное исследование включено 450 пациентов с сепсисом (критерии Sepsis-3), госпитализированных в отделения реанимации и интенсивной терапии ГБУЗ «Кузбасский клинический центр охраны здоровья шахтеров имени святой великомученицы Варвары» (г. Ленинск-Кузнецкий), ФГБУ «Новосибирский научно-исследовательский институт травматологии и ортопедии им. Я. Л. Цивьяна» Минздрава России и ГАУЗ «Кузбасская больница скорой медицинской помощи имени М. А. Подгорбунского» (г. Кемерово) в период с 2021 по 2026 г. Проведена классификация пациентов по температурным субфенотипам («гипертермический», «нормотермический», «гипотермический») на основе траекторного анализа температуры тела за первые 72 часа. Определяли расширенные параметры воспаления (NEUT-RI, NEUT-GI, IG) на анализаторе Sysmex XN-1000, уровни MR-proADM, PSP, sTREM-1, а также стандартные маркеры (С-реактивный белок, прокальцитонин, лактат, интерлейкины — ИЛ-6 и ИЛ-10). Первичная конечная точка — 28-дневная летальность. Для построения прогностической модели использовали многофакторный регрессионный анализ Кокса и метод случайного леса (Random Forest).
Результаты. Показатель 28-дневной летальности составил 26,7 % (120/450). Распределение температурных субфенотипов было следующим: гипертермический — 35,1 % (n = 158), нормотермический — 41,8 % (n = 188), гипотермический — 23,1 % (n = 104). Наиболее высокая летальность зарегистрирована при гипотермическом субфенотипе (42,3 % против 18,4 % в гипертермическом, p < 0,001). Установлены сильные корреляционные связи между температурными субфенотипами и уровнями NEUT-RI, NEUT-GI, IG (ρ = 0,71–0,82, p < 0,001). В многофакторном анализе независимыми предикторами летальности стали: гипотермический субфенотип (отношение шансов (ОШ) = 3,42; 95% доверительный интервал (ДИ): 2,18–5,36), NEUT-RI > 75 FI (ОШ = 2,54; 95% ДИ: 1,72–3,75), MR-proADM > 2,1 нмоль/л (ОШ = 4,21; 95% ДИ: 2,65–6,68), PSP > 120 нг/мл (ОШ = 2,89; 95% ДИ: 1,94–4,31), sTREM-1 > 850 пг/мл (ОШ 3,15; 95% ДИ: 2,08–4,77), грамотрицательная этиология (ОШ = 2,23; 95% ДИ: 1,48–3,36), возраст > 65 лет (ОШ = 1,89; 95% ДИ: 1,34–2,67) и лактат > 2,5 ммоль/л (ОШ = 2,12; 95% ДИ: 1,45–3,10). Разработанная интегральная прогностическая модель показала высокую дискриминационную способность: AUC = 0,89 (95% ДИ: 0,85–0,93), что достоверно превосходит шкалы SOFA (AUC = 0,76) и APACHE II (AUC = 0,74); p < 0,001 для обоих сравнений. Валидация модели на независимой выборке (n = 150) подтвердила ее высокую прогностическую точность (AUC = 0,87; 95% ДИ: 0,82–0,92).
Заключение. Интеграция температурных субфенотипов, расширенных гематологических параметров воспаления и биомаркеров MR-proADM, PSP, sTREM-1 позволяет создать высокоточную прогностическую модель летальности при сепсисе, значительно превосходящую традиционные шкалы тяжести. Полученные результаты открывают возможности для персонализированного подхода к ведению пациентов с сепсисом на основе комбинированного фенотипирования.
Издательство
- Издательство
- БФЦОЗШ
- Регион
- Россия, Ленинск-Кузнецкий
- Почтовый адрес
- 652509, Кемеровская область г. Ленинск-Кузнецкий, ул. Лесной городок, 52/2
- Юр. адрес
- 652509, Кемеровская область - Кузбасс, г. Ленинск-Кузнецкий, ул. Лесной городок, д. 52 к.2
- ФИО
- Лазурина Анастасия Владимировна (Редактор)
- E-mail адрес
- lazyrina-an@mail.ru
- Контактный телефон
- +7 (384) 5695534
- Сайт
- https://mine-med.ru