Математическое моделирование групп риска и ранняя диагностика хронических болезней нижниx дыхатель ных путей

Автор: Еселевич С.А., Кулаков А.А., Никитин А.А., Рождественский М.Е., Рождественский В.Е.

Журнал: Вестник Национального медико-хирургического центра им. Н.И. Пирогова @vestnik-pirogov-center

Рубрика: Оригинальные статьи

Статья в выпуске: 3 т.7, 2012 года.

Бесплатный доступ

Для разработки рекомендаций по доклинической диагностике хронических болезней нижних дыхательных путей в настоящей работе установлены наиболее существенные факторы риска их развития, определена численная значимость каждого и их сочетаний, количественно определен индивидуальный индекс риска развития указанных заболеваний. Приводятся основы авторской методологии с использованием математических методов корреляции и регрессии для создания программы диагностики. На конкретном производстве сформировано четыре группы по нарастанию риска, отличающиеся друг от друга по программным и дополнительным признакам.

Факторы риска, индекс риска, группы риска, доклиническая диагностика

Короткий адрес: https://sciup.org/140188113

IDR: 140188113

Текст научной статьи Математическое моделирование групп риска и ранняя диагностика хронических болезней нижниx дыхатель ных путей

Известно, что хронические болезни нижних дыхательных путей (ХБНДП) по своему медико-социальному значению являются фундаментальной проблемой пульмонологии, что обусловлено их тесной связью с другими заболеваниями органов дыхания и развитием инвали-дизирующих осложнений [1, 3, 7]. Обострения ХБНДП являются причиной 65% всех дней нетрудоспособности, связанных с обострениями хронических неспецифических заболеваний легких [1, 8, 9]. Попытки ранней диагностики этой распространенной патологии осуществлялись неоднократно, однако многолетние наблюдения не подтвердили диагностическую ценность отдельных форм кашля, изменений показателей форсированного выдоха в ранней диагностике ХБНДП [7, 8]. Тем не менее, в отечественной литературе имеются рекомендации по построению простейшей модели заболевания, хронизации процесса заболевания, моделированию иммунного ответа [5], описаны методы исследования многофакторных проблем [11]. При этом математические исследования не противопоставлялись клиническим данным, а существенно дополняли друг друга [2, 10].

Цель исследования – разработка рекомендаций по доклинической диагностике ХБНДП на основе наиболее существенных их факторов риска (ФР) с определением численной значимость каждого и их сочетаний для количественной оценки индивидуального риска (ИР) развития заболеваний.

Материал и методы исследования

При помощи специально разработанной анкеты, включающей вопросы о наличии наиболее известных ФР ХБНДП, причинах возникновения и продолжительности респираторных симптомов[9] и последующего клинического осмотра, обследовано 158 человек. На основании клинического осмотра было выделено 4 группы: 1) 43 – здоровые, 2) 17 – с угрозой развития заболевания – несколько ФР, 3) 20 – с предболезнью ХБНДП, отмечающие респираторные симптомы при дополнительных нагрузках на органы дыхания и имеющие несколько ФР, 4) 78 – больные ХБНДП с осложнениями [3]. Проведено изучение корреляционных связей между величинами, характеризующими экспертную оценку по группам 1, 2, 3, 4 и отдельными ФР, численные значения каждого из которых были предварительно рассчитаны [4] по формуле:

14 _ _

Кух/ = (1 / ((N -1) оХ/ Оу)) 2 (хи - N № - Y), f-i где: KYXJ – коэффициент корреляции по признаку с номером j; xj – дисперсия признака j; Y – дисперсия зависимой переменной;X/;Y– средние значения по выборке признака XJ и зависимой переменной соответственно; N = 158 – число элементов в выборке.

В последующем использованы множественная регрессия «методом плоских вращений»[6] и критерий [t] Стъюдента с достоверностью не менее (p < 0,05).

Результаты и обсуждение

Полученные коэффициенты корреляции представлены в таблице 1, из которой следует, что наибольшую значимость имели 6 признаков: частые острые респираторно-вирусные заболевания (ОРВЗ) (3 раза и более в год); возраст; острые заболевания легких (ОЗЛ), перенесенные к моменту обследования; ЛОР-патология; активное или пассивное курение; аллергическая конституция.

Табл. 1. Результаты расчетов коэффициентов корреляции для ФР ХБНДП (N = 158)

Признак

Коэффициент корреляции

Частота ОРВЗ

0,474

Возраст

0,341

Острые заболевания легких по анамнезу

0,325

Патология лор-органов

0,308

Курение

0,299

Аллергия

0,209

Наследственность по ХБНДП

0,205

Коэффициенты корреляции отразили относительную значимость признаков, сравнение значений между собой и «тесноту» связи зависимой переменной, то есть экспертной оценки с независимой величиной (ФР) в линейном приближении. Последующее применение множественной регрессии методом «плоских вращений» [6] позволило связать количественное выражение ФР с вычислением ИР ХБНДП.

14 Y = b0 + ^ b; X/ , где bo, bi – коэффициенты регрессии; Xi – независимые переменные (ФР); Y – численное значение индекса риска.

Таким образом, была разработана программа вычисления индивидуального ИР ХБНДП, включающая характеристики экзогенных воздействий (курение), возраст пациента, формирование инфекционного и аллергического синдромов в косвенной зависимости от генофенотипических особенностей, условий производства, проживания, питания и др.

Разработанная программа применена при обследовании группы, состоящей из 134 условно здоровых лиц: 98 рабочих приборостроительного производства, характеристика которых представлена в таблице 2, и 36 служащих, не связанных с промышленностью. Вариационный ряд полученных результатов (- 0,27 ... 5,37) представлен на рисунке 1. Обратило на себя внимание то обстоятельство, что в единичных случаях возможно сочетание ФР с результатом ИР с отрицательным знаком, что повышает достоверность сопоставлений с позиций медико – биологической статистики.

Как следует из представленной диаграммы, значения ИР имели характер кривой линии с наибольшим изломом

Диаграмма распределения ИР в обследованной группе условно здоровых лиц (N = 134)

Табл. 2. Медицинская характеристика группы условно здоровых рабочих (N = 98)

Признаки Частота встречаемости абс. отн. Пол муж. 22 0,22 жен. 76 0,78 Возраст (лет) 18–24 20 0,20 25–44 64 0,66 45–60 14 0,14 Стаж работы (лет) до 5 24 0,24 6–10 29 0,30 11–15 17 0,17 более 15 28 0,28 Курение активное 20 0,20 пассивное 48 0,49 Наличие ХБНДП у кровных родственников 26 0,26 Заложенность носа или длительный насморк 49 0,50 ЛОР-патология 57 0,58 Ежегодная частота ОРВЗ однократно 26 0,26 2 раза 22 0,22 3 и более раз 40 0,41 Аллергические реакции 30 0,31 Острые заболевания легких в анамнезе 33 0,34 Избыточная масса тела 47 0,48 Наличие заболеваний внутренних органов 17 0,17 в точках 1,00 и 3,00, между которыми график приближался к прямой. Для дальнейшего рассмотрения с формированием групп сравнения по нарастанию риска линия была разделена на 4 участка соответственно целым числам: 1) до 1,00; 2) 1,00–1,99; 3) 2,0–2,99; 4) более 3,00. Сравнение сформированных групп выявило следующее: группы различались по количеству программных ФР (таблица 3), III и IV группы отличались от I и II по полу и возрасту (таблица 4), стажу работы в промышленности (таблица 5). Таким образом определились достоверные различия сформированных групп, особенно проявляющиеся на рубеже II и III. Соотношение численности групп были следующими: 1-я – 20 человек (14,9%); 2-я – 48 (35,8%); 3-я – 49 (36,6%); 4-я – 17 (12,7%).

Табл. 3. Сравнение групп риска по количеству ФР (N = 134)

Номер группы

Среднее количество признаков (М ± m)

Количество признаков

1

2,0 ± 0,12

1–3

2

3,28 ± 0,11*

2–5

3

4,02 ± 0,11*

3–6

4

5,0 ± 0,22*

3–6

Примечание : * – достоверность различий (p < 0,05) по отношению к предыдущей группе.

Табл. 4. Сопоставление групп риска по возрасту и полу (N = 134)

Группа риска

Средний возраст (M ± m)

Частота признака «мужской пол» (M ± m)

1

27,5 ± 2,15

0,3 ± 0,06

2

26,32 ± 1,06

0,25 ± 0,03*

3

34,39 ±1,61***

0,41 ± 0,03***

4

37,63 ± 2,18

0,29 ± 0,07

Примечание : *, *** – достоверность различий между группами по сравнению с предыдущей (p < 0,05; p < 0,001).

Табл. 5. Сравнительная оценка средних значений стажа работы на промышленном производстве по группам риска (N = 98)

Номер группы

Стаж работы, лет (M ± m)

1

5,05 ± 2,28

2

5,65 ± 0,99

3

10,5 ± 1,49**

4

10,9 ± 2,4

Примечание : ** – достоверность различий между группами по сравнению с предыдущей (p < 0,01).

Выводы

  • 1.    Разработка программы диагностики индивидуального ИР ХБНДП, базирующейся на количественной оценке его важнейших ФР, проведена на основе математического анализа с применением вычислительной техники.

  • 2.    Наибольшую значимость в формировании ХБНДП имели в порядке убывания значимости: частые ОРВЗ, возраст, перенесенные ОЗЛ, ЛОР-патология, курение, аллергия.

  • 3.    Применение разработанной программы для конкретного контингента рабочих и служащих позволило рассчитать индивидуальный ИР ХБНДП и сформировать четыре группы, отличающиеся друг от друга по числу программных признаков.

  • 4.    В компактном исследовании на конкретном производстве дополнительными ФР ХБНДП оказались «возраст», «мужской пол» и «стаж работы на производстве».

Заключение

Полученные данные позволили предположить существование не менее четырех этапов на маршруте «норма-патология» при развитии ХБНДП и поставили задачу последовательно охарактеризовать каждый из них при помощи функциональных и лабораторных исследований для установления периода начала патологического процесса. Количественные соотношения условно здоровых лиц по группам выявили наиболее достоверные различия на организменном уровне между группами ΙΙ и ΙΙΙ.

Список литературы Математическое моделирование групп риска и ранняя диагностика хронических болезней нижниx дыхатель ных путей

  • Абрамов А.Ю. Хронические болезни нижних дыхательных путей: социально -экономическое значение, эволюция взглядов, факторы риска, проблема ранней диагностики/А.Ю. Абрамов, С.А. Еселевич, А.А. Кулаков, А.А. Никитин, М.Е.Рождественский, В.Е.Рождественский//Менеджмент качества в сфере здравоохранения и социального развития. -2011, № 1(07). -С. 74-85.
  • Гублер Е.В. Информатика в патологии, клинической медицине и педиатрии/Е.В.Гублер -Л.: Медицина, 1990. -176 с.
  • Кокосов А.Н. Хронический бронхит. Этапы развития, перспективы профилактики/А.Н. Кокосов//Терапевт. архив. -1986. -№ 6. -С. 80-83.
  • Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров: Определения, теоремы, формулы/Г.Корн, Т.Корн. -Пер. с англ. Изд. 2. -М.: Наука, 1970. -720 с.
  • Марчук Г.И. Математические модели в иммунологии/Г.И. Марчук -Изд. 2-е, перераб. и доп. -М.: Наука, 1985. -240 с.
  • Мэйндональд Дж. Вычислительные алгоритмы в прикладной статистике/Дж. Мэйндональдс. -Пер. с англ. Под ред. Е.З. Демиденко. -М.: Финансы и статистика, 1988. -350 с.
  • Неспецифические заболевания легких в условиях Западной Сибири (социально-гигиенические аспекты)/Л.Д. Сидорова [и др.] -Новосибирск: Наука, 1984. -222 с.
  • Путов Н.В. Хронический бронхит. Спорные и нерешенные вопросы/Н.В. Путов//Пульмонология. -1991. -№ 1. -С. 9-15.
  • Рождественский М.Е. Доклиническая диагностика хронического бронхита в условиях экологической обстановки Омской области/М.Е. Рождественский//Современные аспекты медико-экологической характеристики неспецифических заболеваний легких: Сб. науч. тр./Под ред. Ю.В. Лешуковича, В.И. Тышецкого и В.А. Войнова. -С-Пб., 1993. -С. 90-99.
  • Славин М.Б. Методы системного анализа в медицинских исследованиях/М.Б. Славин -М.: Медицина, 1989. -304 с.
  • Шиган Е.Н. Методы прогнозирования и моделирования в социально-гигиенических исследованиях/Е.Н. Шиган. -М.: Медицина, 1986. -208 с.
Еще
Статья научная