Оценка прогностической значимости количественной информативности признаков острой пневмонии
- Авторы: Валимухаметова Д.А.1, Хамитов Р.Ф.1
-
Учреждения:
- Казанский орден Трудового Красного Знамени медицинского института имени С. В. Курашова
- Выпуск: Том 74, № 4 (1993)
- Страницы: 248-251
- Раздел: Статьи
- Статья получена: 08.06.2021
- Статья одобрена: 08.06.2021
- Статья опубликована: 15.08.1993
- URL: https://kazanmedjournal.ru/kazanmedj/article/view/71374
- DOI: https://doi.org/10.17816/kazmj71374
- ID: 71374
Цитировать
Полный текст
Аннотация
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.
Ключевые слова
Полный текст
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.
Об авторах
Д. А. Валимухаметова
Казанский орден Трудового Красного Знамени медицинского института имени С. В. Курашова
Автор, ответственный за переписку.
Email: info@eco-vector.com
Россия
Р. Ф. Хамитов
Казанский орден Трудового Красного Знамени медицинского института имени С. В. Курашова
Email: info@eco-vector.com
Россия
Список литературы
- Власов В. В. Сов. мед —1990. № 12. С. 35—37.
- Бокша В. Г. и соавт. Автоматизирован ная система оценки функции дыхания.— Киев, 1983.
- Генес В. C. Лабораторная диагностика,—Тезисы III Всесоюзного съезда врачей лаборантов.—М., 1985.
- Гублер Е. В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов,—Л., 1978.
- Зильбер Е. А., Шунько Б. Е. Тер. арх,—1981,—№ 3—С. 87—91.
- 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.
- Марчук, Г. И., Бербенуова Э. П. Острые пневмонии. Иммунология, оценка тяжести, клиника, лечение,—М., 1989.
- Минуер О. П., Молотков В. Н. Кибернетическое прогнозирование в пульмонологии.—М., 1983.
- Шалаев Е. П., Бойчак М. П. Врач. дело —1990.—№ 8. -С. 51—52.
Дополнительные файлы
