CC BY
29
Краткое сообщение
УДК 616. 314-089-053
ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ ДЕТЕЙ ОСЛОЖНЕННЫМ КАРИЕСОМ
Н.М. АГАРКОВ, С.Н. ГОНТАРЕВ*
Введение. Распространенность осложнений кариеса (ОК) -пульпита и периодонтита - у детей в научной литературе освещена недостаточно [2]. Если о распространенности кариеса на базе ВОЗ имеется банк данных, то об осложнениях кариеса такие сведения отсутствуют [1]. По методике экспертизы ортопантограмм в Королевском колледже в Лондоне изменения периодонта обнаружены у 29% [3]. В России распространенность среди детей установлена в 58,31%. Однако при изучении частоты осложнений кариеса у детей геоинформационный анализ не используется.
Цель работы — определение распространенности ОК у детей на основе геоинформационного анализа.
Материал и методы. По данным детских стоматологических поликлиник центральных районных больниц Белгородской области изучены осложнения кариеса - пульпит и периодонтит. Применяли геоинформационный анализ и метод х2
Результаты исследования. Распределение заболеваемости детей ОК молочных и постоянных зубов по территориальным системам выявило, что самые высокие показатели отмечены в Чернянском, Борисовском, Шебекинском и Алексеевском районах (табл.). Минимальная частота ОК молочных и постоянных зубов в Белгородской области в 2000-2003 гг. приходится на Ровеньской район. Низкая заболеваемость ОК у детей была в Валуйском, Прохоровском и Краснояружском районах области. Достоверность различий и неравномерность распространенности заболеваемости ОК молочных и постоянных зубов среди детей в территориально распределенных системах подтверждается расчетным значением х2, равным 121, 74, против х2табл. = 84,8. Это позволяет считать, что заболеваемость ОК молочных и постоянных зубов на территории области неодинакова (Р<0,001).
Таблица
Уровень ОК и соотношение НК и ОК среди детей Белгородской области в 2000-2003 гг.
Название района Заболеваемость ОК на 100000 Соотношение НК и ОК
Алексеевский 24 372,2 1 0,22
Белгородский 16 148,4 1 0,21
Борисовский 27 922,4 1 0,17
Валуйский 6 137,9 1 0,14
Вейделеевский 13 721,7 1 0,35
Волоконовский 14 143,2 1 0,34
Губкинский 18 804,1 1 0,14
Г райвороновский 25 462,3 1 0,33
Ивнянский 22 483,9 1 0,37
Корочанский 18 237,8 1 0,12
Краснояружский 6 551,9 1 0,08
Красногвардейскй 13 652,6 1 0,46
Красненский 12 068,0 1 0,20
Новооскольский 18 501,0 1 0,28
Прохоровский 6 168,9 1 0,10
Ракитянский 15 049,8 1 0,19
Ровеньской 5 068,2 1 0,49
Старооскольский 12 481,7 1 0,23
Чернянский 30 977,9 1 0,23
Шебекинский 27 847,5 1 0,40
Яковлевский 26 629,4 1 0,32
г. Белгород 13 187,3 1 0,17
г. Старый Оскол 21 348,8 1 0,21
Среднее 17 477,9 1 0,21
Соотношение случаев неосложненного кариеса (НК) и ОК молочных и постоянных зубов у детей наиболее высоко в Ро-веньском, Красногвардейском и Шебекинском районах. Здесь на один случай НК приходится 0,49-0,40 случаев заболеваемости ОК (табл.). В Краснояружском, Прохоровском и Корочанском районах это соотношение является низким. Расположение терри-
торий с высоким и низким уровнем ОК и НК молочных и постоянных зубов у детей имеет менее четкую географическую закономерность. Большая заболеваемость приходится на север (Про-хоровский район), северо-запад (Краснояружский), и на юго-восток Белгородской области (Ровеньской и Валуйский районы). Высокий уровень ОК имеет Шебекинский, расположенный на юге области, ранее занимавший среднее ранговое место. Дифференцированный геоинформационный анализ частоты ОК молочных и постоянных зубов среди детей выявил особенности. По заболеваемости ОК постоянных зубов в Белгородской области в 2000-2003 гг. неблагополучными территориями были Чернян-ский, Яковлевский районы. Низкий уровень патологии приходился на Ровеньской и Валуйский районы. Заболеваемость детей ОК молочных зубов имела высокий уровень в Грайвороновском и Борисовском районах. В Краснояружском и Прохоровском районах - низкий показатель заболеваемости ОК молочных зубов. Различие во всех случаях существенно.
Ранжирование районов Белгородской области по уровню заболеваемости детей пульпитом в 2000-2003гг. позволило определить территориальные системы с высокими и низкими показателями. К первым по заболеваемости пульпитом молочных и постоянных зубов отнесены Чернянский, Шебекинский и Алек-сеевский районы. Территориями с низким уровнем данной патологии являются Ровеньской, Краснояружский и Валуйский районы. Расчетное значение %2 при числе степеней свободы п'=66 превышает х2табл.=84,8 для уровня безошибочного прогноза 95% и составляет 105,24. Это указывает на неравномерность распределения заболеваемости пульпитом среди детей на территории Белгородской области и на правомерность сделанных выше выводов. Аналогично проведена процедура классификации районов по заболеваемости детей пульпитом молочных и постоянных зубов. Установлена высокая частота пульпита молочных зубов в г. Старый Оскол, в Губкинском и Алексеевском районах. Территории с низким уровнем заболеваемости пульпитом молочных зубов остались те же, за исключением Валуйского района, что и в случае недифференцированного геоинформационного анализа пульпита. Различие статистически значимо.
Для заболеваемости пульпитом постоянных зубов среди детей области характерно преобладание ее в Чернянском, Яковлев-ском и Шебекинском районе. При этом наиболее высокая частота пульпита постоянных зубов выявлена в Чернянском районе и превосходила среднеобластной показатель (10 424,7 на 100 000 детей), более чем в три раза (Р<0,001). Достоверные различия обнаружены и по отношению к территориям с низким уровнем патологии (Ровеньской, Валуйский и Губкинский районы). Как и в предыдущих случаях, минимальное значение заболеваемость пульпитом постоянных зубов имела в Ровеньском районе.
Изучение заболеваемости детей периодонтитом в территориально распределенных системах области показало, что ее уровень неравномерен. Такое заключение основано на значении Х2расч.=145,72 и позволяет опровергнуть нулевую гипотезу, допускающую возможность одинаковой частоты периодонтита в районах Белгородской области. Следовательно, частота заболеваемости периодонтитом у детей (Р<0,001) наиболее высока в Борисовском районе и превышает среднеобластной показатель в 3 раза. Территориями с низкой частотой периодонтита можно считать г. Белгород, Прохоровский, Валуйский район. Борисовский и Грайвороновский районы также являются неблагоприятными по уровню заболеваемости периодонтитом молочных зубов. Определение районов с низкой заболеваемостью периодонтитом молочных зубов выявило их совпадение с территориями, имеющими низкий уровень периодонтита в целом. К таким территориям также отнесены г.Белгород и Прохоровский район, в которых интенсивный показатель ниже в 6-8 раз среднеобластной величины за 2000-2003 гг. (Р<0,001).
Заключение. Результаты геоинформационного анализа осложнений кариеса детей позволяют рационально планировать объем медицинских мероприятий с учетом перераспределения финансовых ресурсов, выделения приоритетных направлений, определения структуры лечебно-профилактических мероприятий.
Литература
Курский государственный технический университет
1. Бикулич И.В. , Гринин В.М. // Мат-лы ХІІ и ХІІІ Всерос. научно-практ. конф. и труды ІХ съезда Стоматол. ассоц. России.-М., 2004.- С. 130-132.
Статья
2. Дахкильгов М. У. Эпидемиологическое исследование распространенности и интенсивности заболеваний зубов и пародон-та у населения Республики Ингушетия, определение потребности в стоматологической помощи: Автореф. дис...канд. мед. наук.-М., 2001.- 24 с.
3. ИНЬтаппМ. Еп^^п^а.- 1995.- 8. 193-195.
УДК 547.2/.3:547.022.541.2].001.24
геометрии молекул методами AM1 и 6-31G [9] велась как в газовой фазе, так и с учетом эффектов гидратации при физиологической температуре, для чего использовалась модель поляризуемого континуума (МПК, в иностранной литературе - PCM) [10-11]. Процедура поиска минимально-энергетической конформации проводилась методом молекулярной динамики в модификации Ланжевена (Langevin, Paul), позволяющим быстро, но достаточно точно учитывать влияние молекул растворителя [12].
Таблица 1
Применяемые средства распараллеливания программ вычислительной химии
ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ВЗАИМНОГО ВЛИЯНИЯ КОМПОНЕНТОВ НА ОБЩУЮ СТАБИЛЬНОСТЬ ПРЕПАРАТА
С.Н. БАШКИРОВА*, А.В. ПОГРЕБНЯК*, Э.Ф.СТЕПАНОВА*
Хранение препарата неизбежно сопровождается процессами деструкции его компонентов под действием внешних факторов (химических и физических), а также в результате внутренних процессов аутоокисления или аутовосстановления. Первую, внешнюю, составляющую процесса деструкции обычно устраняют применением соответствующей упаковки (темное стекло, металлизированные пленки, вакуумирование), т.е. решение данной проблемы в настоящее время не представляет какой-либо трудности. Напротив, внутренние факторы, влияющие на стабильность, а следовательно и на безопасность лекарства, как правило изучаются лишь эмпирически, по данным анализа продуктов разложения при естественном или искуственном (ускоренном) старении. При этом идет лишь констатация фактов, без анализа возможных причин. Порой решение о введении стабилизаторов принимается исследователем спонтанно и диктуется общими рекомендациями, которые не учитывают всего разнообразия состава лекарственных форм. Предлагаем новый способ теоретического анализа взаимного влияния компонентов лекарственной формы, основанный на сравнении тонкого электронного строения молекул, в частности, энергетических характеристик граничных молекулярных орбиталей. Оптимизация геометрии молекул исследуемых веществ производилась при помощи итерационной процедуры поиска локального (в случае удачи -глобального) минимума на поверхности потенциальной энергии молекулы (ППЭМ). Локализация минимума на ППЭМ осуществлялась двумя основными расчетными схемами: молекулярная механика (предварительно) и методом молекулярных орбиталей (МО). Определение глобального минимума на ППЭ представляет собой отдельную сложную задачу [1]. В большинстве случаев она решалась нами путем предварительного анализа конформацион-ной заселенности методом молекулярной динамики [2].
Для первичной оптимизации геометрии использовано силовое поле MMP2 [3]. В силу своей экономичности с точки зрения затрат машинного времени данный метод использовался в основном для первичного анализа конформационной заселенности. В качестве стартовой для методов МО была взята геометрия, полученная методом MMP2. Оптимизация геометрии молекулы средних размеров (40 тяжелых атомов) в расширенном базисе занимает месяцы машинного времени даже при использовании кластера из 4-12 компьютеров. В табл. 1 и на рис. 1 приведены данные об эффективности распараллеливания для химических программ (неопубликованные материалы Кузьминского и Мендковича) [4].
Метод молекулярной механики при оптимизации дает геометрию, более близкую к экспериментальной (в сравнении с полуэмпирическими и ab initio (в минимальном базисе STO-3G) моделями [5-6]). При невозможности оптимизации геометрии, для расчета физико-химических дескрипторов методами ab initio нами была использована геометрия полученная методом MMP2. Полученная в результате оптимизации методом AM1 [7] геометрия применялась далее для расчета физико-химических дескрипторов полуэмпирическими методами (кроме PM3 [8], оптимизация геометрии в котором велась независимо), а также для расчета дескрипторов молекулярной структуры (AM1). Более наглядно взаимопроисхождение координат атомов показано на рис. 2. При расчете и отборе дескрипторов, характеризующих значимые свойства молекул, присутствовали особенности: оптимизация
Программа Метод распараллеливания
Модель общего поля памяти Модели обмена сообщениями
ADF2000 - MPI/PVM
Amber 7.0 Директивы компилятора, OpenMP MPI
Gaussian-03 Автоматическое распараллеливание компилятором, директивы компилятора, ручное распараллеливание (fork) Linda
Gamess-US - TCGMSG/MPI/DDI
Jaguar 4.2 - MPI
Mopac 2002 - MPI
NWChem 3.4.1 - TCGMSG/MPI
Turbomole 5.3 - MPI
AMMP - PVM
GROMACS - MPI
Результаты расчета компонентов лекарственной формы. С привлечением описанных выше процедур расчета показано геометрическое и электронное строение мажорных компонентов растительных экстрактов эхинацеи и солодки, а также вспомогательных веществ, входящих в состав препаратов. Результаты расчетов методом АМ1 см. в табл. 2., методом РМ3 - в табл. 3.
Рис. 1. Распараллеливание полуэмпирической программы MOPAC
Исходная геометрия молекулы (справочники, статьи, данные РСА)
Один устойчивый конформер
JL
33,
Расчет
ab-initio
Оптимизация геометрии методом РМ3
Оптимизация геометрии методом MM
Чг-
Более одного устойчивого конформера
Молекулярная
динамика
V
Оптимизация геометрии методом АМ1
Расчет CNDO, MNDO, MINDO
* 357500 Ставропольский край г, Пятигорск, пр. Кирова, 33. Пятигорская государственная фармацевтическая академия, тел .5-26-12
Рис. 2. Схема
