CC BY
141
УДК [616-06+616-07](571.122)
DOI: 10.33396 / 1728-0869-2019-3-10-16
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ КОМОРБИДНОЙ ПАТОЛОГИИ НАСЕЛЕНИЯ ХАНТЫ-МАНСИЙСКОГО АВТОНОМНОГО ОКРУГА
© 2019 г. 1И. М. Петров, 2Э. Э. Дьячкова, 3А. Б. Гудков, 4Р. О. Рагозин, 3О. Н. Попова
1ФГБОУ ВО «Тюменский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, г. Тюмень; 2БУ ВО ХМАО - Югры «Ханты-Мансийская государственная медицинская академия», г. Ханты-Мансийск; 3ФГБОУ ВО «Северный государственный медицинский университет», г. Архангельск; 4БУ ХМАО - Югры «Ханты-Мансийский клинический кожно-венерологический диспансер», г. Ханты-Мансийск
Цель настоящего исследования - провести сравнительный анализ наиболее часто применяемых в клинических исследованиях методов оценки коморбидности, таких как CIRS, Kaplan Index, Charlson Index, и индекса экологической коморбидности (Ecological comorbidity index - ECI) у пациентов, проживающих в северном регионе Российской Федерации. Методы: для оценки ECI предлагается шкала, учитывающая геоклиматические, экологические и социальные особенности региона проживания. Результаты. Создана компьютерная программа для определения экологической коморбидности, которая включает следующие переменные: климатическая отягощенность, стажевой коэффициент, наличие социально значимого заболевания (туберкулез; инфекции, передающиеся половым путем; гепатиты В и С; СПИД; злокачественные новообразования; сахарный диабет; психические расстройства и расстройства поведения; болезни, характеризующиеся повышением артериального давления), присутствие региональной патологии, наличие профессиональной патологии. Все вышеизложенные факторы не могут не влиять на трудоспособность, поэтому считаем необходимым включать в общую нагрузку патологией наличие или отсутствие инвалидности в виде коэффициента утраты трудоспособности. Предлагается вариант возрастной нагрузки, при которой охватываются все периоды, а не только инволютивные. Присутствие групп заболеваний оценивается дифференцированно, по частоте встречаемости группы заболеваний в данном регионе. Метод Бленда - Алтмана показывает достаточно высокую согласованность предложенного способа оценки ECI с другими шкалами коморбидности. Выводы. Использование ECI целесообразно, поскольку он кроме характеристики текущего заболевания учитывает геоклиматические, экологические и социальные особенности региона проживания человека.
Ключевые слова: коморбидность, индекс экологической коморбидности
The aim: The purpose of this study is to conduct a comparative analysis between the methods most commonly used in clinical studies to assess comorbidity, such as CIRS, Kaplan Index, Charlson Index, and the Ecological comorbidity index (ECI) in patients living in a northern region. Methods: To assess the index of ecological comorbidity, a scale is proposed that takes into account the geoclimatic, ecological and social characteristics of the region of residence. Results. The computer program "Calculator of Ecological Comorbidity" was created, the components of the calculator include the following variables: climatic burden, length of service coefficient. A score is awarded for the presence of a socially significant disease, namely: tuberculosis, sexually transmitted infections, hepatitis B and C, AIDS, malignant neoplasms, diabetes, mental disorders and behavioral disorders, diseases characterized by an increase in blood pressure. The presence of regional pathology implies adding another point, as well as the presence of occupational pathology as a social factor of comorbidity. All the above factors can not affect the ability to work, therefore, we consider it necessary to include in the overall workload pathology the presence or absence of disability in the form of the coefficient of disability. A variant of the age-related load is proposed, which covers all periods, and not only involutive ones. The presence of disease groups is assessed differentially, according to the frequency of occurrence of a group of diseases in a given region. Mental and behavioral disorders, AIDS and alcoholic illness are estimated at 1 point, as socially significant diseases. The Blend-Altman method shows a sufficiently high consistency of the proposed method with other comorbidity scales. Conclusion. The use of the concept of ecological comorbidity is advisable when assessing this phenomenon across Russia, given the variety of climatic zones, migration processes and shift works during development of new territories.
Key words: comorbidity, environmental and social components
Библиографическая ссылка:
Петров И. М., Дьячкова Э. Э., Гудков А. Б., Рагозин Р. О., Попова О. Н. Сравнительный анализ методов оценки коморбидной патологии населения Ханты-Мансийского автономного округа // Экология человека. 2019. № 3. С. 10-16.
Petrov I. M., Dyachkova E. E., Gudkov A. B., Ragozin R. O., Popova O. N. Comparative Analysis of the Assessment Methods of Comorbid Pathology of the Population of the Khanty-Mansiysk Autonomous District. Ekologiya cheloveka [Human Ecology]. 2019, 3, pp. 10-16.
Понятие коморбидности впервые предложил A. R. Feinstein в 1970 г. [20]. Он вкладывал в этот термин представление о наличии дополнительной клинической картины, которая уже существует или может появиться самостоятельно, помимо текущего заболевания, и отличается от него. К настоящему времени крупномасштабные эпидемиологические исследования во многих странах и на разных уровнях организации дифференцированных популяций показали, что треть всех текущих заболеваний населения отвечает большему числу диагностических критериев, чем одно расстройство. Результаты многих исследований показали, что особенно важно рассматривать соболезненность двух и более независимых заболеваний, возникающих в течение жизни [1, 3 — 5, 11, 14]. Наряду с этим выделяется коморбидность, как наличие более чем одного расстройства у человека в определенный период жизни — модель, ориентированная на дискриптивные диагностические классы [17], и модель коморбидности, рассматривающая относительный риск человека с одним заболеванием приобрести другое расстройство [16]. Возможно сосуществование двух и/или более синдромов (транссин-дромальная коморбидность) или заболеваний (транснозологическая коморбидность) у одного пациента, патогенетически взаимосвязанных между собой или совпадающих по времени (хронологическая коморбидность). Также выделяют разные типы коморбид-ности, которые иллюстрируют различные варианты направленности связанных между собой переменных. M. H. Kaplan, A. R. Feinstein [26] предложили различать патогенетическую, диагностическую и прогностическую коморбидность. Возможно взаимовлияние заболеваний друг на друга. Синтропия («взаимное притяжение») — сочетание двух и более патологических состояний с общими этиопатогенетическими механизмами; дистропия («взаимное отталкивание») — невозможность сочетания определенных болезней и нейтропия(«нейтральное состояние»)— случайное сочетание болезней [7, 9, 33]. Ф. И. Белялов [2] в своих тезисах о коморбидности выделяет случайную, причинную, осложненную и неуточненную коморбид-ность. Разработано достаточно много методов для балльной оценки коморбидности. Шесть индексов основаны на тщательно разработанном списке определенных диагнозов: Charlson Index [18], BOD index [31], Hallstrom Index [23], Incalzi Index [25], Liu Index [30], Shwartz Index [34]. Три индекса отражают «ранжированное» влияние коморбидных состояний на конкретные органы и системы: CIRS [28], ICED [21], Kaplan Index [27]. Два индекса позволяют оценить коморбидные состояния на основе 3—4 шкал с разными категориями: Cornoni-Huntley Index [19] и Hurwitz Index [24]. Некоторые методы предполагают калькуляцию числа сочетанных патологий, например DUSOI [32]. Существуют также шкалы GIC (Geriatric Index of Comorbidity) [33], FCI (Functional Comorbidity Index) [22], TIBI (Total
Illness Burden Index) [29] и ряд шкал, позволяющих пациентам субъективно оценивать собственную коморбидность. Существующие методы оценки коморбидности достаточно специализированы и не учитывают демографических, экологических и социальных переменных в оценке этого многофакторного понятия.
Цель настоящего исследования — провести сравнительный анализ наиболее часто применяемых в клинических исследованиях методов оценки коморбид-ности, таких как CIRS, Kaplan Index, Charlson Index, и индекса экологической коморбидности (Ecological comorbidity index — ECI) [11] у пациентов, проживающих в северном регионе Российской Федерации.
Методы
Под наблюдением находились 482 больных псориазом: 229 мужчин, средний возраст (49,4 ± 8,4) года, и 253 женщины, средний возраст (36,8 ± 6,8) года, находящихся на диспансерном учете в Окружном клиническом кожновенерологическом диспансере г. Ханты-Мансийска. Псориаз был выбран как модельная нозология, при которой достаточно часто наблюдается коморбидная патология со стороны сердечно-сосудистой системы, суставов, расстройства психики и аддиктивная патология. Для объективной оценки совокупности сопутствующей патологии использовалась шкала CIRS [28], которая оценивает количество и тяжесть хронических заболеваний в структуре коморбидного статуса их пациентов. Использование системы CIRS подразумевает отдельную суммарную оценку состояния каждой из систем органов в зависимости от тяжести присутствующих заболеваний. Сумма баллов может варьировать от 0 до 56.
Charlson Index [18] также представляет собой балльную систему оценки (от 0 до 40) наличия определенных сопутствующих заболеваний и используется для прогноза летальности, к общей сумме добавляется один балл на каждые десять лет жизни при превышении пациентом сорокалетнего возраста.
В индексе Kaplan-Feinstein [27] все имеющиеся заболевания и их осложнения классифицируются на легкие, средние и тяжелые. Вывод о суммарной коморбидности делается на основе наиболее деком-пенсированной системы органов (сумма баллов может варьировать от 0 до 36).
Для оценки ECI [11] предлагается шкала, учитывающая геоклиматические, экологические и социальные особенности региона проживания. Создана компьютерная программа «Калькулятор экологической коморбидности» [10]. Компоненты программы включают следующие переменные: климатическая отягощенность (КО), вычисляемая как единица, поделенная на номер природно-климатической зоны; плюс стажевой коэффициент (СК), равный количеству лет проживания в той или иной зоне комфортности/дискомфортности, деленное на десять. Начисляется балл за наличие социально
значимого заболевания (СЗЗ), определенного Постановлением Правительства РФ [8], а именно: туберкулез; инфекции, передающиеся половым путем; гепатиты В и С; СПИД; злокачественные новообразования; сахарный диабет; психические расстройства и расстройства поведения; болезни, характеризующиеся повышением артериального давления. За наличие СЗЗ начисляется 1 балл и 1 балл по соответствующей группе заболеваний, отсутствие заболевания — 0 баллов. Присутствие региональной патологии подразумевает добавление еще одного балла, как и наличие профессиональной патологии (ПП) как социального фактора комор-бидности. Все вышеизложенные факторы не могут не влиять на трудоспособность, поэтому считаем необходимым включать в общую нагрузку патологией наличие или отсутствие инвалидности в виде коэффициента утраты трудоспособности (КУТ): 3 группа — 1/3 = 0,33 балла; 2 группа — 1/2 = 0,5 балла; 1 группа — 1/1 = 1 балл; нет — 0 баллов. В отличие от шкалы коморбидности Charlson [18], где возрастные баллы начисляются с 40-летнего возраста, предлагаем вариант возрастной нагрузки (ВН) в виде отношения возраста респондента / 100 (например, 25 лет — 0,25), при которой охватываются все периоды, а не только инволютивные. Присутствие групп заболеваний оценивается не по одному баллу за нозологию, а дифференцированно, по частоте встречаемости группы заболеваний (ВГЗ) в данном регионе. Психические расстройства и расстройства поведения, СПИД и алкогольная болезнь оцениваются по 1 баллу как социально значимые заболевания.
Величина ECI рассчитывается по формуле:
ECI = ВН + (КО + СК) + КУТ + РП + ПП +
+ ССЗ + ВГЗ, где: ВН — возрастная нагрузка; КО + СК — климатическая отягощенность + стажевой коэффициент; КУТ — коэффициент утраты трудоспособности; РП — региональная патология; ПП — профессиональная патология; ССЗ — социально значимое заболевание; ВГЗ — встречаемость группы заболеваний.
Для сравнительного анализа методов оценки коморбидности, ни один из которых не может считаться эталонным, использовался корреляционный анализ и метод Бленда — Алтмана [15], результат последнего представляет собой диаграмму рассеяния, по оси Х которой откладывается среднее значение для двух методов в одном испытании, а по оси Y — разность значений в одном испытании.
Результаты
При оценке коморбидности различными методами у больных псориатической болезнью (табл. 1) наименьшие общегрупповые значения выявляются по индексу Charlson, несмотря на учет возрастного балла, с высокой тенденцией к различию между мужчинами и женщинами (p < 0,056). Разница аб-
солютных величин индексов CIRS, Kaplan зависит от метода расчета индексов, использующих количество групп нозологий, степень их декомпенсации или, как в случае применения ECI, введения экзогенных экологических и социальных переменных. Статистически значимых различий между показателями групп мужчин и женщин также не отмечено.
Таблица 1
Значения индексов коморбидности ECI, CIRS, Kaplan и Charlson у больных псориатической болезнью, проживающих в ХМАО - Югре
Группа Индекс коморбидности (M±SD)
исследования ECI CIRS Kaplan Charlson
Общая группа (n=482) 8,41±0,74 5,75±0,48 4,88±0,39 1,66±0,11
Мужчины (n=229) 9,24±0,66 6,28±0,65 5,76±0,47 2,70±0,29
Женщины (n=253) 7,58±0,55 5,22±0,53 4,00±0,44 0,62±0,10
Сравниваемые индексы CIRS, Kaplan и Charlson достаточно тесно коррелируют между собой (табл. 2) вследствие того, что оценивают примерно одинаковый перечень нозологий или групп заболеваний. Индекс экологической коморбидности обладает средней степенью корреляции вследствие введения дополнительных переменных. Высокое значение коэффициента корреляции говорит о линейной связи, однако для оценки согласованности этого недостаточно.
Таблица 2
Величины коэффициентов корреляции между индексами ECI, CIRS, Kaplan и Charlson у больных псориатической болезнью, проживающих в ХМАО - Югре
Индекс ECI CIRS Kaplan Charlson
ECI 1,000 0,434 0,367 0,433
CIRS 0,434 1,000 0,772 0,797
Kaplan 0,367 0,772 1,000 0,786
Charlson 0,433 0,797 0,786 1,000
Для более информативного представления применим анализ Бленда — Альтмана. Анализ диаграмм (рисунок) показывает отсутствие систематического расхождения и относительно незначительный разброс при небольших значениях индексов коморбидности.
Обсуждение результатов
Измерения, полученные рассмотренными способами, хорошо согласуются друг с другом на уровне оценки количества и качества нозологий. Связи шкалы ЕС1 нарушаются при высоких значениях, что объясняется вкладом специфических переменных, таких как социально значимые заболевания, региональная патология и утрата трудоспособности, которые вносят весомый вклад в ЕС1 и не учитываются в общеупотребительных шкалах. Удобство интерпретации ЕС1 заключается в большей индивидуальной изменчивости и адекватной оценке скорости накопления патологических состояний.
Диаграммы рассеяния значений индексов коморбидности CIRS, Kaplan, Charlson и ECI у больных псориатической болезнью, проживающих в ХМАО — Югре
Bland-Altman Plot comparing ECI with CIRS
<ц с +1.96SD (8,146) -95%CL (6,524)
0°
<и о
ИГ г) о о О 0° О
tj 0J W 2 ° с9 0 о о О o о° +95%CL (-0,1678)
чЗ С га 0 9 °
-D ° 0 o° ° <9 и -95%CL (-2,041)
<D О © о
С L/J ей
а ° о о о +95%CL (-8,733)
£ и О -95%CL (-11,98)
° °
Q о
2 4 6 10 12 14 16 18 20 22 24 26 Mean of CIRS and ECI
Bland-Altman Plot comparing ECI with Kaplan-Feinstein
и ш +95%CL (9,963) +1.96SD (8,810)
° 0
<ц <0 тЗ п 3 о О ° © -95%CL (7,657)
г Ü5 <0 D o° ° ° ° 0
а О О [o° o° / o® о сР о +95%CL (2,901) Bias (2,236) -95%CL (1,570)
(Л С ® о ° <? о О o° о о о° О О
С D 0J О 0 О о <9
CÄ 53 п [ Щ ° ° о +95%CL (-3,186)
"3- -95%CL (-5,491)
'Ч
0 4 6 8 10 Mean of Kapl 1 an 14 16 18 20 -Feinstein and ECI 2
Bland-Altman Plot comparing ECI with Charlson
<а с <ц 0J is Iri о +95%CL (13,18) +1,96SD (12,25) -95%CL (11,33)
и Щ 12 o° °° о ° о ©
О ° * 8 О
щ -О Г! о о О +95%CL (7,519)
Й ° о ° о о о -95%CL (6,453)
Ц о я о & О® о <P ° о
<D S-Ч <а - "ТЗ га 0 +95%CL (2,643)
AJ О ° © о -95%CL (0,7963)
U
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 Mean of Charlson and ECI
Оценка коморбидности с помощью шкал CIRS, Kaplan, Charlson целесообразна при систематическом изучении популяции, проживающей компактно, в пределах одной климатической зоны. Применение понятия экологическая коморбидность оправдано при оценке этого явления в масштабах России, учитывая многообразие дискомфортных климатических зон, миграционные процессы и вахтовую систему труда при освоении новых территорий. Для этого с позиций социологии медицины и географической патологии необходимо создавать и изучать региональные пространственно-временные модели коморбидности, связанные с развитием высокотехнологической медицины, совершенствованием программ мониторинга здоровья и диспансеризации, профилактикой
факторов риска развития региональной патологии [6, 12, 13].
Таким образом, в современном обществе коморбидность объединяет социальные, экономические, политические, экологические причины развития заболеваний и является не только наднозологическим понятием, но и социально-биологическим явлением, для оценки которого необходимо учитывать целый спектр экзогенных надстроек, влияющих на возникновение и течение заболеваний. Поэтому использование индекса экологической коморбидности целесообразно, поскольку он кроме характеристики текущего заболевания учитывает геоклиматические, экологические и социальные особенности региона проживания человека.
Авторство
Петров И. М. внес существенный вклад в концепцию и дизайн исследования; Дьячкова Э. Э. участвовала в получении, анализе и интерпретации данных; Гудков А. Б. участвовал в анализе данных, окончательно утвердил присланную в редакцию рукопись; Рагозин Р. О. участвовал в получении, анализе и интерпретации данных, подготовил первый вариант статьи; Попова О. Н. участвовала в анализе и нтерпретации данных.
Петров Иван Михайлович - SPIN 1629-7597; ORCID 0000-0001-7766-1745
Дьячкова Эмилия Эдуардовна — SPIN 2723-2697; ORCID 0000-0001-7202-6005
Гудков Андрей Борисович — SPIN 4369-3372; ORCID 0000-0001-5923-0941
Рагозин Роман Олегович — SPIN 6481-3922; ORCID 0000-0002-5590-9391
Попова Ольга Николаевна — SPIN 5792-0273; ORCID 0000-0002-0135-4594
Список литературы
1. Асфандиярова Н. С., Куликов Е. П., Скопин А. С., Демко А. Н., Никифоров А. А. Коморбидная патология и прогноз при раке молочной железы у женщин в период менопаузы // Клиническая медицина. 2018. Т. 96, № 1. С. 55—59.
2. Белялов Ф. И. Лечение болезней в условиях коморбидности. 10-е изд. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2016. 544 с.
3. Верткин А. Л., Румянцев М. А., Скотников А. С. Коморбидность // Клиническая медицина. 2012. Т. 90, № 10. С. 4—11.
4. Гаспарян А. А., Меньшикова И. В., Каневская М. З. Коморбидность при ревматоидном артрите: особенности течения сердечно-сосудистых заболеваний // Клиническая медицина. 2016. Т. 94, № 10. С. 745—753.
5. Гельцер Б. И., Курпатов И. Г., Котельников В. Н., Заяц Ю. В. Коморбидность хронической обструктивной болезни лёгких и ишемического инсульта // Клиническая медицина. 2018. Т. 96, № 1. С. 5—12.
6. Гудков А. Б., Попова О. Н., Никанов А. Н. Адаптивные реакции внешнего дыхания у работающих в условиях Европейского Севера // Медицина труда и промышленная экология. 2010. № 4. С. 24—27.
7. Крылов A. A. К проблеме сочетаемости заболеваний // Клиническая медицина. 2000. Т. 3, № 1. С. 56—59.
8. Об утверждении перечня социально значимых заболеваний и перечня заболеваний, представляющих опасность для окружающих: Постановление Правительства Российской Федерации от 1 декабря 2004 г. № 715 (в ред. Постановления Правительства РФ от 13.07.2012 № 710).
9. Пузырев В. П. Генетический взгляд на феномен со-четанной патологии у человека // Медицинская генетика. 2008. № 9. С. 3—9.
10. Рагозин О. Н., Малахов Ю. В., Дьячкова Э. Э., Рагозин Р. О. Программа для ЭВМ «Калькулятор экологической коморбидности» / Свидетельство о гос. рег. программы для ЭВМ № 201766 3878. Дата гос. рег. в реестре программ для ЭВМ 13 декабря 2017 г.
11. Рагозин Р. О., Дьячкова Э. Э., Губин Д. Г., Рагозин О. Н. Геопатология и климат в оценке коморбидности // Медицинская наука и образование Урала. 2017. Т. 18, № 1 (89). С.166—170.
12. Соколова Л. А., Попова О. Н., Калинина М. М., Богданов М. Ю., Кочешова Г. Ф., Гудков А. Б. Прогно-
зирование риска развития профессиональных заболеваний среди сборщиков корпусов металлических судов машиностроительного предприятия // Экология человека. 2015. № 1. С. 10-14.
13. Чащин В. П., Ковшов А. А., Гудков А. Б., Моргунов Б. А. Социально-экономические и поведенческие факторы риска нарушений здоровья среди коренного населения Крайнего Севера // Экология человека. 2016. № 6. С. 3-8.
14. Юсупова А. О., Кожевникова М. В., Белен-ков Ю. Н., Привалова Е. В. Коморбидная патология: ишемическая болезнь сердца и гастроэзофагеальная реф-люксная болезнь // Клиническая медицина. 2017. Т. 95, № 4. С. 293-301.
15. Altman D. G., Bland J. M. Measurement in Medicine: The Analysis of Method Comparison Studies // The Statistician, 1983. Vol. 32. Р. 307-317.
16. Boyd J. H., Burke J. D. Exclusion criteria of DSM-III: a study of co-occurrence of hierarchy-free syndromes // Arch. Gen. Psychiatry, 1984. Vol. 41. P. 983-989).
17. Burke K. C, Burke J. D, Regier D. A., Rae D. S. Age at onset of selected mental disorders in five community populations // Arch. Gen. Psychiatry. 1990. Vol. 47. P. 511-518.
18. Charlson M. E., Pompei P., Ales H. L. A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: Development and validation // Journal Chronic Disease, 1987. Vol. 40. P. 373-383.
19. Cornoni-Huntly J. C., Foley D. J., Guralink J. M. Comorbidity analysis a strategy for understanding mortality, disability and use of health care facilities of older piple // Int. J. Epidemiol. 1991. Vol. 20 (Suppl. 1), P. 8-17.
20. Feinstein A. R. Pre-therapeutic classification of co-morbidity in chronic disease // Journal Chronic Disease. 1970. Vol. 23 (7). P. 455-468.
21. Greenfield S., Fpolone G., McNeil B. J., Cleary P. D. The importance of co-existent diseaase in the occurrence of postoperative complications and out-year recovery in patients undergoing total hip replacement / Comorbidity and outcjmes after hip replacement // Med Care. 1993. Vol. 31. P. 141-54.
22. Grolla D. L., Tob T, Bombardierc C, Wright J. G. The development of a comorbidity index with physical function as the outcome // J. Clin. Epidemiol. 2005 June. Vol. 58 (6). P. 595-602.
23. Hallstrom A. P., Cobb L. A., Yu B. N. Influence of comorbidity on the outcome of patients treated for out-of-hospital ventricular fibrillation // Circulation. 1996. Vol. 93. P. 2019-2022.
24. Hurwitz E. L., Morgenstern H. The effects of comorbidity and other factors on medical versus chiropractic care for back problems // Spine. 1997. Vol. 22. P. 2254-2263.
25. Incalzi R. A., Capparella O., Gemma A., Landi F., Bruno E., Di Meo F., et al. The interaction between age and comorbidity contributes to predicting the mortality of geriatric patients in the acute-care hospital // J. Intern. Med. 1997. Vol. 242. P. 291-298.
26. Kaplan M. H, Feinstein A. R. The importance of classifying initial comorbidity in evaluating the outcome of diabetes mellitus // Journal Chronic Disease. 1974. Vol. 27. Р. 387-404.
27. Kaplan M. H., Feinstein A. R. Acritique of methods in reported studies of long-term vascular complications in patients with diabetes mellitus // Diabetes. 1973. Vol. 22 (3). Р. 160-174.
28. Linn B. S., Linn M. W., Gurel L. Cumulative illness rating scale // J. Amer. Geriatr. Soc. 1968. Vol. 16. P. 622-626.
29. Litwin M. S., Greenfield S., Elkin E. P., Lubeck D. P., Broering J. M., Kaplan S. H. Assessment of prognosis with the total illness burden index for prostate cancer: aiding clinicians in treatment choice // Cancer. 2007 May 1. Vol. 109 (9). P. 1777-1783.
30. Liu M., Domen K., Chino N. Comorbidity measures for stroke outcome reasearch: a preliminary study // Arch. Phys. Med. Rehabil. 1997. Vol. 78. P. 166-172.
31. Murlow C. D., Gerety M. B., Cornell J. E., Lawrence V. A., Ranten D .N. The relationship between dsease and functijn and perseived healnh in very frail elders // J. Am. Gerianr. Soc. 1994. Vol. 42. P. 374-380.
32. Parcerson G. R. Jr., Broadhead W. E., Tse C. K. The Duke Severity of Illness Checklist (DUSOI) for measurement of severity and comorbidity // J. Clin. Epidemiol. 1993. Vol. 46. P. 379-393.
33. Rozzini R., Frisoni G. B., Ferrucci L., Barbisoni P., Sabatini T., Ranieri P., Guralnik J. M., Trabucchi M. Geriatric Index of Comorbidity: validation and comparison with other measures of comorbidity // Age Ageing. 2002 Jul. Vol. 31 (4). P. 277-285.
34. Shwartz M., Iezzoni L. I., Moskowitz M. A., Ash A. S., Sawitz E. The importanse of comorbidites in explaining differences in patient costs // Med. Care. 1996. Vol. 34. P. 767-782.
References
1. Asfandiyarova N. S., Kulikov E. P., Skopin A. S., Demko A. N., Nikiforov A. A. Comorbid pathology and prognosis for breast cancer in women during menopause. Klinicheskaya Meditsina. 2018, 96 (1 ), pp. 55-59. [In Russian]
2. Belyalov F. I. Lechenie bolezney v usloviyakh komorbidnosti [Treatment of diseases in conditions of comorbidity]. Moscow, GEOTAR-Media Publ., 2016, 544 p.
3. Vertkin A. L., Rumyantsev M. A., Skotnikov A. S. Comorbidity. Klinicheskaya Meditsina. 2012, 90 (10), p. 4-11. [In Russian]
4. Gasparyan A. A., Men>shikova I. V., Kanevskaya M. Z. Comorbidity in rheumatoid arthritis: features of the course of cardiovascular diseases. Klinicheskaya Meditsina. 2016, 94 (10), pp. 745-753. [In Russian]
5. Gel'tser B. I., Kurpatov I. G., Kotel'nikov V. N., Zayats Yu. V. Comorbidity of chronic obstructive pulmonary disease and ischemic stroke. Klinicheskaya Meditsina. 2018, 96 (1), pp. 5-12. [In Russian]
6. Gudkov A. B., Popova 0. N., Nikanov A. N. Adaptive reactions of external respiration in workers of European North. Meditsina truda i promyshlennaia ekologiia. 2010, 4, pp. 24-27. [In Russian]
7. Krylov A. A. To the problem of compatibility of diseases. Klinicheskaya Meditsina. 2000, 1, pp. 56-59. [In Russian]
8. On approval of the list of socially significant diseases and the list of diseases that are dangerous to others. Decree of the Government of the Russian Federation of December 1, 2004 N 715 (as amended by Decree of the Government of the Russian Federation of 13.07.2012 N 710). [In Russian]
9. Puzyrev V. P. Genetic view on the phenomenon of concomitant pathology in humans. Meditsinskaya genetika [Medical genetics]. 2008, 9, pp. 3-9. [In Russian]
10. Ragozin O. N., Malakhov Yu. V., D'yachkova E. E., Ragozin R. O. Computer Program "Calculator of Ecological
Comorbidity". Certificate of State. reg. computer programs number 2017663878. Date of state. reg. in the register of computer programs December 13, 2017. [In Russian]
11. Ragozin R. O., D'yachkova E. E., Gubin D. G., Ragozin O. N. Geopathology and climate in assessing comorbidity. Meditsinskaya nauka i obrazovanie Urala [Medical science and education of the Urals]. 2017, 8 (1-89), pp. 166-170. [In Russian]
12. Sokolova L. A., Popova O. N., Kalinina M. M., Bogdanov M. Yu., Kocheshova G. F., Gudkov A. B. Prediction of occupational diseases risk among assemblers of vessel metal hulls of machine building plant. Ekologiya cheloveka [Human Ecology]. 2015, 1, pp. 10-14. [In Russian]
13. Chashchin V. P., Kovshov A. A., Gudkov A. B., Morgunov B. A. Socioeconomic and behavioral risk factors of disabilities among the indigenous population in the far north. Ekologiya cheloveka [Human Ecology]. 2016, 6, pp. 3-8. [In Russian]
14. Yusupova А. O., Kozhevnikova M. V., Belenkov Yu. N., Privalova E. V. Comorbid pathology: coronary heart disease and gastroesophageal reflux disease. Klinicheskaya Meditsina. 2017, 95 (4), pp. 293-301. [In Russian]
15. Altman D. G., Bland J. M. Measurement in Medicine: The Analysis of Method Comparison Studies. The Statistician. 1983, 32, pp. 307-317.
16. Boyd J. H., Burke J. D. Exclusion criteria of DSM-III: a study of co-occurrence of hierarchy-free syndromes. Arch. Gen. Psychiatry. 1984, 41, pp. 983-9.
17. Burke K. C., Burke J. D., Regier D. A., Rae D. S. Age at onset of selected mental disorders in five community populations. Arch. Gen. Psychiatry. 47 (1990), pp. 511-518.
18. Charlson M. E., Pompei P., Ales H. L. A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: Development and validation. Journal Chronic Disease. 1987, 40, pp. 373-383.
19. Cornoni-Huntly J. C., Foley D. J., Guralink J. M. Comorbidity analysis a strategy for understanding mortality, disability and use of health care facilities of older piple. Int. J. Epidemiol. 1991, 20 (1), pp. 8-17.
20. Feinstein A. R. Pre-therapeutic classification of comorbidity in chronic disease. Journal Chronic Disease. 1970, 23 (7), pp. 455-468.
21. Greenfield S., Fpolone G., McNeil B. J., Cleary P. D. The importance of co-existent diseaase in the occurrence of postoperative complications and out-year recovery in patients undergoing total hip replacement. Comorbidity and outcjmes after hip replacement. Med Care. 1993, 31, pp. 141-54.
22. Grolla D. L., Tob T., Bombardierc C., Wright J. G. The development of a comorbidity index with physical function as the outcome. J. Clin. Epidemiol. 2005 June, 58 (6), pp. 595-602.
23. Hallstrom A. P., Cobb L. A., Yu B. N. Influence of comorbidity on the outcome of patients treated for out-of-hospital ventricular fibrillation. Circulation. 1996, 93, pp. 2019-22.
24. Hurwitz E. L., Morgenstern H. The effects of comorbidity and other factors on medical versus chiropractic care for back problems. Spine. 1997, 22, pp. 2254-63.
25. Incalzi R. A., Capparella O., Gemma A., Landi F., Bruno E., Di Meo F., et al. The interaction between age and comorbidity contributes to predicting the mortality of geriatric patients in the acute-care hospital. J. Intern. Med. 1997, 242, pp. 291-8.
26. Kaplan M. H, Feinstein A. R. The importance of classifying initial comorbidity in evaluating the outcome
of diabetes mellitus. Journal Chronic Disease. 1974, 27, pp. 387-404.
27. Kaplan M. H., Feinstein A. R. Acritique of methods in reported studies of long-term vascular complications in patients with diabetes mellitus. Diabetes. 1973, 22 (3), pp. 160-174.
28. Linn B. S., Linn M. W., Gurel L. Cumulative illness rating scale. J. Amer. Geriatr. Soc. 1968, 16, pp. 622-626.
29. Litwin M. S., Greenfield S., Elkin E. P., Lubeck D. P., Broering J. M., Kaplan S. H. Assessment of prognosis with the total illness burden index for prostate cancer: aiding clinicians in treatment choice. Cancer. 2007 May 1, 109 (9), pp. 1777-83.
30. Liu M., Domen K., Chino N. Comorbidity measures for stroke outcome reasearch: a preliminary study. Arch. Phys. Med. Rehabil. 1997, 78, pp. 166-72.
31. Murlow C. D., Gerety M. B., Cornell J. E., Lawrence V. A., Ranten D. N. The relationship between dsease and functijn and perseived healnh in very frail elders. J. Am. Gerianr. Soc. 1994, 42, pp. 374-80.
32. Parcerson G. R. Jr., Broadhead W. E., Tse C. K. The
Duke Severity of Illness Checklist (DUSOI) for measurement of severity and cjmorbidity. J. Clin. Epidemiol. 1993, 46, pp. 379-93.
33. Rozzini R., Frisoni G. B., Ferrucci L., Barbisoni P., Sabatini T., Ranieri P., Guralnik J. M., Trabucchi M. Geriatric Index of Comorbidity: validation and comparison with other measures of comorbidity. Age Ageing. 2002 Jul., 31 (4), pp. 277-85.
34. Shwartz M., Iezzoni L. I., Moskowitz M. A., Ash A. S., Sawitz E. The importanse of comorbidites in explaining differences in patient costs. Med. Care. 1996, 34, pp. 767-82.
Контактная информация:
Рагозин Олег Николаевич — доктор медицинских наук, профессор кафедры госпитальной терапии БУ ХМАО — Югры «Ханты-Мансийская государственная медицинская академия»
Адрес: 628011, Тюменская обл., ХМАО - Югра, г. Ханты-Мансийск, ул. Мира, д. 40
E-mail: [email protected]
