Проведено комплексне дослідження, в результаті якого побудовані математичні моделі можливого розвитку ускладнень і тяжкого перебігу пневмонії у осіб молодого віку. для математичного моделювання запального процесу застосований дискримінантний та кластерний аналізи. Виявлено предиктори раннього прогнозування перебігу захворювання.

Анотація наукової статті з клінічної медицини, автор наукової роботи - Sirotko I. I., Samoilov R. G.


A complex research was performed as a result of which mathematical models of possible development of complications and heavy course of community-acquired pneumonias young persons were constructed. Discriminantal and cluster analyses were applied for mathematical modeling of inflammatory process. Predictors of early predicting the community-acquired pneumonia course were revealed.


Область наук:
  • клінічна медицина
  • Рік видавництва: 2007
    Журнал: Сибірський медичний журнал (Томськ)
    Наукова стаття на тему 'Математичні моделі прогнозування перебігу пневмонії у осіб молодого віку'

    Текст наукової роботи на тему «Математичні моделі прогнозування перебігу пневмонії у осіб молодого віку»

    ?Сибірський МЕДИЧНИЙ ЖУРНАЛ № 22007

    УДК 616.24-002-053.001.57: 616-036.8 І.І. Сирітка, Р.Г. Самойлов

    E-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

    МАТЕМАТИЧНІ МОДЕЛІ ПРОГНОЗУВАННЯ ПЕРЕБІГУ пневмонії у ОСІБ МОЛОДОГО ВІКУ

    Самарський військово-медичний інститут

    Гострі бронхолегеневі захворювання, серед яких переважають пневмонія, гострий бронхіт і гострі респіраторні захворювання, займають 3-е-4-е місця як причина захворюваності, інвалідності та смертності, приносячи суспільству значних економічних збитків [1; 2; 3]. Проблема пневмоній належить до числа найбільш актуальних галузей сучасної інфекційної патології і пульмонології [4]. Вона характеризуються стійко високою захворюваністю з тенденцією до подальшого зростання, в тому числі серед осіб молодого працездатного віку, а також збільшенням частоти затяжного перебігу захворювання в середньому у 15-20% хворих, тривалою втратою працездатності, збільшенням числа важких форм і загрозою різних ускладнень [5 ; 6; 7]. Недооцінка практичними лікарями клінічних методів діагностики, неправильна інтерпретація даних клінічного і лабораторно

    - інструментального обстеження нерідко призводять до діагностичних помилок [8]. В останні роки для вирішення цих проблем активно залучаються методи математичного моделювання і прогнозування [9; 10]. Моделювання бронхолегеневих захворювань дозволяє ефективніше здійснювати профілактику, проводити диференційну діагностику, прогнозувати виникнення легеневих ускладнень [11; 12].

    Метою цієї роботи є розробка математичних моделей для ранньої діагностики (перша доба госпіталізації) тяжкості перебігу і можливого розвитку ускладнень у пацієнтів з пневмонією для своєчасної корекції лікування і зменшення термінів перебування в стаціонарі. Порівняння оптимальності застосування на практиці дво- і триступеневого

    поділу тяжкості пневмонії проводилося за допомогою методу кластерного аналізу.

    Під нашим спостереженням перебувало 137 хворих чоловічої статі у віці 18-20 років, госпіталізованих з приводу пневмонії в 2004-2006 рр. Середній вік пацієнтів склав 19,28 ± 0,1 років. Верифікація діагнозу проводилась на підставі комплексу клінічних і лабораторноінструментальних показників. Клінічне обстеження полягало в ретельному вивченні скарг, анамнезу, об'єктивних даних, а також в спостереженні за динамікою хвороби. Враховувалися результати рентгенологічного, спирографических, мікробіологічного, імунологічного та біохімічного досліджень; крім цього, в якості критерію правильності діагнозу використовувалися результати лікувальних заходів.

    Всі обстежені хворі відповідно до класифікації Європейського респіраторного товариства (ERS 1998, 2005); «Практичних рекомендацій з діагностики, лікування та профілактики пневмонії у дорослих» МОЗ РФ, 2003 р .; наказу МОЗ РФ № 300 «Про затвердження стандартів діагностики та лікуваннях, хворих з неспецифічними захворюваннями легень» були розділені відповідно до двох ступенях тяжкості. При поділі пацієнтів за ступенем дихальної недостатності ми керувалися показниками газового складу крові (табл. 1).

    Таблиця 1

    Класифікація дихальної недостатності за ступенем тяжкості

    Ступінь РаО2, мм рт.ст. SaO2,%

    норма >80 >95

    I 60-79 90-94

    II 40-59 75-89

    III <40 <75

    До першої групи увійшли особи молодого віку з легкою пневмонією (64; 45,7%), у другу - з важким легеневим запаленням (73; 52,2%). Крім цього нами була виділена група пацієнтів з ускладненим перебігом - 48 осіб (34%). До ускладненого перебігу ми відносили пневмонії з наявністю: а) плеврального випоту; б) деструкції легеневої тканини (абсцес); в) емпієми плеври; г) респіраторного дистрес-синдрому дорослих; д) гострої дихальної недостатності; е) інфекційно-токсичного шоку; ж) вторинної бактеріємії, сепсису, гематогенних вогнищ відсіву; з) перикардиту і міокардиту.

    У всіх хворих пневмонія була позалікарняної і підтверджена рентгенологічно. Супутніх захворювань не виявлено. У лікуванні використовувалися антибіотики (емпірично), відхаркувальні засоби (бромгексин, калію йодид, амброгексал і ін.),

    дезінтоксикаційні засоби, симптоматичні препарати і фізіотерапевтичні процедури.

    Для об'єктивної оцінки тяжкості запального процесу нами був використаний С-реактивний протеїн. Він визначався набором фірми «CORMAY» і досліджувався на початку захворювання (гострий період). Кров для визначення рівня С-реактивного протеїну забиралася в першу добу госпіталізації до клініколабораторной оцінки тяжкості стану хворого і прогнозування перебігу захворювання. За нормальні показники вважався рівень С-реактивного протеїну, що не перевищує 0,5 мг / л [13, 14, 15].

    З використанням методів статистичної обробки нами були визначені середні значення результатів лабораторних та інструментальних досліджень, знайдені шукані функції і їх похибки. Відмінності вважалися статистично значущими при величині досягнутого рівня значущості p < 5%. Для побудови математичних моделей нами застосовувалися процедури дискримінантного аналізу пакету програм "Statistica 6.0" (фірма-виробник StatSoft Inc, USA, 2001).

    На першому етапі роботи нами була сформована навчальна вибірка хворих, що представляє собою матрицю спостережень розміром nx (k + 1), де n - число рядків, яка дорівнює кількості обстежених хворих (137 осіб) з достовірно встановленим діагнозом; k + 1 - число стовпців, що складаються з k діагностичних ознак (154 ознаки) і 1 - группіровоч-ний ознака. На другому етапі за допомогою модуля Discriminant Analysis з пакету програм Statistica забезпечувався покроковий відбір інформативних ознак і отримання вирішальних правил у вигляді лінійних класифікаційних функцій (ЛКФ) і канонічних лінійних дискримінантних функцій (КЛДФ). На третьому етапі після обстеження хворого визначалися кількісні значення симптомів, включених в ЛКФ, розраховувалися ці функції, і по їх величинам давалося рішення про віднесення хворого до тієї чи іншої групи. Віднесення хворого до певної групи виконувалося за максимальним значенням ЛКФ. Інформативність симптомів, що містяться в матриці спостережень, оцінювалася по F-критерієм Фішера [16].

    Для вирішення поставлених завдань нами була розроблена база медичних даних. У пакеті прикладних програм використовувався дивізійний метод кластеризації (K-means clustering), що дозволяє розбивати початкову сукупність об'єктів на спільності, що володіють певним єдністю ознак. У цьому методі об'єкт відноситься до того кластеру, евклідова відстань до центра ваги якого мінімально. В якості ознак використовувалися інформативні синдроми, симптоми і лабораторні показники з урахуванням коефіцієнта кореляції і коефіцієнта подібності [16].

    В результаті проведеного нами дослідження виявлено, що початок захворювання у всіх хворих було

    переважно гострим, проте при важкому запаленні цей відсоток був статистично значимо вище (83,5%; 61), ніж при легкому (68,7%; 44; р<0,05).

    При легкому перебігу запальний процес частіше локалізувався в правому (62,5%; 40), рідше в лівій легені (35,9%; 23). При важкої пневмонії локалізація запального вогнища, що виявляється рентгенологічно, розподілялася відносно рівномірно в правому і лівому легкому. Двостороннє запалення спостерігалося в 26% (19) випадків, крупозне - в 19,1% (14), що статистично значимо відрізнялося від неважко пневмонії (р<0,05). Аналіз характеру і частоти клінічних симптомів захворювання показав, що у пацієнтів з важким перебігом статистично значимо частіше відзначався вологий кашель (93,1%; 68) в порівнянні з хворими неважкими пневмонією (79,6%; 51; р<0,05). У надходять хворих з важкою пневмонією статистично значимо частіше, ніж при легкому запаленні, спостерігалася фебрильная температура тіла (54,8%; 40), що супроводжується ознобом в 54,7% (40) випадків, гіпотонія - у 38,3% (28) і тахікардія - в 45,2% (33); (р<0,05). Порівняльний аналіз уражених сегментів, що виявляються при рентгенологічному дослідженні, показав, що при неважко пневмонії переважно дивувалися два сегмента (56,2%; 36) і в меншій мірі

    - один сегмент в 43,7% (28). При важкому легеневій запаленні вогнище інфільтрації локалізувався в трьох і більше сегментах в 52% (38) випадків, в двох сегмента

    - в 35,6% (26).

    Таблиця 2

    Зміни основних лабораторних показників у осіб молодого віку з позалікарняної пневмонією

    Показники Тяжкість пневмонії

    неважка важка

    (N = 64) (n = 73)

    ШОЕ, г / л 25 ± 1,9 36 ± 1,73 *

    лейкоцітих109 / л 9,2 ± 0,08 14,7 ± 0,1 *

    паличкоядерні,% 15,3 ± 2,64 26,9 ± 1,9 *

    лімфоцити,% 25,3 ± 0,09 12,9 ± 0,09 *

    моноцити,% 6,9 ± 0,31 5,3 ± 0,33 *

    гемоглобін, г / л 142 ± 0,057 132 ± 0,056 *

    Гематокрит 42 ± 0,52 38 ± 0,47 *

    еритроцити х1012 / л 4,7 ± 0,058 4,3 ± 0,054 *

    загальний білок, г / л 76,6 ± 0,05 69,0 ± 0,11 *

    альбуміни, г / л 43,4 ± 0,13 36,3 ± 0,1 *

    протромбіновий 84 ± 0,13 71,9 ± 0,14 *

    індекс,%

    С-реактивний 40,6 ± 7,6 94,1 ± 14,7 *

    протеїн, мг / л (n = 43) (n = 33)

    Примітка: * - статистично значущі відмінності між групами (р<0,05).

    З табл. 2 видно, що в групах порівняння у аналізованих нами хворих статистично значимо розрізнялися більшість показників, що відображають ступінь запальної реакції, білкового обміну та змін червоної крові (p<0,05). Темпи зростання показників при важкої пневмонії були значно вище, ніж при легкій її формі. Зміст С-реактивного протеїну в крові було вище норми при обох ступенях тяжкості.

    Ранніми достовірними показниками, що відрізняють ускладнене і не ускладнений перебіг легеневого запалення, були: крепітація (23%; 11), зміна перкуторного легеневого звуку (95,9%; 45), артеріальна гіпотонія (54%; 26) і тахікардія (58%; 28). У той же час важливо відзначити, що при ускладнених формах захворювання в 54,1% (26) випадків рентгенологічно відзначалася інфільтрація переважно трьох і більше сегментів, і дещо рідше - в двох сегментах (33,3%; 16).

    Ретроспективна оцінка лабораторних показників показала, що на ранніх етапах перебігу легеневого запалення є статистично значущі відмінності, характерні для ускладненого і неускладненого перебігу пневмонії у осіб молодого віку (табл. 3). Так, при ускладненій пневмонії нами було відзначено зниження більш ніж в два рази рівня лімфоцитів, гемоглобіну, загального білка і протромбінового індексу. Дані зміни були близькі до таких при важкій формі легеневого захворювання. Крім цього, нами було відзначено, що зміст С-реактив-ного протеїну у хворих з ускладненим і затяжним

    Таблиця 3

    Гематологічні та біохімічні зміни у хворих з ускладненим і неускладненим перебігом пневмонії

    Примітка: * - статистично значущі відмінності між групами (р<0,05).

    плином відповідало важкої пневмонії, а при звичайному перебігу - легкого ступеня запалення.

    У прогнозуванні перебігу та результатів захворювань ряд авторів вважають раціональним і перспективним створення вирішальних правил з використанням арсеналу найбільш достовірних і інформативних ознак, що включають фактори ризику, клінічні і лабораторні показники, а також результати спеціальних досліджень [17; 18; 19].

    Саме в зв'язку з цим нами розроблено математичні моделі оцінки тяжкості та прогнозування перебігу гострого легеневого запалення у осіб молодого віку. За допомогою дискримінантного аналізу отриманих нами клініко-лабораторних даних, з урахуванням критерію Фішера були виявлені десять найбільш інформативних показників, які і були включені в математичну модель оцінки тяжкості пневмонії. В розроблену модель включалися показники з умовою можливості діагностики та їх раннього реагування на зміну ступеня тяжкості захворювання.

    Модель являє собою рівняння, основу якого складають інформативні ознаки, константа і коефіцієнти рівнянь найбільш значущих симптомів.

    Модель являє собою такий вигляд:

    Y2 46,7 5,9 П1 2,2 П2 18,0 П3 3,8 П4 1,8 П5

    4,1 П6 6,5 П7 2,4 П8 2,1 П9 2,3 П10

    Y1 46,1 6,8 П, 3,3 П2 19,2 П3 1,5 П4 1,4 П5

    3,7 П6 7,3 П7 2,0 П8 1,7 П9 1,7 П10

    де Y - умовний код захворювання (1 - легка, 2 - важка пневмонія);

    П - інформативна ознака:

    1. Початок захворювання (1 - гостре, 2 - поступове).

    2. Наявність дихальної недостатності (1 -

    1 ступеня, 2 - II ступеня, 3 - III ступеня, VI - немає).

    3. Наявність гіпотонії під час вступу (зниження систолічного артеріального тиску нижче 90 мм рт. Ст.) (1 - гіпотонія, 2 - немає гіпотонії).

    4. Інфільтрація легких за даними рентгенографії (1 - посилення легеневого малюнка, 2 - один сегмент, 3 - два сегменти, 4 - три і більше, 5 - двобічне ураження).

    5. Рівень загального білка в крові (1 - 68 г / л і більше, 2 - від 68 до 65 г / л, 3 - менше 65 г / л).

    6. Рівень альбуміну в крові (1 - 42 г / л і більше,

    2 - від 42 до 40 г / л, 3 - менше 40 г / л).

    7. Протромбіновий індекс (1 - 80% і більше, 2 - від 80 до 70%, 3 - нижче 70%).

    8. Рівень лейкоцитів крові (1 - до 10х109 / л, 2 - від 10 до 14 разів 109 / л, 3 - понад 14х 109 / л).

    9. Рівень лімфоцитів (1 - від 19% і вище, 2 - від 19 до 12%, 3 - від 12% і нижче).

    10. Показники С-реактивного протеїну (1 - до 40 г / л, 2 - від 40 до 80 г / л, 3 - від 80 г / л і вище).

    Показники Наявність ускладнень

    немає (n = S9) є (n = 4S)

    ШОЕ, мм / год 29 ± 1,7 34 ± 2,17 *

    лейкоцітих109 1G, 5 ± G, 55 15,2 ± 1, G4 *

    лімфоцити,% 22,9 ± 1,19 1G, S ± 1,15 *

    моноцити,% 6,5 ± G, 27 5,3 ± G, 45 *

    гемоглобін, г / л 14G ± 1,47 131 ± 1, S7 *

    гематокрит 41 ± G, 44 3S ± G, 6 *

    ерітроцітих1012 4,6 ± G, G4 4,2 ± G, G6 *

    загальний білок, г / л 75,4 ± G, 79 67,6 ± G, 93 *

    альбуміни, г / л 42,4 ± G, 7 35, G ± G, S4 *

    протромбіновий індекс,% S2,9 ± 1,4S 69,1 ± 3,2S *

    С-реактивний протеїн, мг / л (п = 20) 52,3 ± S, 2 9S, 4 ± 1S, 9 *

    Конкретного хворого необхідно віднести до групи хворих, підсумкове значення моделі якої більше. Незважаючи на те, що математична модель побудована на основі 10 ознак, що виявляються в першу добу госпіталізації, вона є статистично значущою (р < 0,00001) і має досить високу прогностичну здатність (88,3%). З побудованої нами класифікаційної матриці в групі хворих з важким перебігом пропонована модель забезпечила збіг прогнозованого результату з реальним результатом в 82,1% випадків (збіг результатів лікування у 60 хворих з 73). У групі хворих з легкої пневмонією збіг прогнозованого результату з реальним склало 95,3% (збіг результатів у 61 з 64). Чутливість моделі становить 82,1%, специфічність - 95,3%, безпомилковість - 88,3%, частка хибно-негативних відповідей - 17,9%, а хибнопозитивних - 4,7%.

    Крім цього, нами розроблена математична модель прогнозування ускладненого перебігу захворювання в першу добу госпіталізації. До неї увійшли вісім інформативних ознак з урахуванням величини критерію Фішера.

    На підставі проаналізованих нами ознак були розроблені такі моделі:

    Y1 43,8 2,2 П1 8,3 П2 3,1 П3 23,0 П4

    2.7 П5 3,6 П6 3,1 П7 2,3 П8

    Y2 42,2 1,0 П, 7,3 П2 3,5 П3 19,3 П4

    3.7 П5 4,7 П6 3,9 П7 2,5 П8

    де Y - умовний код ускладнення захворювання (1 - не прогнозуються ускладнення, 2 - прогнозуються ускладнення),

    П - інформативна ознака:

    1. Характер харкотиння (1 - слизова, 2-слизисто-гнійна, 3 - гнійна, 4 - кров'яна).

    2. Початок захворювання (1 - гостре, 2 - поступове).

    3. Характер хрипів (1 - поодинокі вологі, 2 - крепітація, 3 - сухі, 4 - немає).

    4. Наявність гіпотонії під час вступу (зниження систолічного артеріального тиску нижче 90 мм рт. Ст.) (1 - гіпотонія, 2 - немає гіпотонії).

    5. Інфільтрація легких за даними рентгенографії (1 - посилення легеневого малюнка, 2 - один сегмент, 3 - два сегменти, 4 - три і більше, 5 - двобічне ураження).

    6. Рівень альбуміну в крові (1 - 42 г / л і більше,

    2 - від 42 до 40 г / л, 3 - менше 40 г / л).

    7. Рівень лімфоцитів (1 - від 19% і вище, 2 - від 19 до 12%, 3 - від 12% і нижче).

    8. Показники С-реактивного протеїну (1 - до 40 г / л, 2 - від 40 до 80 г / л, 3 - від 80 г / л і вище).

    Розроблена модель прогнозу ускладненого перебігу пневмонії є статистично значущою (р < 0,00001) і має досить високу прогностичну здатність (86,1%).

    У групі хворих з ускладненою пневмонією вона забезпечує збіг прогнозованого результату з реальним результатом в 70,8% випадків (збігу результатів лікування у 34 з 48). У групі пацієнтів «без ускладнень» - в 94,3% (збіг результатів у 84 хворих з 89). Використання моделі є традиційним. Найбільше значення підсумкової суми буде свідчити про прогнозований ускладненні легеневого захворювання.

    У практичній пульмонології для поділу хворих за тяжкістю захворювання традиційно використовується класифікація та критерії Європейського респіраторного товариства (ERS 1998, 2005), затверджені для застосування в Російській Федерації наказом МОЗ РФ № 300 «Про затвердження стандартів діагностики та лікування, хворих з неспецифічними захворюваннями легень». Однак раніше, відповідно до класифікації, запропонованої М.С. Молчановим (1965) з доповненнями Д.В. Коровиной (1978) і Е.В. Гембіцького і співавт. (1988), що проіснувала більше 30 років, тяжкість пневмонії поділялася на три ступені тяжкості. Метою даного етапу дослідження було уточнення доцільності поділу хворих молодого віку з позалікарняної пневмонією на два ступені тяжкості.

    При проведенні кластерного аналізу нами було відзначено, що евклідова відстань між кластерами при триступеневої розподілі більше, ніж двоступеневих, що є більш точним (табл. 4,5; рис. 1,2). Таким чином, з точки зору практичного використання поділу хворих з позалікарняної пневмонією і тактики їх ведення на три ступені тяжкості (3 кластера) є, з нашої точки зору, більш раціональним.

    Таблиця 4

    Значення евклидова відстані між кластерами (три ступеня тяжкості пневмонії)

    No. 1 No. 2 No. 3

    No. 1 G, GGGGGG 1, G43635 G, 364394

    No. 2 1, G215S5 G, GGGGGG G, 674475

    No. 3 G, 6G3651 G, S21264 G, GGGGGG

    Таблиця Б

    Значення евклидова відстані між кластерами (два ступені тяжкості пневмонії)

    No. 1 No. 2

    No. 1 G, GGGGGG G, 5G657S

    No. 2 G, 711743 G, GGGGGG

    На представленому рис. 1 видно, що найбільший внесок в розділення пацієнтів з внебольніч-ної пневмонією на три ступені тяжкості вносять

    наступні показники: характер хрипів в легенях, ступінь дихальної недостатності, рівень артеріального тиску при первинному огляді, обсяг інфільтративних змін в легенях, кількість загального білка, альбуміну, лімфоцитів, гемоглобіну, С-реактивного протеїну.

    При поділі хворих на два кластери відстань між виділеними ознаками мінімально, що природно ускладнює діагностику і прогнозування тяжкості гострого легеневого запалення (рис. 2). На відміну від показників інформативних для триступеневого поділу такі показники, як:

    характер початку захворювання, рівень альбуміну в крові, кількість лімфоцитів в крові, рівень гемоглобіну і С-реактивного протеїну - виявилися менш значимими.

    ВИСНОВОК

    1. Істотними для діагностики і прогнозу важкого або ускладненого перебігу захворювання є дані рентгенографічного дослідження легких і лабораторні показники, які можна дістати вже в першу добу госпіталізації хворого. За нашими даними, найбільш значущими ознаками є рівні зниження протромбінового індексу, загального білка, альбуміну, С-реактивного протеїну і лімфоцитів.

    2. Застосування методів системного аналізу показало, що поділ пневмонії на три ступені тяжкості є доцільним, так як дозволяє більш точно віднести хворого до тієї або іншого ступеня тяжкості на основі наявних клініко-лабораторних показників та інструментальних даних, а також визначити тактику його госпітального ведення.

    3. Комплексний аналіз відомостей про хворого, клінічної картини захворювання з обов'язковим використанням усього наявного арсеналу достовірних клінічних та лабораторних даних є раціональним підходом до вирішення питань прогнозування. Отримані математичні моделі дають можливість застосувати всю сукупність відомостей, одержуваних при традиційному обстеженні, систематизувати клінічні і лабораторні дані в єдиний алгоритм і прогнозувати розвиток важкого або ускладненого перебігу у хворих з позалікарняної пневмонією в першу добу госпіталізації.

    ЛІТЕРАТУРА

    1. Winn W.C. Bacterial infections / W.C.Winn, J. Chandler, F. Chandler // Pulmonary Pathology ed. D.H. Dail. S.P.Hammar. 2-nd ed.- New York: Springer Verlag, 1993.- P. 255-330.

    2. Домникова Н.П. До питання етіології випадків пневмоній з летальним результатом / Н.П. Домникова, В.Н. Ільїна // Проблеми терапевтичної та хірургічної пульмонології: ХХХ (1967-1997) Всеросійська наук.-практ. конф .: Зб. матеріалів.- С.-Пб., 1997.- С. 194-195.

    Plot of Means for Each Cluster

    5.0

    4.5

    4.0

    3.5

    3.0

    2.5

    2.0

    1.5 1,0 0,5 0,0

    Мал.

    г h A

    / І * \ Ч у "?" Ґ у І \ ч |-J ? > :

    і / У / с • t

    У ... •< ґ "" "

    NASHALO STNEDOST INFILTRA ALBUMIN HB

    HRIPY DAVLENIE 0_BEL0K LYMFO CRP

    Variables

    -о- легка ступінь -о - важкий ступінь • про середній ступінь

    1. Середні значення інформативних змінних при поділі хворих позалікарняної пневмонією на три ступеня тяжкості (З кластера)

    Plot of Means for Each Cluster

    4.5

    4.0

    3.5

    3.0

    2.5

    2.0

    1.5 1,0 0,5 0,0

    и.

    /

    ґ А

    ; V Ч: if

    NASHALO ST NEDOST INFILTRA ALBUMIN HB

    HRIPY DAVLENIE 0_BEL0K LYMFO CRP

    Variables

    -о- нетяжкий перебіг -п- важкий перебіг

    Мал. 2. Середні значення інформативних змінних при поділі хворих позалікарняної пневмонією на два ступені тяжкості (2 кластера)

    3. Сибільов В.І. та ін. До питання про профілактику гострих респіраторних вірусних інфекцій та пневмоній у військах В.І.. Сибільов, В.А. Хотенко, В.І. Рижиков, А.Ф. Воронцов // Воен.-мед. журн.- 1999.- № 2.- С.18-24.

    4. Медников Б.Л. Первинна пневмонія у осіб молодого віку: Автореф. дис. ... док. мед. наук: 14.00.43. - М., 1991.- 45 з.

    5. Сильвестров В.П. Пневмонії. / В.П. Сильвестров, П.І. Федотов. - М .: Медицина., 1987. - 246 с.

    6. Синопальников А.І. та ін. Оптимізація етіологічної діагностики і адекватна антибактеріальна терапія гострих пневмоній / А.І. Синопальников, М.Б. Миронов, А.Л. Комісарів // Воен.-мед. журн.- 1996.- № 2.- С. 30-33.

    7. Kunkel S.L. Cytokine networking in lung inflammation /

    S.L. Kunkel, P.M. Stricter // Hosp. Pract.- 1994.- Vol.25.-P. 63-69.

    8. Чучалин А.Г. Актуальні питання пульмонології // Пульмонологія.-1991.- № 1.- С. 6-9.

    9. Петленко В.П. Методологічні основи прогнозування в медицині / В.П. Петленко, А.Ю. Барановський // Клин. медицина.- 1992.- № 1.- С.3-8.

    10. Усербаев С.Б. та ін. Критерії прогнозування перебігу пневмонії / С.Б. Усербаев, Р.І. Семенова, К.А. Маскеев // Сб.резюме 4 Национ. конгр. по хворобах органів диханія.- Москва, 1994.- № 711.

    11. Мізін В.Т. Значення для диспансеризації прогностичного моделювання на основі діагностики припускає-тологіі // Казан. мед. журн.- 1989.- № 1.- C.39.

    12. Стручков П.В. Введення в функціональну діагностику зовнішнього дихання. / П.В. Стручков, Р.С. Виницкая, І.А. Люкевіч - М., 1996.- 72с.

    13. Hasse V. Point of care testing for C-reactive protein. Australian Family Physician 2006; 35 (7): 513-516

    14. Victor van der Meer. Diagnostic value of C reactive protein in infections of the lower respiratory tract: systematic review. BMJ 2005; 331: 26 (2 July), doi: 10.1136

    15. Шепеленко А.Ф. та ін. Роль гуморальних маркерів активності запалення в оцінці адекватності стартової антибактеріальної хіміотерапії негоспітальної пнев-моніі. / А.Ф. Шепеленко, В.Л. Хацкевич, О.А. Ліщенюк, Г.В. Коршунов, М.А. Долмашкіна // Воен.-мед. журн.-2005.- № 1.- С. 25-30.

    16. Григор'єв С.Г. Багатовимірні математико-статистичні моделі класифікації в медицині / С.Г. Григор'єв, В.В. Іванов, Р.В. Мізерене, М.В. Резванцев. - С.-Пб.

    - 2005. - С. 14-35.

    17. Молотков В.Н. Роль кібеpнетікі в совеpшенствованіі діагностики, пpогнозіpованіі і виборами методу лікування у пульмонологічних хворих / В.М. Молотков, О.П. Мінцеp // Теpапевт. аpх.- 1984.- № 8. - С. 61-66.

    18. Замотін Б.А. Методичне обгрунтування до створення універсальної обчислювальної програми для ЕОМ з безперервного автоматизованого пошуку факторів ризику / Б.А. Замотін, В.Г. Артемов, Н.А. Казберюк // Зб. резюме 2 Всесоюзну. конгр. по хворобах органів диханія.- Челябінськ, 1991.- №765.

    19. Mandell L.A. Initial antimicrobial treatment of hospital acquired pneumoniae in adults: a conference report / L.A. Mandell, T.S. Marrie, M.S. Niederman // Can. J. Infect. Dis.- 1993.- Vol.4.- № 6. - P. 317- 321.

    MATHEMATICAL MODELS OF PREDICTING COURSE OF COMMUNITY-ACQUIRED PNEUMONIA IN YOUNG PERSONS

    I.I. Sirotko, R.G. Samoilov

    SUMMARY

    A complex research was performed as a result of which mathematical models of possible development of complications and heavy course of community-acquired pneumonias young persons were constructed. Discriminantal and cluster analyses were applied for mathematical modeling of inflammatory process. Predictors of early predicting the community-acquired pneumonia course were revealed.


    Ключові слова: математичне моделювання / позалікарняна пневмонія / прогнозування ризику ускладнень / прогнозування тяжкого перебігу / mathematical modelling / extrahospital pneumonia / predicting of complications risk / predicting of severe course

    Завантажити оригінал статті:

    Завантажити