ВходРегистрацияО проектеFAQКонтакты
  
Внедрение наукоёмкой модели экономики преследует цель увеличить до 70 процентов долю несырьевой продукции в казахстанском экспортном потенциале. Создание новых высокотехнологических отраслей экономики потребует роста финансирования науки до уровня не ниже 3 процентов от ВВП.
Стратегия "Казахстан-2050"
"Наша молодежь должна учиться, овладевать новыми знаниями, обретать новейшие навыки,
умело, и эффективно использовать знания и технологии в повседневной жизни"
Н.А. Назарбаев
УВАЖАЕМЫЕ ПОСЕТИТЕЛИ! В диссертационном зале
АО «НЦНТИ» открыт доступ к Электронной библиотеке
диссертаций Российской государственной библиотеки

(ЭБД РГБ).  Предоставляются услуги просмотра полного текста диссертации или автореферата и их распечатка.
 
Видео заседаний и интервью председателей ННС
Карта науки Республики Казахстан
Интерактивная
Карта Казахстана
Международные базы данных
Коллекция трудов казахстанских ученых
Математическая модель вероятности события “инсульт- факторы риска»
Тематика: 

УДК 616.831-005.1/.379-008.64-07

Ключевые слова: инсульт, факторы риска, уравнение регрессии, вероятность.

Введение. Инсульт является одной из главных причин смертности в мире [2]. Сахарный диабет 2 типа (далее СД) значительно увеличивает риск развития инсульта [4]. Для осуществления скрининга состояния здоровья пациентов необходимо разработать методику, прогнозирующую вероятность возникновения инсульта у пациентов с СД и у пациентов без него, учитывая возможные факторы риска.

Целью исследования явилась разработка математической модели «инсульт- факторы риска» для определения вероятности возникновения инсульта в социальных группах и у отдельных граждан.

Материалы и методы исследования.В исследование включены 153 участника в возрасте от 40 до 83 лет с равным включением мужчин и женщин.

Первая группа -32 пациента с нарушениями мозгового кровообращения. За текущий год 3 пациента перенесли инсульт.
В группу больных с сахарным диабетом включено 94 пациента, имеющих сахарный диабет в компенсаторной стадии, инсульт за текущий год у 9 человек. Контрольную группу составили 30 практически здоровых людей, сопоставимых по возрасту и полу. Критериями включения в контрольную группу были возраст от 40-80 лет, нормальное артериальное давление, ИМТ в пределах 18,5-25,0, показатели биохимического анализа крови и аппаратных методов диагностики соответствующих относительной норме.

У всех участников исследования проводилось анкетирование. В анкете представлены вопросы на выявление факторов риска.

Затем были проведены следующие измерения: индекс массы тела (ИМТ), систолическое артериальное давление (САД) и диастолическое артериальное давление (ДАД), частота дыхательных движений (ЧДД) и частота сердечных сокращений (ЧСС).Определение уровня глюкозы крови (в этом и других анализах) утром натощак в стандартных условиях. Гликозилированный гемоглобин определялся иммунологическим методом при помощи реагентов Vital и спектрофотометра DR 2800 с длиной волны 443 нм.Исследования свертывающей системы крови (ПТИ, количество фибриногена, агрегация тромбоцитов, АПТВ) проводилось на одноканальном анализаторе параметров гемостаза Clot – 1.Дляопределение биохимических показателей крови (холестерин, триглицериды, АЛАТ, АСАТ, общий билирубин, прямой билирубин, мочевина, креатинин, общий белок) использовались реагенты фирмы Vital с биохимическим анализатором BioSystemA-15.ЭКГ исследование проводилось в 12 отведениях на электрокардиографе BTL-088D, Великобритания 2011, а ЦДК б/ц ствола проводилось сканером MEDISON SONOACE X8. Линейный датчик 5-12 мГц.

Следующим этапом явилась статистическая обработка измерений, которую проводили согласно общепринятым методам в программе Statistica 6.1. Для получения коэффициентов корреляции была создана квадратная корреляционная матрица. Полученная зависимость подчинялась нормальному закону распределения [3].

Поскольку данные исследования включали как качественные, так и количественные признаки, появилась необходимость создания матрицы с закодированными значениями. Определялся максимум и минимум изучаемого фактора, полученный интервал разбивался на необходимое количество пронумерованных интервалов (количество и размер интервалов определялся исследователем согласно нормальным значениям показателей, а также частоте появления значений в интервале).

Событие (инсульт) в матрице- зависимая переменная и кодировалось 1 и 0. Остальные же факторы риска явились независимыми переменными и кодировались в зависимости от количества интервалов у данного фактора.

Для ЦДК выделили следующие наиболее часто встречающиеся критерии у участников исследования: атеросклероз сонной артерии, повышение периферического сопротивления в сонных артериях, деформация позвоночных артерий, компрессия позвоночных артерий, ускорение кровотока в бассейне позвоночных артерий, норма. Для ЭКГ критериями выступили следующие данные: аритмия, тахикардия, экстрасистолия, нарушение проводимости, нарушение реполяризации, норма. При наличии признака ячейке присваивалось значение 1, при отсутствии-2.

Результаты и обсуждение. Анализ корреляционных связей проводился для двух групп: 1- участники с произошедшим инсультом и участники контрольной группы; 2- пациенты с СД с относительно нормальными показателями для обозначения минимальной вероятности возникновения инсульта и пациенты с СД с произошедшим инсультом.

В первой группе мы наблюдаем тесную зависимость инсульта от следующих факторов: повышенный индекс массы тела, длительность АГ, повышение САД, ДАД, ЧСС, изменение показателей мочевины и креатинина. Самым тесно коррелируемым признаком из всех рассмотренных является количество фибриногена. Интересно, что длительность АГ тесно коррелирует с гликозилированным гемоглобином.

Во второй группе значимая теснота корреляции присутствует между событием инсульт и длительностью АГ, и САД. Между факторами длительность заболевания СД и длительность АГ существует значимый коэффициент корреляции. Столь большая разница в количестве коррелируемых факторов в разных группах обусловлена разными путями развития нарушения мозгового кровообращения у больных СД и пациентами, не имеющих данной патологии.
Таблица.Обобщенная таблица данных.

№Х

Фактор

Коэффициент корреляции фактора с событием инсульт

Диапазон интервала

Коды интервала

Коэффициент регрессии

1 гр

2 гр

1 гр

2 гр

Х1

Возраст

0,16

0,19

Меньше 60-90

1-4

-2,45497

-0,240133

Х2

ИМТ

0,38

-0,05

16-31 и выше

1-4

10,56

-1,93289

Х3

Длительность АГ

0,28

0,23

0-21 и выше

1-6

2,7

-4,16929

Х5

САД

0,28

0,34

110-191 и выше

1-9

5,056959E+00

2

Х6

ДАД

0,31

0,08

60-110 и выше

1-5

1,9506

-1,24113

Х7

ЧСС

0,36

0,14

Ниже 60-81 и выше

1-4

1,127639

3,9

Х8

ЧДД

0,13

-0,01

16-21 и выше

1-3

3,57748

5,31

Х9

Глюкоза крови

0,01

-0,02

3,3-12 и выше

1-4

-5,67782

-3,24604

Х10

Холестерин

0,03

-0,04

Ниже 5.2-8 и выше

1-4

-4,47648

-4,43646

Х11

Триглицериды

-0,08

0,13

0,14-4,5 и выше

1-3

-11,1834

7

Х12

ПТИ

-0,07

0,11

77-101 и выше

1-4

3,56

-4,45344

Х13

Фибриноген

0,44

-0,02

2,3-7,5

1-3

-3,07065

-4,57874

Х14

Агрегация тромбоцитов

-0,22

0,04

13-19 и выше

1-3

2,31037

18

Х15

АПТВ

-0,18

-0,03

23-41 и выше

1-3

-0,756821

-4,08824

Х16

Алат

-0,14

0,14

0-61 и выше

1-3

-1,28629

-4,01144

Х17

Асат

-0,07

0,07

0-61 и выше

1-3

-8,35471

-2,47517

Х18

Билирубин общий

0,24

0,14

8,6-20,6 и выше

1-3

1,99058

-1,29847

Х19

Билирубин прямой

0,07

0,15

3,4-12 и выше

1-3

-2,20222

-0,666565

Х20

Мочевина

0,26

0,07

25-51 и выше

1-4

6

9,620053E+00

Х21

Креатинин

0,30

0,07

40-116 и выше

1-5

-7,56844

-7,49193

Х22

Общий белок

-0,14

-0,10

Ниже 65-86 и выше

1-4

1,38996

1,42290

Х23

Тахикардия

-

-

Да/нет

1-2

-5,99556

0,229491

Х24

Нарушение проводимости миокарда

-

-

Да/нет

1-2

-1,58150

1,776381

Х25

Нарушение процессов реполяризации

миокарда

-

-

Да/нет

1-2

-2,31624

-0,340166

Х26

Аритмия

-

-

Да/нет

1-2

6,2482

-24,3798

Х27

Экстрасистолия

-

-

Да/нет

1-2

-11,0942

-27,0057

Х28

Норма ЭКГ

-

-

Да/нет

1-2

1,149431

1,142954

Х29

Атеросклероз сонной артерии

-

-

Да/нет

1-2

-0,581736

6,0955

Х30

Повышение периферического сопротивления

-

-

Да/нет

1-2

-4,18548

-5,64649

Х31

Деформация ПА

-

-

Да/нет

1-2

0,658318

-19,4154

Х32

Компрессия ПА

-

-

Да/нет

1-2

-4,66957

16

Х33

Повышение ускорение кровотока в бассейне ПА

-

-

Да/нет

1-2

9,98

16

Х34

Норма ЦДК

-

-

Да/нет

1-2

-1,63149

2,914050E+01

Х35

Гликозилированный гемоглобин

0,13

0,02

4-12 и выше

1-9

-7,53494

0,917

Х36

Длительность заболевания СД

-

0,18

0-21 и выше

1-6

1,785463

-1,38249

Следующим этапом явилось математическое моделирование, которое основывалось на методе логистической регрессии.
Математическая модель позволяет: изучить характер изменения показателя при изменении действующих на систему факторов, оценить степень влияния факторов на величину показателя-отклика, прогнозирование показателя-отклика для заданных уровней факторов, определение оптимальных уровней факторов для обозначения желаемых или требуемых значений показателей состояния системы[5].

Эта модель имеет вид:
y = exp(b0 + b1*x1 + ... + bi*xi)/{1 + exp(b0 + b1*x1 + ... + bi*xi)};
0Где: y- вероятность возникновения инсульта;
b0- свободный член
b1….bi- коэффициенты регрессии факторов х1…хi
В результате обработки получили коэффициенты регрессии сведенные в таблицу 1.
В качестве примера приведем уравнение регрессии для пациентов 1 группы:
Y= EXP(0.394929-2.45497*X1+10.56*X2+2.7*X3+5.056959E+00*X5+1.9506*X6+1.127639*X7+
3.57748*X8-5.67782*X9-4.47648*X10-11.1834*X11+3.56*X12-3.07065*X13+2.31037*X14-0.756821*X15-1.28629*X16-8.35471*X17+1.99058*X18-2.20222*X19+6*X20-7.56844*X21+1.38996*X22-5.99556*X23-1.58150*X24-2.31824*X25+6.2482*X26-11.0942*X27+1.149431*X28-0.581736*X29-4.18548*X30+0.658318*X31-4.66957*X32+9.98*X33-1.63149*X34-7.53494*X35+1.785463*X36/ 1+ EXP(0.394929-2.45497*X1+10.56*X2+2.7*X3+5.056959E+00*X5+1.9506*X6+1.127639*X7+
3.57748*X8-5.67782*X9-4.47648*X10-11.1834*X11+3.56*X12-3.07065*X13+2.31037*X14-0.756821*X15-1.28629*X16-8.35471*X17+1.99058*X18-2.20222*X19+6*X20-7.56844*X21+1.38996*X22-5.99556*X23-1.58150*X24-2.31824*X25+6.2482*X26-11.0942*X27+1.149431*X28-0.581736*X29-4.18548*X30+0.658318*X31-4.66957*X32+9.98*X33-1.63149*X34-7.53494*X35+1.785463*X36;

Уравнение(1)
Для определения вероятности наступления инсульта необходимо вместо Х1…Х36 подставить код интервала, которому принадлежат показатели. При отрицательном коэффициенте необходимо подставлять значения кода в обратном порядке.Также мы определили, что шансы развития инсульта в группе с СД в 2,08 раза выше, чем у участников без СД.
Критерии значимости составляли р=0,02038, при хи2=54,174 для второй группы, а для первой группы р=0,03683, при хи2=51,352. Данные критерии значимости подтверждают работоспособность модели [1].

Уравнение регресси по своей математической сущности приближается к детерминированому. Дифференцирование функции вероятности не дает нам точные расчетные данные, но позволяет определить знак скорости нарастания вероятности заболевания инсультом.

Производная от вероятности имеет видdy/dxi=az/((1+z)^2) ,
Где: a= b0+b1+…+bi-1
z= exp b0+b1+…bi *x

При увеличении xidy/dxi □(→┬ ) 0
Таким образом, если при увеличении факторов риска вероятность события увеличивается, то скорость возрастания вероятности уменьшается.

Функция вероятности от любого фактора риска представляет собой гиперболу, асимптотически приближающуюся к 1, а функция изменения скорости вероятности – гиперболу, стремящуюся к 0.

Заключение. Проведенные исследования позволили сделать следующие выводы:
Установлены коэффициенты корреляции. Наибольшая теснота связи в первой группе у события «инсульт» с факторами: повышенный индекс массы тела, длительность АГ, повышение САД, ДАД, ЧСС, изменение показателей мочевины и креатинина. Самым тесно коррелируемым признаком из всех рассмотренных является количество фибриногена. Во второй группе выявлена значимая теснота корреляции между событием «инсульт» и длительностью АГ, и САД.

Разработана математическая модель на основе логистической регрессии, позволяющая определять вероятность наступления инсульта у больных СД и пациентов, не имеющих СД.

Анализ математической модели позволил установить скорость нарастания инсульта в выборке, что можно спроецировать на генеральную совокупность населения.

Проведенное исследование явилось базой для разработки методики прогнозирования вероятности возникновения инсульта у различных социальных групп и граждан.

Пристатейные списки литературы
Гланц С. Медико-биологическая статистика учеб.для вузов. — М.: Практика, 1998. — С. 459с.
Официальное периодическое издание :Всемирная организация здравоохранения: Десять ведущих причин смерти// Информационный бюллетень.-2011.-№ 310. URL: http://www.who.int/governance/eb/who_constitution_ru.pdf
Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных.- М., Медиа-Сфера. - 2006. - 305с
Щепанкевич Л.А., Вострикова Е.В., Пилипенко П.И. Клинические особенности ишемического инсульта, развившегося на фоне сахарного диабета 2 типа // Медицина и образование в Сибири.-2012.-№3.URL:http://www.ngmu.ru/cozo/mos/article/text_full.php?id=73
Юнкеров В. И., Григорьев С. Г. Матиматико- статистическая обработка данных медицинских исследований. – СПб.: ВМедА, 2002.- 266с.

Источник: Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 1;
Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 1

Автор: Кадырова И. А. , Карагандинский Государственный Медицинский Университет
  1803
Для того, чтобы оставить комментарий, вам необходимо пройти авторизацию на сайте
050026, Алматы, ул. Богенбай батыра, 221
Тел: 8 (727) 378 0509
E-mail: dir@inti.kz
      Все права защищены
©ННП 2013 - 2019