Risk factors of pancreatic fistula after distal pancreas resections: an observational retrospective study

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

BACKGROUND: The main complication of surgical pancreas interventions is the pancreatic fistula (PF) abnormal secretion of pancreatic secretions into the abdominal cavity, which can lead to more severe complications. At the same time, some predictors of PF remain poorly understood.

AIM: To investigate the risk factors for the development of PF after distal pancreatic resection.

MATERIALS AND METHODS: The study included 40 patients who underwent distal resection. The influence of various clinical parameters on the development of PF after surgery was evaluated. Methods of mathematical modeling and correlation analysis were used. Mathematical modeling was carried out using the Random forest machine learning algorithm, and the indicator of the relative importance of the “importance” parameters was evaluated.

RESULTS: According to the Random forest model, on day 1 after surgery, the most significant predictors of the development of PF were: the volume of neoplasm, age and stage of the oncological process, for which “importance” was 53.2, 13.7 and 12.5 (AUC ROC=62%); on day 3–5, “importance” was 61.7, 11.5 and 5.2 (AUC ROC=79%). An increase in the concentration of pancreatic amylase in blood plasma for 2–3 and 3–5 days correlated with its increase in the drainage discharge for 5-7 days after the intervention (r=0.48 and 0.76; p <0.05). A correlation was found between the level of amylase in the drainage discharge on 3–5 days after the intervention and the level of leukocytes according to the general blood test (r=0.62, p <0.05).

CONCLUSION: An increase in plasma amylase levels is the main risk factor for the development of PF. An increase in the concentration of amylase in the drainage discharge can be considered as a potential risk factor for the development of pancreatic fistulas with clinical manifestations in the following days. The stage of the oncological process, the size of the neoplasm and the age of the patient are also risk factors.

作者简介

Ruslan Moshurov

National Medical Research Radiological Center

Email: ruslan4ic93@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5676-4224
SPIN 代码: 2134-1092

MD, Cand. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, 4 Koroleva street, 249031 Obninsk

Mikhail Potievskiy

National Medical Research Radiological Center

编辑信件的主要联系方式.
Email: mikhailpotievsky@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-8514-8295
SPIN 代码: 8127-1917

MD

俄罗斯联邦, 4 Koroleva street, 249031 Obninsk

Vladimir Trifanov

National Medical Research Radiological Center

Email: trifan1975@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1879-6978
SPIN 代码: 3710-8052

MD, Dr. Sci. (Medicine), Associate Professor

俄罗斯联邦, 4 Koroleva street, 249031 Obninsk

Nikolai Grishin

National Medical Research Radiological Center

Email: grishinlap@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1703-9115
SPIN 代码: 4707-7941

MD, Cand. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, 4 Koroleva street, 249031 Obninsk

Leonid Petrov

National Medical Research Radiological Center

Email: leonid_petrov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6272-9647
SPIN 代码: 4559-3613

MD, Cand. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, 4 Koroleva street, 249031 Obninsk

Pavel Sokolov

National Medical Research Radiological Center

Email: sokolov-p-v@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5050-7868
SPIN 代码: 8527-6278

MD

俄罗斯联邦, 4 Koroleva street, 249031 Obninsk

Sergei Ivanov

National Medical Research Radiological Center

Email: oncourolog@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-7689-6032
SPIN 代码: 4264-5167

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor, corresponding member of the Russian Academy of Sciences

俄罗斯联邦, 4 Koroleva street, 249031 Obninsk

Petr Shegai

National Medical Research Radiological Center

Email: dr.shegai@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9755-1164
SPIN 代码: 6849-3221

MD, Cand. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, 4 Koroleva street, 249031 Obninsk

Andrei Kaprin

National Medical Research Radiological Center

Email: kaprin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8784-8415
SPIN 代码: 1759-8101

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor, academician of the Russian Academy of Sciences

俄罗斯联邦, 4 Koroleva street, 249031 Obninsk

参考

  1. Akhtanin EA, Kriger AG. Causes and prevention of pancreatic fistulas after pancreas resection. Pirogov Russian Journal of Surgery. 2014;(5):7983. (In Russ).
  2. Kubyshkin VA, Vishnevskii VA. Pancreatic cancer. Moscow: Medpraktika; 2003. 375 p. (In Russ).
  3. McEvoy SH, Lavelle LP, Hoare SM, et al. Pancreaticoduodenectomy: expected post-operative anatomy and complications. Br J Radiol. 2014;87:1–8. doi: 10.1259/bjr.20140050
  4. Bassi C, Marchegiani G, Dervenis C, et al. International Study Group on Pancreatic Surgery (ISGPS). The 2016 update of the International Study Group (ISGPS) definition and grading of postoperative pancreatic fistula: 11 Years After. Surgery. 2017;161(3):584–591. doi: 10.1016/j.surg.2016.11.014
  5. Lowy AM, Lee JE, Pisters PW, et al. Prospective, randomized trial of octreotide to prevent pancreatic fistula after pancreaticoduodenectomy for malignant disease. Ann Surg. 1997;226:632–641. doi: 10.1097/00000658-199711000-00008
  6. Kabanov MY, Sementsov KV, Yakovleva DM, Alekseev VV. The problem of development pancreatic fistula in patients undergoing pancreaticoduodenal resection. Bulletin of Pirogov National Medical & Surgical Center. 2017;12(2):112-116. EDN: YTQHHV
  7. Peng YP, Zhu XL, Yin LD, et al. Risk factors of postoperative pancreatic fistula in patients after distal pancreatectomy: a systematic review and meta-analysis. Sci Rep. 2017;7(1):185. doi: 10.1038/s41598-017-00311-8
  8. Voskanyan SEH, Korotko GF. Morphofunctional organization of the pancreas and acute postoperative pancreatitis (experimental and clinical aspects). Moscow: Litterra; 2017. 523 p. (In Russ). EDN: ZGLFUH
  9. Kleeff J, Diener MK, Z’graggen K, et al. Distal pancreatectomy: risk factors for surgical failure in 302 consecutive cases. Ann Surg. 2007;245(4):573–582. doi: 10.1097/01.sla.0000251438.43135
  10. Wang X, Tan CL, Zhang H, Chen YH, et al. Short-term outcomes and risk factors for pancreatic fistula after pancreatic enucleation: A single-center experience of 142 patients. J Surg Oncol. 2018;117(2):182–190. doi: 10.1002/jso.24804
  11. Breiman L. Arcing Classifiers. Annals of Statistics. 1998;26:801–849.
  12. Breiman L. Random Forests. Machine Learning. 2001;45(1):5–32. doi: 10.1023/A:1010933404324
  13. Geurts P, Ernst D, Wehenkel L. Extremely randomized trees. Machine Learning, 2006;63(1):3–42. doi: 10.1007/s10994-006-6226-1
  14. Hastie T, Tibshirani R, Friedman J. The Elements of Statistical Learning. Cham: Springer; 2009. 745 p.
  15. Kohavi R. A Study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection. In: Appears in the International Joint Conference AI. 1995;14(2):1137–1145.
  16. Callery MP, Pratt WB, Kent TS, et al. A Prospectively Validated Clinical Risk Score Accurately Predicts Pancreatic Fistula after Pancreatoduodenectomy. J Am Colleg Surgeons. 2013;216(1):1–14. doi: 10.1016/j.jamcollsurg.2012.09.002
  17. Miller BC, Christein JD, Behrman SW, et al. A multi-institutional external validation of the fistula risk score for pancreatoduodenectomy. J Gastrointest Surg. 2014;18(1):172–179. doi: 10.1007/s11605-013-2337-8
  18. Khatkov IE, Domrachev SA, Tsvirkun VV, et al Prediction of postpancreatoduodenectomy pancreatic fistula with the use of computer tomography. Medical Visualization. 2019;23(1):19–27. doi: 10.24835/1607-0763-2019-1-19-27
  19. Callery MP, Pratt WB, Vollmer CM. Prevention and management of pancreatic fistula. J Gastroint Surg. 2009;13(1):163–173. doi: 10.1007/s11605-008-0534-7
  20. Zarzavadjian Le Bian A, Fuks D, Montali F, et al. Predicting the severity of pancreatic fistula after pancreaticoduodenectomy: overweight and blood loss as independent risk factors: Retrospective analysis of 277 patients. Surgical Infections. 2019;20(6):486–491. doi: 10.1089/sur.2019.027
  21. Vallance AE, Young AL, Macutkiewicz C, et al. Calculating the risk of a pancreatic fistula after a pancreaticoduodenectomy: a systematic review. HPB (Oxford). 2015;17:1040–1048. doi: 10.1111/hpb.12503

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig. 1. Quality of Random forest model. The model is based on clinical data, obtained on different days after the surgery: a — 1st day, AUC ROC=62%, b — 3–5 days, AUC ROC=79%, c — 10–15 days, AUC ROC=80%. The probability of a false positive result (FPR — false positive rate) is indicated along the abscissa axis, and the probability of a true positive result (TPR — true positive rate) is indicated along the ordinate axis. The figure shows the AUC ROC data, which is a metric of model accuracy. The FPR values are obtained as a result of cross validation, and the TPR values are taken from the original dataset.

下载 (274KB)

版权所有 © Eco-Vector, 2024


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».