The object of research, development or design (in Russian) : Объектом настоящего клинического исследования являются пациенты кардиохирургического профиля, госпитализированные в Центр Сердца, КФ University Medical Center (г. Астана) для планового или экстренного хирургического лечения заболеваний сердечно-сосудистой системы, которым проводится предоперационная, интраоперационная и послеоперационная анестезиологическая и интенсивная терапия. Пациенты представляют собой взрослую популяцию (≥18 лет), подлежащую кардиохирургическим вмешательствам различной сложности: от аортокоронарного шунтирования до трансплантации сердца. В исследование включаются пациенты, давшие информированное согласие, соответствующие заранее установленным критериям включения и не подпадающие под критерии исключения. В рамках исследования объект подвергается наблюдению в периоперационном периоде с фиксацией демографических, клинических, лабораторных, инструментальных и прогностических параметров. Особое внимание уделяется динамике витальных функций, шкалам оценки тяжести состояния, параметрам искусственной вентиляции лёгких, интраоперационной кровопотере, трансфузионной терапии, а также осложнениям и исходам. Общее количество пациентов 2000.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Осы клиникалық зерттеудің объектісі – Жүрек орталығы, University Medical Center корпоративтік қоры (Астана қ.) базасында жүрек-қан тамырлары жүйесінің ауруларына жоспарлы немесе шұғыл кардиохирургиялық ем алу үшін госпитализацияланған кардиохирургиялық бейіндегі пациенттер. Бұл пациенттерге операцияға дейінгі, операция кезіндегі және операциядан кейінгі анестезиологиялық және қарқынды терапия жүргізіледі. Пациенттер ≥18 жастағы ересек контингентті құрайды және әртүрлі күрделілік дәрежесіндегі кардиохирургиялық араласулардан өтеді: аортокоронарлық шунттаудан бастап жүрек трансплантациясына дейін. Зерттеуге қатысуға саналы түрде келісім берген, алдын ала анықталған қосу критерийлеріне сай келетін және алып тастау критерийлеріне сәйкес келмейтін пациенттер ғана енгізіледі. Зерттеу шеңберінде объект периоперациялық кезеңде бақыланады, демографиялық, клиникалық, зертханалық, аспаптық және болжамдық параметрлер тіркеледі. Ерекше назар өмірлік маңызды функциялар динамикасына, жағдай ауырлығын бағалау шкалаларына, өкпені жасанды желдету параметрлеріне, операция кезіндегі қан жоғалтуға, қан компоненттерін құю көлеміне, асқынулар мен клиникалық нәтижелерге аударылады. Жалпы пациенттер саны — 2000 адам.

Aim of work (in Russian) : Цель: Снижение частоты осложнений у пациентов кардиохирургического профиля путём разработки чувствительной и специфичной системы оценки рисков развития осложнений в периоперационном периоде.

Aim of work (in Kazakh) : Жұмыстың мақсаты): Периоперациялық кезеңде асқынулардың даму қаупін бағалауға арналған сезімталдығы мен ерекшелігі жоғары жүйені әзірлеу арқылы кардиохирургиялық бейіндегі пациенттерде асқынулардың жиілігін азайту.

Методы исследования (на русском) : Методы:Исследование было одноцентровым, когортным, проспективным и обсервационным, проведённым на базе Центра Сердца КФ «University Medical Center» (г. Астана). Оно проходило в два этапа: 2023–2024 гг. (этап 1) и январь–октябрь 2025 г. (этап 2), согласно календарному плану (Приложение А). Цель — разработка и валидация модели для прогнозирования осложнений в периоперационный период у кардиохирургических пациентов. В исследование вошли 2000 пациентов (1500 — этап 1, 500 — этап 2), прошедших открытую кардиохирургию. Все участники соответствовали критериям включения и подписали информированное согласие. Данные собирались в цифровом формате с использованием платформы SuccessICU (https://successicu.kz), адаптированной для нужд отделений интенсивной терапии. Использовались электронные формы наблюдения (CRF), охватывающие все этапы госпитализации. Формы были разработаны с учётом международных стандартов CDISC, SPIRIT 2013, STROBE и адаптированы под профиль пациентов. Фиксировались как количественные (параметрические), так и качественные (непараметрические) клинические данные. Исследование соблюдало этические нормы и принципы конфиденциальности.

Методы исследования (на казахском) : Әдістері: Зерттеу бірорталықты, когорттық, проспективті және бақылаулы сипатта болды. Ол Астана қаласындағы "University Medical Center" КҚ Жүрек орталығы базасында жүргізілді. Екі кезеңнен тұрды: 1-кезең (2023–2024 жж.) және 2-кезең (2025 ж. қаңтар–қазан), күнтізбелік жоспарға сәйкес (Қосымша А). Мақсаты — кардиохирургиялық пациенттерде периоперациялық кезеңде асқынулардың даму қаупін болжауға арналған модельді әзірлеп, валидациялау. Зерттеуге ашық жүрекке ота жасалған 2000 пациент қатысты (1-кезең — 1500, 2-кезең — 500). Барлық пациенттер іріктеу критерийлеріне сай келіп, ақпараттандырылған келісім берді. Деректер цифрлық форматта SuccessICU платформасы (https://successicu.kz) арқылы жиналды. Бұл жүйе қарқынды терапия бөлімшелеріне бейімделген. Пациентті бақылау формалары (CRF) аурухана кезеңдерінің барлық сатыларын қамтыды. Формалар CDISC, SPIRIT 2013 және STROBE халықаралық стандарттарына сәйкес әзірленіп, бейімделді. Сандық және сапалық клиникалық параметрлер жүйелі түрде тіркелді. Зерттеу этикалық нормалар мен құпиялылық принциптерін толық сақтай отырып жүргізілді.

Obtained results and novelty (in Russian) : В исследование вошли 2000 пациентов, перенёсших кардиохирургические вмешательства. Сбор более 100 демографических, лабораторных и клинических параметров на всех этапах периоперационного периода проводился через цифровую платформу SuccessICU, что обеспечило полноту и стандартизацию данных. Проведён многофакторный анализ, выявлены ключевые предикторы осложнений: длительность ИВЛ, тяжесть состояния, необходимость в ЭКМО, летальность. Разработана и валидация пройдена оригинальной прогностической моделью оценки рисков, адаптированной под клиническую практику отделений анестезиологии и интенсивной терапии. Модель показала высокую чувствительность и специфичность, превосходя универсальные шкалы (SOFA, APACHE II, EuroSCORE II), и может использоваться для раннего прогнозирования осложнений и поддержки принятия решений. Научная новизна • Впервые в Казахстане внедрена интегрированная система прогнозирования рисков в ICU. • Модель адаптирована под национальный контекст с учётом стандартов CDISC, SPIRIT, STROBE. • Использована уникальная база из 2000 пациентов. • SuccessICU доказала эффективность как цифровой инструмент сбора и анализа клинических данных в реальном времени.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Алынған нәтижелер мен ғылыми жаңалығы Зерттеуге жүрекке ота жасалған 2000 пациент қатысты. Периоперациялық кезеңнің барлық сатыларында 100-ден астам демографиялық, зертханалық және клиникалық параметр SuccessICU цифрлық платформасы арқылы жинақталды. Бұл ақпараттың толықтығы мен бірізділігін қамтамасыз етті. Көпфакторлы талдау нәтижесінде асқынулардың негізгі болжамдық факторлары анықталды: ӨЖЖ ұзақтығы, жағдайдың ауырлығы, ЭКМО қажеттілігі, өлім-жітім. Кардиоанестезиология және қарқынды терапияға бейімделген тәуекелді бағалаудың түпнұсқа моделі жасалып, валидацияланды. Модель SOFA, APACHE II, EuroSCORE II сияқты шкалалармен салыстырғанда сезімталдық пен ерекшелігі бойынша жоғары нәтиже көрсетті. Ерте кезеңде асқыну қаупін болжауға және шешім қабылдауға мүмкіндік береді. Ғылыми жаңалықтар Қазақстанда ICU жағдайында тәуекелді болжаудың интеграцияланған жүйесі алғаш рет енгізілді. Модель CDISC, SPIRIT, STROBE стандарттарына сай, ұлттық жағдайға бейімделген. 2000 пациенттің деректері пайдаланылды. SuccessICU нақты уақытта клиникалық мәліметтерді тиімді жинау және талдау құралы ретінде өзін дәлелдеді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Исследование проведено на базе Центра Сердца КФ «University Medical Center» (Астана). Оно было одноцентровым, когортным, проспективным и обсервационным, включало 2000 пациентов, соответствующих установленным критериям. Работа шла в два этапа (2023–2025 гг.), с последовательным накоплением и анализом данных. Использовалась цифровая платформа SuccessICU — отечественная система сбора и хранения клинической информации в ОИТ. Электронные формы (CRF) соответствовали стандартам CDISC, SPIRIT, STROBE. Данные собирались в реальном времени с планшетных устройств. Внедрена собственная прогностическая модель с использованием логистической регрессии, ROC-анализа и интеграцией в клинический интерфейс. Ожидаемые эффекты: • Экономический: снижение затрат за счёт раннего выявления рисков, сокращения длительности ИВЛ и пребывания в ОИТ, оптимизация ресурсов. • Социальный: улучшение исходов у пациентов с высоким риском, рост качества помощи без увеличения расходов. • Технологический: развитие цифровых решений и научной базы в кардиоанестезиологии.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Негізгі құрылымдық және техникалық-экономикалық көрсеткіштер Зерттеу Астана қаласындағы "University Medical Center" КҚ Жүрек орталығында жүргізілді. Бірорталықты, когорттық, проспективті және бақылаулы сипатқа ие. Зерттеуге 2000 пациент қатысып, іріктеу критерийлеріне сай келді. Жұмыс екі кезеңмен өтті (2023–2025 жж.), деректер кезең-кезеңімен жинақталып, талданды. Клиникалық ақпаратты жинауға арналған SuccessICU цифрлық платформасы қолданылды — бұл реанимация бөлімшелеріне бейімделген отандық жүйе. Электрондық бақылау формалары (CRF) CDISC, SPIRIT, STROBE стандарттарына сәйкес әзірленген. Деректер нақты уақытта планшеттер арқылы жиналды. Болжамдық модель логистикалық регрессия, ROC-талдау қолдану арқылы жасалып, клиникалық интерфейске интеграцияланды. Күтілетін әсерлер: Экономикалық: асқынуларды ерте анықтау арқылы шығындарды азайту, ӨЖЖ мен ОИТ-те болу ұзақтығын қысқарту, ресурстарды оңтайландыру. Әлеуметтік: жоғары қауіп топтарындағы пациенттердің нәтижелерін жақсарту, қосымша шығынсыз медициналық көмектің сапасын арттыру. Технологиялық: цифрлық шешімдер мен кардиоанестезиология саласындағы ғылыми базаны дамыту.

Level of implementation (in Russian) : Степень внедрения Результаты исследования внедрены в клиническую практику отделения анестезиологии и реанимации Центра Сердца КФ «University Medical Center» (г. Астана). Разработанная прогностическая модель и шкала оценки рисков используются для: • оценки степени тяжести состояния пациентов в периоперационном периоде; • прогнозирования развития осложнений и летального исхода; • стратификации риска перед операцией и выбора тактики ведения; • обоснования необходимости дополнительных методов мониторинга и терапии. Цифровая платформа SuccessICU, разработанная и адаптированная в рамках проекта, внедрена в клинический рабочий процесс отделений интенсивной терапии. Формы наблюдения (CRF) интегрированы в ежедневную практику персонала и используются для стандартизации и улучшения качества документации. В рамках этапа внедрения проведено обучение медицинского персонала по использованию шкалы и платформы, а также организована обратная связь для последующей оптимизации модели. Планируется масштабирование внедрения в другие учреждения кардиохирургического и многопрофильного профиля.

Level of implementation (in Kazakh) : Енгізілу деңгейі Зерттеу нәтижелері Астана қаласындағы "University Medical Center" корпоративтік қорының Жүрек орталығы анестезиология және реаниматология бөлімшесінің клиникалық тәжірибесіне енгізілді. Әзірленген болжамдық модель мен қауіп-қатерді бағалау шкаласы келесі мақсаттарда қолданылады: периоперациялық кезеңде пациенттердің жағдайының ауырлық дәрежесін бағалау; асқынулар мен өлім-жітім ықтималдығын болжау; операция алдындағы қауіп деңгейін стратификациялау және емдеу тактикасын таңдау; қосымша мониторинг пен емдеу әдістерінің қажеттілігін негіздеу. Жоба аясында әзірленіп, бейімделген SuccessICU цифрлық платформасы жансақтау бөлімшелерінің клиникалық жұмыс процесіне енгізілді. Клиникалық бақылау формалары (CRF) медициналық қызметкерлердің күнделікті жұмысына біріктіріліп, құжаттаманы стандарттау және сапасын жақсарту мақсатында қолданылады. Енгізу кезеңі шеңберінде медициналық персоналға платформа мен шкаланы қолдану бойынша оқыту жүргізілді. Сонымен қатар, модельді одан әрі жетілдіру үшін кері байланыс тетігі ұйымдастырылды. Алдағы уақытта бұл жүйені кардиохирургиялық және көпбейінді басқа да медициналық мекемелерде кеңінен енгізу жоспарлануда.

Efficiency (in Russian) : Ожидаемая эффективность Исследование подтвердило клиническую оэффективность. 1. Клиническая: Разработанная модель повысит точность раннего выявления осложнений и улучшила ведение пациентов в периоперационном периоде. Сократит количество запоздалой диагностики и тяжёлых исходов. 2. Организационная: Внедрение платформы SuccessICU стандартизировало сбор и анализ данных в отделении интенсивной терапии, повысит качество документации и контроль над рисками. 3. Экономическая: Снижение частоты тяжёлых осложнений позволит сократить расходы на лечение и повторные вмешательства. Позволит эффективно распределять ресурсы. Повысит результативность работы отделений без увеличения затрат. 4. Научная и социальная: Создана обоснованная модель, адаптированная для пациентов кардиохирургического профиля. Повысит уровень клинической аналитики и принятия решений на основе данных. Исследование заложило основу для внедрения модели в образовательные программы для анестезиологов и реаниматологов.

Efficiency (in Kazakh) : Күтілетін тиімділік Зерттеу клиникалық тиімділігін көрсетті. 1. Клиникалық: Құрастырылған модель асқынуларды ерте анықтау дәлдігін арттырып, периоперациялық кезеңде науқастарды басқару сапасын жақсартты. Кеш анықталған диагноздар мен ауыр асқыну жағдайларының саны азаяды. 2. Ұйымдастырушылық: SuccessICU платформасын енгізу қарқынды терапия бөлімінде деректерді жинау мен талдауды стандарттауға мүмкіндік берді, құжаттаманың сапасы мен тәуекелдерді бақылау жақсарды. 3. Экономикалық: Ауыр асқынулардың жиілігін төмендету емдеу мен қайталама араласу шығындарын азайтады. Ресурстарды (персонал, дәрі-дәрмек, төсек-орын) тиімді бөлуге жол ашады. Қосымша шығынсыз бөлімшелердің жұмыс өнімділігі артады. 4. Ғылыми және әлеуметтік: Кардиохирургиялық науқастарға бейімделген ғылыми негізделген модель жасалды. Клиникалық аналитика және мәліметтерге сүйене отырып шешім қабылдау деңгейі артады. Модельді анестезиологтар мен реаниматологтарға арналған білім беру бағдарламаларына енгізуге негіз қаланды.

Field of application (in Russian) : Область применения Разработанная прогностическая модель и цифровая система оценки рисков осложнений в периоперационном периоде кардиохирургических пациентов могут быть применены в следующих направлениях: 1. Клиническая практика: o В отделениях анестезиологии и реанимации, интенсивной терапии, кардиохирургии — для раннего выявления пациентов с высоким риском осложнений. o В качестве инструмента для принятия клинических решений при выборе тактики ведения, уровня мониторинга и объёма терапии. o При подготовке пациентов к операциям высокого риска (стратификация по прогнозу). 2. Организация здравоохранения: o Для оптимизации маршрутизации пациентов в стационарах третьего уровня. o В системах внутреннего контроля качества и безопасности медицинской помощи. o При разработке клинических маршрутов и протоколов. 3. Медицинская информатика: o Внедрение в составе электронных медицинских систем как встроенный модуль оценки риска. o Использование в телемедицинских решениях и платформах удалённого мониторинга. 4. Наука и образование: o В учебных курсах для студентов и программах повышения постдипломного образования по кардиоанестезиологии, интенсивной терапи. o В исследованиях, направленных на валидацию и адаптацию модели в других клинических популяциях (нейрохирургия, абдоминальная хирургия и др.).

Field of application (in Kazakh) : Қолдану саласы Кардиохирургиялық пациенттердің периоперациялық кезеңіндегі асқыну қаупін бағалауға арналған әзірленген болжамдық модель мен цифрлық жүйе келесі бағыттарда қолданылуы мүмкін: 1. Клиникалық практикада: • Анестезиология, реаниматология, қарқынды терапия және кардиохирургия бөлімшелерінде — асқыну қаупі жоғары пациенттерді ерте кезеңде анықтау үшін. • Клиникалық шешім қабылдау құралы ретінде — емдеу тактикасын, мониторинг деңгейін және терапия көлемін таңдауда. • Жоғары қауіп деңгейіндегі операцияларға дайындық барысында — пациенттерді болжам бойынша стратификациялау үшін. 2. Денсаулық сақтау жүйесін ұйымдастыруда: • Үшінші деңгейлі стационарларда пациенттерді тиімді бағыттау (маршрутизация) үшін. • Медициналық көмектің сапасы мен қауіпсіздігін ішкі бақылау жүйелерінде. • Клиникалық жол карталары мен хаттамаларды әзірлеу кезінде. 3. Медициналық информатикада: • Электрондық медициналық жүйелер құрамына тәуекелді бағалау модулі ретінде енгізу үшін. • Телемедицина шешімдері мен қашықтан мониторинг платформаларында қолдану үшін. 4. Ғылым мен білім саласында: • Медициналық университет студенттеріне арналған оқу курстарында және кардиоанестезиология мен қарқынды терапия бойынша постдипломдық білім жетілдіру бағдарламаларында. • Модельді басқа клиникалық популяцияларға (мысалы, нейрохирургия, абдоминалды хирургия және т.б.) бейімдеу және валидациялауға бағытталған ғылыми зерттеулерде.