CC BY
17
Представленный случай системного AL-амило-идоза демонстрирует, насколько сложной является фармакотерапия этого редкого заболевания. Высокая токсичность наиболее эффективных методов лечения существенно ограничивает их использование. Совершенствование методов сопроводительной терапии при системном AL-амилоидозе, назначение базисной
схемы лечения на начальном этапе заболевания и последующая коррекция в каждом конкретном случае - необходимые составляющие, позволяющие повлиять на течение болезни и отдалить неблагоприятный исход. В связи с редкостью указанной патологии, каждое имеющееся наблюдение представляет безусловный интерес.
Литература
1. Захарова Е.В. Системный амилоидоз: диагностика, дифференциальная диагностика, лечение // Лечащий врач. - 2004. - № 4. - С. 60-64.
2. Поп В.П., Рукавицын О.А. и др. Множественная миелома и родственные ей заболевания. - М.: ГЭО-ТАР-Медиа, 2016. - 224 с.
3. Томилина Н.А. Хроническая болезнь почек. -М.: ГЭОТАР-Медиа, 2015. - 512 с.
4. Шилов Е.М., Смирнов А.В., Козловская Н.Л. Клинический рекомендации. Нефрология. - М.: ГЭО-ТАР-Медиа, 2016. - С. 299-319.
5. Scott K., Hayden P.J., Will A., et al. Bortezomib for the treatment of multiple myeloma // Cochrane Database of Systematic Reviews. - 2016. - Issue 4. Art. No.: CD010816. DOI: 10.1002/14651858.CD010816.pub2.
Literature
1. Zakharova E.V. Systemic amyloidosis: diagnosis, differential diagnosis, treatment // Attending Physician. -2004. - № 4. - P. 60-64.
2. Pop VP., Rukavitsyn O.A., et al. Multiple myeloma and related diseases. - M.: GEOTAR-Media, 2016. -224 p.
3. Tomilina N.A. Chronic kidney disease. - M.: GEO-TAR-Media, 2017. - 512 p.
4. Shilov E.M., Smirnov A.V, Kozlovskaya N.L. Clinical Recommendations. Nephrology. - M.: GEOTAR-Media, 2016. - P. 299-319.
5. Scott K., Hayden P.J., Will A., et al. Bortezomib for the treatment of multiple myeloma // Cochrane Database of Systematic Reviews. - 2016. - Issue 4. Art. No.: CD010816. DOI: 10.1002/14651858.CD010816.pub2.
Координаты для связи с авторами: Давидович Илья Михайлович - д-р мед. наук, проф. кафедры факультетской терапии с курсом эндокринологии ДВГМУ, тел. 8-(4212)-76-13-96, e-mail: ilyadavid@rambler.ru; Хабибрахман Елена Павловна - врач-нефролог ФГКУ «301 Военного клинического госпиталя» МО РФ, тел. 8-(4212)-39-47-82, e-mail: lenusyhhh@mail.ru; Морозов Максим Анатольевич - начальник пульмонологического отделения - главный пульмонолог ФГКУ «301 Военного клинического госпиталя» МО РФ, подполковник медицинской службы, тел. 8-(4212)-39-47-82, e-mail: tvmi-morozov@bk.ru; Макаревич Андрей Михайлович - канд. мед. наук, главный терапевт ФГКУ «301 Военного клинического госпиталя» МО РФ, полковник медицинской службы, тел. 8-(4212)-39-47-82, e-mail: makar-kha@yandex.ru.
□□□
http://dx.doi.org/10.35177/1994-5191-2020-3-105-110 УДК 616.33/.34-009.1:[616.333-007.271+616.33.44]-073.7;004.424.4
П.М. Косенко1, С.А. Вавринчук1, А.И. Попов2, Н.И. Бояринцев1, Г.Д. Сунозова1
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ХИРУРГИИ ПИЛОРОДУОДЕНАЛЬНОГО СТЕНОЗА
1Дальневосточный государственный медицинский университет, 680000, ул. Муравьева-Амурского, 35, тел. 8-(4212)-30-53-11, e-mail: rec@mail.fesmu.ru, г. Хабаровск;
2Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова, 163002, Набережная Северной Двины, 17, г. Архангельск
Резюме
В работе описан способ анализа медицинских данных путем создания математических моделей прогнозирования на основе дискриминантного анализа.
Моделирование проводилось на основании данных обследования 88 больных с язвенным пилородуоденальным стенозом двенадцатиперстной кишки.
В прогностическую модель нарушения моторики желудочно-кишечного тракта у больных с пилородуоденальным стенозом вошло 17 электрофизиологических показателей. Прогностическая точность модели составила 96,9 %.
Созданы две математические модели нарушения эвакуаторной функции желудка у больных с пилородуоденаль-ным стенозом. В первую модель вошли 4 переменных, прогностическая точность модели составила 92 %. Вторая модель построена на 8 переменных, с прогностической точностью 100 %.
На основе предложенных прогностических моделей были созданы компьютерные программы автоматизированной диагностики пилородуоденального стеноза и программа определения степени нарушения эвакуаторной функции.
Ключевые слова: пилородуоденальный стеноз, периферическая электрогастроэнтерография, интрагастральный рН-мониторинг, математическое моделирование, дискриминантный анализ.
P.M. Kosenko1, S.A. Vavrinchuk1, A.I Popov2, N.I. Boyarintsev1, G.D. Sunozova1 MATHEMATICAL MODELING IN PYLORODUODENAL STENOSIS SURGERY
'Far Eastern State Medical university, Khabarovsk; 2Northern (Arctic) Federal University named after M.V. Lomonosov, Arkhangelsk
Summary
The paper describes a method of analyzing medical data by creating predictive models based on discriminant analysis.
Modeling was carried out based on the examination of 88 patients with ulcerative pyloroduodenal stenosis of the duodenum.
The prognostic model of impaired gastrointestinal motility in patients with pyloroduodenal stenosis included 17 electrophysiological parameters. The predictive accuracy of the model was 96,9 %.
Two mathematical models of gastric evacuation dysfunction in patients with pyloroduodenal stenosis have been created. The first model included 4 indicators of intragastric pH monitoring, the predictive accuracy of the model was 92 %, the second model included 8 indicators, the predictive accuracy was 100 %.
On the basis of the created prognostic models, computer programs for the automated diagnosis of pyloroduodenal stenosis and a program for determining the degree of violation of the evacuation function were created.
Key words: pyloroduodenal stenosis, peripheral electrogastroenterography, intragastric pH monitoring, mathematical modeling, discriminant analysis.
Язвенная болезнь (ЯБ) желудка и двенадцатиперстной кишки (ДПК) до настоящего времени остается одним из наиболее распространенных заболеваний органов желудочно-кишечного тракта. В 6-15 % случаев течение ЯБ ДПК осложняется формированием пилородуоденального стеноза (ПДС) [2, 8].
В современной хирургии для диагностики язвенного ПДС, оценки до- и послеоперационных моторно-эвакуаторных нарушений, осуществления и контроля эффективности антисекреторной терапии используются сложные методы диагностики, которые характеризуются не только трудоемкостью, но и большим (до 40-50) количеством получаемых одномоментно показателей [2, 4, 6, 8].
Большое количество показателей является одновременно преимуществом (высокая информативность) и недостатком, поскольку значительно усложняет их оценку [4, 6].
Отсутствие интегральной оценки всех полученных данных резко снижает диагностические возможности как самого оборудования, так и врача-клинициста и не позволяет рассматривать изучаемые процессы в их динамике и взаимосвязи.
Так, одним из наиболее информативных методов оценки моторики желудочно-кишечного тракта (ЖКТ) у больных с язвенным ПДС является периферическая электрогастроэнтерография (ПЭГЭГ), которая до настоящего времени не получила широкого распространения вследствие необходимости анализа боль-
шого количества (до 40) показателей и графиков, а также отсутствием возможности автоматизированного анализа [4, 6, 9, 10, 11, 12].
Другим диагностическим методом является интра-гастральный рН-мониторинг, при котором также одномоментно получают до 30 показателей.
Одним из наиболее перспективных направлений оптимизации анализа медицинских данных, который позволяет превратить «недостаток» указанных методов исследования в их неоспоримое преимущество, является создание математических моделей (ММ) прогнозирования, что ещё не получило широкого распространения в клинических исследованиях [1, 3, 4, 5, 7].
ММ представляет собой систему математических выражений, описывающих свойства, взаимосвязи, структурные и функциональные параметры объектов моделирования [1, 3, 4, 5].
Наиболее часто в медицинских исследованиях прогностические модели строятся на основе дискрими-нантного анализа (ДА). ДА используется для принятия решения о том, какие переменные различают (дискриминируют) две или более совокупности (группы). Таким образом, в ходе ДА создается прогностическая ММ, позволяющая предсказать, к какой совокупности будет принадлежать тот или иной объект.
Целью нашего исследования было улучшение диагностики язвенного ПДС путем внедрения метода ММ полученных данных инструментальных исследований.
Материалы и методы
В исследование включено 88 пациентов с под- были разделены на 4 группы по классификации ПДС твержденным при помощи комплексного обследова- Ю.М. Панцырева, А.А. Гринберга (1979). Контроль-ния диагнозом ЯБ ДПК, осложненной ПДС. Пациенты ную группу составили 28 здоровых человек.
ПЭГЭГ и суточная рН-метрия выполнялись при помощи прибора «Гастроскан-ГЭМ» (ЗАО НПП «Исток-система» г. Фрязино) [4, 6].
Для построения прогностической ММ использовался метод дискриминантного анализа (ДА). Независимыми переменными служили количественные показатели ПЭГЭГ и показатели рН-метрии. ММ строилась по принципу возможности предсказания зависимой переменной исходя из значений измеренных показателей ПЭГЭГ и рН-метрии и представлялась в виде уравнения: у = а0 + а1х1 + а2х2 + ... + апхп, где у - зависимая переменная, а0 - константа,
Результаты
Нами был проведен ДА 40 показателей ПЭГЭГ всех больных с ПДС (4 группы) и контрольной группы с целью выявить дискриминирующие признаки ПЭГЭГ. Всего было проанализировано 4 640 значений показателей ПЭГЭГ, полученных при обследовании 116 человек.
В процессе ДА были установлены 17 дискриминирующих показателей (таблица 1).
Таблица 1
Показатели ПЭГЭГ, дискриминирующие группы больных с ПДС
ar..n - коэффициенты регрессии, x.n- независимые переменные (измеренные показатели ПЭГЭГ и рН-метрии) [5].
Статистическая значимость различий средних значений дискриминантной функции определялась при помощи коэффициента X Уилкса. Диагностическая эффективность (прогностическая точность) модели определялась как доля верно предсказанных величин из общего числа проанализированных наблюдений [5].
Статистический анализ проводился с использованием программы Statistica 8.0. (Statsoft, USA).
и обсуждение
Общая точность прогнозирования распределения наблюдений в соответствующие группы составила 96,2% (рисунок).
Показатели ПЭГЭГ, вошедшие в ММ Показатели дискриминантного анализа
1 Уилкса частичная 1 Р
Ps (мВ) Базал. 0,009984 0,562800 0,003
Стим. 0,010782 0,521127 0,001
Pi (мВ) Желудок базал. 0,009187 0,611597 0,01
Подвздошная кишка базал. 0,011391 0,493280 0,0007
Подвздошная кишка стим. 0,011234 0,500158 0,0009
Толстая кишка базал. 0,010428 0,538803 0,002
Pi/Ps (%) Желудок базал. 0,009611 0,584630 0,005
Подвздошная кишка базал. 0,008328 0,674660 0,03
Подвздошная кишка стим. 0,008980 0,625714 0,01
Толстая кишка базал. 0,010377 0,541470 0,002
P(i)/ P(i+1) ДПК/тощая базал. 0,009570 0,587121 0,006
Тощая/ подвзд. стим. 0,008179 0,686963 0,03
Подвзд./толстая базал. 0,009546 0,588582 0,006
К ритм Желудка стим. 0,010436 0,538402 0,002
ДПК базал. 0,010723 0,523984 0,001
Подвздошная кишка стим. 0,010271 0,547065 0,002
Толстая кишка базал. 0,012999 0,432267 0,0001
Примечание. 17 шагов, переменных в модели 23, статистически значимых переменных 17, число групп - 5. Лямбда Уилкса: 0,03502 арргах. F (60,193)=4,3861; р<0,0000.
Для определения вклада каждого показателя необходимо оценить значения показателя «Частичная Ъ> (таблица 1). Наиболее важными показателями, дискриминирующими группы больных с ПДС и контрольную группу оказались: стимулированная суммарная электрическая активность ЖКТ ^стим), стимулированный К желудка, базальный К ДПК, базальный К
ритм •> ^ ' ритм ^ ' ритм
толстой кишки, базальная и стимулированная электрическая активность (Р^ подвздошной кишки.
Рис. Результаты распределения больных с ПДС и контрольной группы на основе ДА
Практическая значимость полученных результатов заключается в возможности создания компьютерных диагностических программ - систем поддержки принятия решения.
Так, совместно с лабораторией информатизации прикладных исследований САФУ им. М.В. Ломоносова (к. т. н., доцент Попов А.И.) на основе созданной ММ была разработана компьютерная программа для диагностики и определения степени компенсации ПДС - «DiaSten» (гос. регистрация программы для ЭВМ № 2016614008).
Еще одним примером использования прогностических ММ является предложенный нами «Способ определения нарушения эвакуаторной функции желудка (ЭФЖ) у больных с рубцово-язвенным пилородуоде-нальном стенозом» (положительное решение о выдачи патента на изобретение от 20.05.2020).
В основе предложенного способа лежит выявленная нами взаимосвязь между показателями суточной рН-метрии и степенью нарушения ЭФЖ (табл. 2).
Особенностью многомерных методов статистического анализа и, в частности, ДА, является многовариантность решений. Нами были получены две ММ с различным количеством дискриминирующих признаков и точностью прогнозирования.
Первая ММ включала в себя 4 дискриминирующих показателя, и ее прогностическая точность составила 92 % (табл. 3).
Таблица 2
Коэффициент ы корреляции показателей суточной рН-метрии и степени нарушения ЭФЖ у больных с ПДС
Показатели Индекс агрессии в антральном отделе (pH) % времени с рН<2,0 в антральном отделе Индекс агрессии в кардиальном отделе (pH) Кол-во дуодено-гастральных рефлюксов Кол-во гастро-эзофагеальных рефлюксов
Степень нарушения ЭФЖ -0,76 (p<0,05) 0,83 (p<0,05) 0,42 (p<0,05) -0,83 (p<0,05) 0,36 (p<0,05)
Таблица 3
Показатели суточной рН-метрии, дискриминирующие группы больных с ПДС
Показатели интрагастрального суточного рН-мониторинга, вошедшие в ММ Показатели дискриминантного анализа
X Уилкса частичная X Р
Максимальное значение рН в антральном отделе 0,069038 0,500622 0,002791
Максимальное значение рН в теле желудка 0,069038 0,500622 0,002791
Процент (%) времени с рН<2 в антральном отделе 0,052416 0,659375 0,029015
Количество дуоденогаст-ральных рефлюксов 0,058818 0,587610 0,010896
Количество гастроэзофаге-альных рефлюксов 0,088293 0,391447 0,000345
Примечание. 11 шагов, переменных в модели 5, статистически значимых 4, лямбда Уилкса 0,03456, арргох. F (10,34)=14,889, р<0,00001.
Вторая ММ включала 8 показателей суточного рН-мониторинга, и ее прогностическая точность составила 100 (табл. 4).
Таблица 4
Показатели суточной рН-метрии, дискриминирующие группы больных с ПДС с точностью 100 %
Показатели интрагастрального суточного рН-мониторинга, вошедшие в ММ Показатели дискриминантного анализа
X Уилкса частичная X Р
Максимальное значение рН в антральном отделе 0,349861 0,502644 0,004842
Индекс агрессии в антральном отделе 0,265282 0,662899 0,029478
«Разброс» рН в антральном отделе 0,266476 0,659930 0,028604
Количество дуоденогастраль-ных рефлюксов 0,413739 0,425039 0,001672
Минимальное значение рН в теле желудка 0,256562 0,685431 0,036930
Индекс агрессии в теле желудка 0,262979 0,668706 0,031257
«Разброс» рН в теле желудка 0,284248 0,618668 0,018620
Максимальное значение рН в кардиальном отделе 0,317004 0,554743 0,009131
Примечание. 5 шагов, переменных в модели 11, статистически значимых 8, лямбда Уилкса 0,17586 арргох. F (11,12)=5,1125, р<0,0045.
Считаем, что в клинической практике более удобным является использование ММ с меньшим количеством показателей и точностью 92 %. При этом для научных исследований рекомендуется использовать ММ с прогностической точностью 100 % с увеличенным количеством учитываемых показателей интрага-стрального рН-мониторинга (табл. 3).
На основе созданных ММ совместно с лабораторией информатизации прикладных исследований САФУ им. М.В. Ломоносова (зав. к. т. н., доцент Попов А.И.) разработана диагностическая программа «DiaSten-pH», позволяющая в автоматизированном режиме проводить расчёт и определять степень нарушения ЭФЖ с точностью 92 и 100 %.
До настоящего времени в отечественной и зарубежной литературе идет спор о целесообразности клинического применения электрогастрографии и ПЭГЭГ [6, 9, 10, 11, 12, 13]. Одной из основных проблем является необходимость разработки единого подхода к оценке электрофизиологических данных [6, 9, 12].
При анализе показателей ПЭГЭГ наиболее часто используют традиционный способ сравнения средних значений показателей в оцениваемых группах, при этом зачастую, для упрощения анализа или в связи со сложность интерпретации данных, авторы произвольно исключают из анализа некоторые показатели, данный способ еще больше усложняется при необходимости сравнений нескольких групп между собой.
ММ использует принципы анализа «больших данных» (Big Data), что в наибольшей степени соответствует требованиям, предъявляемым к анализу медицинских данных [7, 13].
Такими принципами являются следующие: одновременный анализ любого количества поступающих данных в реальном времени без предварительной сортировки. Поиск зависимостей производится одновременно во всем массиве данных, что позволяет выявить неявные, скрытые закономерности. Возможность учета при анализе любой, в том числе, не медицинской информации о пациенте, что важно при поиске факторов риска [7, 13].
Включение в ММ всех электрофизиологических показателей позволило нам учесть изменения моторики всех отделов ЖКТ, а не только желудка и ДПК. Таким образом, чем больше показателей включается в модель, тем точнее «цифровой портрет» изучаемого явления.
ММ на основе дискриминантного анализа позволяет создать «цифровой портрет» изучаемого явления или процесса. Созданные ММ позволяют диагностировать ПДС и степень нарушения ЭФЖ у больных с ПДС с точностью 96,2 и 100 % соответственно.
Использование компьютерных программ «DiaSten» и «DiaSten-pH» значительно упрощает определение степени нарушения моторной и ЭФЖ у больных с ПДС, позволяет расширить диагностические возможности ПЭГЭГ и интрагастрального рН-мониторинга.
Литература
1. Вильдеман А.В., Ташкинов А.А., Бронни- технологии и вычислительные системы. - 2010. -ков В.А. Многомерный метод индивидуального про- № 3. - С. 79-85. гнозирования индекса моторики // Информационные
2. Дурлештер В.М., Дидигов С.В., Авакимян Е.С., Бабенко Комплексное лечение декомпенсированного рубцовоязвенного стеноза двенадцатиперстной кишки / В.М. Дурлештер // Медицинский вестник Юга России. - 2016. - № 3. - С. 54-58.
3. Затолокина М.А., Польской В.С., Зуева С.В., Ласкова А.В., Мезенцева Ю.И., Шеховцова А.С., Асеева С.А., Боева А.О., Сирдюк И.В., Сергеева В.Н., Орлова И.А., Пинжуро О.С. Математическое моделирование и прогнозирование - как методы научного познания в медицине и биологии (обзор литературы) // Международный журнал экспериментального образования. - 2015. - № 12-4. - С. 539-543; URL: http://www.expeducation.ru/ru/article/view?id=9220 (дата обращения: 07.07.2020).
4. Куликов Л.К., Вавринчук С.А., Косенко П.М., Смирнов А.А., Джаджанидзе И.М. Периферическая электрогастроэнтерография в хирургической практике: монография. - Хабаровск: Ред.-изд. Центр ИПКСЗ, 2014. - 258 с.
5. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ Statistica. - М.: Медиасфера, 2002. - 312 с.
6. Ступин В.А. и др. Периферическая электрога-строэнтерография в диагностике нарушений моторно-эвакуаторной функции желудочно-кишечного тракта // Лечащий врач. - 2005. - № 2. - С. 60-62.
7. Цветкова А.Б. Применение «больших данных» в работе медицинских учреждений // Маркетинг MBA. Маркетинговое управление предприятием. -2019. - Т. 10, № 4. - С. 464-477.
8. Черноусов А.Ф. и др. Хирургия язвенной болезни желудка и двенадцатиперстной кишки: руководство для врачей. - М.: Практическая Медицина, 2016. -352 с.
9. Electrogastrography: methodology, validation and applications // Yin J, Chen JD. J Neurogastroenterol Motil. - 2013. Jan; 19(1): 5-17. doi: 10.5056/jnm.2013.19.1.5. Epub 2013.
10. Matsuura Y., Yamamoto T., Takada M., Shio-zawa T., Takada H. Application of electrogastrography to public health // Nihon Eiseigaku Zasshi (Japanese Journal of Hygiene). - 2011. Jan; 66(1): 54-63. PMID: 21358135.
11. Poscente M.D., Mintchev M.P. Enhanced electrogastrography: A realistic way to salvage a promise that was never kept? // World J Gastroenterol. - 2017; 23 (25): 4517-4528.
12. PopoviC N.B., Miljkovic N., PopoviC M.B. Simple gastric motility assessment method with a single-channel electrogastrogram // Biomed Tech (Berl). - 2019; 64(2): 177-185. doi:10.1515/bmt-2017-0218.
13. Fatt, Quek & Ramadas, Amutha. (2018). The Usefulness and Challenges of Big Data in Healthcare // Journal of Healthcare Communications. 03. 10.4172/24721654.100131.
Literature
1. Wildeman A.V., Tashkinov A.A., Bronnikov VA. Multidimensional method of individual prediction of the index of motility // Information Technologies and Computing Systems. - 2010. - № 3. - P. 79-85.
2. Durleshter VM., Didigov S.V, Avakimyan S.V, Ba-benko E.S. Comprehensive treatment of decompensated cicatricial duodenal ulcer stenosis / V.M. Durleshter // Medical Herald of the South of Russia. - 2016. - № 3. -P. 54-58.
3. Zatolokina M.A., Polskoy V.S., Zueva S.V, Laskova A.V., Mezentseva Yu.I., Shekhovtsova A.S., Aseeva S.A., Boeva A.O., Sirdyuk I.V, Sergeeva V.N., Orlova I.A., Pinzhuro O.S. Mathematical modeling and forecasting as methods of scientific knowledge in medicine and biology (literature review) // International Journal of Experimental Education. - 2015. - № 12-4. -P. 539-543. - URL: http://www.expeducation.ru/en/ article/view?id=9220 (Date of access: 07.07.2020).
4. Kulikov L.K., Vavrinchuk S.A., Kosenko P.M., Smirnov A.A., Dzhadzhanidze I.M. Peripheral electrogas-troenterography in surgical practice: monograph. - Khabarovsk: Printing and Publications Center of the Postgraduate Institute of Public Health Workers, 2014. - 258 p.
5. Rebrova O.Yu. Statistical analysis of medical data. Application of «Statistica» software package. - M.: Mediasphera. - 2002. - 312 p.
6. Stupin VA. Peripheral electrogastroenterography in the diagnosis of disorders of the motor-evacuation function of the gastrointestinal tract / Stupin VA., Smirnova G.O., Baglaenko M.V, Siluyanov S.V // Attending Physician. -
2005. - № 2. - P. 60-62.
7. Tsvetkova A.B. Application of «big data» in the work of medical institutions / Tsvetkova A.B. // Marketing MBA. Marketing management of the enterprise. - 2019. -Vol. 10. - № 4. - P. 464-477.
8. Chernousov A.F., Khorobrykh T.V, Bogop-olsky P.M. Surgery of the peptic ulcer of the stomach and duodenum. a guide for doctors / A.F. Chernousov, T.V Khorobrykh, P.M. Bogopolsky. - M.: Practical Medicine, 2016. - 352 p.
9. Electrogastrography: methodology, validation and applications // Yin J, Chen JD. J Neurogastroenterol Motil. - 2013. Jan; 19(1): 5-17. doi: 10.5056/jnm.2013.19.1.5. Epub 2013.
10. Matsuura Y., Yamamoto T., Takada M., Shio-zawa T., Takada H. Application of electrogastrography to public health // Nihon Eiseigaku Zasshi (Japanese Journal of Hygiene). - 2011. Jan; 66(1): 54-63. PMID: 21358135.
11. Poscente M.D., Mintchev M.P. Enhanced electrogastrography: A realistic way to salvage a promise that was never kept? // World J Gastroenterol. - 2017; 23 (25): 4517-4528.
12. Popovic N.B., Miljkovic N., Popovic M.B. Simple gastric motility assessment method with a single-channel electrogastrogram // Biomed Tech (Berl). - 2019; 64(2): 177-185. doi:10.1515/bmt-2017-0218.
13. Fatt, Quek & Ramadas, Amutha. (2018). The Usefulness and Challenges of Big Data in Healthcare // Journal of Healthcare Communications. 03. 10.4172/24721654.100131.
Координаты для связи с авторами: Косенко Павел Михайлович - канд. мед. наук, доцент кафедры
общей и клинической хирургии ДВГМУ, тел. +7-962-502-52-06, e-mail: kosenko@inbox.ru; Вавринчук Сергей Андреевич - д-р мед. наук, проф. кафедры общей и клинической хирургии ДВГМУ; Попов Александр Игоревич - канд. техн. наук, зав. лабораторией информатизации прикладных исследований, доцент кафедры прикладной информатики ФГАОУ ВО «Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова»; Бояринцев Николай Иванович - д-р мед. наук, проф. кафедры дополнительного профессионального образования ИНПОА ДВГМУ; Сунозова Галина Дмитриевна - ассистент кафедры общей и клинической хирургии ДВГМУ.
□□□
http://dx.doi.org/10.35177/1994-5191-202G-3-110-114
УДК 616.215:617.4-083 С.М. Хорук12, А.В. Савенок12
ХИРУРГИЧЕСКОЕ ЛЕЧЕНИЕ ДВУСТОРОННЕГО ПАРАЛИЧА ГОРТАНИ МЕТОДОМ ЭНДОЭКСТРАЛАРИНГЕАЛЬНОЙ ЛАРИНГОПЛАСТИКИ
1Дальневосточный государственный медицинский университет, 680000, ул. Муравьева-Амурского, 35, тел. 8-(4212)-76-13-96, e-mail: nauka@mail.fesmu.ru; 2Хабаровский филиал ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр оториноларингологии» ФМБА России, 680009, ул. Краснодарская, 9, тел. 8-(4212)-75-76-10, e-mail: otolarkhv@mail.ru, г. Хабаровск
Резюме
В исследовании изучена эффективность хирургического лечения двустороннего паралича гортани методом эндоэкстраларингеальной ларингопластики. Проведено оперативное лечение 61 пациента с двусторонним паралитическим стенозом гортани, возникшем после тиреоидэктомии, у 29 пациентов имелась трахеостома. Пациентам первой группы (n=34) была выполнена эндоларингеальная хордаритеноидэктомия без латерализации голосовой складки; второй группы (n=27) выполнена эндоэкстраларингеальная ларингопластика.
В результате оперативного лечения у пациентов обеих групп отмечалось увеличение средней площади голосовой щели в послеоперационном периоде, улучшение показателей функции внешнего дыхания. Показатели, оценивающие качества голоса, ухудшились в послеоперационном периоде у пациентов всех групп. В результате эндоэкстраларингеальной ларингопластики достигнута декануляция у 100 % пациентов.
Ключевые слова: латерофиксация, двусторонний паралич гортани, дыхание, голос.
S.M Khoruk12, A.V. Savenok12
SURGICAL TREATMENT OF BILATERAL PARALYSIS OF THE LARYNX BY ENDOEXTRALARYNGEAL LARYNGOPLASTY METHOD
'Far Eastern State Medical university, Khabarovsk; 2Khabarovsk branch of the FSBI «National Medical Research Center of Otorhinolaryngology» FMBA of Russia, Khabarovsk
Summary
The study examined the effectiveness of surgical treatment of bilateral paralysis of the larynx by the method of endoex-tralaryngeal laryngoplasty. Surgical treatment was performed in 61 patients with bilateral paralytic laryngeal stenosis that occurred after thyroidectomy, 29 patients were tracheostomised.
Patients of the first group (n=34) underwent endolaryngeal chordarytenoidectomy without lateralization of the vocal fold; second group (n=27) - endoextralaryngeal laryngoplasty.
Improvement of external respiration function indicators was observed in patients of groups I and II.
Voice quality indicators worsened in the postoperative period in patients of all groups. In patient who underwent to endoextralaryngeal laryngoplasty decanulation was achieved in 100 %.
Key words: laterofixation, bilateral laryngeal paralysis, breathing, voice.
Двусторонний паралитический стеноз гортани развивается вследствие хирургической травмы возвратных гортанных нервов при операциях на щитовидной железе, реже на сонной артерии, шейном отделе позво-
ночника, органах грудной клетки [1]. Неподвижность голосовых складок может быть транзиторной, если во время операции возвратный гортанный нерв не был пересечен полностью, с последующим восстановле-
