Научная статья на тему 'Новый метод идентификации параметров аттракторов патологических состояний организма человека на Севере РФ'

Новый метод идентификации параметров аттракторов патологических состояний организма человека на Севере РФ Текст научной статьи по специальности «Прочие медицинские науки»

CC BY
114
27
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
СЕВЕР РОССИИ / ЦЕРЕБРОВАСКУЛЯРНАЯ ПАТОЛОГИЯ / АТТРАКТОРЫ ПАТОЛОГИЧЕСКИХ СОСТОЯНИЙ / CEREBRO-VASCULAR PATHOLOGY / ACCORDING / PATHOLOGICAL STATE / RUSSIAN NORTH

Аннотация научной статьи по прочим медицинским наукам, автор научной работы — Брагинский М. Я., Добрынина И. Ю., Добрынин Ю. В., Еськов В. М., Пикулина С. Ю.

В настоящее время наблюдаются тенденции к увеличению (по данным ВОЗ) смертности среди населения развитых стран по причине цереброваскулярной патологии. В данной работе рассматривается новые методы идентификации цереброваскулярной патологии на базе ЭВМ. Таким образом, становится возможным производить дифференцировку аттракторов, соответствующим различным видам заболеваний, а также производить уровень значимости диагностических признаков, определять их веса.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по прочим медицинским наукам , автор научной работы — Брагинский М. Я., Добрынина И. Ю., Добрынин Ю. В., Еськов В. М., Пикулина С. Ю.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

New method of attractor - parameters identification according to pathological state of human organism at Russian North

The cerebro-vascular pathology (CVP) has a great part of death end between Russian and world citizen. We prepare some special computer program that provides the identification of chaotic attractor parameters of such diseases. It was proved that volume of such attractors for two class of CVP have distingueshing.

Текст научной работы на тему «Новый метод идентификации параметров аттракторов патологических состояний организма человека на Севере РФ»

EXPERIMENTAL AND CLINICAL RESEARCH OF PARODONTIT TREATMENT BY THE TRANSMEMBRANE DIALYSIS OF THE SODIUM SUCCINATE AND VITAMINS В,, PP, С

V.A. Kurganova, L.S. Vasiljeva, V.D. Molokov (Irkutsk State Medical University)

In experiment it is established, that a transmembrane dialysis of a composite solution of an sodium succinate and vitamins В PP, С essentially optimizes destructive-inflammatory processes in parodont tissue: reduces tissue destruction and leukocyte infiltration, activates exudate outflow from the inflammation focus, accelerates regenerative processes. In clinical researches high efficiency of the given way of treatment and shortening of treatment period are shown.

ЛИТЕРАТУРА 4 Морозова М.В. Эффективность сочетанного примене-

1. АвтандиловГ.Г. Медицинская морфометрия. - М.: Ме- ния сукцината натрия и электромиостимуляции в ком-

дицина, 1990. — 384 с. плексном лечении больных с переломами нижней че-

2. ВоложинА.И., Виноградова С.И. Патогенез эксперимен- люсти: Автореф. дис. ... канд. мед. наук. — Краснодар,

тального пародонтита у кроликов // Стоматология. — 2000. — 19 с.

1991. — № 4. — С. 10-12. 5. Тирская О.И. Клинико-морфологическая оценка эф-

3. Молоков В.Д., Тирская О.И Лечение пародонтита мето- фективности лечения пародонтита методом трансмем-

дом трансмембранного диализа // Росс. стоматологи- бранного диализа антибиотика: Автореф. дис. ... канд.

ческий журнал. — 2002. — №5. — С. 14-16. мед. наук. — Иркутск, 2003. — 21 с.

© БРАГИНСКИИ М.Я., ДОБРЫНИНА И.Ю., ДОБРЫНИН Ю.В., ЕСЬКОВ В.М., ПИКУЛИНАС.Ю. 2006

К МЕТОДУ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПАРАМЕТРОВ АТТРАКТОРОВ ПАТОЛОГИЧЕСКИХ СОСТОЯНИЙ ОРГАНИЗМА ЧЕЛОВЕКА НА СЕВЕРЕ РФ

М.Я. Брагинский, И.Ю. Добрынина, Ю.В. Добрынин, В.М. Есъков, С.Ю. Пикулина

(Сургутский государственный университет, ректор — д.ф.-м.н., проф. Г.И. Назин, лаборатория биокибернетики и

биофизики сложных систем, зав. - д.б.н. В.М. Еськов)

Резюме. В настоящее время наблюдаются тенденции к увеличению (по данным ВОЗ) смертности среди населения развитых стран по причине цереброваскулярной патологии. В данной работе рассматривается новые методы идентификации цереброваскулярной патологии на базе ЭВМ. Таким образом, становится возможным производитъ диф-ференцировкУ аттракторов, соответствующим различным видам заболеваний, а также производитъ уровенъ значимости диагностических признаков, определятъ их веса.

Ключевые слова. Цереброваскулярная патология, аттракторы, диагностика.

Цереброваскулярная патология (ЦВП) в мире характеризуется повсеместной распространённостью, «постарением» населения и увеличением прогрессирующих цереброваскулярных заболеваний, а также их «омоложением» в связи с ростом экстремальных факторов и воздействий.

По данным ВОЗ, в большинстве экономически развитых стран ЦВП занимает второе-третье место в ряду главных причин смертности и является ведущей причиной инвалидизации населения (только 20% выживших больных могут вернуться к прежней работе, а стоимость расходов на социальную реабилитацию и вос-

Общее число больных инсультом или транзиторной ишемической атакой в анамнезе в мире превышает 50 миллионов. В нашей стране регистрируется более 450 тысяч инсультов ежегодно: годовой показатель частоты составляет 1,5-3 на 1000 населения. Смертность от инсульта превышает 40%, занимает второе место в ряду общей смертности населения и остается одной из самих высоких в мире. В течение последних 15 лет показатели смертности увеличились на 18%, достигнув 280 человек на 100 тыс. населения. Острые нарушения мозгового кровообращения (ОНМК) сокращают длительность жизни после перенесенного заболевания у муж-

становительное лечение составляет от 55 до 73 тыс. дол- чин на 1,62-3,41, а у женщин — на 1,07-3,02 года. В 75-

ларов в год) [3]. Смертность от цереброваскулярных заболеваний уступает лишь смертности от заболеваний сердца и опухолей всех локализаций (в России — второе место после кардиоваскулярных заболеваний) [2,3].

Ежегодно от инсульта умирают 4,7-5 млн. человек, а более 15 млн. переносят нефатальный инсульт. По данным разных авторов, от 20% до 35% больных с первым в жизни инсультом умирают в течение 1-го месяца (ранняя летальность), примерно для 80% инсультных больных, которые выживают в первые 30 дней после инсульта, относительный риск смерти в два раза выше, чем в общей популяции. При этом, в течение года умирает около 50% больных, т.е. каждый второй заболевший, затем уровень ежегодного риска смерти падает до 9% в год в течение последующих нескольких лет [2].

случаев нефатального инсульта больные становятся инвалидами, 1/3 из них — тяжелыми инвалидами, полностью лишенными способности к самообслуживанию и нуждающиеся в длительной и дорогостоящей реабилитации [2,3]. В связи с этим изучение региональных особенностей патогенеза наиболее распространенных видов ЦВП (таких как ОНМК по ишемическому типу и дисциркуляторная энцефалопатия — ДЭП), базирующееся на новом методе идентификации параметров аттракторов (притягивающих множеств — областей в фазовом пространстве состояний, в которых двигается вектор состояния организма человека — ВСОЧ) патологических состояний, является абсолютно новым и чрезвычайно актуальным научным направлением развития ангионеврологии [1,6-8].

Показатели распространенности заболеваний по классу болезней системы кровообращения (совокупности всех имеющихся среди населения заболеваний, как впервые определеннык в данном календарном году, так и зарегистрированных в предыдущие годы, по поводу которых больные вновь обратились в календарном году на 1 ООО населения) исследуемого нами региона на примере типичного северного города Сургута в сравнительном аспекте представлены в таблице 1.

звоночника). Характеристика больных, включенных в исследование, представлена в таблице 2.

Все больные были госпитализированы в специализированное отделение для больных с нейрососудистой патологией Сургутской окружной клинической больницы (СОКБ). Диагноз ишемического инсульта и дисциркуля-торной энцефалопатии и другой неврологической патологии был выставлен на основании клинических и лабораторно-инструментальных данных в соответствии с МКБ — 1О.

Гематологические и биохимические методы исследования проводились в КДО Сургутской окружной клинической больницы: анализировали показатели периферичес-

Таблица 1

Распространенность заболеваний по классу болезней системы кровообращения (на 1 ООО населения)

Болезни системы кровообращения из них характеризующихся повышенным давлением из них цереброваскулярные болезни

& и Й О і О 3 ;5 Ь К X о сз X х .2 О < 2 X к ю о к 3 о И и 2 & Россия г. Сургут г. Ханты-Мансийск О < 2 X Тюменская обл. к к о о о 0. & й и і О 3 ;5 Н К X о <я X X «2 О < 2 X к ю о к д о и и 2 £ к к о о о 0.

2000 г. 56,7 67,3 55,6 104,7 138,0 12,9 19,5 17,9 25,7 34,6 6,1 13,5 5,6 24,2 34,0

2001 г. 60,8 83,7 59,6 110,3 145,6 13,6 20,1 19,9 30,2 39,4 9,3 15,7 6,5 26,1 36,0

2002 г. 75,9 140,8 68,8 118,1 156,2 23,6 37,5 26,0 36,1 43,9 11,3 26,1 8,0 26,5 37,8

2003 г. 107,9 130,4 77.3 128,3 164,6 44,7 52,6 33,5 43,5 49,1 13,3 18,6 7,9 27,5 38,8

2004 г. 109,8 105,1 79,8 - - 44,8 48,8 36,8 - - 16,2 13,0 8,0 - -

Анализ таких показателей по классу болезней системы кровообращения за 5-летний период (с 2ООО по 2ОО4 г.г. включительно) выявил неблагоприятные тенденции их роста как в целом по классу системы кровообращения, так и таких подклассов, которые характеризуются повышенным артериальным давлением и ЦВП [5].

В этой связи мы пытаемся привлечь методы системного анализа и синтеза для решения задач диагностики ЦВП на базе новых алгоритмов идентификации параметров аттракторов патологических состояний человека на примере данных по наиболее распространённым видам ЦВП на Севере РФ (ОНМК по ишемическому типу (ИТ) и ДЭП). Нами используются новые алгоритмы и программные продукты для обработки клинических данных, которые обеспечивают количественную идентификацию этих двух видов ЦВП, диагностику различий в признаках, выделяют значимость этих признаков, используемых в клинике.

Материалы и ме тоды

Реальные данные мы получали при обследовании и лечении больных ОКБ (г. Сургут). Было обследовано 35 больных, из них 14 — с диагнозом острое нарушение мозгового кровообращения по ишемическому типу, 17 — с диагнозом ДЭП, 4 — с другой неврологической патологией (церебральным сосудистым кризом, демиелинизирующим заболеванием ЦНС в сочетании с артериальной гипертензией I степени, синдромом кохлеовестибулярной дисфункции, остеохондрозом пояснично-крестцового отдела по-

кой крови: количество форменных элементов, лейкоци-тограмму, СОЭ. Капиллярную кровь брали из пальца по общепринятой методике утром натощак в пробирки “Мюгошейе” (Германия) объемом 1 мл, содержащих стандартное количество антикоагулянта, и капилляр Панчен-кова для определения СОЭ. Непосредственно после взятия крови проводили ее анализ на гематологическом анализаторе «Вектап-Соикег» (фирма «Вектап-Соикег» США); уровень глюкозы определялся в цельной капиллярной крови на автоматическом анализаторе глюкозы «ЕКБАМ ИМ» фирмы «АМАЫТА». Одновременно с помощью установки ЭЛОКС-О1 определялись параметры кардиореспираторной системы (показатели симпатической (СИМ) и парасимпатической (ПАР) вегетативной нервной системы, ЧСС, уровень оксигенации крови

— Бр02), которые вместе с предыдущими показателями образовывали 21-мерное фазовое пространство состояний для двух групп больных

Обработка данных производилась с использованием оригинальной авторской программы: «идентификация параметров аттракторов поведения вектора состояния биосистем в от-мерном фазовом пространстве», предназначенной для использования в научных исследованиях систем с хаотической организацией. Программа позволяет представить и рассчитать в фазовом т-мерном (у нас от=21) пространстве с выбранными фазовыми координатами х. параметры аттрактора состояния динамической системы ("объем

V от-мерного параллелепипеда, внутри которого находится искомый аттрактор и коэффициент асимметрии гХ). Исходные параметры (координаты в от-мерном пространстве) вводятся вручную или из текстового файла. Производился расчет координат граней, их длины (Ах) и объема

V от-мерного параллелепипеда, ограничивающе го аттрактор, хаотического и статистического (стохастического) центров, а также показатель асимметрии г стохастического и хаотического центров. Имеется возможность проследить изменение фазовых характеристик во времени и скорость изменения состояний системы.

Результаты и обсуждение Использование запатентованной программы обеспечило получение 2-х таблиц (табл. 3, 4), представляющих размеры каждого из интервалов Ах. = х. — х. . для

г I I отах I тт

соответствующих параметров по-

Таблица 2

Характеристика больных включенных в исследование

пол Возраст (лет)

м ж М+т теШапа тіпіт тахіт

ОНМК по ишемическому типу 6 8 56,2+3,2 55,5 42 77

ДЭП 6 11 50,4+1,62 52,0 34 64

Другая неврологическая патология 2 2 29,0+5,4 27 20 42

Таблица 3

Результаты обработки данных аттрактора (ОНМК по ИТ) в 21-мерном фазовом пространстве

Number of measures: 14

nterval Х1 = 35 Asy- ry гХ1 = 0.0429

nterval Х2 = 53 Asy- ry гХ2 = 0.0660

nterval Х3 = 33 Asy- ry гХ3 = 0.1061

nterval Х4 = 6 Asy- ry гХ4 = 0.0000

nterval Х5 = 2 Asy- ry гХ5 = 0.0000

nterval Х6 = 13 Asy- ry гХ6 = 0.1923

nterval Х7 = 28 Asy- ry гХ7 = 0.0375

nterval Х8 = 7 Asy- ry гХ8 = 0.3571

nterval Х9 = 32 Asy- ry гХ9 = 0.0313

nterval Х10 = 11 Asy- ry гХ10 = 0.1364

nterval Х11 = 4 Asy- ry гХ11 = 0.0000

nterval Х12= 81 Asy- ry гХ12 = 0.0802

nterval Х13= 120 Asy- ry гХ13 = 0.1500

nterval Х14= 40 Asy- ry гХ14 = 0.1500

nterval Х15= 3 Asy- ry гХ15 = 0.1667

nterval Х16= 67 Asy- ry гХ16 = 0.3209

nterval Х17= 25 Asy- ry гХ17 = 0.1800

nterval Х18= 297 Asy- ry гХ18 = 0.3451

nterval Х3 = 33 Asy- ry гХ3 = 0.1061

nterval Х4 = 6 Asy- ry гХ4 = 0.0000

nterval Х5 = 2 Asy- ry гХ5 = 0.0000

nterval Х6 = 13 Asy- ry гХ6 = 0.1923

nterval Х7 = 28 Asy- ry гХ7 = 0.0357

nterval Х8 = 7 Asy- ry гХ8 = 0.3571

nterval Х9 = 32 Asy- ry гХ9 = 0.0313

nterval Х10 = 11 Asy- ry гХ10 = 0.1364

nterval Х11 = 4 Asy- ry гХ11 = 0.0000

nterval Х12= 81 Asy- ry гХ12 = 0.0802

nterval Х13= 120 Asy- ry гХ13 = 0.1500

nterval Х14= 40 Asy- ry гХ14 = 0.1500

nterval Х15= 3 Asy- ry гХ15 = 0.1667

nterval Х16= 67 Asy- ry гХ16 = 0.3209

nterval Х17= 25 Asy- ry гХ17 = 0.1800

nterval Х18= 297 Asy- ry гХ18 = 0.3451

nterval Х19= 1675 Asy- ry гХ19 = 0.3794

nterval Х20= 18 Asy- = 0 2 £ & 0.0556

nterval Х21 = 5 y- s As = 21 £ b 0.1000

Number of Phase plane dimension m =21 General asymmetry value rX = 644.435 General V value = 2.31E+0029

рядка x. (для всех 21-ти признаков) и показатели асимметрии (Asy-try) для каждой координаты х. (см. таб. 3,4).

В этих таблицах представлены размеры этих интервалов (колонки Interval Х1...), число параметров порядка (т = 21). Итоговые значения (по всем координатам) показателя асимметрии (гХ) и общий объётм (General V value) многомерного параллелепипеда П Ах. = V которые в итоге дают представление о параметрах аттракторов для ОНМК и ДЭП [1,4,7,8].

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Из полученных таблиц легко видеть, что общий объем параллелепипеда (General V value), ограничивающего аттрактор ОНМК, равен 2,31Е+0029, что на порядок превышает таковой для ДЭП (V=4,88E+0028). Одновременно почти в 3 раза общий показатель асимметрии (гх) для ОНМК превышает таковой показатель для ДЭП (644, 435 для ОНМК и 234, 144 для ДЭП). Такое количественное различие может характеризовать тяжесть протекания первого заболевания (ОНМК) сравнительно со 2-м (ДЭП), т.к. увеличение Vобуслав-ливается в первую очередь значительным разбросом фазовых координат (т.е. х.) около средних значений (при ДЭП этот разброс меньше почти в 10 раз для всего фазового пространства).

Таблица 4

Результаты обработки данных аттрактора (ДЭП) в 21-мерном фазовом пространстве

Number of measures: 17

nterval Х1 = 30 Asy-try гХ1 = 0.0333

nterval Х2 = 34 Asy-try гХ2 = 0.0294

nterval Х3 = 22 Asy-try гХ3 = 0.1818

nterval Х4 = 16 Asy-try гХ4 = 0.1875

nterval Х5 = 1 Asy-try гХ5 = 0.5000

nterval Х6 = 7 Asy-try гХ6 = 0.0714

nterval Х7 = 46 Asy-try гХ7 = 0.0217

nterval Х8 = 61 Asy-try гХ8 = 0.4016

nterval Х9 = 41 Asy-try гХ9 = 0.0366

nterval Х10 = 6 Asy-try гХ10 = 0.0000

nterval Х11 = 6 Asy-try гХ1 1 = 0.1667

nterval Х12= 42 Asy-try гХ12 = 0.0000

nterval Х13= 199 Asy-try гХ13 = 0.1231

nterval Х14= 50 Asy-try гХ14 = 0.1600

nterval Х15= 3 Asy-try гХ15 = 0.1667

nterval Х16= 47 Asy-try гХ16 = 0.3085

nterval Х17= 39 Asy-try гХ17 = 0.3205

nterval Х18= 40 Asy-try гХ18 = 0.1250

nterval Х3 = 22 Asy-try гХ3 = 0.1818

nterval Х4 = 16 Asy-try гХ4 = 0.1875

nterval Х5 = 1 Asy-try гХ5 = 0.5000

nterval Х6 = 7 Asy-try гХ6 = 0.0714

nterval Х7 = 46 Asy-try гХ7 = 0.0217

nterval Х8 = 61 Asy-try гХ8 = 0.4016

nterval Х9 = 41 Asy-try гХ9 = 0.0366

nterval Х10 = 6 Asy-try гХ10 = 0.0000

nterval Х11 = 6 Asy-try гХ1 1 = 0.1667

nterval Х12= 42 Asy-try гХ12 = 0.0000

nterval Х13= 199 Asy-try гХ13 = 0.1231

nterval Х14= 50 Asy-try гХ14 = 0.1600

nterval Х15= 3 Asy-try гХ15 = 0.1667

nterval Х16= 47 Asy-try гХ16 = 0.3085

nterval Х17= 39 Asy-try гХ17 = 0.3205

nterval Х18= 40 Asy-try гХ18 = 0.1250

nterval Х19= 797 Asy-try гХ19 = 0.2892

nterval Х20= 8 Asy-try гХ20 = 0.2500

nterval Х21= 8 Asy-try гХ21 = 0.1250

Number of Phase plane dimension m = 21 General asymmetry value rX = 234.144 General V value = 4.88E+0028

Отметим, что размерность фазового пространства в обоих случаях одинакова (т=21) и довольно велика. Это означает, что число признаков, в которых определялся ВСОЧ, для этих двух патологий довольно велико. Однако точнее следует говорить о подпространстве (т.е. у нас наше т=к), т.к. реальное пространство признаков гораздо больше (учет анамнеза, антропометрия, социальные факторы и т.д.). В рамках разрабатываемого подхода уже сейчас становится возможным производить дифференцировку аттракторов, соответствующих различным видам заболеваний, определять уровень значимости диагностических признаков, определять их веса. Такая процедура сейчас нами разрабатывается на базе ЭВМ путём поочерёдного исключения х. и расчета для каждого подпространства (размерностью т-1) соответствующих общих значений гХ, Vи ряда других параметров, характеризующих стохастические и хаотические законы поведения параметров вектора состояния организма человека (ВСОЧ) в саногенезе и патогенезе. Если исключенный признак не влияет существенно на значение г и V, то мы можем говорить о малой его значимости с точки зрения понятий хаоса.

В целом, разработанная нами процедура, фактически выявляет характер влияния патологии на движение вектора состояния организма человека. Тяжелое заболевание вызывает большой разброс в величинах порядков (фазовыгх координат) х, легкое заболевание вносит

в системы регуляции гомеостаза небольшие возмущения и V, гХ принимают небольшие значения. Существенно, что эти параметры для жителей Югры (Севера РФ) отличаются от таковых для средней полосы РФ.

NEW METHOD OF ATTRACTOR - PARAMETERS IDENTIFICATION ACCORDING TO PATHOLOGICAL STATE OF HUMAN ORGANISM AT RUSSIAN NORTH

M.Ya. Braginskii, I.U. Dobrinina, U.V. Dobrinin, V.M. Eskov, S.U. Piculina (Surgut State University)

The cerebro-vascular pathology (CVP) has a great part of death — among Russian and world citizen. We prepared the special computer program, that provides the identification of chaotic attractor parameters of such diseases. It was proved that volume of such attractors for two class of CVP can be distingueshed.

ЛИТЕРАТУРА

1. Брагинский М.Я., Еськов В.М., Русак С.Н. и др. Влияние хаотической динамики на показатели кардио-респира- 5. торной системы человека в условиях Севера // Вестник новых медицинских технологий. — 2006. — Т. XIII,

№ 1. — С. 168-170.

2. Гусев В.И. Ишемия головного мозга /Скворцова В.И.

— М.: Медицина, 2001. — 328 с.

3. Еськов В.М., Добрынина И.Ю., Живогляд Р.Н. и др. Де- 6.

терминизм и хаос в изучении синергизма и устойчивости биологических динамических систем // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. — 7.

2004. — Т. 3 № 4. — С. 143-145.

4. Еськов В.М., Кулаев С.В., Попов Ю.М., Филатова О.Е. 8. Применение компьютерных технологий при измерении нестабильности в стационарных режимах биоло-

гических динамических систем / / Измерительная техника. - 2006. - Т. 3, № 1. - С.40-45.

Здоровье населения Ханты-Мансийского округа — Югры и деятельность учреждений здравоохранения в 2000—2004 годах (статистические материалы) / Департамент здравоохранения Ханты-Мансийского округа

— Югры. Управление медицинской статистики и информатики. — Ханты-Мансийск, 2000—2005.

Инсульт. Принципы диагностики, лечения и профилактики / Под ред. Н.В. Верещагина, М.А. Пирадова, З.А. Суслиной. — М.: Интермедика. — 2002. — 208 с. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Современные проблемы нелинейной динамики. — М.: УРСС, 2002. — 360 с. Новое в синергетике: Взгляд в третье тысячелетие / Ред. Г.Г. Малинецкий, С.П. Курдюмов. — М.: Наука, 2002. — 480 с.

© ТУРОВИНИНА Е.Ф., СУПЛОТОВА Л.А., НОВАКОВСКАЯ Н.А. - 2006

ДИНАМИКА ЗОБНОЙ ЭНДЕМИИ КОРЕННОГО И ПРИШЛОГО НАСЕЛЕНИЯ КРАЙНЕГО СЕВЕРА

Е. Ф. Туровинина, Л.А. Суплотова, Н.А. Новаковская

(Тюменская государственная медицинская академия, ректор — д.м.н., проф. Э.А. Кашуба, кафедра последипломного образования специалистов со средним мед. образованием ФПК и ППС, зав. — к.м.н. Е.Ф. Туровинина)

Резюме. Эпидемиологические исследования в 1994-1996 гг. в районах Крайнего Севера Западной Сибири выявили йодный дефицит тяжелой степени тяжести. На территории Заполярья частота зоба среди детей препубертатного возраста составляла до 70%, что определяло тяжелую степень тяжести зобной эндемии. В 2006 г. определена динамика зобной эндемии у школьников коренной национальности ненцы на фоне проводимой йодной профилактики. Всего обследовано 111 школьников коренной национальности и 212 школьников пришлого населения, с использованием современных индикаторов исследования йододефицитных состояний. Выявлено улучшение показателей медиан йодурии, снижение частоты зоба по данным волюметриии.

Ключевые слова. Зобная эпидемия, эпидемиология, Крайний Север.

Эпидемиологические исследования по программе «Контроль и профилактика йододефицитных заболеваний в Тюменской области», проведенные на территории Западной Сибири в 1994-1996 гг., выявили в районах Крайнего Севера йодный дефицит тяжелой степени тяжести.

Спектр йододефицитных состояний (ИДС) чрезвычайно широк, включает в себя как патологию щитовидной железы, так и нервно-психические расстройства. В местностях даже легкого йодного дефицита снижается умственный потенциал населения в целом. Однако наиболее очевидным проявлением йодного дефицита является развитие зоба. На территории Заполярья частота зоба среди детей препубертатного возраста составляла до 70%, что определяло тяжелую степень тяжести зобной эндемии. Исследования Л.А. Суплотовой, И.Г. Лузиной (1996-1998 гг.) выявили, что зобная эндемия у коренного населения Ямало-Ненецкого автономного округа (ЯНАО), имела ряд объективных особенностей

[2,3]. В настоящее время возникла необходимость оценить динамику зобной эндемии у коренных национальностей Заполярья на фоне проводимых превентивных мероприятий по ликвидации йодного дефицита в регионе.

Материалы и методы

В^соответствии рекомендациям ВОЗДССГОБ критерии ИДС изучались у школьников препубертатного возраста от 7 до 12 лет [4]. Согласно Хельсинской Декларации о проведении научных исследований в обследование включались дети, родителями которых были подписаны информированные согласия. В 2006 г. экспедиционным методом бригадой врачей обследовано 111 школьников препубер-татного возраста, коренной национальности ненцы, проживающих на территории Пуровского района ЯНАО и обучающихся в школах-интернатах. В качестве группы сравнения обследовано 212 школьников пришлого населения, проживающих в г. Салехард ЯНАО. Исследовались традиционные критерии ИДС:

1. Антропометрическое обследование детей с измерением роста и веса с проведением оценки физического развития с помощью перцентильных таблиц стандар -

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.