Энцефалометрические особенности строения черепа у больных с ахондроплазией и статистические методы экспертной постановки диагноза
Автор: Климов Олег Владимирович, Гайдышев Игорь Павлович
Журнал: Гений ортопедии @geniy-ortopedii
Рубрика: Оригинальные статьи
Статья в выпуске: 1, 2014 года.
Бесплатный доступ
Цель. Выявление диагностически значимых и статистически достоверных антропометрических особенностей строения черепа у пациентов с ахондроплазией. На основе полученных результатов изучить возможность применения методов математической статистики, для дифференциальной диагностики с другими видами дисплазий скелета по антропометрическим характеристикам головы. Материалы и методы. Изучены фотографии 25 пациентов с ахондроплазией и 15 пациентов с гипохондроплазией, проходивших лечение в РНЦ «ВТО» с 2007 по 2012 г., а также 25 здоровых лиц, которые составили контрольную - эталонную группу. Все исследуемые были представителями европеоидной расы. Математический анализ полученных данных с целью изучения возможности компьютерной дифференциальной диагностики заболеваний был проведен с использованием двух статистических методов, реализованных в программе анализа данных «AtteStat». Для исследования были выбраны стандартные энцефалометрические точки, которые достаточно четко могут презентоваться на голове человека, в том числе и на фотографии. Результаты. Впервые получены данные об антропометрических особенностях строения головы у больных ахондроплазией. На основе проведенных измерений получены цефалометрические индексы, среди которых методами математической статистики выявлены наиболее диагностически значимые показатели. Заключение. Анализ выявленных показателей методом множественной логистической регрессии позволил получить параметрическое значение, отражающее вероятность наличия заболевания для конкретного пациента с данным набором антропометрических характеристик.
Ахондроплазия, удлинение конечностей, системные заболевания скелета, диагностика, статистический анализ, цефалометрические индексы, метод множественной логистической регрессии
Короткий адрес: https://sciup.org/142121734
IDR: 142121734