Оценка динамики качества жизни методами анализа выживаемости у пациентов, перенесших артропластику тазобедренного сустава

Анализ динамики течения послеоперационного периода при эндопротезировании ТБС с целью прогноза отдаленных результатов – одна из основных задач клинических исследований [1, 2]. В целом срок жизни импланта, по данным разных авторов, составляет

10–15 лет, после чего требуется частичная или полная его замена. Обычно событием, которое в данном случае представляет интерес, является присоединение того или иного симптома, ухудшающего общее самочувствие больного, перенесшего ЭТБС, что сказывается как на

функциональных результатах, так и на качестве жизни пациента. Зачастую возникают ситуации, когда спустя некоторое время прекращается связь с пациентом, или недостаточно времени наблюдения, чтобы зарегистрировать интересующий исход. Это, так называемые, цензурированные случаи, время наблюдения которых также должно быть учтено для расчета вероятности наступления интересующего события в течение периода клинического исследования. В практике ортопеда-травматолога такие случаи нередки. В течение всего этого периода наблюдения качество жизни пациента снижается [3–7]. Для обработки сведений цензурированных случаев (когда связь с пациентом утрачена) созданы статистические методы анализа выживаемости [8]. Однако их использование применительно к описанию динамики течения послеоперационного периода в травматологии и ортопедии распространено недостаточно широко.

Цель исследования : на примере анализа динамики качества жизни в послеоперационном периоде в ближайшей и среднесрочной перспективе продемонстрировать решение нескольких вариантов течения послеоперационного периода у пациентов, перенесших эндопротезирование тазобедренного сустава в связи с остеоартритом. Определить прогноз качества жизни в зависимости от возраста больного, половой принадлежности, индекса массы тела, сопутствующей патологии. Сравнить отдаленные результаты артропластики ТБС у пациентов разных групп, построить модель вероятности течения послеоперационного периода в статистической программной среде R.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

В клинике травматологии и ортопедии ФГБОУ ВО СЗГМУ им. И.И. Мечникова (далее – клиника) с 2014 по 2018 г. (включительно) первичное тотальное эндопротезирование тазобедренного сустава в связи с остеоартритом перенесли 806 пациентов в возрасте от 19 до 88 лет. Критерии включения: диагноз «Остеоартрит тазобедренного сустава» и хирургическое вмешательство: первичное тотальное эндопротезирование тазобедренного сустава. Критерии исключения – случаи смерти во время операции или сразу после нее. Летальность в раннем послеоперационном периоде составила 0,4 % (3 случая среди 806). Все 803 пациента, перенесшие ЭТБС и выписанные из клиники, включены в исследование. Статистическая обработка данных и создание графики осуществлялись с помощью программного языка R, свободно доступного по адресу [1]. При изучении данных о пациентах, перенесших артропластику ТБС, пользовались первичной медицинской документацией (истории болезни, амбулаторные карты). Эти сведения переносились в базу данных. Для формирования полноценной базы данных был создан промежуточный документ – формализованная карта. Она включала 47 пунктов как ретроспективного, так и проспективного этапов исследования. Для решения задач, представленных в этой статье, набор исходных данных включает записи о пациентах, которые наблюдались в течение 6-ти лет после операции. В наборе данных имеются 3 вида переменных: 1) зависимая переменная «time» – время до появления неудовлетворительной оценки качества жизни или достижения конца наблюдения; 2) переменная статуса цензурирования «status», отражающая статус на момент конца 6-ти летнего наблюдения (0 – неудовлетворительная оценка КЖ не отмечалась или пациент выбыл из исследования, 1 – неудовлет- ворительная оценка КЖ была зарегистрирована в период наблюдения); 3) три объясняющих переменных (в шкалах R: факторные переменные), чье воздействие мы желаем оценить: SEX – пол пациента (мужской «mal», женский «fem», riskASA – сокращенная шкала ASA (2 уровня: «ниже среднего» и «выше среднего»), AGECAT –возраст-ная категория («adult» – от 19 до 44 лет; «m. agged» – от 45 до 64 лет; «aged» – 65 и более лет). При оценке вероятности исчезновения симптома к определенному дню наблюдения использовался непараметрический метод анализа – метод Каплана–Мейера (Kaplan–Meier), для сравнения воздействия факторов на сохранение удовлетворительной оценки качества жизни (КЖ) применялся логранговый тест (logrank test) [1, 9, 10].

Оценка вероятности сохранения удовлетворительной оценки КЖ (или в терминах используемого метода – «выживания») к определенному моменту наблюдения t (году наблюдения) проводилась с помощью метода Каплана– Майера. В ходе этой процедуры определялась функция выживания S(t) – вероятность, что удовлетворительная оценка КЖ будет наблюдаться в момент времени t, и строилась кривая выживания (survival curve), по которой можно прогнозировать вероятность сохранения удовлетворительной оценки КЖ на определенный момент времени [8]. Для сравнения вероятности сохранения удовлетворительной оценки КЖ в течение всего периода наблюдения в нескольких группах (например, у пациентов разного пола) использовался логранговый тест (logrank test) [10].

Исследования были одобрены этическим комитетом СЗГМУ им. И.И. Мечникова и проводились в соответствии с этическими стандартами, изложенными в Хельсинкской декларации. От всех пациентов получено информированное согласие на проведение исследования.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Вычислить оценку вероятности наступления интересующего события на любой момент времени наблюдения можно по кривым вероятности выживания или с использованием специальных функций на любой год наблюдения. Например, на начало 6 года наблюдения оценка вероятности сохранения удовлетворительной оценки КЖ с 95 % доверительным интервалом составила 0,863 (0,82; 0,897). На рисунке 1 показана кривая оценки вероятности сохранения удовлетворительной оценки КЖ с 95 % доверительным интервалом.

С целью поиска влияния некоторых параметров на ухудшение качества жизни отдельно проанализированы такие факторы как возраст, половая принадлеж- ность, индекс массы тела, анестезиологический риск как интегральный показатель тяжести сопутствующих заболеваний.

На рисунке 2 отражены кривые риска сохранения отличного и хорошего качества жизни у пациентов, перенесших ЭТБС в зависимости от половой принадлежности.

Как показал результат логрангового теста, тестовая статистика (Z = -0,26916) и уровень значимости p (p-value = 0,7888) указывают на отсутствие статистически значимых различий кривых выживаемости (сохранения) удовлетворительной оценки КЖ между группами пациентов разного пола. Логранговый тест используется только для проверки на статистическую значимость различия и не может дать оценку величины разницы между группами. График на рисунке 2 иллюстрирует различия двух кривых выживаемости (сохранения) удовлетворительной оценки КЖ после операции в зависимости от пола. Как следует из данных, представленных на рисунке, до 5-го года качество жизни как у мужчин, так и у женщин не отличается. Вместе с тем, на пятом, и, особенно, к 6-ому году наблюдения появляется тенденция, свидетельствующая о том, что вероятность сохранения удовлетворительной оценки КЖ пациентов женского пола снижается до 0,84 (0,78; 0,89) в отличие от мужчин – 0,89 (0,84; 0,92).

Что касается возраста пациентов (рис. 3), то на 6-й год наблюдения отмечается следующая тенденция: наилучшими результаты являются у пациентов молодого возраста (до 44 лет), вероятность сохранения удовлетворительной оценки составила 0,92 (0,84; 0,96).

Несколько хуже – у больных средней возрастной группы (от 45 до 64 лет включительно) – 0,87 (0,78; 0,92). Отличное и хорошее качество жизни у пациентов в возрасте 65 и более лет – 0,83 (0,76; 0,88).

Логранговый тест указывает на отсутствие статистически значимых различий кривых выживаемости между этими возрастными группами (Хи-квадрат = 2,9184 и уровень значимости p-value = 0,2349). Однако тенденция прослеживается отчетливо, что требует дальнейшего исследования этого вопроса.

Как следует из данных, представленных на рисунке 4, отдаленные результаты артропластики тазобедренного сустава у пациентов с ASA I–II ст. (тяжесть сопутствующей патологии менее выражена) несколько лучше. Вероятность отличного и хорошего качества жизни к исходу 5-го года наблюдения 0,89 (0,81; 0,94). Среди клинических наблюдений с ASA III–IV ст. этот показатель несколько ниже – 0,86 (0,81; 0,89).

Рис. 1. Кривая изменения оценки риска сохранения отличных и хороших результатов качества жизни с 95 %-ным доверительным интервалом

Рис. 2. Кривая изменения оценки риска сохранения отличных и хороших результатов качества жизни в зависимости от половой принадлежности с 95 %-ным доверительным интервалом (fem – женщины; mal – мужчины)

AGECAT=adult

AGECAT-adult

AGECAT=agged

AGECAT-m egged

Рис. 3. Кривая изменения оценки риска сохранения отличных и хороших результатов качества жизни в зависимости от возраста пациентов с 95 %-ным доверительным интервалом (adult – от 19 до 44 лет; m. agged – от 45 до 64 лет; aged – 65 и более лет)

Рис. 4. Кривая изменения оценки риска сохранения отличных и хороших результатов качества жизни в зависимости от риска анестезиологического пособия с 95 %-ным доверительным интервалом (risk ASA f = нс – риск анестезиологического пособия ASA I–II ст.; risk ASA f = вс – риск анестезиологического пособия ASA III–IV ст.)

Логранговый тест указывает на отсутствие ста- эти результаты нельзя признать значимыми с точки тистически значимых различий кривых выживае- зрения статистики. Речь идет о тенденции, что, не-мости между группами пациентов с разными ASA сомненно, требует дальнейшего изучения результа-(Z = 0,94633 и уровень значимости p-value = 0,3435). тов ЭТБС в долгосрочной перспективе – через 10 и Так же, как и во всех предыдущих наблюдениях, 15 лет.

ОБСУЖДЕНИЕ

В большинстве публикаций травматолого-ортопедического профиля оценка достоверности полученных результатов осуществляется с применением статистической обработки данных в пакетах прикладных программ (в основном «STATISTICA 10» и др.) [11-14]. При этом изучается, как правило, соответствие исследуемых параметров показателей закону нормального распределения. В работах приводятся параметрические методы, определяется средняя арифметическая (М) и ошибка средней квадратичной (m). Достоверность количественных нормально распределённых факторов характеризуется критерием Стьюдента (t). Если анализируемые параметры не соответствуют нормальному закону распределения, применяются непараметрические методы: при сравнении исследуемой и контрольной группы по одному показателю – U-критерий Mann-Whitney. При сравнении динамики изменения показателя в опытной и контрольной группах – Wilcoxon matched pairs test. Если сравнению подлежат 3 и более показателей (как и при межгрупповом сравнении) - медианный тест и Kruskal-Wallis test. Однако предлагаемый метод статистического анализа возможен при учете данных обо всех пациентах. Данные о больных, с которыми в какой- то момент времени связь была утрачена, не учитываются.

Способ анализа выживаемости в травматологии и ортопедии применен в отечественной практике впер- вые. Предшествующие исследователи оценивали отдаленные результаты качества оказания специализированной травматолого-ортопедической помощи без учета цензурированных наблюдений [4, 15]. Охват исследуемых клинических наблюдений составлял в среднем 80-85 %. Сведения о 10-15 % случаев из работы исключались в связи с отсутствием возможности оценить отдаленные результаты лечения, т.к. связь с больным прекращалась. Аналогичные сведения, касающиеся пациентов травматолого-ортопедического профиля, приводятся и в зарубежных работах [16–20].

Качество жизни пациента после артропластики тазобедренного сустава определялось как субъективными оценками, так и объективными измерениями и регистрировалось в течение заданного времени наблюдения. В исследовании на примере анализа динамики качества жизни в послеоперационном периоде в ближайшей и среднесрочной перспективе удалось продемонстрировать решение нескольких вариантов течения послеоперационного периода у пациентов, перенесших эндопротезирование тазобедренного сустава в связи с остеоартритом. Определен прогноз качества жизни в зависимости от возраста больного, половой принадлежности, индекса массы тела, сопутствующей патологии.

ВЫВОДЫ

Метод анализа выживаемости для исследования отдаленных результатов лечения представляет собой интерес, прежде всего, в связи с высокой вероятностью утраты связи с пациентом в отдаленные после операции сроки, т.к. позволяет использовать цензурированные наблюдения. Базируясь на представленном примере и интерпретируя полученные результаты в терминах, более понятных практикующим врачам, можно сделать следующие выводы: а) к исходу 5-го года наблюдения пациентов, перенесших эндопротезирование тазобе- дренного сустава в связи с остеоартритом, отличное и хорошее качество жизни можно ожидать в 85 % случаев. Удовлетворительное и неудовлетворительное – у 15 % больных; б) качество жизни через 5 лет после артропластики тазобедренного сустава несколько хуже у пациентов старших возрастных групп женского пола с выраженной сопутствующей патологией, однако эти различия нельзя считать статистически значимыми (р > 0,05). Речь идет о тенденции, что требует дальнейшего изучения проблемы.