CC BY
80
иммунокоррекции с применением препаратов ин-терферона-гамма.
Библиографический список
1. Bacterial clearance and cytokine profiles in a murine model of postsurgical nosocomial pneumonia / P. A. Manderscheid [et al.] // Clinical and Diagnostic Laboratory Immunology. — 2004. — Vol. 11, № 4. - P. 742-751.
2. NK cells in gamma-interferon-deficient mice suppress lung innate immunity agains Mycoplasma spp. / M. D. Woolard [et al.] // Infection and Immunity. — 2005. — Vol. 73, № 10. — P. 6742-6751.
3. Murphey, E. D. Gamma interferon does not enhance clearance of Pseudomonas aeruginosa but does amplify a proinflammatory response in a murine model of postseptic immunosuppression / E. D. Murphey, D. N. Herndon, E. R. Sherwood // Infection and Immunity. — 2004. — Vol. 72, № 12. — Р. 6892 — 6901.
4. Состояние системы цитокинов при нозокомиальных пневмониях / Е. В. Маркелова [и др.] // Цитокины и воспаление. — 2003. — Т. 2, № 1. — С. 14—19.
5. Связь полиморфизма генов цитокинов с особенностями клинического течения / Н. А. Черевко [и др.] // Цитокины и воспаление. — 2009. — Т. 8, № 4. — С. 32 — 36.
БАЙГОЗИНА Евгения Александровна, доктор медицинских наук, доцент кафедры госпитальной терапии с курсом эндокринологии.
СОВАЛКИН Валерий Иванович, доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой госпитальной терапии с курсом эндокринологии. ДОЛГИХ Владимир Терентьевич, доктор медицинских наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ, заведующий кафедрой патофизиологии с курсом клинической патофизиологии.
Адрес для переписки: 644043, г. Омск, ул. Ленина, 12.
Статья поступила в редакцию 11.04.2013 г.
© Е. А. Байгозина, В. И. Совалкин, В. Т. Долгих
УДК 616.125-008.313.2/.3-039.31-08-039.74-037 В. Г. ЕПИФАНОВ
В. Т. ДОЛГИХ
Станция скорой медицинской помощи,
г. Омск
Омская государственная медицинская академия
ФИБРИЛЛЯЦИЯ ПРЕДСЕРДИЙ НА ДОГОСПИТАЛЬНОМ ЭТАПЕ: ОСОБЕННОСТИ ЛЕЧЕНИЯ,
ТАКТИКИ ВЕДЕНИЯ БОЛЬНЫХ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВРЕМЕНИ КУПИРОВАНИЯ ПРИСТУПА
Изучены результаты оказания неотложной медицинской помощи 1200 больным с неосложненными приступами фибрилляции предсердий длительностью до 24 часов. Установлено, что терапия фибрилляции предсердий на догоспитальном этапе малоэффективна в первый час наблюдения. Более чем в 90 % случаев приступ фибрилляции предсердий был устранен к концу первых суток независимо от примененного антиаритмического препарата. Разработанная нейросетевая модель прогнозирования времени купирования приступа фибрилляции предсердий на догоспитальном этапе дает возможность работнику скорой медицинской помощи правильно выбрать оптимальные тактику и схему лечения исходя из индивидуального прогноза пациента.
Ключевые слова: фибрилляция предсердий, неотложная медицинская помощь на догоспитальном этапе, искусственные нейронные сети.
Фибрилляция предсердий (ФП) — одно из самых распространенных нарушений сердечного ритма у пожилых, встречающееся в практике врача скорой медицинской помощи [1, 2]. Больные с ФП, не поддающейся медикаментозной кардиоверсии, подлежат госпитализации [3]. В последние два десятилетия частота госпитализаций пациентов с ФП увеличилась в 2 — 3 раза, что приводит, с одной стороны, к
удорожанию их лечения, а с другой — к разработке новых тактических решений и способов оказания неотложной медицинской помощи на догоспитальном этапе [4, 5]. К таким способам можно отнести современные информационные технологии, среди которых особое место занимают искусственные нейронные сети. Они не программируются, не используют никаких правил вывода для постановки
ОМСКИЙ НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК № 1 (118) 2013 МЕДИЦИНСКИЕ НАУКИ
МЕДИЦИНСКИЕ НАУКИ ОМСКИЙ НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК № 1 (118) 2013
Таблица 1
Влияние антиаритмической терапии на частоту сердечных сокращений, уровень артериального давления и частоту дыхания у больных с фибрилляцией предсердий (М ± а)
Показатель Этап исследования 1-я группа, n = 645 2-я группа, n = 555 Тест Манна— Уитни Pi—2
ЧСС, мин — 1 До лечения 133 + 27,4 132 + 28,3 0,596
После лечения 85 + 16,4 99 + 20,6 <0,001
Тест Билкоксона P— <0,001 <0,001 -
АДсисг, мм рт.ст. До лечения 147 + 27,5 145 + 25,8 0,190
После лечения 133 + 14,9 133 + 15,6 0,365
Тест Билкоксона P- <0,001 <0,001 -
АД диаст., мм рт.ст. До лечения 89 + 13,6 89 + 12,9 0,859
После лечения 81 + 7,4 82 + 7,9 0,272
Тест Билкоксона P— <0,001 <0,001 -
ЧД, мин 1 До лечения 17,3 + 2,6 17,2 + 2,8 0,282
После лечения 15,5 + 1,7 15,9 + 1,8 0,015
Тест Билкоксона P— <0,001 <0,001 -
диагноза, а обучают делать это на примерах [6]. Искусственные нейронные сети можно использовать и для прогноза действия различных разрабатываемых средств лечения.
Цель работы — сравнение результатов оказания неотложной медицинской помощи больным с неосложненными приступами фибрилляции предсердий и оценка возможности прогнозирования на догоспитальном этапе времени купирования приступа аритмии с помощью искусственных нейронных сетей для выделения больных, нуждающихся в госпитализации.
Материал и методы исследования. Эффективность оказания неотложной медицинской помощи изучали у 1200 больных с неосложненными приступами ФП в возрасте от 60 до 72 лет. Артериальной гипертензией страдали 386 больных с ФП, ишемической болезнью сердца — 398 человек, идиопатиче-ской (диагноз на догоспитальном этапе не установлен) персистирующей фибрилляцией предсердий — 212 человек. Прочие заболевания: алкогольное поражение сердца (п = 52), хроническая обструктивная болезнь легких (п=15), хроническая ревматическая болезнь сердца (п=15), тиреотоксическая фибрилляция предсердий (п = 37), дилатационная кардио-миопатия (п=12). Впервые возникшая фибрилляция предсердий зафиксирована у 91 больного, причем у 73 без выявленного основного заболевания. Из больных, обратившихся за скорой медицинской помощью, сформировали две группы. Всем больным с не купированным после оказания помощи приступом ФП, согласно современным руководствам и рекомендациям, предлагали госпитализацию [3]. В первую группу (п = 645) вошли больные, приступ аритмии у которых был купирован на догоспитальном этапе, и больные, которые отказались по разным причинам от госпитализации после проведенной безуспешной медикаментозной кардиоверсии. Во вторую группу (п = 555) включили пациентов с неосложненным приступом ФП, госпитализированных после неудавшейся медикаментозной кардиоверсии, предпринятой на догоспитальном этапе.
Больные обеих групп оказались сопоставимы по возрасту и полу, основным клиническим и гемоди-
Таблица 2
Антиаритмические препараты, использованные у больных с фибрилляцией предсердий (М ± а)
Антиаритмиче -ский препарат 1-я группа, n = 645 2-я группа, n = 555 Тест Фишера P1-2 Тест Хиквадрат Pl—5
Кордарон 197 299 <0,001 <0,001
Верапамил 129 79 0,028
Новокаинамид 78 33 0,001
Дигоксин 81 66 0,793
Не вводился 160 78 0,001
намическим показателям (табл. 1). Критерии исключения из анализа: осложнения приступа аритмии, требовавшие немедленной электрической кардиоверсии (аритмический шок, кардиогенный отек легких, синдром Морганьи — Адамса—Стокса, вызванные тахиаритмией); наличие синдрома предвозбуж-дения на электрокардиограмме.
Антиаритмическую терапию в обеих группах проводили антиаритмическими препаратами, включенными в «Стандарты медицинской помощи для скорой медицинской помощи» [7]. Для купирования приступа ФП (табл. 2) внутривенно вводили кордарон (амиодарон, «КРКА») в однократной дозе 5 мг/кг, новокаинамид (прокаинамид, «Органика») 0,5—1 г, верапамил 5—10 мг, в среднем 0,1 мг/кг («Алкалоид»), дигоксин 0,25 мг («Никомед»). Анти-аритмики применяли на фоне предварительного введения 10 мл панангина (Gedeon Richter). Действие препаратов оценивали в течение 50—70 минут (в среднем 64,1±3,2 мин). Проводили электрокардиографический контроль и измеряли артериальное давление в течение всего периода наблюдения. Поскольку распределение вызовов на бригаду скорой медицинской помощи в силу специфики ее работы носит случайный характер, следует считать выборку случайной, а исследование — контролируемым и рандомизированным.
Контрольные точки исследования — 1 час (период пребывания на вызове и наблюдения за больным),
Таблица 3
Влияние антиаритмической терапии на время купирования приступа у больных с фибрилляцией предсердий (М ± а)
^\ритм восста-^••••••...„новлен Группа До 1 часа К 12 часам К 24 часам Среднее время (LQ-Me-HQ)
1-я, n = 645 232; 35,97 % 524; 81,24 % 610; 94,57 % 0 1 5 1 0
2-я, n = 555 28; 5,04 % 419; 75,49 % 503; 90,63 % ,0 -1 о, 7, - ,0 4,
Тест Фишера р!-2 < 0,0001 0,407 0,616 -
F-критерий Кокса р— < 0,001
12 часов и 24 часа. Анализ проводили по картам вызовов бригад скорой помощи, амбулаторным картам поликлиник, историям болезни стационаров. Все значения представлены в виде средней ± стандартное отклонение (M ± <г), среднее время купирования приступа — в виде «нижний квартиль-медиана — верхний квартиль» (LQ-Me-HQ). Статистическую обработку результатов осуществляли с использованием критериев Манна — Уитни для сравнения групп по изучаемым клиническим показателям, Вилкоксо-на для сравнения изучаемых показателей в каждой из групп до и после лечения, Хи-квадрат и двустороннего точного критерия Фишера для сравнения групп больных по относительной частоте применяемых антиаритмических препаратов. Использовали методы анализа выживаемости — F-критерий Кокса, метод регрессионной модели пропорциональных интенсивностей Кокса. Качество построенной модели искусственной нейронной сети проверяли с помощью ROC-анализа в программе AtteStat v.12.0.5. Величиной доверительного интервала, принятым за статистически достоверный в данном исследовании, считали 95 % (уровень значимости p принят равным 0,05). Статистический анализ осуществляли с помощью программ Biostat 2008 v.5.2.5 (AnalystSoft), Statistica v.8.0 (StatSoft, Inc.), табличного процессора Microsoft Office Excel 2010.
Результаты и их обсуждение. В обеих группах после проведенной терапии наблюдали отчетливое, практически одинаковое, улучшение клинических показателей (табл. 1 и 2). Снижение частоты сердечных сокращений (ЧСС) в 1-й группе оказалось более выраженным. В течение первого часа наблюдения ритм был восстановлен в 35,9 % случаев среди пациентов 1-й группы и в 5,0 % случаев во 2-й группе. К 12му часу наблюдения приступ был устранен в 81,2 % случаев у больных первой группы и в 75,5 % — во второй. К 24 часам после оказания неотложной медицинской помощи ритм был восстановлен в 94,6 % случаев у больных 1-й группы и в 90,6 % — во второй (табл. 3). Различия в группах по времени купирования приступа к первому часу наблюдения оказались статистически высокозначимыми, а к 12-му часу и к концу суток — статистически незначимыми. Среднее время купирования приступа ФП было меньше у пациентов, оставленных дома, со статистически значимыми различиями между группами.
С помощью регрессионной модели пропорциональных интенсивностей Кокса была выявлена взаимосвязь проведенной терапии и ее результатов (табл. 4). Обе модели оказались статистически значимыми (р<0,001 в обеих группах при долях цензурированных наблюдений 6,8 % в 1-й группе и 9,9 %
во 2-й). В группе оставленных дома больных имела место статистически высокозначимая корреляционная связь между ЧСС после оказания неотложной медицинской помощи и временем до наступления изучаемого исхода (р<0,001). В группе госпитализированных такая связь отсутствовала.
Таким образом, независимо от тактики ведения пациентов с ФП и применяемых препаратов, подавляющее число случаев ФП купируется к 12 — 24 часам от начала лечения. Недостаточное на этапе скорой медицинской помощи снижение ЧСС увеличивает продолжительность приступа ФП и ведет к росту числа госпитализаций.
На сегодняшний день разработано немало ней-родиагностических комплексов, позволяющих сократить время диагностики различных заболеваний, а также снизить потребность в квалифицированном медицинском персонале. Одним из таких инструментов является программа NeuroXL Predictor. Для построения нейронных сетей мы использовали ее вариант NeuroXL Predictor v.3.1.2. (OLSOFTLLC.) [8]. В качестве входных переменных брали 10 клинических показателей: возраст (лет), пол, ЧСС, систолическое (АД сист.) и диастолическое (АД диаст.) артериальное давление, частоту дыхания (ЧД) и др. Клинические показатели определяли до (исходные) и после (конечные) оказания помощи. Пол кодировали как 0 (женский) и 1 (мужской). Время купирования приступа ФП (выход сети) кодировали как 1 (приступ купирован в течение 24 часов) и 2 (приступ не купирован за 24 часа). Используемые антиаритмические препараты при построении нейронной сети не учитывали, поскольку в ходе проведенного ранее исследования не было получено статистически значимой разницы в их эффективности при оказании неотложной медицинской помощи по купированию неосложненного приступа ФП на догоспитальном этапе.
В результате многочисленных экспериментов с количеством нейронов в скрытом слое и на основании литературных данных [9] удалось подобрать оптимальную архитектуру сети, показавшую наилучшие результаты — трехслойный персеп-трон с 11 нейронами в скрытом слое (10:11:1) с лог-сигмоидной функцией активации нейрона. Параметры сети: minimum weight delta — 0,0001; initial weights — 0,3; learning rate — 0,3; momentum — 0,05. Количество эпох — 10 000. Обучающая выборка составила 787 больных, тестовая — 198. Рандомизацию проводили с помощью программы NeuroSolutions for Excel v.5.07 (NeuroDimension, Inc.). При обучении сети для достижения заданного значения weight delta понадобилось 3570 эпох (циклов обучения).
ОМСКИЙ НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК № 1 (118) 2013 МЕДИЦИНСКИЕ НАУКИ
МЕДИЦИНСКИЕ НАУКИ ОМСКИЙ НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК № 1 (118) 2013
Регрессионная модель пропорциональных интенсивностей Кокса у больных с фибрилляцией предсердий
1-я группа, n = 645 Хи-квадрат = 54,79; число степеней свободы =8; p=0,00000
Бета Станд. ошибка t-знач. Экспон. бета Стат. Вальда p
ЧСС, мин-1 исходы. 0,0070 0,0015 4,534 1,007 20,557 0,001
коыечы. -0,0183 0,0029 -6,256 0,981 39,145 0,001
АД сист., мм рт. ст. исходы. 0,0011 0,0032 0,343 1,001 0,118 0,731
коыечы. 0,0004 0,0047 0,090 1,000 0,008 0,927
АД диаст., мм рт. ст. исходы. 0,0007 0,0059 0,131 1,000 0,017 0,895
коыечы. -0,0054 0,0085 -0,643 0,994 0,414 0,519
ЧД, мин-1 исходы. -0,0174 0,0219 -0,791 0,982 0,626 0,428
коыечы. -0,0106 0,0332 -0,320 0,989 0,102 0,748
2-я группа, n = 555 Хи-квадрат = 38,6097; число степеней свободы =8; p=0,00001
Бета Станд. ошибка t-знач. Экспон. бета Стат. Вальда p
ЧСС, мин-1 исходы. 0,0041 0,0018 2,269 1,004 5,149 0,023
конечн. -0,0010 0,0025 -0,398 0,998 0,159 0,690
АД сист., мм рт. ст. исходн. 0,0031 0,0038 0,825 1,003 0,680 0,409
конечн. -0,0043 0,0050 -0,853 0,995 0,727 0,393
АД диаст., мм рт. ст. исходн. 0,0030 0,0071 0,430 1,003 0,185 0,666
конечн. 0,0022 0,0088 0,253 1,002 0,064 0,799
ЧД, мин-1 исходн. 0,0070 0,0281 0,250 1,007 0,062 0,802
конечн. -0,0773 0,0417 -1,852 0,925 3,431 0,063
Контрольная выборка составила 985 пациентов. Построенная нейронная сеть смогла верно распознать 96,47 % случаев в тестовой выборке и 92,69 % в контрольной.
Качество модели проверяли с помощью ROC-анализа. При оптимальном пороге отсечения 0,79 чувствительность сети (Se) составила 99,23 %, специфичность (Sp) — 85,71 %; при пороге отсечения
0,99 — чувствительность 87,54 %, специфичность 85,71 %. AUC (Area Under Curve, площадь под ROC-кривой) составила 0,92, что свидетельствует об отличном качестве модели.
Обращаем внимание на то, что данная модель предназначена для работы только с неосложненными приступами ФП, которые не удалось купировать на догоспитальном этапе и с которыми больные, согласно современным рекомендациям и руководствам по скорой медицинской помощи [3], подлежат госпитализации. Предполагается, что с программой будут работать старшие врачи скорой медицинской помощи, консультируя выездные бригады по телефону и помогая им принять правильное тактическое решение в конкретной клинической ситуации.
Учитывая, что в большинстве медицинских исследований нейросетевой анализ проводят, как правило, в пакете Statistica (StatSoft, Inc.), с целью сравнения была построена искусственная нейронная сеть для прогнозирования времени купирования приступа ФП в этой программе. Архитектура сети получилась такая же, как описано выше (трехслойный персептрон с 11 нейронами в скрытом слое (10:11:1) с лог-сигмоидной функцией активации нейрона). Нейронная сеть смогла верно распознать 92,9 % слу-
чаев в контрольной выборке, показав аналогичную построенной ранее в программе NeuroXL Predictor нейросети диагностическую точность (по критерию Вилкоксона характеристики сравниваемых выборок с прогнозами совпадают на уровне значимости 0,05). Следует отметить, что при увеличении обучающих данных прогностическая способность сети будет возрастать. Кроме того, поскольку мы задействовали самую простую структуру нейронной сети с небольшим числом нейронов в скрытом слое, есть резерв для повышения точности прогнозирования. Наконец, построенную искусственную нейронную сеть можно использовать на обычных стандартных персональных компьютерах без дополнительного специального оборудования.
Таким образом, разработанное программное средство прогнозирования времени купирования неосложненного приступа ФП дает возможность работнику скорой медицинской помощи правильно выбрать оптимальные тактику и схему лечения, исходя из индивидуального прогноза пациента. Дальнейшее прогрессирование данных технологий и внедрение их в практику позволят облегчить труд работника скорой медицинской помощи, увеличить его производительность, сделать процесс постановки диагноза и принятия тактического решения более точным, качественным и быстрым.
Выводы
1. Антиаритмическая терапия приступов фибрилляции предсердий на догоспитальном этапе малоэффективна в течение первых часов наблюдения за больными. Подавляющее число случаев фибрилляции предсердий купируется к 12 — 24 часам от
начала лечения независимо от тактики ведения этих пациентов и применяемых антиаритмических препаратов.
2. Недостаточное на этапе скорой медицинской помощи снижение частоты сердечных сокращений увеличивает продолжительность приступа фибрилляции предсердий и ведет к росту числа госпитализаций. В связи с этим тактика оказания медицинской помощи при неосложненных приступах фибрилляции предсердий длительностью до 24 часов на догоспитальном этапе должна быть направлена в первую очередь на нормализацию частоты сокращения желудочков.
3. Для определения времени купирования неосложненного приступа фибрилляции предсердий с целью выбора оптимальных тактики и схемы лечения на догоспитальном этапе, исходя из индивидуального прогноза пациента, могут быть применены обученные искусственные нейронные сети.
Библиографический список
1. Буланова, Н. А. Клинико-экономические аспекты кардиоверсии при пароксизмальной форме фибрилляции предсердий на догоспитальном этапе и в стационаре / Н. А. Буланова, Л. Л. Стажадзе, Б. А. Сидоренко // Кардиология. — 2012. — № 5. - С. 25-29.
2. Guidelines for the management of atrial fibrillation / A. J. Camm [et al.] // Eur. Heart J. - 2010. - Vol. 31. - P. 2369-2469.
3. Руководство для врачей скорой медицинской помощи / С. Ф. Багненко [и др.]. - М. : ГЭОТАР-Медиа, 2009. - С. 9199.
4. Гуревич, М. А. Современные аспекты фармакотерапии фибрилляции предсердий / М. А. Гуревич // Российский кардиологический журнал. - 2009. - № 5. - C. 95-101.
5. Rhythm ^ntrol should be better for the management of patients with atrial fibrillation and heart failure / T. Kurita [et al.] // Circulation J. - 2011. - Vol. 75. - Р. 979-985.
6. Аксенов, С. В. Организация и использование нейронных сетей (методы и технологии) / С. В. Аксенов, В. Б. Новосельцев. - Томск : Изд-во НТЛ, 2006. - 128 с.
7. Стандарты медицинской помощи для скорой медицинской помощи. - М., 2007. - С. 24-27.
8. Боровиков, В. П. Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks : методология и технология современного анализа данных / В. П. Боровиков. - М. : Горячая линия-Телеком, 2008. - 392 с.
9. Царегородцев, В. Г. Конструктивный алгоритм синтеза структуры многослойного персептрона / В. Г. Царегородцев // Вестник КазНУ им. Аль-Фараби. - 2008. - № 4. - С. 308-315.
ЕПИФАНОВ Вячеслав Георгиевич, кандидат медицинских наук, старший врач Станции скорой медицинской помощи.
ДОЛГИХ Владимир Терентьевич, доктор медицинских наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ, заведующий кафедрой патофизиологии с курсом клинической патофизиологии Омской государственной медицинской академии.
Адрес для переписки: 644043, г. Омск, ул. Ленина, 12.
Статья поступила в редакцию 11.04.2013 г.
© В. Г. Епифанов, В. Т. Долгих
Книжная полка
Ан, В. К. Опасности, осложнения и ошибки в проктологии / В. К. Ан, В. Л. Ривкин, А. Я. Соломка. - М. : Бином, 2011. - 112 с. - ISBN 978-5-9518-0435-8.
В книге проанализирована современная литература по биоэтике и медицинскому, юридическому и общественному обозначению врачебных ошибок, связанных как с объективными трудностями профессии врача, так и с субъективными факторами, играющими большую роль в рассуждениях и действиях врача у постели отдельного больного. Революционные технические новации, внедренные в медицину XX века, существенно не снижают частоту врачебных ошибок, а иногда даже увеличивают их, когда врач заменяет свою мысль компьютером и (или) возлагает слишком большие надежды на технику. Авторы подытоживают работу старейшей в России проктологической клиники, основанной в 1960-х годах профессором А.Н. Рыжих, и на основании многолетних собственных наблюдений проводят анализ опасностей, осложнений и ошибок в диагностике и лечении заболеваний прямой кишки и анокопчиковой области.
Красильникова, И. М. Неотложная доврачебная медицинская помощь : учеб. пособие для СПО / И. М. Красильникова, И. Г. Моисеева. - М. : ГЭОТАР-Медиа, 2011. - 192 с. - ISBN 978-5-9704-1821-5.
В современных условиях большое значение приобретает оказание первой медицинской помощи на догоспитальном этапе, и от среднего медицинского работника зависит эффективность дальнейшего лечения, а не редко и жизнь пациента. Цель пособия — научить среднего медицинского работника быстро распознавать состояние больного, в кратчайшие сроки ставить предварительный диагноз, действовать оперативно и последовательно. Пособие содержит методические рекомендации по оказанию неотложной доврачебной медицинской помощи, ситуационные задачи с ответами, кроссворды. Пособие предназначено преподавателям и слушателям системы дополнительного среднего медицинского образования, а также студентам медицинских училищ и колледжей.
ОМСКИЙ НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК № 1 (118) 2013 МЕДИЦИНСКИЕ НАУКИ
