Диссертация (1140538), страница 17
Текст из файла (страница 17)
20).9%9%17%30-34 лет35-39 лет13%40-44 лет45-49 лет52%50-54 летРис. 20. Распределение участников КТО, получивших боевые ЧМТ, повозрасту дебюта болезней щитовидной железы, в % (n=23)Средний возраст дебюта болезней щитовидной железы составил 40,3±1,1лет.Таким образом, результаты проведенного исследования заболеваемости вдинамике за десять лет после получения боевой ЧМТ, несмотря на проводимыемероприятияпомедико-социальнойреабилитации,свидетельствуютонеблагоприятных тенденциях в состоянии здоровья участников КТО, получившихбоевые ЧМТ, и позволяют говорить о необходимости целенаправленнойразработкиивнедрениямероприятий по совершенствованию лечебных,реабилитационных и профилактических программ.104Глава5.Моделированиеипрогнозированиерискапервичнойинвалидности и риска развития хронической соматической патологии средиучастников контртеррористических операций, получивших боевые черепномозговые травмы по их медико-социальным характеристикамВ настоящее время широкий интерес представляет изучение вопросов помедико-социальной реабилитации участников КТО, получивших боевые ЧМТ, всвязи с высоким уровнем заболеваемости и инвалидизации данной категории лицне только в ближайшем, но и в отдаленном периоде после получения боевыхЧМТ.
Однако единого подхода к организации медико-социальной реабилитацииучастников КТО в разные сроки катамнестического периода боевой ЧМТ нет.Предупреждение инвалидизации и развития хронических заболеваний средиданного контингента лиц зависит от эффективности проводимых мероприятий помедико-социальной реабилитации, на которые в свою очередь оказывают влияниеразличные факторы.На данном этапе проводилось построение математических моделейпрогноза риска неблагоприятного клинического исхода в виде первичнойинвалидности и развития хронической соматической патологии с использованиемвыявленных медико-социальных факторов (переменных) среди участников КТО,получивших боевые ЧМТ, результаты которого позволяют целенаправленно наиндивидуальном уровне совершенствовать мероприятия по медико-социальнойреабилитации данного контингента лиц.Приотборенеблагоприятногосодержательногопеременныхклиническогоиформальногодлямоделированияисхода,анализа,ориентировалисьатакжерисканастаралисьразвитиярезультатывключатьпеременные, доступные практикующему врачу при поступлении пациента нареабилитацию.1055.1.
Прогнозирование риска первичной инвалидности среди участниковконтртеррористических операций, получивших боевые черепно-мозговыетравмыНа первом этапе проведен одномерный анализ пятидесяти однойнезависимой переменной для идентификации наличия статистической связи сизучаемым клиническим исходом, пригодных для построения модели (табл. 26)[85].Таблица 26.Изученные независимые переменные по результатам одномерного анализаВеличинакоэффициентастатистикиχ2 Пирсона =34,609χ2 Пирсона =15,753РОШ95% ДИ дляОШ0,00010,000163,2506,3498,095-494,2292,399-16,803χ2 Пирсона =4,6820,0303,8121,234-11,777χ2 Пирсона =9,6250,0023,7021,584-8,625χ2 Пирсона =12,0940,0017,9332,395-26,272χ2 Пирсона =3,4880,0622,1330,958-4,751χ2 Пирсона =3,6730,0550,3590,124-1,038χ2 Пирсона =5,4970,0190,2350,068-0,810χ2 Пирсона =15,5440,00015,2152,234-12,171χ2 Пирсона =0,105χ2 Пирсона =3,052χ2 Пирсона =0,8930,7450,0810,3450,8330,4861,9210,418-1,8680,215-1,0980,487-7,576Бытовые ЧМТ (0-нет; 1-да)Обстоятельства получения боевойχ2 Пирсона =0,774χ2 Пирсона =1,8890,2600,5960,564-0,207-1,540-Возраст (лет)Возраст получения боевой ЧМТ (лет)Стаж службы в МВДКоличество командировок в Северо-КавказскийрегионСпециальное звание (0-офицер; 1-не офицер)Семейное положение (0-не женат; 1-женат)Наличие детей (1-есть дети; 2-нет детей)Количество детейНаличие собственного жилья (0-имеется; 1-неимеется)χ2 Вальда =17,641χ2 Вальда =12,259χ2 Вальда =0,009χ2 Вальда =0,2800,00010,00010,9230,5971,2141,150-1,109-1,3291,063-1,243-χ2 Пирсона =3,231χ2 Пирсона =1,514χ2 Пирсона =1,134χ2 Вальда =0,023χ2 Пирсона =0,0190,0720,2190,4460,8800,8922,0400,4960,5240,9460,933-4,4640,160-1,5400,097-2,8280,424-2,110ПеременныеТяжесть боевой ЧМТ(1-легкая; 2-тяжелая)Характер боевой ЧМТ(1-изолированная; 2множественная и (или) сочетанная)Льготное лекарственное обеспечение (0-получениесоц.
пакета; 1- отказ от соц. пакета)Вид оказанной медицинской помощи после получениябоевой ЧМТ(1-медицинский работник; 2-неоказывалась или само и взаимопомощь)Вид оказанной медицинской помощи после получениябоевой ЧМТ (1-медицинский работник; 2- само ивзаимопомощь)Госпитализация (0-не госпитализирован; 1госпитализирован)Срок госпитализации (1-первые сутки; 2-позжепервых суток)Срок госпитализации (1-первые сутки; 2-позжетретьих суток)Частота профилактических медицинских осмотров (0ежегодно; 1-менее 1 раза в год)Частота реабилитации в медико-санитарной частиСанаторно-курортное лечение (0-нет; 1-да)Повторные боевые ЧМТ (0-нет; 1-да)106Курение (0-не курит; 1-курит)Срок куренияЗлоупотребление алкоголем (1-1-2 раза в месяц; 2-неупотребляют)Высокая степень физического напряжения на работе(0-нет; 1-да)Стрессовые ситуации на работе(0-нет; 1-да)Дефицит двигательной активности (0-нет; 1-да)Вынужденное положение тела на работе(0-нет; 1-да)Нарушение режима сна и питания на работе (0-нет; 1да)Ненормированный рабочий день (0-нет; 1-да)Занятие спортом (0-да; 1-нет)Место проживания (0-Тамбов; 1-районные и сельскиеместности Тамбовской области)Образование (0-высшее; 1-не высшее)Место службы (0-не спецподразделение; 1спецподразделение)Хроническая посттравматическая нейросенсорнаятугоухость (0-нет; 1-да)Хроническая посттравматическая головная боль (0нет; 1-да)Церебральная киста (0-нет; 1-да)Атрофия головного мозга (0-нет; 1-да)Гидроцефалия (0-нет; 1-да)Язвенная болезнь (0-нет; 1-да)Гипертоническая болезнь (0-нет; 1-да)Остеохондроз позвоночника (0-нет; 1-да)Хронический простатит (0-нет; 1-да)Сахарный диабет (0-нет; 1-да)Болезни щитовидной железы (0-нет; 1-да)Ишемическая болезнь сердца (0-нет; 1-да)Эпилепсия (0-нет; 1-да)Расстройство сна (0-нет; 1-да)χ2 Пирсона =7,060χ2 Вальда =3,835χ2 Вальда =6,4460,0080,050,0110,3030,2030,130-0,7520,059-0,695χ2 Пирсона =5,0510,0250,3960,175-0,896χ2 Пирсона =0,196χ2 Пирсона =2,822χ2 Пирсона =0,569χ2 Пирсона =0,0030,6580,0930,4510,9560,8421,9871,4740,9790,394-1,8020,887-4,4510,536-4,0530,458-2,090χ2 Пирсона =2,753χ2 Пирсона =19,547χ2 Пирсона =3,4190,0970,00010,0640,5256,9140,4110,244-1,1282,813-16,9970,158-1,072χ2 Пирсона =5,479χ2 Пирсона =5,3180,0190,0212,5512,4771,155-5,6331,137-5,399χ2 Пирсона =3,3810,0662,0360,948-4,369χ2 Пирсона =3,6210,05772,0120,975-4,151χ2 Пирсона =8,504χ2 Пирсона =1,667χ2 Пирсона =3,182χ2 Пирсона =3,220χ2 Пирсона =5,266χ2 Пирсона =2,040χ2 Пирсона =0,036Критерий Фишераχ2 Пирсона =1,521χ2 Пирсона =0,004χ2 Пирсона =12,251χ2 Пирсона =3,0060,0040,1970,0740,0730,0220,1530,8490,5860,2170,9490,00010,0862,9552,8901,9200,4624,9330,5701,2371,6721,2151,2051,0681,411-6,1880,772-10,8220,934-3,9480,196-1,0851,329-18,3140,262-1,2380,476-3,2130,736-3,8000,404-3,6551,059-1,3720,991-1,151Для построения математической модели логистического регрессионногоанализа отобраны переменные, имеющие статистически значимую связь спервичной инвалидностью, и которые могут рассматриваться как переменные вмногофакторной математической модели прогноза.Оценку комплексного влияния медико-социальных факторов на изучаемыйисходосуществлялиприпомощимногофакторногологистическогорегрессионного анализа, в результате которого были созданы математическиемодели прогноза риска первичной инвалидности.В логистическом регрессионном анализе изучаемая зависимая переменнаяпринимает два значения: 1 – наличие инвалидности (отрицательный исход), 0 –отсутствие инвалидности (положительный исход).107Так,врезультатепроведенногомногофакторногологистическогорегрессионного анализа получено несколько десятков уравнений логистическойрегрессии, адекватных выборочным данным, из которых для дальнейшегоисследования отобрано два, имеющих оптимальное значение показателякорректностипрогнозамодели–более80%исоответствующиевышеперечисленным условиям.В первую математическую модель прогноза риска первичной инвалидностивошли пять независимых переменных и константа (таблица 27).Таблица 27.Независимые переменные, включенные в модель прогноза первичнойинвалидности участникам КТО с боевыми ЧМТ (p=0,0001)КодПеременныеЗначения переменныхХ1Характер травмИзолированнаяМножественная и(или)сочетаннаяЛет1Получает0-3,106102,102101 -2,565--Х2ВозрастХ3Занятие спортомНетДаХ4Место службыХ5ЛьготноелекарственноеобеспечениеНе спецподразделениеСпецподразделениеНе получаетКонстантаВ2-χ2ВальдаpExp(B)95% ДИ дляExp (B)2,2759,8440,0029,7302,349-40,3040,26415,9470,0001,3011,144-1,48117,0340,0000,0450,010-0,1968,7390,0038,1802,030-32,9527,3520,0070,0770,012-0,49115,6430,000-12,302--П р и м е ч а н и е.
В – коэффициент регрессии. Р – достигнутый уровень статистическийзначимости для статистики χ2 Вальда.Exp (B) – отношение шансов (ОШ). 95% ДИ для Exp (B) –95% доверительный интервал для ОШ.В представленной математической модели коэффициент детерминацииНайджелкерка составил 0,662, который означает, что изменение зависимойпеременной на 66,2% объясняется включенными в модель переменными.Критерий согласия Хосмера-Лемешова составил 0,719, что соответствуетхорошему качеству модели.Подставив значения полученных коэффициентов регрессии (табл.
27) вформулу (3), получим математическую модель прогноза первичной инвалидностисреди участников КТО, получивших боевые ЧМТ:108(где-)()()()()- значения переменных, представленных в таблице 27.Подставив полученное значениепрогнозируемый рискв формулу (2), рассчитываемyнаступления неблагоприятного клинического исхода ввиде первичной инвалидности.Оценка дискриминирующей способности математической модели былавыполнена на основе анализа таблицы классификаций (табл. 28).Таблица 28.Классификацияспрогнозированнойифактическойпринадлежностинаблюдений к определенному исходуИсходОтсутствиеинвалидностиНаличиеинвалидностиВсего вопытеОтсутствие инвалидностиНаличие инвалидностиВсего в прогнозе51960937466046106Проценткорректныхпредсказаний85,080,483,0В данной таблице представлены наблюдаемые и прогнозируемые значениязависимой переменной по результатам логистического регрессионного анализа, вкоторой показано, что прогнозируемая вероятность наличия инвалидностисовпадает с реальными результатами в 80,4% случаев (чувствительность), вгруппе пациентов с прогнозируемой вероятностью отсутствия инвалидностисовпадениесреальнымиданнымисоставляет85,0%(специфичность).Предсказательная способность математической модели (точность) составляет83,0%, что является хорошей степенью информационной способности, призначении статистики χ2Вальда=72,194, df=5, р=0,0001.В представленной математической модели к показателям информативноститак же относятся следующие характеристики (по данным таблицы 28):Ложноотрицательный результат (ошибка I рода) = 9÷(37+9)×100=19,6%.Ложноположительный результат (ошибка II рода) = 9÷(9+51)×100=15,0%.109Прогностическая ценность положительного результата = 37÷(37+9)=80,4%.Прогностическая ценность отрицательного результата = 51÷(51+9)=85,0%.Таким образом, многофакторная математическая модель характеризуетсявысокой специфичностью, т.е.
способностью правильно определять пациентов безинвалидности, а так же чувствительностью, т.е. способностью правильноопределять пациентов, которым инвалидность не установлена.Дискриминирующую способность математической модели оценивали припомощи ROC-кривой (рис. 21).Рис. 21. ROC-кривая прогностической эффективности моделиПоказатель площади под ROC-кривой, называемый AUC (Area Under Curve)используют для анализа дискриминирующей способности математическоймодели. В представленной математической модели показатель AUC составил0,925±,025, с достигнутыми значениями уровня статистической значимости0,0001 и границами доверительного интервала от 0,876 до 0,974, чтосоответствуетотличномуматематической модели.качествупредсказательнойспособности110Вовторуюматематическуюмодельпрогнозарискапервичнойинвалидности вошли пять независимых переменных и константа (таблица 29).Таблица 29.Независимые переменные, включенные в модель прогноза первичнойинвалидности участникам КТО с боевыми ЧМТ (p=0,0001)Кодb0Х1Х2Х3Х4Х5ПеременныеЗначения переменныхКонстантаЧастотапрофилактическихмедицинских осмотров--Не ежегодно0Ежегодно1Лет-Не получалПолучалИзолированнаяМножественная и(или) сочетаннаяЛегкаяТяжелая011Возраст полученияЧМТСан-кур лечениеХарактер травмТяжесть трвмы-19,826χ2Вальда16,6750,0001-3,66911,7540,0010,0260,003-0,2080,33011,2770,0011,3901,147-1,685-3,5279,7500,0020,0290,003-0,2694,27714,6270,000172,0248,05-644,736,08012,3610,0001436,87914,7-12950,6В212p95% ДИ дляExp (B)-Exp(B)-П р и м е ч а н и е.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
