Диссертация (Научное обоснование совершенствования медико-социальной реабилитации участников контртеррористических операций, получивших боевые черепно-мозговые травмы (на примере Тамбовской области)), страница 9

Плохинского(1961) для известного объема генеральнойсовокупности.(1)где– необходимый объем выборочной совокупности;– генеральная совокупность;– коэффициент точности;– критерий достоверности.В период с 1995 по 2012 годы во время выполнения оперативно-боевыхзадач в Северо-Кавказском регионе получили боевые ЧМТ 177 участников КТО(N=177). Коэффициент точности К был принят за 0,2, критерий достоверности tпри Р=95% составил 2.Подставивнеобходимогоданныеколичествавыборочной совокупностивформулуанкетдля(1)получимподтвержденияминимальныйобъемрепрезентативностиравной 64:В основную группу методом случайного отбора из 177 участников КТО,получивших боевые ЧМТ, было отобрано 114 человек, среди которых былопроведено анкетирование.47В изучаемой группе дополнительно было выделено две подгруппы: перваяподгруппа включала участников КТО, с боевыми ЧМТ, без инвалидности, вколичестве 67 человек. Во вторую подгруппу вошли 47 участников КТО, сбоевыми ЧМТ, которым была установлена инвалидность.

Для сравнения быласформирована группа контроля, состоящая из 42 участников КТО, не получившихбоевых травм.На четвертом этапе проводилось исследование состояния здоровьяучастников КТО, получивших боевые ЧМТ, из числа сотрудников ОВДТамбовской области. Оценка здоровья проводилась на основе изучения уровня иструктуры первичной и общей заболеваемости, в зависимости от срока давностиполученной боевой ЧМТ.Средний возраст участников КТО на момент подсчета показателейзаболеваемости составил 43,2±0.5 лет, минимальный – 32 года, максимальныйвозраст составил 59 лет.Следует отметить, что все участники КТО получившие боевые ЧМТ припоступлении на службу в ОВД проходили военно-врачебную комиссию и былипризнаны годными к службе в ОВД по состоянию здоровья.Изучение состояния здоровья проводилось на основе выкопировки данныхиз первичной учетно-отчетной документации (медицинской карты амбулаторногопациента, медицинской карты стационарного больного).Кодировка причин заболеваемости осуществлялась в соответствии с МКБ10.

Расчет показателей заболеваемости проводился на 100 обследованных.Объем исследования составил 139 амбулаторных карт, 744 историй болезни.Период наблюдения для динамической оценки и прогноза составил одингод до получения боевой ЧМТ и десять лет катамнестического наблюдения послебоевой ЧМТ.Расчет показателей заболеваемости в зависимости от давности полученнойбоевой ЧМТ осуществлялся по следующей методике: у каждого участника КТО,подсчитывали все случаи обращения за медицинской помощью, в динамике в48течение 10 лет с момента получения боевой ЧМТ. Т.е. сначала подсчитывали всеслучаи обращений за один год до получения боевой ЧМТ, затем в 1-й год послеполученной травмы, затем во 2-й годи т.д. до 10-го года, с момента, прошедшегопосле травмы.В результате получился массив данных по каждому случаюобращения за медицинской помощью за каждый год, прошедший после боевойЧМТ у каждого участника КТО за десять лет. Затем, все случаи обращений закаждый год, прошедший после травмы, суммировались, и проводился подсчетэкстенсивныхиинтенсивныхпоказателейзаболеваемостиисследуемогоконтингента.

Таким образом, получили данные по заболеваемости в зависимостиот времени, прошедшего после боевойЧМТ. Так же для сравнениязаболеваемости до и после полученной боевой ЧМТ, были изучены случаиобращения за медицинской помощью за период, предшествующий одному годудо получения боевой ЧМТ (табл. 2).Таблица 2.Распределение участников КТО по сроку давности и годам получения ЧМТ(n=139)Годы Колвораненых1995 41996 01997 11998 11999 152000 432001 202002 122003 112004 62005 72006 52007 82008 42009 02010 02011 22012 02013 0Всего1 годдоЧМТ139Время, прошедшее после черепно-мозговой травмы (годы)12345678910 11 12401115432012116758400201391314151617184011154320401115434011154011401404139 137 137 137 133 125 120 113 107 96 84216544440111543201211675840024011154320121167584004011154320121167584040111543201211675844011154320121167584011154320121167540111543201211674011154320121164011154320121140111543201249Так же на данном этапе был посчитан уровень накопленной заболеваемостихронической соматической патологией среди участников КТО за периодкатамнестического наблюдения после боевой ЧМТ.На пятом этапе была проведена оценка влияния факторов риска наизучаемый исход, при однофакторном влиянии, по результатам расчетапоказателя отношения шансов (ОШ) и 95% доверительного интервала ОШ.Расчет значения ОШ в зависимости от количественной переменнойосуществлялся при помощи однофакторного логистического регрессионногоанализа.РасчетзначенияОШвслучаекатегориальнойпеременнойосуществлялся при помощи построения четырехпольных таблиц сопряженности,при этом категориальные переменные, имеющие более двух градаций признака,перекодировались в бинарные переменные.Оценку комплексного влияния факторов на изучаемый клинический исходосуществлялирегрессионногоприпомощианализа,многофакторногорезультатомбинарногокоторогологистическогоявилосьпостроениематематических моделей прогноза риска первичной инвалидности, а так же рискаразвития хронической соматической патологиейсреди участников КТО,получивших боевые ЧМТ.Прогнозрискаизучаемогоклиническогоисходаосуществлялсяспошаговым включением независимых переменных (факторов), с вычислениемотношения шансов (ОШ) и 95% доверительного интервала.Для применения бинарного логистического регрессионного анализасоблюдались следующие условия: зависимая переменная принимала значения: 0благоприятный исход, 1-неблагоприятный исход, независимые переменные быликак категориальные, так и интервальные, независимы друг от друга.

Всенезависимые переменные прошли проверку на коллинеарность и взаимодействие.Категориальные независимые переменные с тремя и более градациямикодировались индикаторными переменными.50В качестве независимых переменных использованы данные, полученные врезультате выкопировки из амбулаторных карт и историй болезни, а так жеобобщенные результаты социологического опроса.Процедуры восстановления данных, в случае наличия пропущенныхзначений в базе данных, не проводились.

Регрессионный анализ осуществлялся симеющимися данными, что сопровождалось возможной потерей переменных [85].Общий вид уравнения модели бинарного логистического регрессионногоанализа имеет вид:( )(2)( )–вероятностьотнесенияпациентакблагоприятномунеблагоприятному исходу, значения зависимой переменнойнезависимых переменныхилилинейно зависит от, то есть выражается регрессионнымуравнением вида:,где(3)– регрессионные коэффициенты.Для оценки качества математической модели вычисляли коэффициентдетерминацииНайджелкерка(R2),показывающийдолювлияниявсехпеременных, включенных в модель на дисперсию зависимой переменной, а так жекритерий согласия Хосмера-Лемешова, позволяющий установить, насколькомодель согласуетсяс исходными данными.Оценкадискриминирующейспособности математической модели бинарного логистического регрессионногоанализа выполнялась на основе анализа таблицы классификаций.

Для оценкипрогностическойэффективностиматематическоймоделибинарнойлогистической регрессии проводился анализ ROC-кривых, с вычислениемпоказателя площади под ROC-кривой, называемый AUC (Area Under Curve). Длякаждойматематическойпредсказательноймоделиспособности,вычислялисьприемлемыйчувствительности,уровеньспецифичности,ложноположительный результат (ошибка II рода), ложноотрицательный результат51(ошибка I рода), прогностическую ценность положительного результата,прогностическую ценность отрицательного результата [36, 37, 85, 88, 112, 125].Из полученных математических моделей по результатам логистическогорегрессионного анализа отбирались уравнения, имеющие прогностическуюточность не менее 80%.На шестом этапе на основе полученных результатов исследованияразработаны научно обоснованные мероприятия по совершенствованию медикосоциальной реабилитации участников КТО, получивших боевые ЧМТ, из числасотрудников ОВД Тамбовской области, предложена концепция внедренияалгоритмов в условиях ведомственного здравоохранения.Статистическая обработка данныхВ процедурах статистического анализа рассчитывался достигнутый уровеньстатистической значимости (p) и число степеней свободы (df).

Критическоезначение уровня статистической значимости в исследовании составляло 0,05.Количественные показатели представлены в виде М ± m, где М – среднеезначение, m – стандартная ошибка среднего. Для показателей, характеризующихкачественные признаки, указывалось абсолютное число и относительная величинавпроцентах.Изучениеразличиймеждунезависимымигруппамипоколичественному признаку проводили с использованием t-критерия Стьюдента(t).Предварительно перед сравнительным анализом проводилась проверканормальности распределения количественных признаков с помощью критерияШапиро-Уилка и Колмогорова-Смирнова с поправкой Лиллиефорса.

В случаеесли переменные не подчинялись закону нормального распределения, для оценкиразличий между двумя независимыми группами по количественному признакуиспользовался U-критерий Манна-Уитни (U), между тремя независимымигруппами использовался Н-критерий Краскела-Уоллиса (Н). Для оценки различиймеждудвумясвязаннымигруппамимеждусобойиспользовался52непараметрический Т-критерий Вилкоксона (W) с вычислением значениястандартизированного показателя – Z и достигнутого уровня статистическойзначимости. Изучение различий между двумя связанными группами побинарному признаку проводили с использованием критерия χ2 Мак-Нимара [112,125, 141].Исследование статистической взаимосвязи между фактором риска иисходомосуществлялиприпомощианализатаблицсопряженности,свычислением критерия Хи-квадрат Пирсона (χ2).