7социальной депривации у детского коренного населения в генезе возникновения психических расстройств. Установлены
предрасполагающие факторы в возникновении отклонений поведения и психической патологии у детей, подвергающиеся социальной депривации. Предложен комплекс медицинских, социальных и психотерапевтических мероприятий для гармонизации условий школьного образования у детей склонных к депрессивному поведению.
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта №19-013-00018.
Библиографический список
1. Плющенко В. Н. Демографическое здоровье коренных малочисленных народов Хабаровского края в зеркале демографических процессов в Хабаровском крае // Здравоохранение Дальнего Востока. 2012. № 1. С. 17-22.
2. Учакина Р. В., Козлов А. В., Ракицкая Е. В., Ли И. Д. Физическое развитие подростков коренного населения Приамурья на современном этапе // Дальневосточный медицинский журнал. 2009. С. 60-62.
3. Крылов В.И., Бутылин Д.Ю. Клинико-психопатологические особенности ассоциированных навязчивых и деперсонализационных расстройств // Обозрение психиатрии и медицинской психологии им. В.М. Бехтерева. 2019. №3. С. 42-47.
4. Геворкян С.Г., Логинов И.П., Савин С.З. Проблемы психического здоровья несовершеннолетних коренных жителей Хабаровского края, воспитывающихся в условиях депривации // Вестник неврологии, психиатрии и нейрохирургии. 2019. №10. С.3-9.
5. Краснов В.Н. Депрессия как социальная и клиническая проблема современной медицины // Российский психиатрический журнал. 2011. № 6. С. 8-10.
6. Логинов И.П., Савин С.З., Солодкая Е.В. Сравнительный анализ распространения депрессивных расстройств у подростков России и КНР // Вопросы психического здоровья детей и подростков. 2019. №3. С. 4-12.
7. Прихожан А.М., Толстых Н.Н. Психология сиротства. - Спб.: Изд-во Питер. 2005. 400 с.
8. Проскурякова И. С., Ершова Т. Б. Состояние здоровья населения России и Хабаровского края // Социальное и экономическое развитие АТР: опыт, проблемы, перспективы - Комсомольск-на-Амуре: Амурский гуманитарно-педагогический государственный университет. 2015. С. 106-112.
НОВЫЙ СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИСХОДА ТРАВМЫ
1 2 О.С. Антропова , Ю.И. Стрельченко
Донецкий национальный медицинский университет имени. М. Горького, Украина
E-mail: strelchenkoiurii@gmail. com
Аннотация. Путём математического метаанализа определены адаптивные и дезадаптивные границы отклонений от контрольных цифр и рассчитаны коэффициенты благоприятного и неблагоприятного исхода травмы, а также коэффициенты отягощения. Коэффициенты отягощения показывают, во сколько раз показатели неблагоприятного исхода травмы отличаются от показателей благоприятного. Методом полиномиальной аппроксимации и интерполяции получен новый способ прогнозирования неблагоприятного исхода травмы, основанный на том, что экспериментальные или клинические данные (от 10 до 140 показателей) заносятся
в специально разработанную таблицу Microsoft Excel, где приложение по встроенным формулам автоматически рассчитывает процент неблагоприятного исхода травмы.
Ключевые слова: травма, прогноз, исход.
Травматическая болезнь имеет сложный и ещё не до конца изученный патогенез. Большой вклад в её понимание в разные годы внесли видные учёные: Ельский В.Н., Фисталь Э.Я., Крюк Ю.Я., Золотухин С.Е., Кривобок Г.К., Городник Г.А., Зяблицев С.В. [1, 2]. Однако, продолжает оставаться открытым вопрос, где проходит граница показателей жизнедеятельности, когда их отклонение от условной нормы переходит из адаптивного, саногенетического (компенсированного) в дезадаптивное, патогенетическое (декомпенсированное) состояние. Это осложняет прогнозирование смертельного исхода травмы. В свете современной доказательной медицины отдаются предпочтения математическому метаанализу [3, 4], который позволяет пересмотреть данные исследований за большой период времени и выборок различных мощностей, получить новые показатели, взаимосвязи, уточнить упущенные и неопубликованные результаты, взглянуть на проблему под другим углом зрения. Эти нерешённые проблемы и послужили для нас мотивом и целью для проведения данного исследования.
Цель исследования - усовершенствовать способ прогнозирования неблагоприятного исхода травмы.
Методы исследования
Экспериментальные, инструментальные, биохимические, иммуноферментные и иммунологические исследования были выполнены с 2004 г. по 2014 г. на базе кафедры патологической физиологи и Центральной научно-исследовательской лаборатории Донецкого национального медицинского университета им. М. Горького. Для выполнения математического метаанализа в нашем исследовании было проанализировано 16 комплексных (ИНВХ, НИИТО, ЦНИЛ) научно-исследовательских работ за период более чем 40 лет (1976-2019 гг.). Весь математический анализ проводился с помощью лицензионных программ Microsoft Office Excel, 2010 и MedStat v. 5.2 [5, 6]. Согласно формуле Бернулли [7] максимально возможная ошибка относительной величины при выборке n>1000 не превышает 0,01 (1%), которая и была взята нами для определения статистической различимости полученных показателей.
Все показатели, которые были взяты для метаанализа, получены в начальном периоде травматической болезни. Гемодинамические показатели определены в течение часа, а биохимические, иммунологические и нейроэндокринные - через три часа после травмы. Это как раз то время, которому уделялось больше всего внимания всеми авторами, так как именно в этот «золотой» промежуток времени ещё можно повлиять на прогноз и исход травмы. Большинство авторов разделяли животных (пациентов) на две (некоторые на три) группы, в зависимости от их выживаемости. Мы приняли такую классификацию и также выделили две основные группы: благоприятный исход и
неблагоприятный исход. Для сравнения различных исследований между собой абсолютные показатели были переведены в производные по отношению к группе сравнения (контроля) в каждом конкретном исследовании, в каждой серии опытов. Таким образом, оценивались направление (вектор) и относительная степень отклонения от группы сравнения (контроля), взятой за единицу. Затем нами вычислялась и оценивалась разница относительных показателей неблагоприятного и благоприятного исхода травмы. Так как многие абсолютные величины в наших исследованиях были взаимосвязаны, то и относительные величины одного типа в ряде случаев определялись через относительные величины другого типа. Основное условие правильного расчета наших относительных величин - сопоставимость сравниваемых показателей и наличие реальных связей между изучаемыми явлениями. Хочется отметить, что во всех экспериментальных исследованиях методики травматизации были стандартизированы (длительное раздавливание мягких тканей по Ельскому, метод Кеннона в модификации Золотухина, взрывная шахтная травма с её компонентами по Кривобоку и черепно-мозговая травма по Золотухину и Зяблицеву) и направлены на развитие трёх типов посттравматических реакций: шоковой смертельной (декомпенсированной, гиподинамической, тормозной), шоковой несмертельной (субкомпенсированной) и нешоковой (компенсированной, возбудимой, нормо- или гипердинамической).
Результаты и обсуждение
Путём математического метаанализа нами определены адаптивные и дезадаптивные границы отклонений от контрольных цифр и рассчитаны коэффициенты благоприятного и неблагоприятного исхода травмы, а также коэффициенты отягощения для 140 гемодинамических, биохимических, иммунологических и нейроэндокринных показателей у экспериментальных животных и пострадавших. Коэффициенты отягощения показывают, во сколько раз показатели неблагоприятного исхода травматической болезни отличаются от показателей благоприятного исхода у экспериментальных животных.
Данные коэффициенты могут быть полезны, если экспериментатору (врачу) нужно спрогнозировать, насколько показатели, полученные при моделировании травмы (у данного пострадавшего), будут отличаться от контрольных величин при неблагоприятном ее течении. Например, в эксперименте (при поступлении) получено, что МОК у экспериментального животного (пострадавшего) составил 0,9 по сравнению с группой контроля, что укладывается в показатели благоприятного исхода травмы. Коэффициент отягощения для МОК равен 0,91. Таким образом, можно спрогнозировать, что при снижении МОК у данного экспериментального животного (пострадавшего) до уровня (0,9х0,91)=0,82 мы можем ожидать неблагоприятный исход травмы.
Естественно, по уровню всего одного показателя судить о прогнозе и исходе травмы немыслимо. Поэтому методом полиномиальной аппроксимации и интерполяции получен новый способ прогнозирования неблагоприятного исхода травмы, основанный на том, что данные (от 10 до 140 показателей) заносятся в специально разработанную нами таблицу Microsoft Excel, где приложение по встроенным формулам автоматически рассчитывает процент неблагоприятного исхода травмы (см. рис.1).
Показатели Единицы Данные, полученные в эксперименте Контрольные величины
РЕЗУЛЬТАТ
64 %
ВИТАЛЬНЫЕ
АД
чсс
УОК
мок
оцк
Натрий
Калий
Билирубин
АсАТ
АлАТ
Нейтрофилы п 1 я Нейтрофилы с / я Лимфоциты общ. Т4 Tj
Кортикостерон
Рекомендуемые
ОПСС
ЩГ
ГТ7П
КФК
о-амигаза
КФ
РНК-М
ДНК-за
ДКНЖК
Тропонин
PgFiH,
СО 4
CD 20
MFVi
IL-1P
мм рт. ст. уд.а мин
м моль In
ММОЛЬ /Л
мкмогь/л ME 'л ME In Г/л Г/л Г/л
нмоль/л нмоль / л нмольIn
усл. ед. [мм рт IE In НЕ In
МЕ/л ME/n ME f л ME In ME In E /мл
НГ/ МП
нг/мл Г/л Г/л од
55
900
о,os
35 10 90 10 50 S0 100 1
15 10 75 1,5 350
1,5 680 20 500 40 3
0.35 0,2 0,75 0.25 315 2,25 1,65 1,8 25
возможен благоприятный )исход
■ возможен Неблагоприятный 1 исход
: крайне Неблагоприятный : прогноз
<50
%
> 50 % >100 %
С.75 0,25
2,25 1,65
Рис.1. Общий вид приложения «Способ прогнозирования неблагоприятного исхода
травмы»
В выделенный столбец экспериментатор (врач) заносит показатели, полученные у лабораторного животного в эксперименте или у пострадавшего при поступлении. Если какой-либо показатель получить не удалось, его опускают, или на усмотрение экспериментатора (врача) вносят его референтное значение. Приложение по встроенным специальным формулам автоматически и моментально рассчитывает: насколько данные, полученные в эксперименте (при поступлении), соответствуют данным неблагоприятного исхода травмы в %, которые высвечиваются в индикаторном окошке таблицы. При показателе до 50% -возможен благоприятный исход. При показателе от 50% до 100% возможен неблагоприятный исход. При показателе 100% и более -прогнозируется крайне неблагоприятный исход. Сами расчёты для удобства скрыты, но для экспериментатора (врача) справа автоматически и моментально высвечиваются интересующие его результаты, которые выделены жёлтым цветом на красном фоне.
Полученные предикторы благоприятного и неблагоприятного исхода травмы, коэффициенты отягощения и новый способ
88
прогнозирования неблагоприятного исхода травмы, имеющий ряд преимуществ (объективность, мобильность (таблица может быть скопирована на смартфон) и лёгкость в использовании, надёжность), будут полезны для хирургических и травматологических клиник, научно-исследовательских институтов и лабораторий, которые занимаются изучением травматической болезни.
Библиографический список
1. Городник Г.А., Ельский В.Н., Смирнова Н.Н., Стрельченко Ю.И., Онищенко Е.В. Патогенез боевой травмы (обзор литературных данных) // Архив клинической и экспериментальной медицины. 2015. Т.24, №1. С. 51-57.
2. Ельский В.Н., Гусак В.К., Кривобок Г.К., Талалаенко А.Н., Фисталь Э.Я. Взрывная шахтная травма. Донецк; 2002. 170 с.
3. Ферстрате М. Возможности и ограничения метаанализа // Международный журнал интервенционной кардиоангиологии. 2004. №5. С. 11-15.
4. Egger M, Smith G.D. Meta-Analysis. Potentials and promise // BMJ (Clinical Research Ed.). 1997. V. 315. № 7119. P. 1371-1374.
5. Гланц С. Медико-биологическая статистика / пер. с англ. Ю.А. Данилов. -М.: Практика, 1999. - 459 с.
6. Лях Ю.Е., Гурьянов В.Г. Анализ результатов медико-биологических исследований и клинических испытаний в специализированном статистическом пакете MEDSTAT // Вестник гигиены и эпидемиологии. 2004. Т.8. №1. С. 155-167.
7. Езепов Д. Стандартная ошибка доли. https://statanaliz.info/statistica/ opisanie-dannyx/dispersiya-i-standartnaya-oshibka-doli/.
ВЛИЯНИЕ ВНЕШНЕЙ КОМПРЕССИИ НА ДАННЫЕ ФОТОПЛЕТИЗМОГРАФИЧЕСКОЙ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ГЕМОДИНАМИКИ В ОБЛАСТИ ПАЛЬЦА
И.Ю. Волков, Д.ИМайское, А.В. Фомин, А.В. Скрипаль, А.А. Сагайдачный Саратовский национальный исследовательский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского E-mail: volkovivan27@yandex.ru
Аннотация/ В данной работе рассматривается влияние внешней компрессии на получаемые результаты фотоплетизмографической визуализации изменения гемодинамики в области фаланги пальца. Установлено, что при давлении 90 мм.рт.ст. (1,2 г/мм2) наблюдается максимум амплитуды пульсовых колебаний. Дальнейшее увеличение давления приводит к уменьшению амплитуды пульсовых колебаний. Продемонстрированы возможности двумерной ФПГ-визуализации для изучения воздействия внешней компрессии на гемодинамику конечностей.
Ключевые слова: гемодинамика, фотоплетизмография, компрессия ткани фотоплетизмографическая визуализация.
Для изучения периферической гемодинамики широко используется метод фотоплетизмографии (ФПГ), а в последние 10 лет активно развивается метод фотоплетизмографической визуализации (ФПГ-визуализации). Технология ФПГ-визуализации использует принципы отражательной фотоплетизмографии, где вместо источника оптического
