РАЗРАБОТКА ПРОГНОСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ РИСКА РАЗВИТИЯ СИЛИКОЗА
, ,
РГКП «Национальный центр гигиены труда и профессиональных заболеваний» МЗ РК, Караганда, Республика Казахстан
Одной из актуальных проблем современной профпатологии являются пылевые заболевания легких, которые часто приводят к временной и стойкой утрате трудоспособности, нанося огромный экономический ущерб государству [1].
В структуре профессиональной заболеваемости за 2007 год одно из ведущих мест занимает патология органов дыхания (24,8%), третью часть которых составили больные пневмокониозом [2].
Пневмокониозы по распространенности и тяжести клинических проявлений занимают одно из ведущих мест среди профессиональных заболеваний. Это связано прежде всего с широким развитием горнорудной промышленности, машиностроения и других производств, связанных с пылевыделением.
Клиническая картина пневмокониозов в течение определенного периода может протекать малосимптомно и проявляться только тогда, когда легочная функция уже существенно нарушена, а назначаемая терапия и вывод рабочих из запыленных условий являются не столь эффективными [3, 4]. В этой связи остаются чрезвычайно актуальными вопросы ранней диагностики и прогноза развития пылевых заболеваний легких.
Наибольшее распространение в прогнозировании функционального состояния получили методы математического моделирования [5, 6]. Математическое моделирование позволяет количественно отразить взаимосвязь ряда факторов, выявленных качественным анализом
, использовать результаты автономных прогнозов о динамике отдельных факторов, построить систему взаимосвязанных моделей [7-9].
При прогнозировании врачу часто приходится решать альтернативные диагностические задачи, т. е. выбирать одну из двух диагностических гипотез.
Основной задачей медицинского прогнозирования является определение степени толерантности организма человека к воздействию различных факторов внешней среды с целью уточнения его предрасположенности к тому или иному заболеванию [10], а если оно уже возникло, то предсказание особенностей его течения в будущем и исход. Медицинское прогнозирование является основой развития и совершенствования профилактики, которой принадлежит будущее медицины [11].
Целью данного исследования явилась разработка математической модели прогнозирования риска развития силикоза.
Материалы и методы. Был проведен ретроспективный анализ срока развития силикоза у горнорабочих горнорудной промышленности на основании данных выкопировки 798 историй болезни 52 больных силикозом, находившихся на стационарном лечении в терапевтическом отделении Национального центра гигиены труда и профессиональных заболеваний с 1994 по 2007 год, с учетом их первичного обращения. Возраст больных составил 41,73±0,92 года, стаж работы во вредных условиях труда – 18,17±0,96 года.
Для разработки математической модели прогнозирования были изучены сроки перехода больных из группы «К (0-I) по силикозу» в группу «больные силикозом» на протяжении всего анализируемого периода (с 1994 г. по 2007 г.) для обоснования наиболее часто встречающего срока развития заболевания. Выявлено, что наибольший процент случаев перехода из группы «К (0-I) по силикозу» в группу «больные силикозом I стадии» приходится на периоды до 3 лет и от 3 до 7 лет.
Так, при мониторировании выявлено, что в первые 3 года в среднем от 10 до 20% обследованных ежегодно переходят из группы «К (0-I)» в группу больных. В последующие 4 года отмечается уменьшение количества ежегодно переходящих больных от 5 до 15%. Процент случаев перехода из группы «К (0-I) по силикозу» в группу «больные силикозом I стадии» до 3 лет составил 46%, при сроке 3-7 лет – 38%.
Для решения задачи классификации, позволяющей отнести объект с определенным набором признаков к одному из выделенных групп, был проведен дискриминантный анализ с использованием программного пакета STATISTICA 5.5. Основными этапами предлагаемой методики классификации по уровню риска возникновения заболевания являются:
- выбор параметров, по которым проводится разграничение объекта;
- формирование обучающей выборки;
- выбор метода разграничения объекта;
- установление однородности выделенного объекта.
Одной из главных задач при проведении классификации объектов является выбор параметров, по которым ведется разграничение имеющейся выборки на однородные группы. Информативность показателей, содержащихся в матрице наблюдений, оценивается по F-критерию Фишера.
В модель включаются те показатели, для которых уровень значимости по F-критерию p≤0,05. В программе STATISTICA, содержащих оценку информативности параметров, включенных и не включенных в линейную дискриминантную функцию, даются дополняющие сведения об информативности по критериям Wilks’ Lambda, Partial Lambda и толерантности симптомов. Статистика Лямбда Уилкса является стандартной статистикой, используемой в стандартной статистике для обозначения статистической значимости мощности дискриминации в текущей модели. Ее значение меняется от 1,0 (нет никакой дискриминации) до 0,0 (полная дискриминация). Поле толерантности позволяет исключить из модели неинформационные переменные. Значение толерантности вычисляется как 1-R2 переменной со всеми другими переменными в модели. Если толерантность имеет значение меньшее, чем значение по умолчанию 0,01, то эта переменная признается не информативной и не включается в модель [12, 13].
При построении модели учитывалась полнота данных обследования – показатели рентгенологического обследования, функции внешнего дыхания и анализа крови. Показателем проверки адекватности модели являлся уровень толерантности при вычислении классификационных функций.
Первоначально в математическую модель прогнозирования силикоза, в основе которого соблюдалось правило отнесения конкретного больного к одной из двух альтернативных групп – до 3 и от 3-7 лет, были взяты все 19 показателей функции внешнего дыхания (жизненная емкость легких (ЖЕЛ), форсированная жизненная емкость легких (ФЖЕЛ), объем форсированного выдоха за 1 секунду (ОФВ1), пиковая объемная скорость (ПОС), максимальные объемные скорости на уровне 25, 50, 75% ФЖЕЛ (МОС25, МОС50, МОС75)) и анализа крови (эритроциты, гемоглобин, СОЭ, лейкоциты, эозинофилы, сегментоядерные лейкоциты, лимфоциты, моноциты, белок, фибриноген, сиаловые кислоты).
Информативность показателей, включенных в эту модель по Wilks’ Lambda, равнялась 0,06; уровень значимости по F-критерию (3,38) равнялся p<0,12. Значение толерантности колебалось от 0,74 до 0,99. Следовательно, эта модель не являлась в высокой степени информативной.
На следующем этапе были выделены 8 наиболее информативных из них – жизненная емкость легких, форсированная ЖЕЛ, пиковая объемная скорость, максимальная объемная скорость на уровне 50% и 75%, моноциты, лимфоциты и общий белок (табл. 1).
Таблица 1
Коэффициенты функции классификации по срокам развития силикоза
Показатель | До 3 лет | От 3 до 7 лет |
ЖЕЛ | -5,20 | -4,50 |
ФЖЕЛ | 5,49 | 5,11 |
МОС50 | 1,98 | 1,67 |
МОС75 | 194,97 | 178,51 |
ПОС | 32,01 | 30,27 |
Моноциты | -8,74 | -7,54 |
Лимфоциты | 4,20 | 3,93 |
Общий белок | 13,62 | 12,89 |
Константа | -1293,86 | -1142,76 |
В данной модели информативность показателей по Wilks’ Lambda равнялась 0,05. Уровень значимости по F-критерию (4,59) равен p<0,02. Значение толерантности – 0,92-0,94. Следовательно, эту модель можно считать в высокой степени информативной. При данной модели вероятность попадания в ту или иную группу равнялась 95,8%. Для данных информативных параметров определены соответствующие коэффициенты функции классификации по срокам развития силикоза.
С учетом выделенных информативных показателей функции внешнего дыхания и анализа крови и коэффициента классификации построена математическая модель расчета срока развития силикоза (табл. 2).
Таблица 2
Прогностическая модель сроков развития силикоза
Срок развития силикоза | Расчет функций классификации |
До 3 лет | Si=(-1293,86) + (-5,20) х ЖЕЛ + 5,49 х ФЖЕЛ + 1,98 х МОС50 + 194,97 х МОС75 + 32,01 х ПОС + (-8,74) х Моноциты + 4,20 х Лимфоциты + 13,62 х Общий белок |
От 3 до 7 лет | Si=(-1142,76) + (-4,50) х ЖЕЛ + 5,11 х ФЖЕЛ + 1,67 х МОС50 + 178,51 х МОС50 + 30,27 х ПОС + (-7,54) х Моноциты + 3,93 х Лимфоциты + 12,89 х Общий белок |
По наибольшему значению условного обозначения Si будут определяться сроки развития силикоза – до 3 и 3-7 лет. Разработанная математическая модель позволяет дифференцировать обследованных лиц с благоприятным и неблагоприятным прогнозами развития силикоза. Небольшое число включенных критериев в функции классификации и простота расчета их дают возможность применять эту систему в условиях любого лечебного учреждения.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Шаповал -эпидемиологические особенности и факторы риска профессиональной пылевой патологии легких / , , // Мед. труда и пром. экология. – 2010. – № 5. – С. 23-27.
2. Состояние и перспективы профпатологической службы Карагандинской области / , , [и др.] // Актуальные вопросы охраны здоровья работающего населения : сб. науч. тр. Нац. центра гигиены труда и профзабол. – Караганда, 2008. – С. 360-363.
3. Федорущенко и лечение пневмокониозов : учебно-методическое пособие / . – Минск, 2008. – 62 с.
4. О взаимосвязи пневмокониоза и пылевого бронхита при формировании патологии легких / // Мед. труда и пром. экология. – 2006. – № 1. – С. 22-25.
5. Информационное обеспечение информационные системы" href="/text/category/avtomatizirovannie_informatcionnie_sistemi/" rel="bookmark">автоматизированной информационной системы лечебно-профилактического учреждения / Е. Берсенева, В. Стародубов // Проблемы управления здравоохранением. – 2005. – № 6. – С. 11-18.
6. Медик к прогнозированию показателей здоровья населения / , // Проблемы соц. гигиены, здравоохранения и истории медицины. – 2005. – № 6. – С. 3-5.
7. Методические указания по математическому моделированию оценки профессионального риска / Г. К Радионова [и др.]. – М. : Редакционно-издательский комплекс НИИРРР, 2008. – 83 с.
8. Оценка профессионального риска для здоровья шахтеров-угольщиков на основе математической модели : методические рекомендации / [и др.]. – Ростов, 2008. – 72 с.
9. Математический анализ влияния факторов риска на развитие профессиональных заболеваний органов дыхания / [и др.] // Мед. труда и пром. экология. – 2010. – № 2. – С. 9-12.
10. Медведева развития, тяжести течения и исхода внебольничной и внутрибольничной пневмонии у детей раннего возраста : автореф. дис… канд. мед. наук / – Москва, 2008. – 20 с.
11. Прогнозирование риска развития профессиональной пылевой патологии у лиц, контактирующих с пылью хризотил-асбеста / [и др.] // Мед. труда и пром. экология. – 2008. – № 12. – С. 36-40.
12. Буреева статистический анализ с использованием ППП «STATISTICA» : учебно-методический материал по программе повышения квалификации «Применение программных средств в научных исследованиях и преподавании математики и механики» / . – Нижний Новгород, 2007. – 112 с.
13. Fisher L. ments on Bayesian and frequentist analysis and interpretation of clinical trials / L. D. Fisher // Control Clin. Trials. – 1996. – N 17. – P. 423-434.
