Prediction of Recurrent Clostridioides difficile Infection by Ultrasound Imaging Features of the Colon
Authors: Руцкая И.А. , Пиманов С.И. 
Published: July 2024

Введение. Антибиотик-ассоциированная диарея, представленная клостридиальным энтероколитом, является опасным и потенциально фатальным заболеванием, которое нередко имеет рецидивирующее течение. Проблема прогнозирования развития рецидива энтероколита, вызванного Cl. difficile, в клинической практике не решена. Цель. Разработать ультразвуковой критерий прогнозирования рецидива энтероколита, вызванного Cl. difficile. Материалы и методы. Обследовано 103 пациента с энтероколитом, вызванным Cl. difficile. Оцениваемые факторы риска включали пол, возраст, тяжесть энтероколита, наличие COVID-19, а также значение толщины стенки толстой кишки, полученное при ультразвуковом исследовании кишечника в конце курса этиотропной терапии. Для разработки прогностической модели использовались методы корреляционного анализа и бинарной логистической регрессии. С целью определения порогового значения толщины кишечной стенки выполнялся ROC-анализ. Учитывая малый размер выборки, оценка эффективности модели и полученного критерия прогнозирования проводилась путем внутренней и внешней валидизации. Результаты. Прогностически значимым предиктором рецидива энтероколита, вызванного Cl. difficile, явился ультразвуковой показатель толщины стенки толстой кишки в любом из ее отделов на этапе окончания этиотропной терапии (AUC=0,899, 95% ДИ 0,791–0,963, р<0,0001). При максимальной толщине стенки толстой кишки более 6,0 мм в любом ее отделе имелся риск рецидива с предсказующей ценностью положительного результата 100% (чувствительность 80,95%, специфичность 100,00%, р<0,0001). Валидизация подтвердила эффективность разработанной прогностической модели и ультразвукового критерия. Диагностическая точность прогнозирования развития рецидива энтероколита, вызванного Cl. difficile, составила 89,66%. Наличие COVID-19 не показало значимого влияния на вероятность развития рецидива клостридиальной инфекции. Заключение. Разработанный ультразвуковой критерий прогнозирования рецидива энтероколита, вызванного Cl. difficile, обладает высокой диагностической точностью.
Introduction. Antibiotic-associated diarrhea associated with Cl. difficile infection is a dangerous and potentially fatal disease, which often has a recurrent course. The problem of predicting the recurrence of Cl. difficile colitis has not been solved in clinical practice. Purpose. To develop ultrasound criterion for predicting the recurrence of Cl. difficile colitis. Materials and methods. A total of 103 patients suffering from Cl. difficile colitis were examined. The risk factors evaluated included sex, age, severity of enterocolitis, the presence of COVID-19, and the value of colonic wall thickness obtained by intestinal ultrasound at the end of etiotropic treatment course. Correlation analysis and binary logistic regression were used to develop a prognostic model. ROC-analysis was performed to determine the cut-off value of intestinal wall thickness. The effectiveness of the model and the obtained prediction criterion was assessed by internal and external validation considering the small sample size. Results. Ultrasound thickness value of the colonic wall in any colon segment at the end of etiotropic treatment course appeared a significant predictor of recurrent Cl. difficile colitis (AUC=0.899, 95% CI 0.791–0.963, p<0.0001). If the maximum thickness of the colonic wall was more than 6.0 mm in any part of the colon, there was a risk of recurrence with a positive predictive value of 100% (sensitivity 80.95%, specificity 100.00%, p<0.0001). Validation confirmed the effectiveness of the developed prognostic model and ultrasound criterion. The diagnostic accuracy of predicting recurrence of Cl. difficile colitis was 89.66%. The presence of COVID-19 showed no significant influence on the probability of recurrent Cl. difficile infection. Conclusion. The developed ultrasound criterion for predicting the recurrence of Cl. difficile colitis has a high diagnostic accuracy.