CC BY
13
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 4 - P. 280-286
УДК: 617.55-089:004.9
ВИЗУАЛЬНАЯ СРЕДА ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА ФАКТОРОВ РИСКА У БОЛЬНЫХ С ХИРУРГИЧЕСКОЙ ПАТОЛОГИЕЙ
В.А. ЛАЗАРЕНКО, А.Е. АНТОНОВ, И.И. БОБЫНЦЕВ, Ю.П. НОВОМЛИНЕЦ
ГБОУ ВПО «Курский государственный медицинский университет» Минздрава России, kurskmed@mail.com,
ул. К. Маркса, 3, г. Курск, 305041, Россия
Аннотация. В статье представлены результаты практической разработки опросника и накопительной карты для сбора данных о факторах риска развития хирургических заболеваний гепатопан-креатодуоденальной области (язвенной болезни, холецистита, панкреатита и др.). Приводится описание программы «Визуальная среда параметрического корреляционного анализа факторов риска» (Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2013613672) - научного информационного комплекса, обеспечивающего ввод, хранение и статистическую обработку данных. Представленное приложение позволяет определять коэффициенты корреляции, осуществлять их сравнение, формировать в ручном или автоматическом режиме классы признаков, рассчитывать корреляционное отношение, оценивать характер связи, вычислять коэффициенты множественной и парциальной корреляции. Программа производит оценку уровней значимостей полученных показателей путем сравнения значений с хранимыми в ней критическими точками. В работе приводится подробное описание интерфейса среды и ее математического аппарата. Функции программы включают экспорт обработанных данных в виде 41 таблицы Microsoft® Excel. Наглядность выводимых данных повышается за счет окраски ячеек, цвет и интенсивность заливки которых определяется направлением и силой связи показателей, а также уровнями значимости. Комплексная оценка результатов расчетов позволяет врачу или исследователю в принятии решений по профилактике заболеваний верхнего этажа брюшной полости.
Ключевые слова: биомедицинская статистика, абдоминальная хирургия, факторы риска, язвенная болезнь, холецистит, панкреатит, статистическая обработка, программное обеспечение, параметрический корреляционный анализ.
VISUAL ENVIRONMENT FOR PARAMETRIC CORRELATION ANALYSIS OF RISK FACTORS
IN PATIENTS WITH SURGICAL DISEASES
V.A. LAZARENKO, A.E. ANTONOV, I.I. BOBYNTSEV, YU.P. NOVOMLINETS
Kursk State Medical University, kurskmed@mail.ru, K. Marx str., 3, Kursk, 305041, Russia
Abstract. The article presents the results of the practical development of questionnaire and the accumulative card for the collection of data on risk factors affecting the hepatopancreatoduodenal surgical diseases' (peptic ulcer, cholecystitis, pancreatitis etc.) development. The description of the program «Visual Environment for Parametric Correlation Analysis of Risk Factors» (certificate of state registration of the computer programme # 2013613672) is given. This scientific information complex provides input, storage and statistical data processing. The application possesses functionality to determine correlation coefficients, and to compare them, to determine (manually or automatically) classes of indexes and to calculate correlation ratio, to assess the type of relation and to calculate coefficients of multiple and partial correlation. The program evaluates the significance level of calculated indexes by comparing the values with stored critical points. The paper provides the detailed description of the application's interface and its mathematical logics. The package also includes the functionality of exporting the processed data to Microsoft® Excel spreadsheets creating 41 tables. Visualization of the output data is enhanced by setting the colour of cells in these tables. The intensity of the fill colour is determined by sign and power of relation indexes, levels of significance. Comprehensive evaluation of the calculations' results allows a physician or researcher to make strategic decisions for the
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 4 - P. 280-286
prevention of upper abdominal diseases in their clients.
Key words: biomedical statistics, abdominal surgery, risk factors, peptic ulcer, cholecystitis, pancreatitis, statistical processing software, parametric correlation analysis.
Актуальность исследования факторов риска (ФР) развития хирургических заболеваний ге-патопанкреатодуоденальной зоны определяется их высокой распространенностью в популяции и значительным влиянием на качество жизни больных [4]. Такие ФР как курение, стресс, злоупотребление алкоголем широко известны [8,12]. Обнаружение специфических доминирующих факторов, например, H. pylori, является важным, но не объясняет развитие связанных с ними гастроэнтерологических заболеваний, в частности, язвенной болезни при их отсутствии [7,9]. Поэтому подобные ФР должны восприниматься как модель для понимания взаимодействия между собой психосоциальных, социально-экономических, поведенческих и инфекционных факторов [10]. При этом вклад отдельных ФР в патогенез заболеваний у конкретного больного остается неопределенным, поскольку их действие зависит от пола, возраста, национальной принадлежности и иных свойств личности [11]. Необходимость регулярного мониторирования ФР в популяции обусловлена их изменчивостью со временем и региональными особенностями [5]. В литературе [1,3] имеются данные о программных продуктах для проведения подобного анализа с использованием методов описательной статистики. В то же время наряду с ними представляется важным изучение корреляционных связей ФР, описываемых как количественные показатели, например, возраст, продолжительность заболевания, количество выкуриваемых за сутки сигарет и др.
Целью исследования - разработка программного средства для проведения параметрического корреляционного анализа ФР у больных с хирургическими заболеваниями верхнего этажа брюшной полости (язвенная болезнь, холецистит, панкреатит).
Материалы и методы исследования. В ходе исследования для сбора сведений о ФР были разработаны анкета и накопительная карта. Анкета заполнялась со слов больного и содержала данные о наличии у больного вредных привычек, его семейном положении, профессиональном анамнезе, характере питания, тече-
нии заболевания и применяемых лекарственных средствах. В накопительную карту исследователем заносились сведения из медицинской документации о состоянии пациента при поступлении, диагнозе, оказанной медицинской помощи и др. Для анализа анкет и накопительных карт нами с использованием языка программирования семейства Pascal было разработано приложение «Визуальная среда параметрического корреляционного анализа факторов риска» [2] для расчета коэффициента корреляции, корреляционного отношения, коэффициентов множественной и парциальной корреляции и др.
Результаты и их обсуждение. Интерфейс основного окна программы «Визуальная среда параметрического корреляционного анализа факторов риска» включает функции управления базой данных (БД), просмотра и редактирования набора данных. Форма настроек содержит две закладки. На первой из них «Общие настройки» (рис. 1) включена возможность выбрать способ отображения коэффициента детерминации в процентах или долях единицы.
Рис. 1. Закладка «Общие настройки» окна «Настройки»
Вторая закладка «Настройки классов показателей» (рис. 2) представляет собой важную подпрограмму со своей БД, которая содержит сведения о количестве классов для каждого количественного показателя (возраст, балл АБА, количество выкуриваемых сигарет и пр.) и границах этих классов. Интерфейс закладки позволяет осуществлять настройку классов пока-
10ШМАЬ ОБ ШШ МБЭТСАЬ ТБСНМОШСТББ - 2016 - V. 23, № 4 - Р. 280-286
зателеи в ручном, полуавтоматическом и автоматическом режимах. Ручной режим предполагает явное указание исследователем количества классов и его границ, полуавтоматический - количество классов, но их граница будет определяться программно. В автоматическом режиме программа самостоятельно определяет необходимое количество классов и их границы. Тип режима может указываться оператором индивидуально для каждого показателя.
Рис. 2. Закладка «Настройки классов показателей» окна «Настройки»
Определение числа классов в автоматическом режиме производится по одной из формул (1), представленных в табл. 1. Выбор конкретной формулы зависит от числа единиц наблюдения п. Так, для 30>п>50 применяется формула Стерджесса, для 50>п>100 используется формулу К. Брукса и Н. Карузерса.
При дальнейшем автоматическом или полуавтоматическом определении числа границ диапазонов классов определяли величину классового интервала, (2).
Таблица 1
Формулы для определения числа классов показателей и величины классового интервала
Количество единиц наблюдения п Число классов К* Величина классового интервала А
п<25 К=1 А= Хтах — Хтт
25>п>30 К=5
30>п>50 К=1+3,32 ¡х п (1) (2)
50>п>100 К=5 ¡х п | ^тах К-1
100>п>200 К=7 ¡х п
200>п>300 К=8 ¡х п
п>300 К=15
Примечание: * - Получившаяся при расчете величины К нецелая величина округляется по общим правилам
После определения числа классов и величины классового интервала программа (в случае работы в автоматическом или полуавтоматическом режиме) определяет концы промежутков каждого класса, которые могут использоваться в дальнейшей статистической обработке. В случае К=1 концы отрезка считаются закрытыми [Хтах'; Хим]. Концы нижнего интервала (при К>2) определяются как (3), концы каждого последующего интервала увеличиваются на величину А. Верхний (К-й) интервал имеет закрытыми оба конца.
[Хтп — (А/2); хтп + (А/2)). (3)
В сравнении с «Визуальной средой оценки факторов риска» [1,3] из функционала программы была выведена процедура импорта данных из электронных таблиц, отсутствует форма «Настройка задания для статобработки» и кнопка, связанная с ее отображением. Ее место заняла новая кнопка, открывающая другое окно - «Настройка задания для параметрического корреляционного анализа» (рис. 3). В верхней части окна расположен переключатель режима расчета, позволяющий выбрать количество совокупностей для одновременной обработки. В случае, если выбран режим «сравнение двух выборок», программа осуществляет определение всех соответствующих показателей для двух совокупностей, выводит результаты на разные листы электронной таблицы и выполняет определение статистической значимости отличия показателей, вычисленных для первой и второй совокупности и выводит эти значения на третий лист таблицы. Ниже переключателя находятся закладки, в которых пользователь указывает выражения фильтра для каждой из совокупностей, используя для этого ввод из базы данных фильтров. Также допускается ручной ввод выражений фильтров. В центральной области формы находится таблица с наименованиями-псевдонимами и выражениями фильтров, доступных для выбора. Ниже размещены кнопки управления базой данных фильтров и запуска различных заданий для корреляционного анализа.
Первая кнопка «20 анализ» запускает обработку данных, в основе которой лежит расчет следующих показателей:
1. Эмпирический коэффициент корреляции Гху, определяемый по формуле (4). При обработке малочисленных выборок (п<30) для уве-
10ШМАЬ ОБ ШШ МБЭТСАЬ ТБСНМОШСТББ - 2016 - V. 23, № 4 - Р. 280-286
личения точности выполнялось умножение эмпирического коэффициента корреляции на поправочный коэффициент (5):
Е ( - х) - у) Е ( - - у)
, (4)
ху '-'у а/е(( - X)2Е(у. - у)2
где Sx и sy - дисперсия первой и второй выборки;
1 - г2 1 +-
2( - 3)
(5)
1Ф Гху
п - 2
1-Г >•
1 - г
Выбор мет аса впали; Обработка одном I :иеокупносш О Сравнение двум выборок
1 Холециститы Язмнная болезнь
Выражение «ипьтра 1 -й совокупности (СЬЫедй-И
I Наименование Выражен« фильтра
| Был стресс | ¡[5иев« = 1| 1 -
|ВсеЖКК |[Б1В-1)
| Женатые мужчины ¡(ГаглСопс! = 1)АМ0 (Сета)« = 0)
|Женш и не [ГСаж1ег.1И№10г«ам>0)
|Женщины с ЖКК ||6епйе»»иАМ0 (Б1В "1)
¡Женщины с холецисп |(СИо1есуз1 = 1] ¿N0 (Бепйег ■ 1]
Замужние женщины |(РатСоп(1 -1) АМО (Оегйег - 11
Мужчины с ЖК.?. |(Беге1ег ■ 0) АМ0 (Б1В-1)
Мужчины с холецисти! ||СКо1есу51 = 1) АЫО [6endeг = 0)
¡Обострения 2 раза в г ¡(АсЫеРгеч = 2)АМ0 (АсШеРгеч = 1)
1 |Пьющие с панкреатитом ||АкоЬойЬ( ■ 1) АМВ (РапегеаШ* -1)
1 ¡Холециститы ¡(СМесуй-Ц
1 ¡Холециститы и панкреатит [сочетание) |(Рапстеа<|1в ■ 1)АЫ0 |СЪо1есу$( ■ пиЩ
1 | Я Б, выявленная еперс | (РерНЛсеЮим) = 11АМО [РерМЛсегБайг = ЦА1-Ю (ДаЛеГгед = 1 5| „
00000 0
^ | 20 ш« | | \Л Множественная с .орреляция | ]£ Частная корреляция | | X Отмена
Рис. 3. Окно настройки задания для параметрического корреляционного анализа
Среда также осуществляла вычисление (6) и оценку критерия для проверки нулевой гипотезы 1ф путем сравнения с критическими точками:
(6)
При выводе результатов расчетов в электронную таблицу среда устанавливает цвета заливки ячеек и их оттенки в соответствии со степенью и знаком связи, на которую указывает коэффициент. На отрезке значений Гху £ [0, 1] цвет ячеек выбирается в диапазоне от белого до красного, на отрезке [-1, 0] - от синего до белого.
Программа также выводит в электронную таблицу значения tф, заливая соответствующую ячейку красным цветом, если в результате сравнения критерия с критической точкой tst Р<0,001, желтым - если Р<0,01 и зеленым - если Р<0,05. В случае P>0,05 ячейка не выделялась.
При одновременном анализе двух выборок выполняется сравнение соответствующих коэффициентов корреляции между совокупностями. Для вычисления коэффициента Стью-дента вычисляется частное от деления модуля разности коэффициентов корреляции ^т) к своей статистической ошибке sd, определяемой по формуле (7):
'л =д/'г2 + < , (7)
где sr2 - квадраты статистических ошибок для первой и второй совокупностей, определяемые по формуле (8):
2 1 - Г 2
'г =-
п - 2
(8)
После чего программа сравнивает критерий достоверности 1ф с критической точкой для числа степеней свободы к равной (9):
к = п1 + п2 - 4 . (9)
2. Коэффициент корреляции с поправкой Р. Фишера х. В связи с тем, что при значительной корреляции (тху>0,5), выявленной при анализе небольших выборок, распределение коэффициента становится асимметричным, применяется преобразование критерия по следующей формуле (10):
' (10)
11 + Г„ 1 + Г„
z =- 1п-- = 1,15129-^
2 1 - г,„ 1 - г,„
Для коэффициента корреляции с поправкой Фишера вычисляется критерий достоверности 12 по формуле (11), его значение потом сравнивается с критическими точками:
г, = > гл. (И)
Сравнивая коэффициенты корреляции с поправкой Фишера 2 двух совокупностей, программа вычисляет критерий достоверности tz. (12), который потом сравнивается с критической точкой tst для к=т+П2-4.
, (12)
(13)
(14)
Л;
г, = — > г„
где Л, = , - , а sd - ошибка, вычисляемая по формуле (14):
1 1 - + -
' п1 - 3 п2 - 3 Для оценки результатов исследования оператором программа дополнительно создает таблицу, в которой приводит число единиц наблюдения для каждой комбинации пар количественных показателей, применявшихся в расчете коэффициентов Гху и х.
1=1
г=1
гг
ху ху
Результат оценки достоверности разностей йт и также выделяется в третьем листе таблицы результатов в зависимости от итогов сравнения Ьф и с критическими точками Ьвь.
3. Корреляционное отношение К. Пирсона (Нух и Нху). Коэффициенты корреляции Тху и г предназначены для оценки исключительно линейной связи между количественными показателями, что является их недостатком. С целью его преодоления визуальная среда вычисляет значения Нух и Нху, способные продемонстрировать как линейную, так и нелинейную связь. Вычисление данного отношения требует группировки показателей, с этой целью программа использует данные из БД настроек классов. Поскольку Нух=Нху только при строго линейной зависимости, показатели вычисляются попарно по формуле (15):
hyx =
X fx ( - y)2 и к = )X fy Я - x)),
(15)
X Л ( - У)2 'У1X л ( - х)2
где у и х - общие, а уХ и Ху - групповые средние арифметические, /у - частоты ряда У, /х - частоты ряда X.
Программа выводит в таблицы оба показателя в каждой паре количественных признаков, указывая влияющий признак в первой строке, а зависимый - в первом столбце электронной таблицы. Степень связи для наглядности выделяется путем заливки ячейки цветом большей или меньшей интенсивности.
Оценки достоверности корреляционного отношения выполняются посредством вычисления критерия достоверности Ьф по формуле (16) и Р-критерия Фишера Рф, вычисляемого, как (18):
Н
, (16)
sн
где эй - ошибка корреляционного отношения, вычисляемая по формуле (17):
4\-Н
4n - 2
F0 =
h2
n - a
1 - h2 a - 2
(17)
(18)
где а - количество классов вариационного ряда.
Значения критерия достоверности Ьф и Р-критерия Фишера Рф сравниваются с критическими точками. В электронной таблице наличие достоверности оценки корреляционного отношения и ее степень обозначаются цветом.
4. Коэффициенты детерминации Тху2 и Н2 (показатель силы влияния). С целью выявления того, какая доля вариации одного признака определяется варьированием другого, вычисляли показатели Тху2 и Н2. Вычисление выполнялось путем возведения в квадрат показателей тху, Нху, Нух. При отображении показателя цвет ячейки в целях наглядности менялся программой.
5. Показатель криволинейности у рассчитывается по формуле (19) и позволяет оценить вид связи двух количественных показателей:
7 = Н2 - г2. (19)
Всего вычисляется по два показателя для каждой пары количественных признаков, которые отображаются программой в электронной таблице. Значение показателя у проверяется путем вычисления Б-критерия Фишера по формуле (20):
(20)
F ■■
Г
1 - h2 a - 3
> F
где Р$ь - критическая точка Р-критерия Фишера, оцениваемая по таблице. Значения степеней свободы принимались равными: к=а-2, к2=п-а.
6. Критерий Блекмана В вычисляется в качестве простого и строгого показателя оценки гипотезы криволинейности связи [6]. Для расчета используется формула (21):
В = п(н2 - г2). (21)
При значении критерия В<11,37 связь признается линейной, при значении В>11,37 - нелинейной.
Вторая кнопка формы «Настройка задания для корреляционного анализа» «Множественная корреляция» запускает обработку данных, в основе которой лежит выявление и статистический анализ многомерных корреляционных связей. Программа выполняет расчет коэффициента множественной корреляции Тх(у%) по формуле (22):
r + r — 2 r r r
I xy xz xy xz yz
I i-ryz
(22)
где Тху, Тхг и Туг - коэффициенты линейной корреляции между признаками рядов Х-У, Х-Ъ и У-Ъ.
Среда автоматически оценивает значимость коэффициента множественной корреляции, выполняя расчет критерия Стьюдента Ьф и сравнивая его затем с критическими точками Число степеней свободы принимается равным к=п-3. При отображении результата ячейка
rx(yz) -
Su =
h
электронной таблицы со значением коэффициента корреляции заливается цветом, интенсивность которого определяется величиной коэффициента. Ячейка со значением критерия достоверности Ьф окрашивается зеленым цветом при Р<0,05, желтым - при Р<0,01, красным -при Р<0,001.
В общей сложности программа выводит 15 таблиц (по одной на каждый количественный показатель), включающих одновременно значения Тх(уг) и Ьф в случае установки переключателя на анализ одной совокупности и 30 таблиц при анализе 2 выборок. Дополнительно создается 15 таблиц с числом единиц наблюдения, участвовавших в анализе.
Третья кнопка формы «Настройка задания для корреляционного анализа» «Частная корреляция» запускает процедуру вычисления частного (парциального) коэффициента корреляции Тху(г) по формуле (23). Данный показатель призван продемонстрировать взаимное влияние двух признаков при исключенном влиянии третьего. Так, заключение признака г в скобки обозначает исключение его влияния на взаимное влияние параметров х и у:
г = Гху - Г„Гу. . (23)
Вычисление показателей Тхг(у), Туг(х) с исключенным влиянием показателей у или х производится по формулам (24) и (25), соответственно:
(24)
z(y) ■
'yz(x) ■
\¡{i - r2 ) - r2z)
(25)
В зависимости от степени связи показателей ячейки таблицы, содержащие значения частного (парциального) коэффициента корреляции окрашивается в тона красного цвета (для положительной связи) или синего цвета (для
отрицательной). Интенсивность оттенка определяется значением коэффициента. Для оценки достоверности коэффициента частной корреляции программа вычисляет критерий достоверности Ьф по формуле (26):
ry¡n - 2
VI-
(26)
Ячейки электронной таблицы со значениями Ьф выделяются красным цветом, если в результате сравнения критерия с критической точкой Р<0,001, желтым - если Р<0,01 и зеленым - если Р<0,05. Если значение Р превышает 0,05, ячейка не выделяется.
В общей сложности среда создает 15 групп таблиц, по одной для каждого показателя, влияние которого было исключено. В отдельном листе программа создает таблицы со значениями числа единиц наблюдения п для удобства последующего анализа и оценки. В случае анализа двух совокупностей число таблиц удваивалось.
Выводы:
1. В ходе исследования решена задача разработки анкеты и накопительной карты для сбора данных о ФР у больных с хирургическими заболеваниями верхнего этажа брюшной полости (язвенной болезни, холецистита и панкреатита).
2. Предлагаемая «Визуальная среда параметрического корреляционного анализа факторов риска» позволяет осуществлять расчет коэффициентов корреляции, осуществлять их сравнение, формировать классы признаков и рассчитывать корреляционное отношение, оценивать характер связи, вычислять коэффициенты множественной и парциальной корреляции, а также производить оценку уровней значимостей полученных показателей путем сравнения значений с критическими точками
'ф
2
r —rr
yz xy xz
Литература
1. Визуальная среда оценки факторов риска: Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ 2013613667 Рос. Федерация. № 2013611494; заявл. 26.02.2013; опубл. 26.02.2013.
2. Визуальная среда параметрического корреляционного анализа факторов риска: Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ 2013613672 Рос. Федерация. № 2013611591; заявл. 26.02.13; опубл.
References
Vizual'naya sreda otsenki faktorov riska : Svidetel'stvo o gos. registratsii programmy dlya EVM 2013613667 Ros. Federatsiya. № 2013611494; zayavl. 26.02.2013; opubl. 26.02.2013. Russian.
Vizual'naya sreda parametricheskogo
korrelyatsionnogo analiza faktorov riska: Svidetel'stvo o gos. registratsii programmy dlya EVM 2013613672 Ros. Federatsiya. № 2013611591; zayavl. 26.02.13;
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2016 - V. 23, № 4 - P. 280-286
12.04.13.
3. Лазаренко В.А., Антонов А.Е., Бобынцев И.И. Визуальная среда оценки факторов риска у больных с хирургической патологией // Современные проблемы науки и образования. 2016. № 3; URL: http://www.science-education.ru/article/view?id=24678 (дата обращения: 06.06.2016).
4. Лазаренко В.А., Суковатых Б.С., Антонов А.Е., Но-вомлинец Ю.П. Анализ факторов риска развития язвенной болезни в сравнении с другими заболеваниями гепатопанкреатодуоденальной зоны // Курский научно-практический вестник «Человек и его здоровье». 2009. № 1. С. 95-100.
5. Лазаренко В.А., Антонов А.Е. Роль социальных факторов риска в развитии язвенной болезни в Курской области // Курский научно-практический вестник «Человек и его здоровье». 2016. № 2. С. 38-42.
6. Лакин Г.Ф. Биометрия / Учебное пособие для биол. спец. вузов. 4-е изд., перераб. и доп. М.: Высшая школа, 1990 . 352 с.
7. Fink G. Stress controversies: post-traumatic stress disorder, hippocampal volume, gastroduodenal ulceration // Journal of neuroendocrinology. 2011. Vol. 23(2). P. 107-117. DOI: 10.1111/j.1365-2826.2010.02089.x.
8. Kato I., Nomura A.M.Y., Stemmermann G.N., Chyou P.-H. A Prospective Study of Gastric and Duodenal Ulcer and Its Relation to Smoking, Alcohol, and Diet // American Journal of Epidemiology. 1992. Vol. 135 (5). P. 521-530.
9. Levenstein S. Helicobacter pylori and ulcers. Against reductionism // BMJ. 2009. Vol. 339. P. b3855. DOI: 10.1136/bmj.b3855.
10. Levenstein S. The very model of a modern etiology: a biopsychosocial view of peptic ulcer // Psychosom Med. 2000. Vol. 62. P. 176-185.
11. Roizen M.F., Oz M.C., Gut Feelings: Your Digestive System, 2005. P. 175-206.
12. Whitcomb D.C. Pancreatitis http://www.niddk.nih.gov/ health-information/health-topics/liver-disease/ pancrea-titis/Pages/facts.aspx August 16, 2012. (дата обращения: 23.06.2016).
opubl. 12.04.13. Russian.
Lazarenko VA, Antonov AE, Bobyntsev II. Vizual'naya sreda otsenki faktorov riska u bol'nykh s khirurgi-cheskoy patologiey [Visual medium of the estimation of the factors of risk in patients with the surgical pathology]. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya [internet]. 2016[cited 2016 Jun 6];3[about 8 p.]. Russian. Available from: http://www.science-
education.ru/article/view?id=24678. Lazarenko VA, Sukovatykh BS, Antonov AE, Novomli-nets YuP. Analiz faktorov riska razvitiya yazvennoy bolezni v sravnenii s drugimi zabolevaniyami gepato-pankreatoduodenal'noy zony [Analysis of the factors of the risk of the development of ulcer in the comparison with other illnesses of the gepatopankreatoduodenal-noy zone]. Kurskiy nauchno-prakticheskiy vestnik «Chelovek i ego zdorov'e». 2009;1:95-100. Russian. Lazarenko VA, Antonov AE. Rol' sotsial'nykh faktorov riska v razvitii yazvennoy bolezni v Kurskoy oblasti [Role of the social factors of risk in the development of ulcer in the Kurskaya district]. Kurskiy nauchno-prakticheskiy vestnik «Chelovek i ego zdorov'e». 2016;2:38-42. Russian.
Lazarenko VA, Antonov AE. Rol' sotsial'nykh faktorov riska v razvitii yazvennoy bolezni v Kurskoy oblasti [Role of the social factors of risk in the development of ulcer in the Kurskaya district]. Kurskiy nauchno-prakticheskiy vestnik «Chelovek i ego zdorov'e». 2016;2:38-42. Russian.
Fink G. Stress controversies: post-traumatic stress disorder, hippocampal volume, gastroduodenal ulceration. Journal of neuroendocrinology. 2011;23(2):107-17. DOI: 10.1111/j.1365-2826.2010.02089.x. Kato I, Nomura AMY, Stemmermann GN, Chyou P-H. A Prospective Study of Gastric and Duodenal Ulcer and Its Relation to Smoking, Alcohol, and Diet. American Journal of Epidemiology. 1992;135(5):521-30.
Levenstein S. Helicobacter pylori and ulcers. Against reductionism. BMJ. 2009;339:b3855. DOI: 10.1136/bmj.b3855.
Levenstein S. The very model of a modern etiology: a biopsychosocial view of peptic ulcer. Psychosom Med. 2000;62:176-85.
Roizen MF, Oz MC, Gut Feelings: Your Digestive System; 2005.
Whitcomb DC. Pancreatitis http://www.niddk.nih.gov/ health-information/health-topics/liver-disease/ pancrea-titis/Pages/facts.aspx August 16, 2012. (data obrashche-niya: 23.06.2016).
