Диагностическая точность теста с пассивным подъёмом ног: систематический обзор и сетевой метаанализ

How to cite: Yadgarov M.Ya., Berikashvili L.B., Kuznetsov I.V., Ryzhkov P.V., Yavorovskiy A.G., Yakovlev A.A., Likhvantsev V.V. Diagnostic accuracy of passive leg raising test: systematic review and network meta-analysis. Patologiya krovoobrashcheniya i kardiokhirurgiya = Circulation Pathology and Cardiac Surgery. 2026;30(2):34-44. (In Russ.)

M.Ya. Yadgarov, L.B. Berikashvili, I.V. Kuznetsov, P.V. Ryzhkov, A.G. Yavorovskiy, A.A. Yakovlev, V.V. Likhvantsev,

Гипотензия остается серьезной проблемой в анестезиологии и интенсивной терапии, поскольку часто приводит к жизнеугрожающей гипоперфузии органов и тканей [1; 2]. Несмотря на то, что в настоящее время не существует общепринятого определения гипотензии [3], обычно принято выделять три основных причины ее возникновения: гиповолемия, снижение сердечного выброса и вазоплегия [4; 5]. В клинических рекомендациях по ведению кардиальных пациентов в некардиальной хирургии подчеркивается ключевая роль оценки восприимчивости к инфузионной нагрузке как первого шага в терапии гипотензии [5]. Такой подход все чаще рассматривается как более предпочтительный для выбора оптимальной стратегии.

Для оценки восприимчивости к инфузионной нагрузке существует множество тестов, однако многие из них имеют существенные ограничения [6]. К примеру, точная оценка вариабельности сердечного выбро- са часто требует применения инвазивных методов гемодинамического мониторинга [7]. Кроме того, тесты, основанные на применении инфузии, несут риск избыточного накопления жидкости у пациентов, поскольку являются необратимыми [8].

В данном контексте тест с пассивным подъемом ног (passive leg raising, PLR-тест) рассматривается как значимая альтернатива [9]. Этот неинвазивный и обратимый метод имитирует аутотрансфузию, при которой за счет действия силы тяжести происходит перераспределение крови из нижних конечностей к сердцу [10]. Таким образом, PLR-тест представляет собой практичный и более безопасный вариант для оценки восприимчивости к инфузионной нагрузке [11]. Тем не менее в настоящее время не существует единого общепринятого показателя, изменения которого необходимо мониторировать во время проведения PLR-теста с целью оценки восприимчивости к инфузионной нагрузке.

Целью нашего исследования было оценить прогностическую значимость различных показателей, регистрируемых во время проведения PLR-теста, для оценки восприимчивости к инфузионной нагрузке.

Методы

Стратегия поиска

Для выявления релевантных исследований был проведен систематический поиск, охватывающий все доступные публикации от момента их появления до 18 марта 2024 г. В поисковую стратегию были включены базы данных PubMed, Medline и Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL). Поиск выполнялся двумя исследователями независимо друг от друга. Дополнительно применялись методы прямого и обратного «снежного кома» с использованием сервиса Litmaps [14] для выявления дополнительных релевантных публикаций. Мы не применяли языковых ограничений. Подробная стратегия поиска, включая конкретные запросы и параметры, представлена в Доп. материалах, прил. 2.

Критерии соответствия и отбор исследований

После автоматического исключения дубликатов два исследователя независимо друг от друга проводили отбор оставшихся исследований на основании их названий и аннотаций с использованием критериев PICOS: (P) взрослые пациенты, (I) билатеральный тест с пассивным подъемом ног (PLR-тест), (C) метод инфузионной нагрузки (Fluid Challenge, FC) для оценки восприимчивости к инфузионной нагрузке («золотой стандарт»), (O) площадь под ROC-кривой (AUROC), (S) проспективные когортные исследования (подробно представлено в Доп. материалах, прил. 2). Исследования исключались при наличии одного из следующих критериев:

• 1)    являлись обзорными статьями, клиническими случаями или письмами в редакцию;

• 2)    не содержали релевантных данных для сетевого метаанализа (NMA) (требовалось наличие как минимум двух тестируемых параметров с представленными данными AUROC);

• 3)    использовалась вено-венозная экстракорпоральная мембранная оксигенация (VV-ECMO).

Любые разногласия в процессе отбора статей решались путем обсуждения с привлечением дополнительного эксперта до достижения консенсуса.

Извлечение данных и конечные точки

Для данного обзора была разработана специализированная форма для сбора данных. Основным исходом в данном сетевом метаанализе является площадь под ROC-кривой (AUROC) для PLR-теста.

Три автора независимо оценивали полные тексты статей, а также все дополнительные материалы включенных исследований для извлечения следующих данных:

• 1)    общие сведения и характеристики пациентов: первый автор, когорта, объем выборки, средний возраст, пол, балл по шкале APACHE II, исходные значения сердечного выброса (СВ), сердечного индекса (СИ), ударного объема (УО), тип используемого инфузионного раствора, исходное положение при проведении PLR-теста (угол подъема головного конца кровати), а также временной интервал для оценки PLR;

• 2)    информация о PLR-тесте и эталонном методе: методика, параметр (ΔВУО – изменение вариабельности ударного объема; ΔВПД – изменение вариабельности пульсового давления; ΔСИ – изменение сердечного индекса; ΔИУО – изменение индекса ударного объема; ΔУО – изменение ударного объема; ΔVpeak – изменение пиковой скорости кровотока в артерии; ΔСВ – изменение сердечного выброса; ΔПД – измене-

• ние пульсового давления; ΔEtCO2 – изменение конечной концентрации углекислого газа в конце выдоха; ΔVF – изменение объемного кровотока; ΔABF – изменение аортального кровотока; ΔCPI – изменение индекса сердечной мощности; ΔАДср – изменение среднего артериального давления; ΔPtcO2 – изменение транскутанного парциального давления кислорода; ΔАДсист – изменение систолического артериального давления; ΔЧСС – изменение частоты сердечных сокращений) и критерий (пороговое значение);

• 3)    данные об исходах: количество респондеров и нереспондеров, значения AUROC (с указанием максимального значения AUROC при наличии нескольких), чувствительность и специфичность.

Кроме того, отдельные параметры были распределены по следующим группам:

• 1)    показатели сердечного выброса: ΔСИ (%), ΔИУО (индекс ударного объема) (%), ΔУО (%), ΔСВ (%), ΔABF (аортальный кровоток) (%);

• 2)    показатели артериального кровотока: ΔVpeak в артерии (%), ΔVF (объемный кровоток) в артерии (%), Δкровоток в сонной артерии (%);

• 3)    показатели артериального давления: ΔПД (пульсовое давление) (%), ΔАДсред (%), ΔАДсист (%).

В исследованиях, где данные были представлены в виде медиан, интерквартильных интервалов или 95 % доверительных интервалов, для их преобразования в среднее значение ± стандартное отклонение (SD) применялись общепризнанные статистические методы. Эти подходы основаны на техниках, предложенных Luo и соавт. [15] и Wan и соавт. [16], а также на рекомендациях Cochrane Handbook [13]. В случаях когда данные AUROC не были представлены, данный показатель оценивался по формуле

AUROC ≈ (Se + Sp)/2, где Se – чувствительность; Sp – специфичность.

Отсутствующие данные по SD восполнялись методом множественной импутации с использованием программы IBM SPSS Statistics, версия 28.0 (IBM Corp., Armonk, NY, USA).

Анализ данных

Мы провели частотный сетевой метаанализ (NMA) с использованием модели случайных эффектов, применяя методологию и программное обеспечение

Примечание. ВВ-ЭКМО – вено-венозная экстракорпоральная мембранная оксигенация; NMA – сетевой метаанализ.

CINeMA (Confidence in Network Meta-Analysis; University of Bern, Bern, Switzerland). [17; 18]. Дополнительно был выполнен байесовский сетевой метаанализ со случайными эффектами с использованием веб-приложений ROB-MEN и MetaInsight [19; 20]. В NMA включались статьи, в которых сравнивалось два и более тестируемых параметра. Для показателя AUROC рассчитывалась средняя разница (MD) с соответствующим 95 % доверительным интервалом (CI). Результаты NMA были представлены с использованием сетевых диаграмм, сравнительных таблиц (league tables), таблиц вклада (contribution tables) и лесовидных диаграмм NMA. Для расчета вероятности того, что каждый из параметров окажется наиболее эффективным в прогнозировании восприимчивости к инфузионной нагрузке, были получены значения SUCRA (поверхность под кривой кумулятивного ранжирования) [21]. Для оценки межисследовательской гетерогенности был применен байесовский NMA с вычислением τ2. Значение τ2, превышающее клинически значимый размер эффекта (MD ≥ 0,1), трактовалось как показатель существенной гетерогенности. Кроме того, мы оценивали несогласованность с использованием подхода CINeMA.

Внутренняя валидность и оценка риска систематической ошибки

Внутренняя валидность и риск систематической ошибки включенных исследований оценивались двумя независимыми исследователями с использованием инструмента Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies (QUADAS-2) [22]. Пояснение к оценке риска систематической ошибки представлено в Доп. материалах, в прил. 3. Публикационное смещение и эффекты малых исследований оценивались с помощью байесовской NMA-метарегрессии. Уровень достоверности доказательств определялся с использованием методологии Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE), интегрированной в подход CINeMA.

Кроме того, был проведен анализ чувствительности с использованием исследований с низким и умеренным риском систематической ошибки.

Результаты

Характеристики исследований

В ходе первоначального поиска было обнаружено 423 статьи. После этапа отбора по аннотациям для полнотекстовой оценки было выбрано 54 статьи. В результате анализа полных текстов 38 исследований были исключены (подробности приведены в Доп. материалах, табл. П2). Таким образом, в данный сетевой ме- таанализ вошло 16 проспективных когортных исследований, опубликованных в период с 2006 по 2022 г. [23–38]. Блок-схема, отражающая процесс отбора исследований, представлена на рис. 1.

В сетевой метаанализ нами были включены данные 784 пациентов. Среди включенных исследований 10 были посвящены пациентам с шоком [23; 25–28; 31; 34–37]. Средний возраст участников варьировал от 53 лет до 71 года. В 10 исследованиях для проведения инфузионной нагрузки в качестве «золотого стандарта» использовались кристаллоидные растворы [23; 26; 28–35]. Для оценки восприимчивости к инфузионной нагрузке применялись 19 различных параметров (Доп. материалы, табл. П3). Объем вводимых растворов при тесте с инфузионной нагрузкой варьировал и включал 250 мл, 500 мл и 4–7 мл/кг. Временной интервал от начала проведения PLR до оценки гемодинамических параметров составлял от 1 до 5 минут. Доля пациентов, ответивших на инфузию, варьировала от 29 до 68 %. Сводная характеристика исследований, включенных в метаанализ, представлена в табл. 1 и Доп. материалах, табл. П3.

Оценка риска систематической ошибки

Оценка риска систематической ошибки для девяти включенных исследований показала низкий риск в шести работах, средний – в семи, высокий риск – в трех исследованиях (табл. 2, Доп. материалы, табл. П4). Основными источниками систематических ошибок были факторы, связанные с отбором пациентов, проведением и интерпретацией PLR и FC. Столбчатая диаграмма распределения риска представлена в Доп. материалах, на рис. П4. В данном NMA публикационного смещения или эффекта малых исследований выявлено не было. Несмотря на то, что межисследовательская дисперсия оказалась статистически незначимой, была выявлена существенная несогласованность результатов (χ² = 41,032; 8 степеней свободы; p < 0,001).

Сетевой метаанализ

Сетевой график представлен на рис. 2.

Данные, использованные в сетевом метаанализе, включая характеристики NMA, сравнительные таблицы и матрицы вклада подробно представлены в Доп. материалах, табл. П4–П9.

Показатели сердечного выброса продемонстрировали значительное преимущество по эффективности по сравнению с изменением респираторного индекса нижней полой вены, параметрами артериального давления, вариабельностью пульсового давления и ударного объема (средние различия – от 0,15 до 0,54; рис. 3, Доп. материалы, табл. П6).

Табл. 1. Общие характеристики и описание 16 исследований, включенных в метаанализ

№	Исследование	Когорта	Тестовый метод	Параметры теста	Метод «золотого стандарта»	Параметр «золотого стандарта»	Тип используемой жидкости	Объем вводимой жидкости	Объем выборки
1	Taccheri T. (2021) [30]	Прочие пациенты ОРИТ	PLR	ΔРеспираторный индекс нижней полой вены (абс. изменения), ΔВУО (%) ΔРеспираторный индекс нижней полой вены (%), ΔВПД (%)	FC	∆СИ (%)	Кристаллоиды	500 мл	30
2	Zhao Z. (2022) [29]	Прочие пациенты ОРИТ	PLR	ΔВПД (%), ΔВУО (%), ∆СИ (%), ΔИУО (%)	FC	∆СИ (%)	Кристаллоиды	500 мл	40
3	Wu J. (2018) [28]	Шок	PLR	∆УО (%), ∆Vpeak (%)	FC	∆УО (%)	Кристаллоиды	250 мл	62
4	Lakhal K. (2010) [27]	Шок	PLR	ΔСВ (%), ∆ПД (%)	FC	∆СВ (%)	Коллоиды	500 мл	102
5	Monnet X. (2013) [26]	Шок	PLR	∆ПД (%), ∆СИ (%), ∆EtCO2 (%)	FC	∆СИ (%)	Кристаллоиды	500 мл	40
6	Monge García M.I. (2012) [25]	Шок	PLR	ΔСВ (%), ∆EtCO2 (%), ∆ПД (%) 2	FC	∆СВ (%)	Коллоиды	500 мл	37
7	Ma G. (2020) [38]	Кардиохирургическая ОРИТ	PLR	∆УО (%), ΔВУО (%)	FC	∆УО (%)	Коллоиды	500 мл	123
8	Krige A. (2016) [37]	Шок	PLR	ΔВУО (%), ΔСВ (%)	FC	∆СВ (%)	Коллоиды	250 мл	33
9	Préau S. (2010) [36]	Шок	PLR	∆УО (%), ΔVF (%), ∆ПД (%)	FC	∆УО (%)	Коллоиды	500 мл	34
10	Monnet X. (2006) [35]	Шок	PLR	ΔABF (%), ∆ПД (%)	FC	∆СИ (%)	Кристаллоиды	500 мл	71
11	Monnet X. (2009) [34]	Шок	PLR	∆СИ (%), ∆ПД (%)	FC	∆ИУО (%)	Кристаллоиды	500 мл	34
12	Saugel B. (2013) [33]	Прочие пациенты ОРИТ	PLR	ΔCPI (%), ∆АДсред (%), ∆СИ (%)	FC	∆УО (%)	Кристаллоиды	7 мл/кг	24
13	Marik P.E. (2013) [32]	Прочие пациенты ОРИТ	PLR	ΔИУО (%), ΔКровоток в сонной артерии (%)	FC	∆УО (%)	Кристаллоиды	500 мл	34
14	Xu J. (2017) [31]	Шок	PLR	∆PtcO2 (%), ∆УО (%)	FC	∆СВ (%)	Кристаллоиды	250 мл	34
15	Si X. (2018) [24]	Прочие пациенты ОРИТ	PLR	∆УО (%), ΔСВ (%), ∆АДсист (%), ∆АДсред (%), ∆ЧСС (%), ∆ПД (%)	FC	∆СИ (%)	Коллоиды	250 мл	40
16	Elsayed A.I. (2021) [23]	Шок	PLR	ΔСВ (%), ΔВПД (%)	FC	∆СИ (%)	Кристаллоиды	4 мл /кг	46

Примечание. ΔАДсист – изменение систолического артериального давления; ΔАДсред – изменение среднего артериального давления; ΔВПД – изменение вариабельности пульсового давления; ΔВУО – изменение вариабельности ударного объема; ΔИУО – изменение индекса ударного объема; ОРИТ – отделение реанимации и интенсивной терапии; ΔПД – изменение пульсового давления; ΔСВ – изменение сердечного выброса; ΔСИ – изменение сердечного индекса; ΔУО – изменение ударного объема; ΔЧСС – изменение частоты сердечных сокращений; ΔABF – изменение аортального кровотока; ΔCPI – изменение индекса сердечной мощности; ΔEtCO₂ – изменение концентрации углекислого газа в конце выдоха; FC – тест с инфузионной нагрузкой; PLR – тест с пассивным подъемом ног; ∆PtcO₂ – изменение транскутанного парциального давления кислорода; ΔVF – изменение объемного кровотока; ΔVpeak – изменение пиковой скорости кровотока в артерии.

Анализ SUCRA показал, что наибольший потенциал для прогнозирования восприимчивости к инфузионной нагрузке имеют показатели сердечного выброса (оценка 88,3). Далее в порядке убывания прогностической способности следовали ∆EtCO2 (%) (оценка 84,8), показатели артериального кровотока (оценка 72,0), изменение индекса сердечной мощности (оценка 71,4)

и ∆PtcO2 (%) (оценка 58,8). Для остальных параметров значение SUCRA не превышало 50 (рис. 3, Доп. материалы, рис. П1).

Анализ чувствительности

Основные результаты подтвердились при анализе исследований с низким и умеренным риском систематической ошибки (Доп. материалы, табл. П7, рис. П2).

Табл. 2. Анализ риска систематической ошибки

№	Исследование	Тестовый параметр	Точка отсечения теста	Риск систематической ошибки (QUADAS-2)				Общая систематическая ошибка	Ограничения применимости (QUADAS-2)
				P	IR		FT		PI		R
1	Taccheri T. (2021)	ΔРеспираторный индекс нижней полой вены (абс. изменения)	НД	✓	X	✓	✓	Средний	✓	✓	✓
2	Taccheri T. (2021)	ΔВУО (%)	–19,0	✓	✓	✓	✓	Низкий	✓	✓	✓
3	Taccheri T. (2021)	ΔРеспираторный индекс нижней полой вены (%)	–24,0	✓	✓	✓	✓	Низкий	✓	✓	✓
4	Taccheri T. (2021)	ΔВПД (%)	–20,0	✓	✓	✓	✓	Низкий	✓	✓	✓
5	Zhao Z. (2022)	ΔВПД (%)	НД	✓	X	✓	✓	Средний	✓	✓	✓
6	Zhao Z. (2022)	ΔВУО (%)	НД	✓	X	✓	✓	Средний	✓	✓	✓
7	Zhao Z. (2022)	∆СИ (%)	9,8	✓	✓	✓	✓	Низкий	✓	✓	✓
8	Zhao Z. (2022)	ΔИУО (%)	11,0	✓	✓	✓	✓	Низкий	✓	✓	✓
9	Wu J. (2018)	∆УО (%)	12,45	✓	✓	X	✓	Средний	✓	✓	✓
10	Wu J. (2018)	∆Vpeak (%)	10,6	✓	✓	X	✓	Средний	✓	✓	✓
11	Lakhal K. (2010)	ΔСВ (%)	7,0	✓	✓	✓	✓	Низкий	✓	✓	✓
12	Lakhal K. (2010)	∆ПД (%)	9,0	✓	✓	✓	✓	Низкий	✓	✓	✓
13	Monnet X. (2013)	∆ПД (%)	НД	X	X	✓	X	Высокий	✓	✓	✓
14	Monnet X. (2013)	∆СИ (%)	10,0	X	✓	✓	X	Высокий	✓	✓	✓
15	Monnet X. (2013)	∆EtCO2 (%)	5,0	X	✓	✓	X	Высокий	✓	✓	✓
16	Monge García M.I. (2012)	ΔСВ (%)	12,0	✓	X	✓	✓	Средний	✓	✓	✓
17	Monge García M.I. (2012)	∆EtCO2 (%)	5,0	✓	X	✓	✓	Средний	✓	✓	✓
18	Monge García M.I. (2012)	∆ПД (%)	11,0	✓	X	✓	✓	Средний	✓	✓	✓
19	Ma G. (2020)	∆УО (%)	13,0	✓	✓	✓	✓	Низкий	✓	✓	✓
20	Ma G. (2020)	ΔВУО (%)	–4,0	✓	✓	✓	✓	Низкий	✓	✓	✓
21	Krige A. (2016)	ΔВУО (%)	НД	✓	X	X	✓	Высокий	✓	✓	✓
22	Krige A. (2016)	ΔСВ (%)	9,0	✓	✓	X	✓	Средний	✓	✓	✓
23	Préau S. (2010)	∆УО (%)	10,0	✓	✓	✓	✓	Низкий	✓	✓	✓
24	Préau S. (2010)	ΔVF (%)	8,0	✓	✓	✓	✓	Низкий	✓	✓	✓
25	Préau S. (2010)	∆ПД (%)	9,0	✓	✓	✓	✓	Низкий	✓	✓	✓
26	Monnet X. (2006)	ΔABF (%)	10,0	✓	✓	✓	✓	Низкий	✓	✓	✓
27	Monnet X. (2006)	∆ПД (%)	12,0	✓	✓	✓	✓	Низкий	✓	✓	✓
28	Monnet X. (2009)	∆СИ (%)	10,0	X	✓	✓	✓	Средний	✓	✓	✓
29	Monnet X. (2009)	∆ПД (%)	11,0	X	✓	✓	✓	Средний	✓	✓	✓
30	Saugel B. (2013)	ΔCPI (%)	15,0	✓	✓	✓	✓	Низкий	✓	✓	✓
31	Saugel B. (2013)	∆АДсред (%)	15,0	✓	✓	✓	✓	Низкий	✓	✓	✓
32	Saugel B. (2013)	∆СИ (%)	15,0	✓	✓	✓	✓	Низкий	✓	✓	✓
33	Marik P.E. (2013)	ΔИУО (%)	10,0	✓	✓	✓	✓	Низкий	✓	✓	✓
34	Marik P.E. (2013)	ΔКровоток в сонной артерии (%)	20,0	✓	✓	✓	✓	Низкий	✓	✓	✓
35	Xu J. (2017)	∆PtcO2 (%)	13,0	✓	X	X	✓	Высокий	✓	✓	✓
36	Xu J. (2017)	∆УО (%)	10,0	✓	X	X	✓	Высокий	✓	✓	✓
37	Si X. (2018)	∆УО (%)	12,0	✓	✓	X	✓	Средний	✓	✓	✓
38	Si X. (2018)	ΔСВ (%)	7,0	✓	✓	X	✓	Средний	✓	✓	✓
39	Si X (2018)	∆АДсист (%)	5,0	✓	✓	X	✓	Средний	✓	✓	✓
40	Si X. (2018)	∆АДсред (%)	7,0	✓	✓	X	✓	Средний	✓	✓	✓
41	Si X. (2018)	∆ЧСС (%)	-5,0	✓	✓	X	✓	Средний	✓	✓	✓
42	Si X. (2018)	∆ПД (%)	5,0	✓	✓	X	✓	Средний	✓	✓	✓
43	Elsayed A.I. (2021)	ΔСВ (%)	6,5	✓	✓	X	✓	Средний	✓	✓	✓
44	Elsayed A.I. (2021)	ΔВПД (%)	2,5	✓	✓	X	✓	Средний	✓	✓	✓

Примечание. ΔАДсист – изменение систолического артериального давления; ΔАДсред – изменение среднего артериального давления; ΔВПД – изменение вариабельности пульсового давления; ΔВУО – изменение вариабельности ударного объема; ΔИУО – изменение индекса ударного объема; НД – нет данных; ОРИТ – отделение реанимации и интенсивной терапии; ΔПД – изменение пульсового давления; ΔСВ – изменение сердечного выброса; ΔСИ – изменение сердечного индекса; ΔУО – изменение ударного объема; ΔЧСС – изменение частоты сердечных сокращений; ΔABF – изменение аортального кровотока; ΔCPI – изменение индекса сердечной мощности; ΔEtCO₂ – изменение концентрации углекислого газа в конце выдоха; FC – тест с инфузионной нагрузкой; FT – процесс и временные рамки; I – индексный тест; P – отбор пациентов; PLR – тест с пассивным подъемом ног; ∆PtcO₂ – изменение транскутанного парциального давления кислорода; R - эталонный стандарт; 4VF - изменение объемного кровотока; iVpeak - изменение пиковой скорости кровотока в артерии; ✓ - низкий риск; X - высокий риск; ? - неопределенный риск.

Рис. 2. Сетевой график для PLR тестовых параметров, использованных для прогнозирования восприимчивости к инфузионной нагрузке. Размер узла соответствует размеру выборки, цвет узла отражает риск систематической ошибки. Толщина ребер соответствует количеству исследований, а цвет ребер отражает уровень риска систематической ошибки

Примечание. ΔВПД – изменение вариабельности пульсового давления; ΔВУО – изменение вариабельности ударного объема; ΔЧСС – изменение частоты сердечных сокращений;

ΔCPI – изменение индекса сердечной мощности;

ΔEtCO2 – изменение концентрации углекислого газа в конце выдоха; ∆PtcO2 – изменение транскутанного парциального давления кислорода.

Оценка GRADE

Оценки по системе CINeMA представлены в Доп. материалах, на рис. П3. Достоверность доказательств для изученных сравнений варьировала от очень низкой до высокой. Уровень доказательности, подтверждающий превосходство показателей сердечного выброса над параметрами артериального давления для прогнозирования восприимчивости к инфузионной нагрузке, был оценен как высокий.

Обсуждение

Ключевые результаты

Сетевой метаанализ показал, что наиболее надежными индикаторами для оценки восприимчивости к инфузионной нагрузке при проведении PLR-теста являются параметры, отражающие изгнание крови из левого желудочка. Напротив, показатели, связанные с ва- риабельностью характеристик сердечно-сосудистой системы, – такие как частота сердечных сокращений, вариабельность пульсового давления и вариабельность ударного объема – продемонстрировали значительно меньшую эффективность. Кроме того, параметры артериального давления уступали параметрам сердечного выброса (высокий уровень доказательности), что свидетельствует об их ограниченной ценности при проведении PLR-теста, несмотря на простоту измерения и широкую распространенность в условиях отделений интенсивной терапии. Более того, выявленное существенное различие между прогностической значимостью параметров сердечного выброса и оценки нижней полой вены оказалось неожиданным и указывает на непригодность оценки нижней полой вены в контексте проведения PLR-теста.

Рис. 3. Диаграмма ранжирования Litmus Rank-O-Gram. Более высокие значения площади под кривой суммарного ранжирования (SUCRA), а также кривые, расположенные ближе к верхнему левому углу, указывают на более высокую эффективность в прогнозировании восприимчивости к инфузионной нагрузке

Примечание. ВПД – вариабельность пульсового давления; ВУО – вариабельность ударного объема; НПВ – нижняя полая вена; ЧСС – частота сердечных сокращений; CPI – индекс сердечной мощности; EtCO₂ – концентрация углекислого газа в конце выдоха; PtcO₂ – транскутанное парциальное давление кислорода.

Связь с предыдущими исследованиями

К аналогичному выводу пришли Alvarado Sánchez и соавт., показавшие, что выбор гемодинамических переменных существенно влияет на диагностическую точность PLR-теста. В их работе было продемонстрировано, что измерение аортального кровотока, сердечного выброса, ударного объема или их индексов повышает диагностическую точность. Напротив, использование суррогатных показателей сердечного выброса приводило к снижению прогностической ценности PLR-теста [39].

В исследовании Cherpanath и соавт., включившем в общей сложности 1013 пациентов, было показано, что изменения пульсового давления при проведении PLR-теста обладают более низкой прогностической значимостью, чем изменения показателей кровотока [40]. Monnet и соавт., выполняя подгрупповой анализ, пришли к аналогичному выводу: PLR-тест менее точно предсказывал реакцию на инфузионную нагрузку, если его эффекты оценивались по артериальному пульсовому давлению, а не по сердечному выбросу [41]. Наш сетевой метаанализ продемонстрировал, что изменения артериального давления при PLR предсказывают восприимчивость к инфузионной нагрузке значительно хуже, чем параметры сердечного выброса, что согласуется с результатами вышеупомянутых исследований. Возможно, это объясняется тем, что данные параметры зависят не только от ударного объема/ сердечного выброса, но также и от сосудистого тонуса и эластичности артерий [42]. Однако Lakhal и соавт. в исследовании, включившем 112 пациентов, сделали вывод, что изменения систолического артериального давления при PLR достоверно выявляют пациентов, реагирующих на инфузионную нагрузку [43], что противоречит результатам нашего сетевого метаанализа.

Taccheri и соавт. показали, что процентные изменения вариабельности диаметра нижней полой вены, вызванные PLR и выраженные как процентное отклонение от исходного значения, достоверно предсказывали реакцию на предполагаемую инфузию [30]. Напротив, наш сетевой метаанализ показал, что параметры оценки нижней полой вены при PLR значительно уступают параметрам сердечного выброса и непригодны для определения восприимчивости к инфузионной нагрузке.

Значение результатов исследования

Значимость данного сетевого метаанализа заключается в следующих аспектах.

Во-первых, это исследование является первым сетевым метаанализом, в котором оценивались различные параметры, используемые при проведении PLR-теста, с их прямым сравнением и ранжированием по про- гностической точности. Такой подход позволил сделать обоснованный вывод относительно оптимального параметра для измерения.

Во-вторых, сетевой метаанализ показал, что интракардиальные гемодинамические показатели существенно превосходят все остальные методы в предсказании восприимчивости к инфузионной нагрузке при проведении PLR-теста. Напротив, параметры, которые кажутся удобными и надежными, такие как артериальное давление или оценка нижней полой вены, значительно уступают показателям сердечного выброса.

Кроме того, данное исследование подтверждает более высокую информативность критериев, оценивающих изменения выброса левого желудочка, при проведении PLR-теста, а не других гемодинамических параметров.

Сильные стороны и ограничения

В нашем исследовании были применены передовые статистические методы, включая использование сетевого метаанализа, стандартных инструментов для оценки риска систематической ошибки и применение структуры GRADE, что усилило надежность полученных результатов. Намеренное ограничение анализа только проспективными исследованиями повысило качество включенных данных. Среди этих работ значительная часть (37,5 %) была отнесена к категории с низким риском систематической ошибки, а остальные исследования – к категории со средним (43,8 %) или высоким (18,7%) риском. Настоящий сетевой метаанализ имеет ряд ограничений, таких как различия в характеристиках пациентов и во времени проведения оценок. В 10 исследованиях PLR-тест проводился у пациентов в состоянии шока, тогда как в 6 – у пациентов без него. Кроме того, тип инфузионных растворов (коллоиды или кристаллоиды), использованных в качестве «золотого стандарта», различался между исследованиями, что могло потенциально повлиять на результаты. Также ограничением сетевого метаанализа является транзитивность, поскольку анализ включал косвенные сравнения различных тестовых параметров между исследованиями. Тем не менее с учетом анализа SUCRA можно утверждать, что использование параметров сердечного выброса является наилучшим выбором при проведении PLR-теста с целью оценки восприимчивости к инфузионной нагрузке.

Дальнейшие исследования

Проведенный сетевой метаанализ предоставляет ценные данные, подчеркивая необходимость научных исследований в двух направлениях.

• 1.    Стандартизация PLR теста. Отсутствие единых рекомендаций указывает на необходимость проведения

• 2.    Стандартизация оценки сердечного выброса. В настоящее время не существует единого метода оценки сердечного выброса во время PLR-теста, что позволяет клиницистам использовать различные подходы – эхокардиографию, транспульмональную термодилюцию, анализ пульсовой волны артериального давления и торакальную импедансную кардиографию. Поскольку эти методы могут различаться по своей прогностической значимости для оценки реак-

• ции на предполагаемую инфузию при PLR-тесте, необходимы дальнейшие исследования для определения оптимального способа оценки интракардиальных гемодинамических параметров.

проспективных когортных исследований, направленных на выработку стандартов выполнения PLR-теста, включая время измерений, исходный угол наклона головного конца, угол подъема ног и другие связанные параметры.

Заключение

Данный сетевой метаанализ показал, что параметры сердечного выброса значительно превосходят все остальные показатели в оценке восприимчивости к инфузионной нагрузке при проведении теста с пассивным подъемом нижних конечностей. Следовательно, использование таких параметров, как артериальное давление и диаметр нижней полой вены, не рекомендуется для этой цели.