Журнал «Медицина неотложных состояний» Том 22, №1, 2026

Актуальність. Рання ідентифікація сепсису залишається важливою складовою, оскільки навіть на ранніх стадіях із мінімальною органною дисфункцією внутрішньолікарняна смертність сягає 10 %. За даними міжнародних досліджень, наявність позитивних передопераційних мікробіологічних посівів призводила до розвитку післяопераційного сепсису у 30 % пацієнтів, а в кардіохірургії цей ризик зростав до 40 %. Мета: визначити фактори ризику, що впливають на швидкість виникнення грамнегативного сепсису у кардіохірургічних пацієнтів, на основі клінічних параметрів при госпіталізації. Матеріали та методи. Це одноцентрове ретроспективне дослідження (2020–2025 рр.) включало дані 116 дорослих пацієнтів НІССХ ім. М.М. Амосова з верифікованим грамнегативним сепсисом (згідно з критеріями Sepsis-3). Ідентифікація збудників та оцінка біомаркерів виконувалися з використанням автоматизованих лабораторних платформ (Vitek 2, BACT/ALERT, ELITechGroup). Статистична обробка даних та побудова прогностичних моделей реалізовані засобами пакета Statistica 10.0 та мови програмування Python (p < 0,05). Результати. У дослідженні було визначено часовий інтервал від моменту госпіталізації до встановлення діагнозу «сепсис» — 15,3 (0–80) дня. При цьому оцінка стану пацієнта за шкалою SOFA на момент госпіталізації становила 2,8 (0–12) бала, а при підтвердженні діагнозу «сепсис» — 5,9 (2–15) бала. Стратифікація пацієнтів за шкалою NEWS 2 при госпіталізації показала 2,8 (0–14) бала, а при підтвердженні діагнозу «сепсис» кількість балів зросла до 5,3 (0–15) бала. За результатами багатофакторного аналізу з використанням моделі логістичної регресії Кокса було виявлено статистично значущі незалежні предиктори швидкості розвитку грамнегативного сепсису: інфузія норадреналіну — ВР 4,44 (95% ДІ: 1,58–12,47; p < 0,005); виявлення грамнегативного збудника в орофарингеальному мазку — ВР 1,72 (95% ДІ: 1,15–2,56; p = 0,01); оцінка за шкалою NEWS 2 — ВР 1,13 (95% ДІ: 1,00–1,28; p = 0,04); вихідний рівень лактату крові — ВР 1,19 (95% ДІ: 1,06–1,35; p < 0,005); загальний білок сироватки крові — ВР 1,04 (95% ДІ: 1,01–1,08; p = 0,02). Висновки. Визначено незалежні статистично значущі предиктори швидкості розвитку грамнегативного сепсису у пацієнтів кардіохірургічного профілю: інфузія норадреналіну; виявлення грамнегативного збудника в орофарингеальному мазку; оцінка за шкалою NEWS 2; вихідний рівень лактату крові; загальний білок сироватки крові.

Background. Early identification of sepsis remains a crucial component, as in-hospital mortality reaches 10 % even in the early stages with minimal organ dysfunction. According to international studies, the presence of positive preoperative microbiological cultures led to the development of postoperative sepsis in 30 % of patients, while in cardiac surgery, this risk increased to 40 %. Objective: to determine the risk factors influencing the rate of Gram-negative sepsis in cardiac surgery patients, based on clinical parameters at admission. Materials and methods. This single-center retrospective study (2020–2025) included data from 116 adult patients of the Amosov National Institute of Cardiovascular Surgery with verified Gram-negative sepsis (according to Sepsis-3 criteria). Pathogen identification and biomarker assessment were performed using automated laboratory platforms (Vitek 2, BacT/ALERT,
ELITechGroup). Statistical data analysis and the construction of prognostic models were implemented using Statistica 10.0 software and the Python programming language (p < 0.05). Results. The study determined that the time from hospitalization to the diagnosis of sepsis was 15.3 (0–80) days. The SOFA score at admission was 2.8 (0–12) points, increasing to 5.9 (2–15) points upon confirmation of the sepsis diagnosis. Patient stratification using the NEWS 2 scale showed a score of 2.8 (0–14) at admission, which rose to 5.3 (0–15) when sepsis was diagnosed. Multivariate analysis using a Cox proportional hazards regression model identified statistically significant independent predictors of the rate of Gram-negative sepsis development: norepinephrine infusion (hazard ratio (HR) 4.44; 95% confidence interval (CI): 1.58–12.47; p < 0.005); detection of a Gram-negative pathogen in an oropharyngeal swab (HR 1.72; 95% CI: 1.15–2.56; p = 0.01); NEWS 2 score (HR 1.13; 95% CI: 1.00–1.28; p = 0.04); baseline blood lactate level (HR 1.19; 95% CI: 1.06–1.35; p < 0.005); and total serum protein (HR 1.04; 95% CI: 1.01–1.08; p = 0.02). Conclusions. Independent statistically significant predictors of the rate of Gram-negative sepsis development in cardiac surgery patients were identified: norepinephrine infusion; detection of a Gram-negative pathogen in an oropharyngeal swab; NEWS 2 score; baseline blood lactate level; and total serum protein.

грамнегативний сепсис; кардіохірургія; предиктори; вазопресорна підтримка; шкали раннього попередження

Gram-negative sepsis; cardiac surgery; predictors; vasopressor support; early warning scores

1. Evans, L., Rhodes, A., Alhazzani, W., Antonelli, M., Coopersmith, C.M., French, C., et al. (2021). Surviving sepsis campaign: international guidelines for management of sepsis and septic shock 2021. Intensive Care Medicine, 47(11), 1181-1247. https://doi.org/10.1007/s00134-021-06506-y.
2. Bahadoran, Z., Jeddi, S., Mirmiran, P., & Ghasemi, A. (2018). The principles of biomedical scientific writing: introduction. International Journal of Endocrinology and Metabolism; In Press. https://doi.org/10.5812/ijem.84795.
3. Fitriati, S., Solihah, Y. (2019). Non-native writers and the use of appraisal resources in research article introductions. Indonesian Journal of Applied Linguistics, 8(3), 638. https://doi.org/10.17509/ijal.v8i3.15265.
4. Rezaei, A.R., Zienkiewicz, D., & Rezaei, A.R. (2025). Surgical site infections: a comprehensive review. Journal оf Trauma аnd Injury, 38(2), 71-81. https://doi.org/10.20408/jti.2025.0019.
5. Kumar, S., Gattani, S.C., Baheti, A.H., & Dubey, A. (2020). Comparison of the Performance of APACHE II, SOFA, and mNUTRIC Scoring Systems in Critically Ill Patients: A 2-year Cross-sectional Study. Indian Journal оf Critical Care Medicine: peer-reviewed, official publication of Indian Society of Critical Care Medicine, 24(11), 1057-1061. https://doi.org/10.5005/jp-journals-10071-23549.
6. Tsaousi, G.G., Pitsis, A.A., Ioannidis, G.D., Pourzitaki, C.K., Yannacou-Peftoulidou, M.N., & Vasilakos, D.G. (2015). Implementation of EuroSCORE II as an adjunct to APACHE II model and SOFA score, for refining the prognostic accuracy in cardiac surgical patients. The Journal of Сardiovascular Surgery, 56(6), 919-927.
7. Christensen, E.E., Prebensen, C.H., Martinsen, A.B., Stiff, E.T., Hoff, R., Kvale, D., & Holten, A.R. (2023). Mortality and Sequential Organ Failure Assessment Score in Patients with Suspected Sepsis: The Impact of Acute and Preexisting Organ Failures and Infection Likelihood. Critical Care Explorations, 5(2), e0865. https://doi.org/10.1097/CCE.0000000000000865.
8. Baltazar, D.D.R., Aldama, S.S.B., Morales, M.G., Dva-los, F.J.D., Alberto, C.M.J., Rosalba, T.M., et al. (2024). Risk Factors for Sepsis in Postoperative Patients. International Journal of Medical Science and Clinical Research Studies, 4 (05), 835-37. https://doi.org/10.47191/ijmscrs/v4-i05-10.
9. Rudd, K.E., Johnson, S.C., Agesa, K.M., Shackelford, K.A., Tsoi, D., Kievlan, et al. (2020). Global, regional, and national sepsis incidence and mortality, 1990-2017: analysis for the Global Burden of Disease Study. Lancet (London, England), 395(10219), 200-211. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(19)32989-7.
10. Breijyeh, Z., Jubeh, B., & Karaman, R. (2020). Resistance of Gram-Negative Bacteria to Current Antibacterial Agents and Approaches to Resolve It. Molecules (Basel, Switzerland), 25(6), 1340. https://doi.org/10.3390/molecules25061340.
11. Strich, J.R., Heil, E.L., & Masur, H. (2020). Considerations for Empiric Antimicrobial Therapy in Sepsis and Septic Shock in an Era of Antimicrobial Resistance. The Journal of Infectious Diseases, 222(Suppl 2), S119-S131. https://doi.org/10.1093/infdis/jiaa221.
12. Takahama, A., Jr, de Sousa, V.I., Tanaka, E.E., Ono, E., Ito, F.A.N., Costa, P.P., et al. (2021). Analysis of oral risk factors for ventilator-associated pneumonia in critically ill patients. Clinical Oral Investigations, 25(3), 1217-1222. https://doi.org/10.1007/s00784-020-03426-x.
13. Steinle, E.C., Pinesso, J.A.M., Bellanon, L.B., de Paula Ramos, S., & Seixas, G.F. (2023). The association of oral health with length of stay and mortality in the intensive care unit. Clinical Oral Investigations, 27(7), 3875-3884. https://doi.org/10.1007/s00784-023-05008-z.
14. Perazza, L.R., Brown-Borg, H.M., & Thompson, L.V. (2022). Physiological Systems in Promoting Frailty. Comprehensive Physiology, 12(3), 3575-3620. https://doi.org/10.1002/cphy.c210034.
15. Zhang, X., Zhang, L., Chen, J., Huang, H., Ma, H., Wu, J., et al. (2025). Evaluation of the Comprehensive Complication Index Versus the Clavien-Dindo Classification for Predicting Clinical Outcomes After Cardiac Surgery in Adult Patients. J. Cardiovasc. Dev. Dis. 12, 461. https://doi.org/10.3390/jcdd12120461.
16. Chen, L., Sun, Y., Kuek, S.Y., Chew, M.F., Tan, H.L., & Ho, S. (2025). Predictive performance and temporal dynamics of national early warning score 2 (NEWS2) in detecting clinical deterioration in general ward: A large-scale validation study in Singapore. Resuscitation Рlus, 26, 101120. https://doi.org/10.1016/j.resplu.2025.101120.
17. Ramasco, F., Nieves-Alonso, J., García-Villabona, E., Val-lejo, C., Kattan, E., & Mndez, R. (2024). Challenges in Septic Shock: From New Hemodynamics to Blood Purification Therapies. Journal of Personalized Medicine, 14(2), 176. https://doi.org/10.3390/jpm14020176.