<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">Kazan medical journal</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">Kazan medical journal</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Казанский медицинский журнал</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn publication-format="print">0368-4814</issn><issn publication-format="electronic">2587-9359</issn><publisher><publisher-name xml:lang="en">Eco-Vector</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">7235</article-id><article-id pub-id-type="doi">10.17750/KMJ2017-894</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en"><subject>Theoretical and clinical medicine</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru"><subject>Теоретическая и клиническая медицина</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject>Research Article</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="en">Individual prognosis of urolithiasis, benign hyperplasia and prostate cancer development based on medical and social risk factors</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Индивидуальное прогнозирование развития мочекаменной болезни, доброкачественной гиперплазии и рака предстательной железы по медико-социальным факторам риска</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Zolotukhin</surname><given-names>O V</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Золотухин</surname><given-names>Олег Владимирович</given-names></name></name-alternatives><email>zolotuhin-o@yandex.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff1"><aff><institution xml:lang="en">Voronezh State Medical University named after N.N. Burdenko</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">Воронежский государственный медицинский университет им. Н.Н. Бурденко</institution></aff></aff-alternatives><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2017-12-15" publication-format="electronic"><day>15</day><month>12</month><year>2017</year></pub-date><volume>98</volume><issue>6</issue><issue-title xml:lang="en">VOL 98, NO6 (2017)</issue-title><issue-title xml:lang="ru">ТОМ 98, №6 (2017)</issue-title><fpage>894</fpage><lpage>900</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2017-12-04"><day>04</day><month>12</month><year>2017</year></date></history><permissions><copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2017, Zolotukhin O.V.</copyright-statement><copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2017, Золотухин О.В.</copyright-statement><copyright-year>2017</copyright-year><copyright-holder xml:lang="en">Zolotukhin O.V.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="ru">Золотухин О.В.</copyright-holder><ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/"/><license><ali:license_ref xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/">http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0</ali:license_ref></license></permissions><self-uri xlink:href="https://kazanmedjournal.ru/kazanmedj/article/view/7235">https://kazanmedjournal.ru/kazanmedj/article/view/7235</self-uri><abstract xml:lang="en"><p>Aim. To predict the risk of developing urolithiasis, benign hyperplasia and prostate cancer on the basis of mathematical modeling on individual medical and social factors. Methods. Prognostic evaluation of the risk of studied pathology development based on 30 medical and social factors was performed. Representive samples of patients with verified diagnosis of urolithiasis, benign prostatic hyperplasia and prostate cancer (study groups) as well as individuals without these diseases (comparison group) constituted the material of the study. The study protocol included preparation of primary data, transformation of qualitative data into numerical form, logistic regression modeling of risk, verification of models. Risk prediction itself was performed with the use of reasonably chosen methods of mathematical modeling (a priori ranging, regression analysis and discrete correlation pleiades aimed at minimizing the informative parameter redundancy). The developed models were verified by passive experiment method. Results. Based on long-term empirical observation the scientific hypothesis was proposed that urolithiasis, benign hyperplasia and prostate cancer development is more probable in patients with certain risk factors. To prove or reject the proposed hypothesis, the analysis of prognostic informativeness was performed for 30 factors suspected to cause the studied pathology development. It was performed with the use of logistic regression models. As a result among the studied working and living conditions of urological patients prognostically significant factors were determined. Developed on their basis (and subsequently verified) models allowed mathematically evaluating real risk of the studied urologic diseases development. Conclusion. Development of the models of individual risk of the studied nosologic forms development based on the analysis of medical and social factors is principally possible; verification of the developed models confirms their practical applicability and proves the principal feasibility of the proposed approach.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p>Цель. Реализация прогнозирования риска развития мочекаменной болезни, доброкачественной гиперплазии и рака предстательной железы на основе математического моделирования по индивидуальным медико-социальным факторам. Методы. Проведена прогностическая оценка риска развития изучаемых заболеваний по 30 медико-социальным факторам. Материал исследования составили репрезентативные выборки пациентов с подтверждённым диагнозом «мочекаменная болезнь», «доброкачественная гиперплазия предстательной железы» и «рак предстательной железы» (основные группы), а также люди без этих заболеваний (группа сравнения). Протокол исследования включил подготовку первичных данных, преобразование качественных данных в числовую форму, логистическое регрессионное моделирование риска, верификацию моделей. Собственно прогнозирование риска осуществлено с помощью обоснованно выбранных методов математического моделирования (априорного ранжирования, регрессионного анализа и способа дискретных корреляционных плеяд для минимизации информативной параметрической избыточности). Разработанные модели подвергались верификации методом пассивного эксперимента. Результаты. На основе продолжительных эмпирических наблюдений была выдвинута научная гипотеза о том, что мочекаменная болезнь, доброкачественная гиперплазия и рак предстательной железы имеют более высокую вероятность развития у пациентов, имеющих воздействие определённых факторов риска. С целью подтверждения или опровержения выдвинутой гипотезы произведён анализ прогностической информативности 30 факторов, «подозреваемых» на причастность к развитию изучаемых форм патологии. Это реализовано с помощью логистического регрессионного моделирования. В результате среди изученных условий труда и жизни урологических пациентов были определены прогностически значимые факторы. Составленные на их основе (и впоследствии верифицированные) модели позволили математически оценить реальный риск развития изучаемых урологических заболеваний. Вывод. Разработка моделей индивидуального риска развития изучаемых нозологических форм на основе анализа медико-социальных факторов принципиально возможна; верификация разработанных моделей подтверждает их практическую применимость и доказывает принципиальную целесообразность предложенного подхода.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><kwd>urologic pathology</kwd><kwd>risk of development</kwd><kwd>individual prognosis</kwd><kwd>urolithiasis</kwd><kwd>benign prostatic hyperplasia</kwd><kwd>prostate cancer</kwd><kwd>medical and social factors</kwd><kwd>mathematical modeling</kwd><kwd>verification of the models</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>урологическая патология</kwd><kwd>риск развития</kwd><kwd>индивидуальное прогнозирование</kwd><kwd>мочекаменная болезнь</kwd><kwd>доброкачественная гиперплазия предстательной железы</kwd><kwd>рак предстательной железы</kwd><kwd>медико-социальные факторы</kwd><kwd>математическое моделирование</kwd><kwd>верификация моделей</kwd></kwd-group></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><mixed-citation>Гублер Е.В. Вычислительные методы распознавания патологических процессов. Ленинград: Медицина. 1970; 319 с.</mixed-citation></ref><ref id="B2"><label>2.</label><mixed-citation>Гланц С. Медико-биологическая статистика. М.: Практика. 1999; 459 с.</mixed-citation></ref><ref id="B3"><label>3.</label><mixed-citation>Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных: применение пакета прикладных программ STATISTICA. М.: МедиаСфера. 2002; 312 с.</mixed-citation></ref><ref id="B4"><label>4.</label><mixed-citation>Дюк В.Э. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях. СПб.: Питер. 2003; 528 с.</mixed-citation></ref><ref id="B5"><label>5.</label><mixed-citation>Медик В.А., Токмачев М.С. Математическая статистика в медицине. М.: Финансы и статистика. 2007; 800 с.</mixed-citation></ref><ref id="B6"><label>6.</label><mixed-citation>Халафян А.А. Statistica 6. Статистический анализ данных. М.: Бином-Пресс. 2008; 512 с.</mixed-citation></ref><ref id="B7"><label>7.</label><mixed-citation>Чопоров О.Н., Золотухин О.В., Болгов С.В. Алгоритмизация интеллектуального анализа данных о распространённости заболеваний на региональном и муниципальном уровнях. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2015; (9). http://moit.vivt.ru/wpcontent/uploads/2015/06/ChoporovZolotuhinBoglov_2_15_1.pdf (дата обращения: 08.05.2017).</mixed-citation></ref><ref id="B8"><label>8.</label><mixed-citation>Чопоров О.Н., Болгов С.В., Манакин И.И. Особенности применения методов интеллектуального анализа данных и многоуровневого мониторинга при решении задачи рационализации медицинской помощи. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. Воронеж. 2015; 8 (1). http://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2015/04/ChoporovBolgovManakin%20_1_15_1.pdf (дата обращения: 08.05.2017).</mixed-citation></ref><ref id="B9"><label>9.</label><mixed-citation>Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Моделирование систем. Объектно-ориентированный подход. СПб.: БХВ-Петербург. 2012; 185 с.</mixed-citation></ref><ref id="B10"><label>10.</label><mixed-citation>Юнкеров В.И., Григорьев С.Г. Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований. СПб.: ВМедА. 2002; 266 с.</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>
