Спосіб прогнозування ступеня ризику виникнення остеопорозу

Спосіб прогнозування ступеня ризику виникнення остеопорозу шляхом використання денситометрії кісткової тканини, який відрізняється тим, що додатково проводять математичний аналіз отриманих під час дослідження даних, при цьому кількість інформації про фактори ризику остеопорозу оцінюють за формулою: Iі=-log2Pi , де Pі - апріорна вірогідність наявності симптому, а у разі повторення симптомів n разів сумарна інформація ІNi, яку спостерігають Nі разів, дорівнює: INi=-nPilog2Pi , тобто інформаційна ентропія H має вигляд: Корисна модель відноситься до галузі медицини, а саме остеології, і може бути застосована для прогнозування степеню ризику виникнення остеопорозу. Відомий спосіб визначення адаптаційних можливостей організму, що включає вивчення параметрів серцево-судинної [1]. Недоліком цього способу є його значна трудомісткість. Відомий також спосіб прогнозування вібраційної хвороби [2] при якому досліджують агрегатний стан крові і визначають швидкість агрегації тромбоцитів плазми крові як показника ранніх порушень функції тромбоцитів плазми крові у осіб, що піддаються впливу локальної вібрації, і при визначеному збільшенні швидкості агрегації тромбоцитів щодо норми за умови відносної сталості інших показників агрегатного стану крові прогнозують вібраційну хворобу. Недоліком цього методу є складність його використання під час масових скринінгових обстежень великих контингентів робітників. Найбільш близьким до запропонованого рішення є модель прогнозування вірогідності розвитку вібраційної хвороби, що встановлює взаємоз в'язок між трьома величинами: еквівалентно скоригованим значенням вібрації, тривалістю впливу в роках і частотою вібраційних порушень, що виявлені в відповідних стажевих групах робітників. Однак, використання цього методу обмежено при невеликій чисельності групи [3]. В основу корисної моделі поставлено задачу вдосконалення способу прогнозування ступеню ризику виникнення остеопорозу шляхом використання денситометрії кісткової тканини та додаткового виявлення факторів ризику розвитку остеопорозу з подальшим проведенням математичного аналізу отриманих результатів за запропонованими формулами, що дозволяє найбільш достовірно оцінити ступінь ризику виникнення остеопорозу. Поставлена задача вирішується тим, що, згідно корисної моделі, додатково до проведення денситометрічних досліджень кісткової тканини хворого та виявлення факторів ризику розвитку остеопорозу виконують математичний аналіз отриманих під час дослідження даних, при цьому кількість інформації про фактори ризику остеопорозу оцінюють за формулою: Iі=-log2Pi де Pi - апріорна вірогідність наявності симптому, а n H Pi log2 Pi i 1 (19) UA (11) 16015 (13) U після чого знаходять відносну h, як співставлення реальної ентропії для реальної особи з максимально можливою Hmax-ентропією усіх симптомів, що визначають фактори ризику виникнення остеопорозу взагалі H h H max і, помноживши відносну ентропію h на 100 %, визначають ступінь ризику виникнення остеопорозу. 3 16015 4 у разі повторення симптомів n разів сумарна інфошляхом проведення функціональних проб. Після рмація ІNi, яку спостерігають Ni разів, дорівнює: цього проводяться інструментальні дослідження INi=-nPilog2Pi визначають м'язову силу за допомогою кистевого тобто, інформаційна ентропія H має вигляд: динамометра та вимірюють мінеральну щільність n кісткової тканини методом ультразвукової денсиH Pi log2 Pi тометрії. Для кількісної оцінки результатів обстеi 1 ження всі здобуті під час дослідження дані вирапісля чого знаходять відносну h як співставлення жають в балах (від 0 до 4), після чого проводять реальної ентропії для реальної особи з максимаматематичний аналіз отриманих даних. льно можливою Hmax - ентропією усіх симптомів, Приклад конкретного використання способу. які визначають фактори ризику виникнення остеоДля виявлення поширеності зниження МЩКТ у порозу взагалі працівників виробничої сфери були обстежені 186 H робітників найбільш працездатного віку (20-60 роh ків) ряду підприємств Півдня України (Одеський, Hмакс Іллічівський торгівельні морські порти та ін.). Досі, помноживши відносну ентропію h на 100 %, лідження проводилися за допомогою ультразвуковстановлюють ступінь ризику виникнення остеопового денситометра "Achilles express", що визначає розу. зниження щільності кісткової тканини в результаті Спосіб виконується наступним чином. втрати солей кальцію в організмі, дозволяє проНа початку обстеження пацієнта збирається гнозувати переломи в пацієнтів у період самих детальнийанамнез, при цьому особливу увагу ранніх змін щільності кісткової тканини, які не виприділяють скаргам хворого та виявленню фактоявляються клінічно і не діагностуються вчасно. рів, що можуть сприяти зниженню мінеральної На підставі отриманих даних була розроблена щільності кісткової тканини (МЩКТ) і таким чином математична модель, що дозволяє прогнозувати приводити до розвитку остеопенії і остеопорозу. ймовірність розвитку остеопорозу шляхом кількісОцінюють антропометричні дані пацієнта, харакної оцінки факторів, які сприяють зниженню МЩКТ, тер його харчування, побутові умови, шкідливі і на цій основі формувати групи підвищеного ризизвички, умови трудової діяльності (вплив шкідлику з метою своєчасного проведення лікувальнових виробничих факторів), рівень фізичної активпрофілактичних заходів. ності, наявність супутніх та попередніх захворюДані проведених досліджень та результати їх вань, сімейний анамнез. Оцінку стану вегетативної математичної обробки представлені в табл. 1. нервової системи здійснюють за допомогою спеціальних анкет, що заповнюються пацієнтом, та Таблиця 1 Значення апріорної вірогідності та інформаційної ентропії для факторів ризику розвитку остеопорозу № 1 1 2 3 4 5 Клінічна ознака 2 Мінеральна щільність від+1 до-1 от-1 до-2,5 ) М'язова сила (зниження) 0-5% 6-10% 11-20% 21-30% 30 и >% Бали Кіл. пацієнтів Вірогідність Інф. ентропія 3 0 1 2 0 1 2 3 4 0 1 7 3 0 1 2) 3 0 1 2 3 4 4 58 105 23 39 42 37 52 16 36 53 83 14 27 37 76 28 58 43 38 29 18 5 0,312 0,565 0,124 0,210 0,226 0,199 0,280 0,086 0,194 0,285 0,446 0,075 0,145 0,199 0,409 0,151 0,312 0,231 0,204 0,156 0,097 6 0,524 0,466 0,373 0,473 0,485 0,463 0,514 0,304 0,459 0,516 0,519 0,281 0,404 0,463 0,528 0,411 0,524 0,488 0,468 0,418 0,326 5 16015 6 Продовження таблиці 1 1 7 8 9 10 11 12 13 14 2 Виробничий стаж до 5 років 6-10 років 11-20 років больше 20 років Остеопороз в анамнезі (відсутній) є Переломи, в анамнезі (відсутні) є Тендітна статура є Куріння є Зловживання кофе є Гіподинамія є Нестача кальцію в харчуванні є Сума Для визначення ступеню тяжкості захворювання використовували бальні оцінки. Якщо функціональний стан пацієнта знаходиться в нормі, то коефіцієнт f (ступінь тяжкості остеопорозу) приймається рівним 0. Якщо ступінь тяжкості захворювання легка, то 1, якщо середньотяжка - 2, а при важкій формі - 3. Даний коефіцієнт може приймати будь-як значення від 0 до 4 і дозволяє більш точно диференціювати стан пацієнта. Для коефіцієнта f встановили такі межі: якщо f3,0 - пацієнт відноситься до групи D з несприятливим прогнозом розвитку остеопорозу і високим ризиком виникнення переломів. Розрахунок коефіцієнта f виконували відповідно до методики, викладеної вище: kH f Hмакс де k=4. Для кожного з пацієнтів досліджуваної групи завищевказаною формулою був обчислений коефіцієнт/ступеня тяжкості розвитку остеопорозу, значення якого дозволило розподілити їх за відповідним підгрупами А, В, С, D (табл. 2). Таблиця 2 Розподіл пацієнтів по підгрупах А, В, С і D Підгрупа А В С D Таким чином, в порівнянні з найближчим аналогом, запропонований спосіб дозволив підвищити точність прогнозування ступеню ризику виникнення остеопорозу, що у свою чергу дає можливість диференційованого підходу до профілактики і лікування цієї серйозної патології. Крім того, рання діагностика і профілактика можливості виникнення остеопорозних переломів (шийка стегна, хребет, передпліччя, ребра, гомілковостопний суглоб і т.д.) дозволяє попередити захворювання кістково-м'язової системи та ін. органів у осіб працездатного віку, в старшій віковій групі забезпечити високу якість життя та скоротити витрати на лікування. Кількість пацієнтів у підгрупі 14 37 94 41 Література 1. Баєвський P.M. Прогнозирование состояний на грани нормы и патологии.-М.: Медицина, 1979.298 с. 2. Аксьонова В.M., Гоголева О.И., Заградская О.В. "Способ прогнозирования вибрационной болезни". Патент РФ N 1801211, зарегистрирован 07.03.93. 3. Суворов Г.А., Старожук И.А., Лагутина A.B. Прогностические критерии и риск развития вибрационной болезни вызванной действием общей вибрации// Медицина труда и промышленная экология.- 1996.- №12.- С. 1-5 7 Комп’ютерна верстка А. Крижанівський 16015 8 Підписне Тираж 26 прим. Міністерство освіти і науки України Державний департамент інтелектуальної власності, вул. Урицького, 45, м. Київ, МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут промислової власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601