Диссертация (Репродуктивное здоровье дочерей женщин, подвергшихся в детстве действию ионизирующего излучения), страница 4

Карахан Н.М). Исследование уровней тиреотропного гормона (ТТГ; норма уженщин 0,4-4,9 мкМЕ/мл, у девочек 0,4–4,0 мкМЕ/л), свободного тироксина (Т4;норма у женщин 9-22 пмоль\л, у девочек 10,3–24,5 пмоль/л), свободноготрийодтиронина (Т3; норма у женщин 2,6-5,7 нмоль/л, 1,23-2,9 нмоль/л) всыворотке крови проводили на автоматическом анализаторе «Chem Well-2910»,Соединенные Штаты Америки (США) иммуноферментным методом с помощьютест-систем производства ЗАО «АлкорБИО» (РФ).18Дляоценкифункциональногосостояниягипоталамо-гипофизарно-яичниково-надпочечниковой системы оценивали содержание пролактина (ПРЛ),лютеинизирующего гормона (ЛГ), фолликулостимулирующего гормона (ФСГ),эстрадиола методом конкурентного твердофазного ИФА с использованием тестсистем «Алкор-Био» (РФ) на иммуноферментном анализаторе Cobos ELL (США).Определение концентрации гормонов проводили в первую фазу МЦ (на 5–8-йдень).

Полученные результаты оценивали на основе данных о среднейконцентрации гормонов в крови женщин и девочек в разные возрастные периоды.Проведено специальное иммуноцитохимическое исследование параметровоксидативного стресса методом иммуноцитофлуометрии, степени активностиосновных ферментов, катализирующих аэробный и анаэробный обмен клетки, —сукцинатдегидрогеназы (СДГ) и лактатдегидрогеназы (ЛДГ) в лимфоцитахпериферическойкрови(методР.П. Нарциссовым(1986)),сПирсапоследующей(1957),визуальноймодифицированныйикомпьютернойморфометрией (пакет программ «Видеотест», по методу В.С. Сухорукова,Е.В.

Тозлиян) [83].СДГ — маркерный фермент митохондрий, отражающий их функциональноесостояние. Катализирует реакции цикла трикарбоновых кислот (цикла Кребса),служит частью II комплекса дыхательной цепи митохондрий, прочно связана свнутренней митохондриальной мембраной.ЛДГ —одинизключевыхферментовгликолиза.Вусловияхэнергетического напряжения компенсаторно активизируется анаэробный путьутилизации глюкозы, при этом активность ЛДГ повышается. Фермент в основномлокализован в цитоплазматическом матриксе, непрочно связан с клеточнымиструктурами.Положения, выносимые на защиту:1. Дочери женщин, подвергшихся в детстве действию ионизирующегоизлучения,рожденныеипроживающиенатерриторияхрадиоактивногозагрязнения, составляют группу высокого риска нарушений репродуктивногоздоровья. Формирование последних протекает по патогенетическому сценарию,19сходному с формированием нарушений репродуктивного здоровья их матерей,продолжающих проживать в регионе техногенной катастрофы.

Целенаправленнаядиспансеризацияиактивноеоздоровлениеэтихдевочекявляетсянеиспользованным резервом повышения их репродуктивного потенциала.2. В основе патогенеза нарушений репродуктивного здоровья девочекизучаемойкогортылежитнейроэндокринныйдисбаланс,обусловленныйдлительным воздействием малых доз радиации на щитовидную железу ицентральную нервную систему. Его проявлениями (p<0,05) являются повышениеуровнягонадотропиновипролактина,гипотиреоз,гиперэстрогенияигиперандрогения. Это определяет особенности (p<0,05) морфо-функциональногостановления репродуктивной системы [отклонения (20,0%) и дисгармоничность(48,1%) физического развития, задержка полового развития (30,6%)] и структурыгинекологическихзаболеваний,средикоторыхпреобладаютрасстройстваменструации (95,4%), воспалительные заболевания женских половых органов(56,3%) и опухолевидные образования яичников (30,0%).

У 30,9% девочекстановление функции репродуктивной системы происходит на фоне гипотиреоза.3. Предикторами (p<0,001) развития гипотиреоза у девочек, рожденныхматерями, подвергшимися в детстве действию ионизирующего излучения,являются наличие гипотиреоза у матери (ОШ = 14,48) и высокий уровеньзагрязнения почвы по цезию-137 на территории проживания (ОШ = 3,89).Предикторами формирования СПКЯ служат курение (ОШ = 2,89, p=0,049),возраст старше 17 лет на момент радиационного воздействия (ОШ = 2,49, р=0,025)и гиперандрогения у матери (ОШ = 1,34, р=0,003).4.Внедрение предложенного алгоритма лечебно-профилактических иоздоровительных мероприятий, направленных на профилактику формированиянарушений репродуктивного здоровья у дочерей женщин, подвергшихся в детстведействию ионизирующегоизлучения, способствует снижению через годнаблюдения (p<0,05) частоты гипотиреоза на 58,9%, ожирения - на 37,6%,дисменореи - на 41,0%, вульвовагинита - на 46,8%, сальпингоофорита – на 65,0%,олигоменореи - на 70,6%, опухолевидных образований яичников - на 39,3%.20Степень достоверности и апробация результатов работы.

Достоверностьрезультатов подтверждена статистической обработкой полученных данных спомощью компьютерного вариационного, корреляционного, регрессионного,дисперсионного анализа. Накопление, корректировка, систематизация исходнойинформации и визуализация полученных результатов произведены в электронныхтаблицах Microsoft Office Excel 2010. Статистический анализ выполнен сиспользованием программы IBM SPSS Statistics 23. Каждая из сравниваемыхсовокупностей количественных данных оценивали на предмет соответствиязакону нормального распределения.

Для проведения такой оценки, в зависимостиот числа исследованных в группе, использовали критерий Шапиро–Уилка,рекомендуемый при числе исследуемых более 60, или критерий Колмогорова–Смирнова, рекомендуемый при числе исследуемых менее 60. Также учитывалисьформа распределения данных на гистограмме, значения показателей асимметрии иэксцесса.

В случае подтверждения нормального распределения количественныхпоказателей полученные данные объединяли в вариационные ряды, в которыхпроводили расчет средних арифметических величин (M) и средних квадратичныхотклонений (σ) по стандартным формулам. Анализ проведен с использованиемметодовпараметрическойстатистики.Совокупностиколичественныхпоказателей, распределение которых отличалось от нормального, описывали припомощи значений медианы и нижнего и верхнего квартилей. Для анализаиспользовали методы непараметрической статистики [14].Для оценки статистической достоверности различий средних величин внормально распределенных совокупностях рассчитывали t-критерий Стьюдента.Полученные значения t-критерия Стьюдента оценивали путем сравнения скритическимизначениями.Различияпоказателейсчиталистатистическидостоверными при уровне значимости p <0,05.Для сравнения независимых совокупностей количественных данных сраспределением, отличным от нормального, использовали U-критерий Манна–Уитни.РассчитанныезначенияU-критерияМанна–Уитнисравнивалискритическими значениями, если рассчитанное значение U-критерия Манна–Уитни21было равно или меньше критического, признавали статистическую достоверностьразличий.Для сравнения нескольких групп пациентов (более двух) применялиоднофакторный дисперсионный анализ.

Статистическую значимость различийпоказателя оценивали путем расчета критерия F Фишера. При снижениирасчетного значения критерия F Фишера ниже критического значения делалсявывод о том, что отсутствует статистически достоверное влияние изучаемогофактора на разброс средних значений признака.Если же обнаруженостатистически достоверное различие между группами, тогда дополнительнопроводится парное сравнение совокупностей при помощи апостериорногокритерия Шеффе.Если сравнивали выборки данных с распределением, отличным отнормального, то использовали критерий Краскела–Уоллиса, который являетсянепараметрическим аналогом однофакторного дисперсионного анализа. Передприменением критерия Краскела–Уоллиса вначале проводили ранжирование всехэлементов анализируемых совокупностей. В качестве показателя теснотывзаимосвязи количественных показателей использовали линейный коэффициенткорреляции rxy Пирсона. Для оценки качества подбора линейной функциирассчитывали квадрат линейного коэффициента корреляции R2, называемыйкоэффициентомаппроксимации.Коэффициентаппроксимациипоказывает,сколько процентов приходится на долю учтенных в модели факторов.

Значениекоэффициента корреляции интерпретировали в соответствии со шкалой Чеддока.Полученные регрессионные модели позволяют по заданным значениям фактора xнаходить теоретические значения результативного признака y.В качестве количественной меры эффекта при сравнении частоты случаевнаблюдения определенного события в исследуемых группах мы использовалипоказатель отношения шансов (ОШ), определяемый как отношение вероятностинаступления события в группе, подвергнутой воздействию фактора риска, квероятности наступления события в другой группе.С целью проецирования полученных значений ОШ на генеральную22совокупность мы рассчитывали границы 95% доверительного интервала (ДИ).Построениеопределенныхпрогностическоймоделизаболеванийвыполнялидлярасчетапририскапомощивозникновенияметодабинарнойлогистической регрессии. Выбор метода обусловлен тем, что зависимаяпеременная являлась дихотомической, а предикторы были представлены каккачественными, так и количественными признаками, то есть могли измеряться полюбой шкале.

Отбор независимых переменных выполнен методом пошаговойпрямой селекции с использованием в качестве критерия исключения статистикиВальда. Статистическая значимость полученной модели оценена с помощьюкритерия χ2. Мерой определенности, указывающей на ту часть дисперсии, котораяможет быть объяснена с помощью логистической регрессии, в нашемисследовании служил показатель Найджелкерка. Для каждой прогностическоймодели определяли показатели диагностической эффективности (доля правильнопредсказанных случаев, как наличия, так и отсутствия изучаемого заболевания),чувствительности (доля правильно предсказанных случаев наличия заболевания),специфичности (доля правильно предсказанных случаев отсутствия заболевания)[14].Настоящая работа проведена в рамках основного направления научнойдеятельности кафедры акушерства и гинекологии с курсом перинатологиимедицинского факультета Медицинского института РУДН «Репродуктивноездоровье населения Московского мегаполиса и пути его улучшения всовременных экологических и социально-экономических условиях» (номергос.