Бактериальные менингиты и менингоэнцефалиты

Материалы / Бактериальные менингиты и менингоэнцефалиты

Страница 3

С помощью математических моделей можно объектизировать ранний прогноз течения и дифференциальную диагностику: при статистической обработке полученных данных использование метода пошагового дискриминантного анализа.

Комплекс клинико-лабораторных данных позволил составлить обучающие матрицы, содержащие 51 признак, характеризующий проявления БМ(БМЭ) МК-этиологии и 71 признак, характеризующий проявления БМ(БМЭ) и АГМ ПК-этиологии. При последующей статистической обработке материала с помощью критериев Стъюдента, Фишера и метода вероятностных таблиц были выбраны 18 прогностических признаков, характеризующих проявления БМ(БМЭ) МК-природы и соответственно 30 прогностических признаков, характеризующих проявления БМ(БМЭ) и АГМ ПК-этиологии.

При использовании метода пошагового дискриминантного анализа с учетом оценки анамнестических, клинических и лабораторных признаков были расчитаны уравнения для каждого из 7 рассматриваемых синдромов и симптомокомплексов. Включение или исключение признаков из уравнения происходило на основании расчета F-статистики (M.A.Hill, 1987). Определение точности прогноза по расчитанным дискриминантным уравнениям производилось по методу "Jackknifed Classifications". Уравнение считалось возможным к применению в практике в том случае, если точность прогноза по нему составляла не менее 89%.

Больного можно отнести к одному из 2-х вариантов течения заболевания, которое происходит по правилу сравнения абсолютных величин функции Y, характеризующих проявления каждого из 7 синдромов (симптомокомплексов). Например, при значении Y1(циклическое течение) > Y2(ациклическое течение) предполагалось циклическое течение болезни. В тех случаях, когда из 7 уравнений значения Y характеризовали оба варианта течения заболевания у конкретного больного, наиболее вероятным считался вариант течения с большим числом отнесенных величин Y. Например, если в 4 уравнениях из 7 значения Y2>Y1, то предполагался ациклический вариант течения БМ(БМЭ).

Пример 1: синдром воспалительных изменений ликвора в случае БМ(БМЭ) МК-этиологии описан уравнениями:

Y1= -47,0 + 6,70хХ47 + 2,58хХ48 + 9,78хХ49 + 6,54хХ50

Y2= - 8,76 + 3,65хХ47 + 1,25хХ48 + 2,63хХ49 + 2,40хХ50, где Y1 - функция, описывающая циклическое течение заболевания;

Y2 - функция, описывающая ациклическое течение заболевания;

Х47 - тип и выраженность ВДЛ при поступлении;

Х48 - % нейтрофилов в цитозе к 4-6 суткам лечения в стационаре;

Х49 - факт наступления лимфоцитарной санации ликвора на 4-6 сут. лечения;

Х50 - величина цитоза на 4-6 сутки лечения;

Использование кодировочных цифровых символов (Хn) при математическом расчете указывает на один из 2-х вариантов течения заболевания у конкретного больного исходя из проявлений данного синдрома уже к началу 2 недели стационарного лечения.Уравнения, составленные для прогнозирования течения и дифференциальной диагностики церебральных форм ПК-инфекции, дали возможность не только прогнозировать вариант течения БМ(БМЭ) на ранних сроках заболевания, но и проводить дифференциальный диагноз между БМЭ и АГМ ПК-этиологии.

Пример 2:, синдром воспалительных изменений ликвора больных церебральными формами ПК-инфекции описан уравнениями:

Y3= -9,67 + 0,28хХ64 + 4,69хХ66 + 7,06хХ69 + 0,03хХ68 -

-0,40хХ71

Y4= -39,85 + 6,64хХ64 + 4,55хХ66 + 14,92хХ69 + 6,48хХ68 +

+ 2,12хХ71

Y5= -78,16 + 9,05хХ64 + 8,19хХ66 + 12,31хХ69 + 10,10хХ68 +

+ 13,03хХ71, где

Y3 - функция, описывающая циклическое течение БМ(БМЭ) ПК-природы;

Y4 - функция, описывающая ациклическое течение БМ(БМЭ) ПК-природы;

Y5 - функция, описывающая АГМ ПК-этиологии;

Х64 - цитоз при поступлении больных в стационар;

Х66 - % нейтрофилов в цитозе на 10 сутки лечения;

Х69 - динамика изменения цитоза к 21 суткам лечения;

Х68 - тенденция в снижении величины цитоза СМЖ к концу 1 недели по

сравнению с начальным цитозом;

Х71 - тип и выраженность воспалительной диссоциации ликвора к 10 дню лечения в стационаре;

Использование кодировочных цифровых символов при математическом расчете делает возможным как раннее прогнозирование течения ГнМ(ГнМЭ) ПК-природы у конкретного больного (7-10 день лечения в стационаре), так и проведение дифференциального диагноза между ГнМЭ и АГМ.

Использование математических моделей, созданных при использовании метода пошагового дискриминантного анализа, объективизирует не только раннее прогнозирование течения БМ(БМЭ) МК- и ПК-этиологии, но и проведение в условиях инфекционного стационара дифференциальной диагностики между БМЭ ПК-природы и АГМ ПК-этиологии с его подострым течением.

В процессе выполнения исследования по определению содержания Р-белков в крови и СМЖ больных БМ(БМЭ) МК- и ПК- этиологии в динамике получены следующие закономерности:

1. Высокие начальные титры Р-белка в ликворе больных БМ(БМЭ) МК- и ПК-этиологии (1:9600 и выше) на 1-3 сутки стационарного лечения и последующая динамика постепенного снижения величины показателя характерны для циклического течения заболевания.