CC BY
29
УДК 616.322+051.171256:3841.058
ДИФФЕРЕНЦИАЦИЯ ОСТРОГО ТОНЗИЛЛИТА У ДЕТЕЙ НА ОСНОВЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
В. Д. ЛУЦЕНКО1 Е.Д. ГНЕЗДИЛОВА2 Е.В. СТАРОДУБЦЕВА2
A.В. ИВАНОВ3
B.Н. МИШУСТИН3
’> МНУЗ «Городская больница №2», г. Белгород
*> Юго-Западный государственный университет
& Курский государственный медицинский университет
Для дифференциальной диагностики детей с острым тонзиллитом и здоровых детей разработаны посредством дискриминантного метода математические модели, обеспечивающие с требуемым уровнем классификацию данных групп детей. Высокой классификационной способностью характеризуются математические модели, построенные по диагностически значимым параметрам интерлейкинов периферической крови. Применение математических моделей обеспечит своевременное выявление и безошибочную дифференциацию больных детей с острым тонзиллитом.
Ключевые слова: острый тонзиллит у детей, математическое моделирование, интерлейкины крови, белки крови, синдром эндогенной интоксикации.
e-mail: [email protected]
Острый тонзиллит является распространенным заболеванием и занимает одно из ведущих мест в структуре ЛОР-патологии [2, 6]. Клинические проявления острого тонзиллита в современных условиях у детей мало выражены и нуждаются в объективной оценке для дифференциации больных и здоровых лиц [1, 5]. Одним из направлений, способствующих улучшению дифференциации указанных категорий детей, может служить математическое моделирование по диагностически значимым показателям синдрома эндогенной интоксикации, белкового и цитокинового спектров крови.
Исследование выполнено в клинических условиях у 86 больных детей острым тонзиллитом (второй класс) и 58 здоровых детей (первый класс) эквивалентного возраста. Содержание С-реактивного белка определяли анализатором «Никомед-ридер». Уровень антистрептолизина-0 оценивали в крови, используя анализатор СоЬав бооо (Швейцария). Содержание креатинина, мочевины, билирубина, серомукоида, сиало-вых кислот и фракции белка определяли на анализаторе ЬШК1. Цитокины в цельной крови изучали с помощью набора реактивов (ООО «Цитокин», г. Санкт-Петербург). Полученные данные подвергали математической обработке дискриминантным методом в соответствии с рекомендациями, изложенными в научной литературе [3, 4, 7].
При построении математических моделей по составляющим синдрома эндогенной интоксикации учитывались диагностически значимые показатели, такие как уровень С-реактивного белка, антистрептолизина-0 в периферической крови. На основании выполненных расчетов посредством дискриминантного анализа установлены коэффициенты классификационных функций, составившие для второго класса 727,64 (С-реактивный белок, х20 и - 0,40 (антистрептолизин-О, х22). Величина константы у больных острым тонзиллитом имела отрицательный знак и равна -3184,29. В группе здоровых детей коэффициенты классификационных функций оказались значительно ниже, чем во втором классе, и составили соответственно 118,353 и о,762,а величина константы равна -153,809. Поэтому математическая модель для пациентов с искомой патологией описывается выражением у!8=727,64x21 - 0,40х22 - 3184,29 ,а для здоровых детей у!7 =118,353x21+0,762x22 - 153,809.
Созданные математические модели обеспечивают безошибочную классификацию рассматриваемых классов с вероятностью 88,2%. Такое заключение подтверждается результатами определения расстояния Махаланобиса (табл. 1), согласно которому процент ошибочно классифицированных пациентов с острым тонзиллитом, отнесенных к здоровым детям, равен 11,8%.
Таблица 1
Расстояние Махаланобиса для классификации объектов по проявлениям синдрома эндогенной интоксикации периферической крови
Код признака Observed G_l:0 G_2:l
1 G_l:0 0,048 4145,366
2 G_l:0 0,838 4263,384
3 G_l:0 3,285 4383,059
4 G_l:0 0,799 4132,228
5 G_l:0 1,236 4007,270
6 G_l:0 0,211 4159,418
7 G_l:0 0,858 4042,839
8 G_l:0 2,238 4290,248
9 G_l:0 0,915 4029,006
10 G_l:0 0,794 4033,515
її G_2:l 3909,976 3,634
12 G_2:l 4026,829 0,944
13 G_2:l 4145,438 0,010
14 G_2:l 4275,422 1,192
15 G_2:l 4371,633 3,325
16 G_2:l 4121,762 1,799
17 G_2:l 4114,252 n,974
18 G_2:l 4150,073 0,015
19 G_2:l 4256,589 0,879
20 G_2:l 4127,914 1,006
Для ведущих фракций белков, характеризующих с высокой диагностической значимостью острый тонзиллит, рассчитаны коэффициенты классификационных функций, значения которых приведены в табл. 2. В соответствии с приведенными результатами работы дискриминантного анализа математическая модель для класса пациентов с острым тонзиллитом имеет вид у20 = 9>548х2з + 66,091x24 - 10,564x25 -568,142. Использованные в уравнении переменные х23 - х25 соответствуют обозначени-иям табл. 2. Для первого класса статистическая модель с аналогичными переменными описывается уравнением у19 = 9>б97х23 + 54Д99х24 - 3>97бх25 - 530,290.
Таблица 2
Коэффициенты классификационных функций для диагностически значимых параметров белкового обмена
Классифицируемые показатели Коэффициенты функций
G 1:0 G 2:1
Альбумин, X23 9,697 9,548
a2 - глобулин, X24 54Д99 66,091
P - ГЛобуЛИН, X25 - 3,976 -10,564
Constant - 530,290 - 568,142
Данные математические модели, согласно расстоянию Махаланобиса, обеспечивают приемлемое качество классификации сравниваемых классов (табл. 3). Дискри-
ПШ1
минантный анализ показывает, что количество ошибочно классифицированных больных, отнесенных к здоровым детям, равно 14;5%- Процент здоровых детей, ошибочно включенных в класс пациентов с острым тонзиллитом, также составляет 14,5%.
Таблица 3
Расстояние Махаланобиса для классификации объектов по ведущим фракциям белков в крови
Код признака ОЬ.чегуес] 6_1:0 6_2:1
1 6_1:0 0,09545 42,49221
2 6_1:0 1,24816 52,95157
3 6_1:0 2,75703 61,09035
4 6_1:0 5,51541 71,66401
5 6_1:0 3,80744 35,18980
6 6_1:0 1,21787 27,46240
7 6_1:0 1,10106 27,90083
8 6_1:0 2,08618 26,16790
9 6_1:0 1,89174 28,44296
10 6_1:0 2,88934 43,83602
и 6_2:1 43,64359 0,75477
12 6_2:1 37,68168 0,40332
13 6_2:1 30,48206 0,89436
14 6_2:1 27,81980 2,52485
15 6_2:1 47,99392 6,86186
16 6_2:1 33,07307 5,25045
17 6_2:1 53,38158 4,48386
18 6_2:1 50,90053 2,81502
19 6_2:1 42,19577 1,89266
20 6_2:1 58,80668 5,50914
Среди изученных интерлейкинов на системном уровне для разработки математических моделей применялись содержание интерлейкина-2, интерлейкина-8 и интерлейкина-18, имеющих высокую диагностическую значимость. В результате математической обработки данных показателей цитокинового профиля периферической крови посредством дискриминантного анализа определены значения классификационных функций (табл. 4).
Таблица 4
Коэффициенты классификационных функций для диагностически значимых интерлейкинов в периферической крови
Наименование интерлейкина Коэффициенты функций
О 1:0 О 2:1
Интерлейкин-2, Х26 -29,9 Ш,7
Интерлейкин-8, Х27 139,4 387,1
Интерлейкин-18, х28 211,8 74,8
Соп51ап1 -29387,9 -15233,8
На основании полученных математических вычислений статистическая модель для больных острым тонзиллитом, включающая вышеперечисленные интерлейкины периферической крови, выражается уравнением у22 = 111,7x26 + 387,1x27 + 74,8x28 -где х2б - концентрация интерлейкина-2, х27 - концентрация интерлейкина-8, х28 - концентрация интерлейкина-18. Соответственно для класса здоровых детей с данными переменными интерлейкинов математическая модель может быть представлена как у2і = -29,9x26 + 139,4x27 + 211,8x28 -29387,9.
Величины расстояния Махаланобиса показывают, что разработанные математические модели осуществляют классификацию сравниваемых классов с высокой точностью (табл. 5). Вероятность безошибочной классификации больных острым тонзиллитом здоровых детей составляет 94,8%. Соответственно в 5,2% математические модели ошибочно классифицируют детей второго и первого класса.
Таблица 5
Расстояние Махаланобиса при классификации второго и первого класса по ведущим интерлейкинам периферической крови
Код признака ОЬзепесІ С_і:0 6_2:1
1 С_і:0 0,16 44386,65
2 С_і:0 1,18 43847,39
3 С_і:0 5,36 43366,09
4 С_і:0 1,33 44464,00
5 С_і:0 2,18 44648,55
6 С_і:0 2,88 44877,25
7 С_і:0 3,32 43833,80
8 С_і:0 0,05 44315,25
9 С_і:0 0,01 44254,75
10 С_і:0 0,20 44312,15
її 6_2:1 44735,04 1,95
12 6_2:1 44123,95 ЗД9
13 6_2:1 439П,74 8,67
14 6_2:1 45179,64 12,64
15 6_2:1 44066,69 3,64
16 6_2:1 44031Д9 0,85
17 6_2:1 44145,73 1,23
18 6_2:1 44П9,43 3,44
19 6_2:1 43977,81 0,71
20 6_2:1 44035,30 1,00
Таким образом, созданные посредством дискриминантного анализа математические модели по диагностически значимым показателям эндогенной интоксикации, интерлейкинового и белкового спектров крови являются адекватными и с требуемым уровнем обеспечивают дифференциацию здоровых и больных детей с острым тонзиллитом. При этом наиболее высокой точностью безошибочной классификации обладают математические модели, включающие уровень интерлейкинов в крови. Использование математических моделей позволит своевременно выявлять больных с данной патологией и не назначать антибактериальную, противовирусную и другую терапию в сомнительных случаях, т.е. здоровым детям, что позволит избежать осложнений и ал-лергизации от лекарственных средств.
Литература
1. Азаматова, Э.К. Цитокиновый статус крови и небных миндалин у детей с хроническим тонзиллитом / Э.К. Азаматова, З.Ф. Хараева, Г.С. Мальцева // Российская оториноларингология. - 2009. - №4.- С. 3-7.
2. Забиров, Р.А. Комплексное лечение острого тонзиллита с испльзованием споробак-терина / Р.А. Забиров, Н.В. Султанова // Российская оториноларингология. - 2011. - № 4С. 72-76.
3. Иванов, А.В. Классификационные модели для острого сальпингоофорита / А.В. Иванов / /Известия Юго-Западного государственного университета. - 2012. - № 2, ч. 2 -С. 282-286.
4. Иванов, ВА. Математическое прогнозирование распространенности патологии придатков матки / В.А. Иванов // Известия Юго-Западного государственного университета. - 2012. -№ 2, ч. 2 - С. 200-204.
5. Ражабов, А.Х. Особенности клинического течения хронического тонзиллита у детей, больных хроническим гепатитом / А.Х. Ражабов, Ф.И. Иноятова, Ш.Э. Амонов // Российская оториноларингология. - 2012. - № 6.- С. 132-136.
6. Рачина, С.А. Острый тонзиллофарирингит в реальной клинической практике: может ли информационная компания изменить качество антибактериальной терапии? / С.А. Рачина, Е.В. Бодяева, И.В. Отвагин // Российская оториноларингология. - 2011. - № 2.- С. 114-120.
7. Яковлев, А.П. Дискриминантный метод в выявлении больных острым сальпинго-офоритом матки / А.П. Яковлев // Известия Юго-Западного государственного университета. -2012. - № 2, ч. 2. - С. 209-215.
DIFFERENTIATION OF ДСОТЕ TONSILLITIS IN CHILDREN OSING MATHEMATICAL MODELS
V.D. LUTSENKO1 E.A. GNEZDILOVA2 E.V. STARODUBTSEVA2 A.V. IVANOV3 V.N. MISHUSTIN3
’> MBUZ «City Hospital № 2», Belgorod
s> South-West State University
s> Kursk State Medical University
For the differential diagnosis of children with acute tonsillitis, and that healthy children developed through discriminant method mathematical models that pro\ide a desired level of classification of these groups of children. High classifications are characterized by the ability of mathematical models based on the diagnostically significant parameters of interleukins peripheral blood. Using mathematical models provide the timely detection and error-free differentiation of children with acute tonsillitis.
Key words: acute tonsillitis in children, mathematical modeling of interleukins "blood, blood proteins, endogenous intoxication syndrome.
e-mail: [email protected]
