Спосіб прогнозування рівня захворюваності очей

Реферат: UA 69770 U UA 69770 U 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 Корисна модель належить до галузі медицини, зокрема до офтальмології, і може застосовуватися для прогнозування рівня захворюваності очей з метою подальшої корекції надання лікувальної допомоги хворим та планування затрат у системі охорони здоров'я. Патологія очей як в Україні, так і в усьому світі має тенденцію до зростання, цьому сприяє посилення техногенного навантаження як на людину, так і на суспільство в цілому. Нагальною проблемою на сьогоднішній день є пошук шляхів прогнозування рівня захворюваності очей. На разі, конкретних способів прогнозування захворюваності очей як в літературі, так і в патентній документації не виявлено. Відомий спосіб прогнозування захворюваності очей шляхом виявлення, збору та аналізу даних, які впливають на поширеність захворювання очей [Риков С. А. Наукове обґрунтування системи надання офтальмологічної допомоги населенню України: дис. доктора мед. наук /С. А. Риков. - К., 2004. - С. 102]. Проте, цей спосіб є недостатньо ефективним, оскільки він є суб'єктивним. В основу корисної моделі поставлено задачу удосконалити спосіб прогнозування рівня захворюваності очей, шляхом проведення діагностики, що дозволить об'єктивно та достовірно прогнозувати захворюваність та дасть можливість застосовувати профілактичні заходи та лікувальні програми, проводити оцінку і оптимізацію ресурсів і затрат в динаміці, як по Україні, так і за регіонами. Поставлена задача вирішується тим, що в способі, який включає виявлення та аналіз захворювання очей, згідно з даною корисною моделлю, проводять офтальмологічну діагностику з виявлення патології очей та формують групи пацієнтів за нозологією протягом останніх років, за допомогою комп'ютерної програми проводять обробку цих даних та отримують результат, за яким роблять висновок щодо збільшення чи зменшення рівня захворюваності очей за даною патологією на майбутні роки. Позитивний ефект досягається завдяки тому, що на відміну від суб'єктивного аналізу за кількісними показниками, даний спосіб дає можливість прогнозувати конкретні очні захворювання на основі застосування діагностичних даних щодо захворюваності та за допомогою комп'ютерної програми отримати результат як за регіонами, так і по країні в цілому. В результаті застосування цього способу отримується можливість надання профілактичнолікувальної допомоги хворим нозологічних груп та раціональне планування бюджетних коштів і кадрового потенціалу. Спосіб здійснюють наступним чином. Прогнозування рівня захворюваності здійснюється на основі діагностики за нозологією за декілька років, наприклад, 2003-2008 роки для різних очних захворювань за регіонами України. Для цього проводять офтальмологічну діагностику за даними якої формують групи хворих за кожною нозологією. Отримані дані вводять в комп'ютерну систему та за програмою математичного моделювання (MATHCAD), яка являє собою кількісне співвідношення між елементами системи і застосовується для описання функціонуючих складних систем, що обумовлюють можливість їх застосування для прогнозування епідеміологічних процесів, їх наслідків, прогнозують рівень поширеності патологічного процесу. Комп'ютерна програма передбачає вибір стандартних алгебраїчних функцій: лінійної, логарифмічної, ступеневої, експоненціальної і поліноміальної. Підбір коефіцієнтів здійснюється індивідуально для кожного захворювання і кожної функції за найвищої вірогідності апроксимації. Застосування тимчасового тренда дає можливість графічного відображення коливань і часу досягнення стабілізації росту захворюваності. Аналіз отриманих даних та графічне відображення дозволяє зробити висновок щодо динаміки рівня поширеності конкретної нозології. Приклад 1 За результатами проведеної діагностики сформована група хворих на міопію. Спостерігається динаміка захворюваності в 2003 році - 603,5 пацієнтів на 100 тис. дорослого населення, в 2004 р.-640,9, в 2005 р.-641,3, в 2006 р.-664,0, в 2007 р.-668,8, в 2008 р.-663,8 на 100 тис. населення. Рівень захворюваності монотонно збільшується, проте показує складну залежність з тенденцією до стабілізації в окремі періоди. Отримані дані введенні для обробки в комп'ютерну програму. Найбільшу вірогідність апроксимації показує поліном другого ступеня. Прогнозний графік із застосуванням поліному другого ступеня представлений на Фіг. 1. Як видно з графіка, протягом 5 років спостерігається збільшення захворюваності на міопію. Динаміка захворюваності, починаючи з 2008 року, має тенденцію протягом 2009-2015 років до зниження. Хворі взяті на диспансерний облік для подальшого нагляду. Приклад 2 За результатами проведеної діагностики сформована група хворих на відшарування сітківки. Динаміка захворюваності в 2003 році становила 25,1 пацієнтів на 100 тис. дорослого 1 UA 69770 U 5 10 населення, в 2004 р.-26,7, в 2005 р.-30,4, в 2006 р.-30,4, в 2007 р.-31,3, в 2008 р.-33,2 - на 100 тис. населення. Відшарування сітківки має тенденцію до росту з відносною стабілізацією в період з 2005-2008 pp. Для побудови прогнозних показників використовувалась ступенева залежність. Отримані дані та відповідний графік, який показаний на Фіг. 2, який свідчить про зростання захворюваності на відшарування сітківки протягом п'яти років та прогнозування продовження зростання цього захворювання на попередні роки. Хворі взяті на диспансерний облік. Таким чином, даний спосіб є ефективним та достовірним, дозволяє прогнозувати рівень захворюваності очей та сприяє своєчасній розробці профілактичних заходів і рекомендується для впровадження у практику як МОЗ України, так і окремих регіонів. ФОРМУЛА КОРИСНОЇ МОДЕЛІ 15 20 Спосіб прогнозування рівня захворюваності очей, який включає виявлення та аналіз захворювання очей, який відрізняється тим, що проводять офтальмологічну діагностику з виявлення патології очей та формують групи пацієнтів за нозологією протягом останніх років, за допомогою комп'ютерної програми проводять обробку цих даних та отримують результат, за яким роблять висновок щодо збільшення чи зменшення рівня захворюваності очей за даною патологією на майбутні роки. Комп’ютерна верстка А. Крижанівський Державна служба інтелектуальної власності України, вул. Урицького, 45, м. Київ, МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут промислової власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601 2