Ravivahetuse vajaduse prognoosimine klassifikatsioonipuu abil Tuuli Metsvaht, Heti Pisarev, Mari-Liis Ilmoja, Mirjam Merila, Irja Lutsar 14. aprill 2010

Tuuli Metsvaht TÜ Kliinikumi lasteintensiivravi osakond Heti Pisarev TÜ tervishoiu inistituut Mari-Liis Ilmoja Tallinna Lastehaigla lasteintensiivravi osakond Mirjam Merila TÜ Kliinikumi pediaatria osakond Irja Lutsar TÜ mikrobioloogia instituut

Taust ~4% vastsündinutest vajavad varase sepsise kahtluse korral antibakteriaalset ravi Tavapärane esmavaliku ravi: ampitsilliin+gentamütsiin või penitisilliin+gentamütsiin kombineeritud ravi 10-20% juhtudest on nakkuse tekitaja AMP/PEN ravile mittealluv ja ravi on vaja vahetada laiematoimelise AB vastu Nakkuse tekitaja määramine võtab aega 24-48h ja alati polegi määratav

Eesmärk leida algoritm primaarse ravi vahetuse prognoosimiseks kliiniliste ja sümptomaatiliste näitude põhjal.

Ristkatse PEN ja AMP võrdlemiseks Aug 2006 – nov 2007 Keskused SA Tartu Ülikooli Kliinikumi Anestesioloogia ja Intensiivravi Kliiniku lasteintensiivravi osakond SA Tallinna Lastehaigla intensiivravi osakond Uuringualused: intensiivravi osakonda sattunud antibakteriaalset ravi vajavad alla 72-tunni vanused vastsündinud välja jääjad: seisund vajas muud AB, osakonnast lahkumine 24h jooksul 2 võimalikku primaarset raviskeemi ampitsilliin + gentamütsiin penitsilliin + gentamütsiin

Ristkatse PEN ja AMP võrdlemiseks Ampitsilliin Penitsilliin 1. poolaasta 2. poolaasta Tallinn n=71 Tartu n=70

Ristkatse PEN ja AMP võrdlemiseks Jälgimisaeg: osakonda saabumine kuni ravi ebaõnnestumine (ka surm) või osakonnast lahkumine Kogutavad andmed: vereproovid põletikunäitajate määrmaiseks, ema tervisekäitumine, raseduse, sünnituse kulg jne Esmane väljundtulemus: hinnatakse primaarse ravi vahetust vajanute hulka Järeldus: AMP ja PEN ravi pole erinevad

Logistiline regressioon Primaarse ravi vahetusega (168h jooksul) statistiliselt olulises seoses olevad tunnused (p<0.1) esimene rasedus/sünnitus, lootekestade põletik, suitsetamine raseduse ajal, positiivne bakterikülv sünnitusteedest, platsentast või uriinist; 1-minuti apgar, sünnikaal, gestatsiooniaeg, IRO-sse jõudmise vanus, vasoaktiivsete ravimite arv, suukaudne toitmine, veresuhkur, c-reaktiivne valk, hemoglobiin, leukotsüüdid, albumiin, uurea, bilirubiin …

Mitmesed logistilised mudelid

Klassifikatsiooni- ja regressioonipuu ehk otsusepuu meetod Otsusepuu meetodit kasutatakse prognoosimiseks. Klassifitseerimisülesanded (kategooriline sõltuv tunnus) Binaarne (nt on/ei ole dgn) Järjestatav (nt dgn raskusaste) Mittejärjestav (nt dgn1 vs dgn2 vs dgn3) Regressioonülesanded (pidev sõltuv tunnus) Tulemuste interpretatsioon on lihtne ja selge Mudeli parameetrite asemel antakse täpsed otsustuste reeglid

24-tunni mudel

72-tunni mudel

Logistilise mudeli ja otsusepuu võrdlus Mitmene log. regression Otsusepuu 24 h model 72 h model Sensitivity (%) 61 80 75 81 Specificity (%) 90 78 89 88* Positive predictive value (%) 48 33 46 Negative predictive value (%) 94 97

Tulemuste kitsendused Kuna andmestik oli väike (n=283), siis mudeli lõplikuks valideerimiseks tuleb veel andmeid koguda.