Assessment of the prognostic significance of the quantitative informativeness of the signs of acute pneumonia

Cover Page


Cite item

Abstract

The prospect of the use of mathematical simulation with prognostic evaluation of the peculiarities of the course and results of acute pneumonia in the optimization of the treat ment-and-diagnostic complex is shown. In this connection, the importance of hte quantitative study of clinicolaboratory and instrumental indices with subsequent rational contraction of the volumes of primary observation of patients is emphasized. The calculation of the in formativity for every index is performed.

Full Text

Острые пневмонии (ОП) являются одними из наиболее частых заболеваний органов дыхания. В настоящее время сохраняется тенденция к учащению тяжелых и затяжных ее форм. Среди перспективных направлений, в значительной степени способствующих разработке данной проблемы, важное место занимает использование математических методов, кибернетики и вычислительной техники. Математическое моделирование течения патологического процесса способствует успешному предвидению исхода заболевания. Оптимизация процессов диагностики позволяет проводить более эффективное лечение. Для этого необходимо с помощью математического анализа отобрать из огромного количества показателей те немногие, которые отличаются подлинной информативностью, сократив таким образом на 80—90% бесполезные, а порой и мучительные для больного исследования [7].
Математический анализ вносит в ^снятие «информативности» объективный смысл, количественное выражение. Так, В. С. Генес [3] рекомендует для анализа информационной способности показателей исследование характеристических интервалов. Принципиальными положениями метода являются распределение параметров дифференцируемых состояний в зависимости от их величин, выделение специфичных и относительно специфичных зон величин показателей по минимальной трансгрессии рядов, количественная оценка с последующим решением вопроса о пригодности показателей для различения данных состояний.
Неоднозначны попытки определения прогностической значимости показателей с помощью широко распространенного Т-критерия Стыодента, основанного на сравнении частоты неблагоприятного исхода заболевания при наличии исследуемого признака со средней частотой неблагоприятного исхода у всех больных, обследованных на данный показатель. Чем дальше отстоят значения частоты плохих результатов от величин средней, тем больше Т и тем выше прогностическая ценность признака [8]. Однако В. В. Власов [1] указывает на недостаточность статистической достоверности различия двух распределений с разным прогнозом для суждения об эффективности использования признака. Основной причиной этого, по мнению автора, является зависимость Т-критерия от числа наблюдений, что при большой выборке ведет к искусственному преувеличению ценности незначительных различий, а при малой — к «загрублснию» и возможному пропуску важнейших из них.
В своей работе мы использовали в качестве количественной информативности логарифмическую информационную меру Кульбака [4]. Данная величина, будучи всегда положительной, отражает абсолютное значение (модуль) вклада исследуемого диапазона признака в приближение к любому правильному диагностическому порогу.
j (xi)-[(dl/62)_2+(62/ft!)2-24-(l/62i + l/d22) • (xt-x2) 2] • 2,5 Ige [4], где j(xi) — информативность признака x; Xi и x2, di и 62 —средние и среднеквадратичные отклонения дифференцируемых распределений; 2,5 Ige — постоянная величина, равная 1,085735.
На предмет информативности з бинарном прогнозе конечного исхода заболевания (благоприятный, неблагоприятный) нами исследованы параметры, полученные при поступлении в стационар у 241 больного ОП (180 мужчин и 61 женщина, средний возраст—40,4 года). С целью разносторонней оценки особенностей имеющего место острого воспалительного процесса существующий диагностический комплекс дополнен исследованием функции внешнего дыхания на пневмотахографе ПТГ-3-01 с двухкоординатным графопостроителем (СКТБ «Медтехника», Казань), полярографической активности сыворотки крови на полярографе Ра-2 (ЧССР) и некоторых других показателей крови. Нарушения бронхиальной проходимости оценены построением петли «поток объем» (ППО) и методом перекрытия воздушного потока. Полученные данные обработаны по формуле [4] и сгруппированы в упорядоченные ряды в табл. 1. 2.
При рассмотрении параметров внешнего дыхания (табл. 1) обращает на себя внимание высокая информативность показателей ППО, особенно тех. которые характеризуют пиковый поток (ПОС) и проходимость бронхов малого калибра (МОС-5). Этот факт количественно подтверждает клинические результаты других авторов [5, 9]. Сппрографическис же данные обладают значительно меныпей информативностью. В. Г. Бокша и соавт. [2], оценивая информативность спиро графическпх показателей по Кульбаку с целью дифференциальной диагностики степеней вентиляционной недостаточности, также получили высокие значения для объема форсированного выдоха за 1 с (ОФВ]) и максимальной вентиляции легких (МВЛ). Расхождение с нашими данными по информационному весу ЖЕЛ можно объяснить, по-видимому, особенностями обструктивного синдрома при ОП. Исходя из полученных данных следует отказаться от оценки бронхиальной проходимости методом перекрытия воздушного потока R вд., R выд.) на пневмотахо графс ПТГ-3-01 как от малоинформативного теста, видимо, вследствие инерционных особенностей аппарата.
Среди показателей крови (табл. 2) в прогнозе исходов ОП выделяется высокий информационный вес второй ступени полярограммы (Н2) и иммуноглобулина G (IgG). При рассмотрении так называемых «острофазовых тестов» мы видим одинаковую информативность показателей лейкоцитоза и сиаловых кислот, превышающих таковую СОЭ примерно в 2 раза и уровня фибриногена плазмы в 9 раз. Из показателей лейкоформулы наибольшее значение имеет процентное содержание эозинофилов и лимфоцитов.
При ближайшем рассмотрении данных табл. 1 можно отметить относительно плановое снижение информативности признаков от МОС75 к МОС50. Следующий далее показатель ФЖЕЛ обладает в 2,5 раза меньшей информативностью. Видимо, вследствие этого при исследовании ФВД можно ограничиться анализом первых 8 параметров, соотнеся их с должными величинами и сравнивая с нормальными значениями для суждения о выраженности вентиляционной недостаточности. Сигмы (среднеквадратичные отклонения) должных величин представлены в соответствующих руководствах [6].
При обработке данных табл. 2 аналогичным способом наиболее инфор-W мативными параметрами оказались первые три. Однако в данном случае вследствие малого количества таких показателей можно рекомендовать округление информативности до целых значений. При этом получается комплекс тоже из 8 показателей с информативностью 1,0 и более. Конечно, данное округление внесет некоторый «диагностический шум», поэтому при практическом использовании комплексов в первую очередь следует исходить из особенностей клинических ситуаций.
Таким образом, полученные наЖ данные свидетельствуют о необходимости изучения тех или иных параметров, ориентируя на более информативные тесты и тем самым рационально сужая масштабы затрачиваемых усилий. При этом кроме разгрузки лабораторной службы достигается и большая объективизация диагностических исследований в прогнозе исходов острых пневмоний.

×

About the authors

D. A. Valimukhametova

Kazan Order of the Red Banner of Labor Medical Institute named after S.V. Kurashov

Author for correspondence.
Email: info@eco-vector.com
Russian Federation

R. F. Khamitov

Kazan Order of the Red Banner of Labor Medical Institute named after S.V. Kurashov

Email: info@eco-vector.com
Russian Federation

References

  1. Власов В. В. Сов. мед —1990. № 12. С. 35—37.
  2. Бокша В. Г. и соавт. Автоматизирован ная система оценки функции дыхания.— Киев, 1983.
  3. Генес В. C. Лабораторная диагностика,—Тезисы III Всесоюзного съезда врачей лаборантов.—М., 1985.
  4. Гублер Е. В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов,—Л., 1978.
  5. Зильбер Е. А., Шунько Б. Е.//Тер. арх,—1981,—№ 3—С. 87—91.
  6. Клемент Р. Ф., Лаврушин А. А., ТерПогосян П. А., Котегов Ю. М. Инструкция по применению формул и таблиц должных величин основных спирографических показателей.-Л., 1986.
  7. Марчук, Г. И., Бербенуова Э. П. Острые пневмонии. Иммунология, оценка тяжести, клиника, лечение,—М., 1989.
  8. Минуер О. П., Молотков В. Н. Кибернетическое прогнозирование в пульмонологии.—М., 1983.
  9. Шалаев Е. П., Бойчак М. П.//Врач. дело —1990.—№ 8. -С. 51—52.

© 1993 Valimukhametova D.A., Khamitov R.F.

Creative Commons License

This work is licensed
under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.





This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies