Zapalenie otrzewnej – Rokowania, prognozy i postęp choroby

Zapalenie otrzewnej
Rokowania, prognozy i postęp choroby

Zapalenie otrzewnej pozostaje schorzeniem o wysokiej śmiertelności, sięgającej 90-93% w przypadkach sepsy brzusznej i zespołu wstrząsu toksycznego. W diagnostyce i prognozowaniu wyników leczenia istotne są obiektywne systemy punktacji, takie jak p-POSSUM i MPI, które wykazują dobrą zdolność predykcyjną (AUROC odpowiednio 0,756 i 0,757) z punktami odcięcia na poziomie 29,1% i 27 punktów. System PPS cechuje się najwyższą dokładnością (AUC=0,942) i wartością predykcyjną (83,3%) w przewidywaniu śmiertelności u pacjentów z wtórnym rozlanym zapaleniem otrzewnej. Wielodomenowy model predykcyjny (MPPM) integrujący dane demograficzne, fizjologiczne i chirurgiczne osiąga wysoką skuteczność prognostyczną (AUROC 0,87), podkreślając znaczenie zamknięcia skóry, SAPS-II i MPI jako kluczowych czynników prognostycznych. Wskaźnik Charlsona, poziom albuminy i Kt/V są istotne w kontekście wczesnego zapalenia otrzewnej u pacjentów dializowanych otrzewnowo, które wiąże się z wyższym ryzykiem niepowodzenia techniki dializacyjnej (HR 1,801, p=0,051).

Prognostyczne narzędzia do przewidywania śmiertelności w zapaleniu otrzewnej

Porównanie systemów punktacji prognostycznej
System prognostyczny peritonitis (PPS)
Wielodomenowy model predykcyjny zapalenia otrzewnej (MPPM)

Zmodyfikowany system punktacji POSSUM
Modele uczenia maszynowego w prognozowaniu peritonitis

Przewidywanie spontanicznego bakteryjnego zapalenia otrzewnej
Przewidywanie wczesnego zapalenia otrzewnej u pacjentów dializowanych otrzewnowo

Narzędzie przewidywania niepowodzenia leczenia związanego z zapaleniem otrzewnej
Prognoza spontanicznego bakteryjnego zapalenia otrzewnej
Ogólna prognoza dla zapalenia otrzewnej

Kolejne rozdziały

Prognostyczne narzędzia do przewidywania śmiertelności w zapaleniu otrzewnej

Zapalenie otrzewnej (peritonitis) pozostaje poważnym schorzeniem, pomimo postępów w diagnostyce, interwencjach chirurgicznych i intensywnej opiece. Wskaźniki śmiertelności utrzymują się na wysokim poziomie, osiągając nawet 90-93% w przypadkach rozwoju sepsy brzusznej i zespołu wstrząsu toksycznego. Jednym ze sposobów redukcji śmiertelności jest stosowanie obiektywnych systemów prognostycznych, pozwalających na porównanie wyników leczenia pacjentów oraz wybór optymalnej taktyki terapeutycznej dla każdego indywidualnego przypadku.¹

Porównanie systemów punktacji prognostycznej

Badania porównawcze różnych systemów punktacji wykazują zróżnicowaną przydatność w przewidywaniu śmiertelności pacjentów z zapaleniem otrzewnej. W prospektywnym badaniu porównującym skale p-POSSUM (Portsmouth Modification to Physiological and Operative Severity Score for Enumeration of Mortality), MPI (Mannheim Peritonitis Index) oraz JPI (Jabalpur Peritonitis Index) wykazano, że p-POSSUM i MPI mogą być z powodzeniem stosowane do przewidywania śmiertelności u pacjentów z wtórnym zapaleniem otrzewnej.²³

Oceniając wartość diagnostyczną tych systemów, wykazano że pole pod krzywą ROC (AUROC) dla p-POSSUM w przewidywaniu śmiertelności wynosiło 0,756 (95% CI 0,688-0,823), co wskazuje na dobrą zdolność diagnostyczną. Idealny punkt odcięcia dla p-POSSUM w przewidywaniu śmiertelności ustalono na poziomie 29,1%.³

Dla skali MPI, wartość AUROC wyniosła 0,757 (95% CI 0,691-0,824), co również wskazuje na dobrą zdolność diagnostyczną. Na podstawie krzywej ROC ustalono, że idealny punkt odcięcia dla MPI w przewidywaniu śmiertelności wynosi 27 punktów.⁴

Natomiast w przypadku JPI, wartość AUROC wyniosła 0,665 (95% CI 0,592-0,739), wskazując na słabą zdolność diagnostyczną. Spośród tych trzech skal, JPI wykazuje najsłabszą wartość prognostyczną, podczas gdy MPI i p-POSSUM mają porównywalną skuteczność.⁴⁵

System prognostyczny peritonitis (PPS)

W badaniach nad skutecznością różnych systemów prognostycznych wykazano, że system PPS (Peritonitis Prognosis System) wykazuje największą dokładność w przewidywaniu śmiertelności u pacjentów z wtórnym rozlanym zapaleniem otrzewnej (AUC=0,942) w porównaniu do APACHE II (AUC=0,840). Największą dokładność (94%) i wartość predykcyjną (83,3%) w ocenie prawdopodobieństwa wystąpienia śmiertelnego wyniku u pacjentów z wtórnym rozlanym zapaleniem otrzewnej stwierdzono właśnie dla systemu prognostycznego PPS.¹

Wielodomenowy model predykcyjny zapalenia otrzewnej (MPPM)

Opracowano również wielodomenowy model predykcyjny zapalenia otrzewnej (MPPM), łączący prognozy śmiertelności z poszczególnych domen (demograficznej, fizjologicznej i chirurgicznej). Model MPPM, oparty na danych 597 pacjentów, charakteryzuje się wysokimi zdolnościami predykcyjnymi (pole pod krzywą ROC: 0,87 (0,85-0,90, 95% CI)) i jest dobrze skalibrowany.⁶

W modelu MPPM, chirurgiczny predyktor zamknięcia skóry okazał się najważniejszym czynnikiem prognostycznym przeżycia w badanej kohorcie, tuż przed dwoma predyktorami fizjologicznymi – SAPS-II i MPI. Chociaż większość pojedynczych wskaźników wykazywała umiarkowaną skuteczność, zaobserwowano, że wydajność predykcyjna była znacznie zwiększona przy zastosowaniu integratywnego modelu predykcyjnego.⁶⁷

W badaniu stwierdzono, że wiek pacjenta był najsilniejszym predyktorem wśród zmiennych demograficznych, z ilorazem szans (OR) wynoszącym 1,04 (1,02-1,06, 95% CI). Zwiększenie wyniku w skali SAPS-II i MPI o jedną jednostkę zwiększa prawdopodobieństwo śmiertelności odpowiednio o 6% (5%-8%) i 5% (3%-7%). Szanse na przeżycie znacznie wzrastają w przypadkach skutecznego zamknięcia skóry, z ilorazem szans wynoszącym 0,03 (0,01-0,06).⁷⁸

Model MPPM wykazuje najwyższą ogólną zrównoważoną dokładność, z medianą 78% (76%-80%, zakres międzykwartylowy). Chociaż modele specyficzne dla poszczególnych domen wykazują możliwości podobne do tych oferowanych przez MPPM dla niektórych wskaźników, wykazano, że modelowanie integratywne wykorzystujące dostępne informacje o demografii, ciężkości choroby, parametrach fizjologicznych i interwencjach medycznych może przewyższyć wcześniejsze modele predykcyjne.⁸

Zmodyfikowany system punktacji POSSUM

System punktacji POSSUM jest uważany za lepszy od innych, ponieważ uwzględnia zarówno parametry fizjologiczne, jak i operacyjne, i może być stosowany jako istotne narzędzie do przewidywania wyników w przypadku perforowanego zapalenia otrzewnej. Czynniki takie jak układ sercowo-naczyniowy, ciśnienie krwi, hemoglobina, mocznik we krwi, potas w surowicy, złożoność operacji, wielokrotne zabiegi, obecność złośliwości i tryb operacji okazały się istotne dla samodzielnego przewidywania wyników pooperacyjnych.⁹

W badaniu porównującym obserwowane i przewidywane przez POSSUM wskaźniki śmiertelności i zachorowalności z wykorzystaniem analizy liniowej, uzyskano stosunek Obserwowane do Oczekiwane (O:E) dla śmiertelności wynoszący 1,020 (nie stwierdzono istotnej różnicy między wartościami przewidywanymi a obserwowanymi, p=0,980), a dla zachorowalności 0,997 (również bez istotnej różnicy, p=0,893).⁹

Metoda oceny POSSUM może być stosowana do identyfikacji pacjentów z perforowanym zapaleniem otrzewnej, którzy mają wyższe ryzyko śmiertelności lub powikłań. W badaniu obejmującym 50 pacjentów śmierć wystąpiła u 10 osób, co daje surowy wskaźnik śmiertelności 20%, a spośród pozostałych 40 pacjentów u 24 wystąpiły powikłania, co daje surowy wskaźnik zachorowalności 60%.¹⁰

Najczęstszym wskazaniem do operacji były perforacje przedodźwiernikowe żołądka (48%), w tym jeden pacjent z nowotworem złośliwym żołądka prezentowanym jako perforacja. Inne miejsca perforacji badane w tym badaniu to dwunastnica (16%), jelito kręte (16%), wyrostek robaczkowy (16%), jelito czcze (2%) i kątnica (2%).¹⁰

Analiza zmiennych POSSUM wykazała, że zmienne fizjologiczne, takie jak układ sercowo-naczyniowy, ciśnienie krwi, hemoglobina, mocznik i potas w surowicy, okazały się istotne dla powodowania niekorzystnych wyników. Zmienne operacyjne, takie jak złożoność operacji, wielokrotne zabiegi, obecność złośliwości i tryb operacji, okazały się istotne dla powodowania niekorzystnych wyników. Dodatkowy czynnik – czas od perforacji do operacji – włączony do badania wykazał ponad 50% śmiertelność, jeśli pacjent zgłosił się późno (po 48 godzinach).¹⁰

Modele uczenia maszynowego w prognozowaniu peritonitis

Przewidywanie spontanicznego bakteryjnego zapalenia otrzewnej

Spontaniczne bakteryjne zapalenie otrzewnej (SBP) jest zagrażającym życiu powikłaniem u pacjentów z marskością wątroby. W celu wczesnego przewidywania i interpretacji wyników SBP opracowano wyjaśnialny model uczenia maszynowego. Sześć najbardziej wpływowych zmiennych predykcyjnych to: białko całkowite, białko C-reaktywne, aktywność protrombinowa, cholinoesteraza, stosunek limfocytów i apolipoproteina A1.¹¹

Czułość i wartość predykcyjna ujemna (NPV) modelu 1 wynosiły odpowiednio 0,894 i 0,885, podczas gdy dla modelu 2 wynosiły odpowiednio 0,927 i 0,904. W zestawie walidacyjnym klasyfikator binarny oparty na wyniku F2 sprawił, że wartość predykcyjna ujemna modelu 2 wynosiła 0,904, a czułość 0,927. Oznacza to, że model może skutecznie identyfikować pacjentów z niskim ryzykiem SBP.¹¹

Model 1 zbudowany z 46 zmiennymi i model 2 zbudowany z 6 zmiennymi miały dobrą skuteczność predykcyjną. Sześć zmiennych w modelu 2 stanowiło ważne cechy do przewidywania pierwszego SBP u pacjentów z marskością wątroby z wodobrzuszem. Wydajność predykcyjna modelu CatBoost była lepsza niż regresji logistycznej i prostego modelu drzewa decyzyjnego.¹¹¹²

W badaniu dostarczono wyjaśnień dla modelu CatBoost przy użyciu metody SHAP (SHapley Additive exPlanations). W podsumowaniu autorzy wskazali, że wygenerowali wysokowydajny model uczenia maszynowego, który przewidywał pierwszy epizod SBP u pacjentów z marskością wątroby z wodobrzuszem przy użyciu algorytmu CatBoost.¹²

Przewidywanie wczesnego zapalenia otrzewnej u pacjentów dializowanych otrzewnowo

Badano również czynniki ryzyka związane z wczesnym zapaleniem otrzewnej (EOP) i ich wpływ na przeżycie techniki i śmiertelność pacjentów poddawanych dializie otrzewnowej (PD). Wyższy wynik CCI (Charlson Comorbidity Index) oraz niższy poziom albuminy w surowicy i Kt/V na początku PD były istotnie związane z EOP. EOP przewidywało również wysoki wskaźnik zapalenia otrzewnej i słabe wyniki kliniczne.¹³

Retrospektywne badanie kohortowe 357 pacjentów PD wykazało, że u 74 (20,7%) pacjentów w trzech szanghajskich ośrodkach dializacyjnych wystąpiły pierwsze epizody zapalenia otrzewnej w ciągu pierwszych 6 miesięcy. Wyższy wynik CCI, niższy poziom albuminy w surowicy i Kt/V na początku PD były istotnie związane z EOP. Ponadto wczesny początek zapalenia otrzewnej przewidywał wysoki wskaźnik zapalenia otrzewnej i niepowodzenie techniki.¹³

Badanie wykazało, że EOP było związane z niepowodzeniem techniki w porównaniu z grupą LOP (późne zapalenie otrzewnej), z HR wynoszącym 1,801 (p=0,051). Badanie wskazało, że niższy poziom albuminy w surowicy był jednym z głównych czynników ryzyka EOP.¹³¹⁴

Porównanie wskaźników biochemicznych wykazało, że Kt/V i resztkowa funkcja nerek znacznie zmniejszyły się po EOP. Wieloczynnikowa regresja logistyczna wykazała, że niższy całkowity Kt/V (OR 0,600, 95% CI 0,394-0,915, p=0,018) na początku PD był związany z EOP. Wyniki te sugerują, że wczesna infekcja z zapaleniem otrzewnej może dodatkowo pogorszyć czynność nerek, szczególnie zdolność usuwania rozpuszczonych substancji przez resztkową nerkę.¹⁴

Obecne badanie wykazało, że EOP było raczej predyktorem niepowodzenia techniki (HR 1,801, 95% CI 0,996-3,257, p=0,051). Nie zaobserwowano różnicy między EOP i LOP dla śmiertelności z wszystkich przyczyn.¹⁴

Narzędzie przewidywania niepowodzenia leczenia związanego z zapaleniem otrzewnej

Do tej pory nie opracowano narzędzia do przewidywania niepowodzenia leczenia związanego z zapaleniem otrzewnej wśród pacjentów poddawanych dializie otrzewnowej (PD). Niepowodzenie leczenia definiowano jako wymóg usunięcia cewnika, przejście na hemodializę lub śmiertelność związaną z zapaleniem otrzewnej.¹⁵

Uproszczony schemat oceny ryzyka do przewidywania niepowodzenia leczenia może być przydatny do podejmowania decyzji klinicznych dotyczących pacjentów PD z zapaleniem otrzewnej. Niezbędne są jednak zewnętrzne badania walidacyjne. Opracowano i wewnętrznie zweryfikowano schemat oceny ryzyka do stratyfikacji pacjentów PD jako niskiego, umiarkowanego i wysokiego ryzyka niepowodzenia leczenia po epizodzie zapalenia otrzewnej. Uproszczony schemat oceny ryzyka wykazał doskonałą wydajność predykcji modelu pod względem dyskryminacji i kalibracji.¹⁵

Aby poprawić kliniczne wykorzystanie tego schematu oceny ryzyka, zaproponowano algorytm stratyfikacji ryzyka do podejmowania decyzji klinicznych dotyczących odpowiedniej strategii opieki dla pacjentów PD z zapaleniem otrzewnej, w oparciu o ich wynik ryzyka niepowodzenia leczenia.¹⁵

Prognoza spontanicznego bakteryjnego zapalenia otrzewnej

W obu kohortach pacjentów z marskością wątroby, epizod spontanicznego bakteryjnego zapalenia otrzewnej (SBP) wiązał się z wysoką śmiertelnością krótkoterminową w porównaniu do pacjentów bez SBP, ale nie miał trwałego wpływu na śmiertelność długoterminową.¹⁶¹⁷

Skorygowany o czynniki zakłócające współczynnik ryzyka śmiertelności pacjentów z SBP był 1,54 razy wyższy w ciągu czterech miesięcy po paracentezie, ale nie wzrósł później. Wyższa skumulowana śmiertelność z wszystkich przyczyn w ciągu pierwszych czterech miesięcy po epizodzie SBP odzwierciedlała 3,86-krotnie wyższy współczynnik ryzyka śmiertelności.¹⁶¹⁷

Jednak dla tych, którzy przeżyli te cztery miesiące, ich epizod SBP nie miał dalszego negatywnego wpływu na ich śmiertelność w porównaniu z osobami bez SBP w przeszłości. Tak więc epizod SBP nie był markerem ogólnie postępującej marskości wątroby, ale raczej odzwierciedlał tymczasowe, ale poważne powikłanie.¹⁷

Ogólna prognoza dla zapalenia otrzewnej

Rokowanie dla osób z zapaleniem otrzewnej zależy od przyczyny i rodzaju zapalenia otrzewnej oraz szybkości leczenia. Wczesne rozpoznanie jest ważne, aby móc kontrolować zapalenie otrzewnej, zanim stanie się powikłane. Leczenie jest zwykle skuteczne, ale niektóre powikłania, takie jak uszkodzenie narządów, mogą być trwałe. Osoby o słabszym układzie odpornościowym, z powodu różnych chorób przewlekłych, są bardziej narażone na powikłania niż inne.¹⁸

Zapalenie otrzewnej może prowadzić do poważnych powikłań, a rokowanie zależy od indywidualnych czynników pacjenta i szybkości wdrożenia odpowiedniego leczenia. Dlatego tak istotne jest stosowanie obiektywnych systemów prognostycznych, które pozwalają na identyfikację pacjentów o zwiększonym ryzyku niekorzystnego wyniku leczenia i dostosowanie strategii terapeutycznej do indywidualnych potrzeb.¹⁸

Kolejne rozdziały

Zapraszamy do dalszego czytania naszego leksykonu.

Wybierz kolejny rozdział z menu poniżej, aby otworzyć nową podstronę kompedium wiedzy i uzyskać szczegółowe informację o leku, substancji lub chorobie.

Materiały źródłowe

#1 New system for predicting the outcome of secondary peritonitis | Russian Open Medical Journal
https://romj.org/2021-0315
Despite improvements in the methods of diagnostics, surgical interventions and intensive care, the problem of treating patients with diffuse peritonitis remains relevant. […] Mortality rates remain high, reaching 90-93% with the development of abdominal sepsis and toxic shock syndrome. […] One of the ways to reduce mortality in peritonitis is the use of objective systems for prognosis of the peritonitis outcome, allowing to compare the results of patient treatment and to choose the optimal treatment tactics for each particular patient. […] PPS exhibited the greatest accuracy in terms of predicting mortality in patients with secondary diffuse peritonitis (AUC=0.942) versus minimal in APACHE II (AUC=0.840). […] APACHE II, MPI, WSES SSS and PPS can be considered reliable in terms of mortality prognosis in peritonitis patients. […] The greatest accuracy (94%) and predictive value (83.3%) in assessing the likelihood of a lethal outcome in patients with secondary diffuse peritonitis was established for the Peritonitis Prognosis System.
#2 Prediction of mortality in secondary peritonitis: a prospective study comparing p-POSSUM, Mannheim Peritonitis Index, and Jabalpur Peritonitis Index
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10709930/
Risk scoring systems are required to allow accurate prognostication, compare outcomes of surgery, and allow patients to make informed decisions about their health. […] This prospective study compares the p-POSSUM (Portsmouth Modification to Physiological and Operative Severity Score for Enumeration of Mortality), Mannheim Peritonitis Index, and Jabalpur Peritonitis Index for their utility in predicting mortality in patients with peritonitis. […] p-POSSUM and Mannheim Peritonitis Index can be used to predict mortality in patients with secondary peritonitis. Jabalpur Peritonitis Index is not suited for this purpose. Further studies are required to improve the diagnostic performance of p-POSSUM and MPI in patients with secondary peritonitis. […] The area under the receiver operator characteristic curve (AUROC) for p-POSSUM in predicting the outcome, died or survived was 0.756 (95% CI 0.6880.823), demonstrating fair diagnostic performance.
#3 Prediction of mortality in secondary peritonitis: a prospective study comparing p-POSSUM, Mannheim Peritonitis Index, and Jabalpur Peritonitis Index | Perioperative Medicine | Full Text
https://perioperativemedicinejournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13741-023-00355-7
Risk scoring systems are required to allow accurate prognostication, compare outcomes of surgery, and allow patients to make informed decisions about their health. This prospective study compares the p-POSSUM (Portsmouth Modification to Physiological and Operative Severity Score for Enumeration of Mortality), Mannheim Peritonitis Index, and Jabalpur Peritonitis Index for their utility in predicting mortality in patients with peritonitis. […] p-POSSUM and Mannheim Peritonitis Index can be used to predict mortality in patients with secondary peritonitis. Jabalpur Peritonitis Index is not suited for this purpose. Further studies are required to improve the diagnostic performance of p-POSSUM and MPI in patients with secondary peritonitis. […] The area under the receiver operator characteristic curve (AUROC) for p-POSSUM in predicting the outcome, died or survived was 0.756 (95% CI 0.6880.823), demonstrating fair diagnostic performance. It was statistically significant (p=0.001). Based on the receiver operator characteristic curve, the ideal cutoff score for p-POSSUM in predicting mortality was 29.1%.
#4 Prediction of mortality in secondary peritonitis: a prospective study comparing p-POSSUM, Mannheim Peritonitis Index, and Jabalpur Peritonitis Index | Perioperative Medicine | Full Text
https://perioperativemedicinejournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13741-023-00355-7
The area under the ROC curve (AUROC) for MPI in predicting mortality in cases of perforation peritonitis was 0.757 (95% CI 0.6910.824), which is considered as fair diagnostic performance. It was statistically significant (p=0.001). Based on the ROC, the ideal cutoff value for the Mannheim Peritonitis Index in predicting mortality was 27. […] The area under the ROC curve (AUROC) for JPI in predicting mortality versus survival was 0.665 (95% CI 0.5920.739), thus demonstrating poor diagnostic performance. […] Of the three scores under evaluation, Jabalpur Peritonitis index had a poor diagnostic performance with an area under the curve (AUC) of 0.665, whereas Mannheim Peritonitis Index and p-POSSUM had almost equivalent performance with AUC of 0.757 and 0.756, respectively, which can be considered as fair diagnostic performance.
#5 Prediction of mortality in secondary peritonitis: a prospective study comparing p-POSSUM, Mannheim Peritonitis Index, and Jabalpur Peritonitis Index | Perioperative Medicine | Full Text
https://perioperativemedicinejournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13741-023-00355-7
To conclude, all 3 risk-scoring systems have clinical utility in predicting the risk of mortality in patients with perforation peritonitis; however, there are distinct shortcomings in the systems and upgradation of parameters to more recent definitions may be required to increase accuracy. […] p-POSSUM and Mannheim Peritonitis Index can be cautiously used in assessing the risk of mortality in patients with perforation peritonitis, while the Jabalpur Peritonitis Index is not suited for this.
#6
https://link.springer.com/article/10.1007/s10877-021-00743-8
Numerous patient-related clinical parameters and treatment-specific variables have been identified as causing or contributing to the severity of peritonitis. […] We developed a multivariable model to examine whether survival outcome can reliably be predicted in peritonitis patients treated with open abdomen. […] A multidomain peritonitis prediction model (MPPM) was constructed to bridge the mortality predictions from individual domains (demographic, physiological and surgical). […] The MPPM is based on data of n=597 patients, features high predictive capabilities (area under the receiver operating curve: 0.87 (0.85 to 0.90, 95% CI)) and is well calibrated. […] The surgical predictor skin closure was found to be the most important predictor of survival in our cohort, closely followed by the two physiological predictors SAPS-II and MPI.
#7
https://link.springer.com/article/10.1007/s10877-021-00743-8
Although most single indices exhibited moderate performance, we observed that the predictive performance was markedly increased when an integrative prediction model was applied. […] Our proposed MPPM integrative prediction model may outperform the predictive power of current models. […] Despite considerable clinical and scientific efforts, mortality remains high in these patients, and predictive scores are warranted to change the clinical approach from reaction to deterioration towards a more proactive anticipation of deterioration. […] We hypothesized that an integrative approach may be useful to improve prediction modeling in patients with peritonitis, and could include demographics, typical physiological scoring systems (SAPS II and MPI) as well as a specific clinical course. […] We found that patient age was the strongest predictor of the demographic variables, with an odds ratio (OR) of 1.04 (1.02-1.06, 95% CI).
#8
https://link.springer.com/article/10.1007/s10877-021-00743-8
A unit increase in the SAPS-II score and MPI score increases the odds of mortality by 6% (5%-8%) and 5% (3%-7%), respectively. […] The odds of survival strongly increase in cases of successful skin closure, with an odds ratio of 0.03 (0.01-0.06). […] The MPPM model features the overall highest balanced accuracy, with a median of 78% (76%-80%, interquartile range). […] While individual domain-specific models show capabilities similar to those of the MPPM for some indicators, such as the physiological model for sensitivity, […] we demonstrate that integrative modeling using available information about demographics, disease severity, physiological parameters, and medical interventions can outperform previous prediction models, highlighting the importance of our integrative (MPPM model) approach.
#9 Efficacy of Modified POSSUM Scoring System in Predicting Morbidity and Mortality in Cases of Perforated Peritonitis
https://www.ejmaces.com/ejmaces-articles/efficacy-of-modified-possum-scoring-system-in-predicting-morbidity-and-mortality-in-cases-of-perforated-peritonitis-101887.html
POSSUM scoring system is better since its include both physiological and operative parameters and can be used as a significant tool for predicting outcomes in perforated peritonitis. […] Factors such as cardiovascular system, blood pressure, hemoglobin, blood urea, serum potassium, operative complexity, multiple procedure, presence of malignancy, mode of surgery were significant to predict post-operative outcomes independently. […] Comparison of observed and POSSUM predicted mortality rates and morbidity rates were done using linear analysis. An Observed to Expected ratio (O:E) for mortality was 1.020 (there was no significant difference between the predicted and observed values), (p=0.980) and for morbidity was 0.997 (there was no significant difference between the predicted and observed values), (p=0.893).
#10 Efficacy of Modified POSSUM Scoring System in Predicting Morbidity and Mortality in Cases of Perforated Peritonitis
https://www.ejmaces.com/ejmaces-articles/efficacy-of-modified-possum-scoring-system-in-predicting-morbidity-and-mortality-in-cases-of-perforated-peritonitis-101887.html
The POSSUM score method can be used to identify patients with perforated peritonitis who have a higher risk of mortality or complications. […] In our study, death occurred in 10 patients out of 50 patients resulting in crude mortality rate of 20% and out of remaining 40 patients, 24 patients developed complications resulting in crude morbidity rate of 60%. […] The most common indication of surgery was gastric pre-pyloric perforations (48%) which include one patient of gastric malignancy presented as perforation. Other sites of perforation studied in our study were duodenal (16%), ileum (16%), appendix (16%), jejunum (2%) and caecum (2%). […] Analysis of POSSUM variables were obtained. Physiological variables such as cardiovascular system, blood pressure, hemoglobin, urea and serum potassium were found to be significant to cause adverse outcomes. Operative variables such as operative complexity, multiple procedure, presence of malignancy and mode of surgery were found to be significant to cause adverse outcomes. Additional factor-perforation to operation time was included in our study and showed more than 50% mortality if patient present late (48 hrs).
#11 Explainable machine learning model for predicting spontaneous bacterial peritonitis in cirrhotic patients with ascites | Scientific Reports
https://www.nature.com/articles/s41598-021-00218-5
Spontaneous bacterial peritonitis (SBP) is a life-threatening complication in patients with cirrhosis. We aimed to develop an explainable machine learning model to achieve the early prediction and outcome interpretation of SBP. […] The 6 most influential predictive variables were total protein, C-reactive protein, prothrombin activity, cholinesterase, lymphocyte ratio and apolipoprotein A1. […] The sensitivity and NPV of MODEL-1 were 0.894 and 0.885, respectively, while for MODEL-2 they were 0.927 and 0.904, respectively. […] In our validation set, the binary classifier based on F2-score made the negative predictive value of MODEL-2 0.904 and the sensitivity 0.927. This meant that our model can effectively identify low-risk patients with SBP. […] The MODEL-1 constructed with 46 variables and the MODEL-2 constructed with 6 variables had good prediction performance.
#12 Explainable machine learning model for predicting spontaneous bacterial peritonitis in cirrhotic patients with ascites | Scientific Reports
https://www.nature.com/articles/s41598-021-00218-5
The 6 variables in MODEL-2 were important characteristics for predicting the first SBP in cirrhotic patients with ascites. […] The prediction performance of CatBoost model was better than that of logistic regression and simple decision tree model. […] In this study, we provided explanations for our CatBoost model using the SHAP (SHapley Additive exPlanations) method. […] In conclusion, we generated high-performing machine learning model that predicted the first episode SBP in cirrhotic patients with ascites using CatBoost algorithm.
#13 Analysis of risk factors and outcome in peritoneal dialysis patients with early-onset peritonitis: a multicentre, retrospective cohort study | BMJ Open
https://bmjopen.bmj.com/content/10/2/e029949
Objectives To investigate the risk factors associated with early-onset peritonitis (EOP) and their influence on patients technique survival and mortality. […] A higher CCI score and lower serum albumin level and Kt/V at PD initiation were significantly associated with EOP. EOP also predicted a high peritonitis rate and poor clinical outcome. […] Our retrospective cohort study of 357 PD patients showed that 74 (20.7%) patients in three Shanghai dialysis centres developed the first episodes of peritonitis within the first 6 months. Higher CCI score, lower serum albumin level and Kt/V at the start of PD were significantly associated with EOP. In addition, an early peritonitis onset predicted a high peritonitis rate and technique failure. […] We found that EOP was associated with technique failure compared with the LOP group, with a HR of 1.801 (table 3, p=0.051).
#14 Analysis of risk factors and outcome in peritoneal dialysis patients with early-onset peritonitis: a multicentre, retrospective cohort study | BMJ Open
https://bmjopen.bmj.com/content/10/2/e029949
Our study indicated that lower serum albumin was one of the major risk factors for EOP. […] Comparison in biochemical indicators revealed that Kt/V and residual renal function decreased significantly after EOP. Multivariate logistic regression showed that a lower total Kt/V (OR 0.600, 95%CI 0.394 to 0.915, p=0.018) at the start of PD was associated with EOP. These results suggest that early infection with peritonitis might further worsen renal function, especially the scavenging capacity of solutes by residual kidney. […] Our present study showed that EOP was more likely a predictor of technique failure (HR 1.801, 95%CI 0.996 to 3.257, p=0.051). There was no difference between EOP and LOP for all-cause mortality.
#15 A Clinical Risk Prediction Tool for Peritonitis-Associated Treatment Failure in Peritoneal Dialysis Patients | Scientific Reports
https://www.nature.com/articles/s41598-018-33196-2
A tool to predict peritonitis-associated treatment failure among peritoneal dialysis (PD) patients has not yet been established. […] Treatment failure was defined as either a requirement for catheter removal, a switch to haemodialysis, or peritonitis-associated mortality. […] A simplified risk-scoring scheme to predict treatment failure may be useful for clinical decision making regarding PD patients with peritonitis. External validation studies are needed. […] We developed and internally validated a risk-scoring scheme for stratifying PD patients as low, moderate, and high risk for treatment failure after an episode of peritonitis. The simplified risk-scoring scheme revealed an excellent performance of the model prediction, in terms of discrimination and calibration. […] To improve the clinical utilisation of this risk-scoring scheme, we propose a risk-stratification algorithm for clinical-decision making with respect to the appropriate care strategy for PD patients with peritonitis, based on their risk score for treatment failure. […] In conclusion, we have developed a simplified risk-scoring scheme which accurately predicts the risk of treatment failure after an episode of PD-related peritonitis, and will be useful as a tool for risk stratification and in clinical decision making.
#16 Spontaneous bacterial peritonitis has no effect on the long-term prognosis of cirrhosis patients with ascites | Annals of Hepatology
https://www.elsevier.es/es-revista-annals-hepatology-16-articulo-spontaneous-bacterial-peritonitis-has-no-S1665268122000539
Spontaneous bacterial peritonitis has no effect on the long-term prognosis of cirrhosis patients with ascites. […] In both cohorts of patients with cirrhosis, an SBP episode had a high short-term mortality compared to patients without SBP, and had no lasting effect on the long-term mortality. […] The SBP patients confounder-adjusted mortality hazard was 1.54-fold higher in the four months after paracentesis, but was not increased thereafter. […] The higher cumulative all-cause mortality during the first four months after an SBP episode was reflected in a 3.86-fold higher mortality hazard. […] However, for those surviving these four months, their SBP episode had no further negative impact on their mortality compared with those without SBP in the past.
#17 Spontaneous bacterial peritonitis has no effect on the long-term prognosis of cirrhosis patients with ascites | Annals of Hepatology
https://www.elsevier.es/en-revista-annals-hepatology-16-articulo-spontaneous-bacterial-peritonitis-has-no-S1665268122000539
Spontaneous bacterial peritonitis has no effect on the long-term prognosis of cirrhosis patients with ascites. […] In both cohorts of patients with cirrhosis, an SBP episode had a high short-term mortality compared to patients without SBP, and had no lasting effect on the long-term mortality. […] The SBP patients confounder-adjusted mortality hazard was 1.54-fold higher in the four months after paracentesis, but was not increased thereafter. […] The higher cumulative all-cause mortality during the first four months after an SBP episode was reflected in a 3.86-fold higher mortality hazard. […] However, for those surviving these four months, their SBP episode had no further negative impact on their mortality compared with those without SBP in the past. Thus, an SBP episode was not a marker of generally advancing cirrhosis, but rather reflected a temporary but severe complication.
#18 Peritonitis: Causes, Symptoms, Diagnosis & Treatment
https://my.clevelandclinic.org/health/diseases/17831-peritonitis
Peritonitis can lead to: […] What is the prognosis for people with peritonitis? […] Your outlook depends on the cause and type of peritonitis you have and how quickly its treated. Early recognition is important to be able to control peritonitis before it becomes complicated. Treatment is usually effective, but some complications, such as organ damage, may be lasting. Those with weaker immune systems, due to various chronic diseases, are more at risk for complications than others.