Несостоятельность анастомоза (НА) остаётся одним из наиболее тяжёлых осложнений после радикальных операций по поводу рака прямой кишки. Существующие модели прогнозирования опираются преимущественно на статические переменные и не учитывают эволюцию периоперационного физиологического стресса. Исследователи разработали и валидировали двухэтапную динамическую модель прогнозирования, интегрирующую базовые клинические характеристики с послеоперационными воспалительными траекториями для индивидуализированной стратификации риска НА.

Ретроспективно проанализированы данные 815 пациентов, перенёсших радикальную резекцию по поводу рака прямой кишки. Консенсусный набор признаков получен путём мажоритарного голосования четырёх алгоритмов отбора признаков: LASSO, RF-MDA, SVM-RFE и пошагового AIC.

Модель 1 использовала предоперационные и интраоперационные переменные для оценки риска НА непосредственно после операции. Модель 2 последовательно включала ранние послеоперационные динамические индикаторы. Эффективность моделей оценивалась по площади под ROC-кривой (AUC), калибровочным кривым, интегрированному улучшению дискриминации (IDI), улучшению чистой реклассификации (NRI) и анализу кривых принятия решений (DCA).

НА развилась у 82 из 815 пациентов (10,1%). Мультиалгоритмическая консенсусная стратегия идентифицировала 16 базовых переменных.

Модель 1 продемонстрировала высокую дискриминацию с AUC 0,825 (95% CI 0,774–0,875). После включения ранних послеоперационных динамических параметров — включая траекторные кластеры нейтрофильно-лимфоцитарного соотношения и острую гипоальбуминемию — Модель 2 улучшила AUC до 0,889 (95% CI 0,848–0,930; тест DeLong, P < 0,001).

Модель 2 также улучшила реклассификацию риска: IDI 0,116 (P < 0,001) и чистый NRI 0,129 (P = 0,006). Оценка Брайера снизилась до 0,057, а DCA продемонстрировал стабильно более высокую чистую клиническую пользу в широком диапазоне пороговых вероятностей.

Двухэтапная динамическая модель прогнозирования улучшает раннее предупреждение о НА, комбинируя базовые факторы риска с послеоперационной воспалительной динамикой. Модель может поддерживать более точную периоперационную стратификацию риска и раннее индивидуализированное вмешательство после радикальных операций по поводу рака прямой кишки.

Использование продольных траекторий воспалительных маркеров вместо статических точечных измерений позволяет уловить развивающийся физиологический стресс и значимо повысить точность прогноза критического осложнения.