WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 |

Формирование перечня регистрируемых показателей, разработка программы мониторинга

Опрос экспертов

2

Сбор исходной информации

и ее систематизация

Выкопировка данных

Анкетирование

3

Формирование компьютерной базы данных

СУБД MS Access

Электронные таблицы MS Excel

4

Преобразование качественных показателей

к численному виду

Экспертные оценки

Лингвистические переменные

5

Заполнение пробелов

Алгоритм ZET

6

Фильтрация информации

Алгоритмы фильтрации

7

Выбор факторов и прогнозируемых параметров

Опрос экспертов

8

Анализ значимости факторов

Корреляционный анализ

Экспертные оценки

t-критерий Стьюдента

9

Формирование оптимального признакового пространства

Метод «корреляционных плеяд»

При выполнении настоящей работы для формирования информационной базы данных и осуществления медико-социального мониторинга больных с цереброваскулярной патологией в течение 4-х лет (с 2003 по 2006 годы) проведено комплексное исследование на базе неврологических отделений городских клинических больниц г. Воронежа и амбулаторно-поликлинических учреждений в тесном взаимодействии с муниципальным управлением здравоохранения.

Динамика и особенности цереброваскулярной патологии на муниципальном уровне изучены на основе данных литературы, официально опубликованных статистических материалов, отчетности лечебно-профилактических учреждений города и области, по данным за 2000-2006 гг.

Медико-социологическое исследование проводилось методом анкетирования и интервьюирования по разработанной программе больных, прошедших обследование и лечение, у которых выявлена цереброваскулярная патология в течение 2003-2006 годов. Контрольная группа формировалась из числа лиц, прошедших профилактический медицинский осмотр на базе амбулаторно-поликлинических учреждений. Основным условием отбора контрольной группы было отсутствие у обследованных цереброваскулярной патологии и повышения артериального давления выше нормы через 3-5 мин. после пробы на физическую нагрузку.

Выделение основных контингентов для углубленного медико-социального исследования осуществлялось методом сплошной выборки согласно необходимого количества наблюдений для получения статистически достоверных результатов.

Сформирована информационная база данных, включающая информацию о 675 больных с цереброваскулярной патологией (основная группа) и 418 больных, не имеющих данного заболевания (контрольная группа).

С использованием системы управления базами данных MS Access разработана компьютерная база данных, позволяющая в более удобной форме хранить и обрабатывать собранную информацию. Фрагменты элементов разработанного интерфейса представлены на рис. 1.

На основе предложенных алгоритмов осуществлено преобразование качественных характеристик в численные оценки, а также реализованы алгоритмы заполнения пробелов и фильтрации информации, позволившие существенно повысить качество полученной информационной базы.

При проведении медико-социального мониторинга возникает ряд задач, связанных с обработкой полученных данных. К таким задачам относятся: сравнение анализируемых групп; построение прогностических моделей, получение интегральных оценок и другие.

Рис. 1. Элементы интерфейса компьютерной базы данных

о больных с цереброваскулярной патологией

Для оценки достоверности различия факторов риска основной и контрольной групп по каждому показателю выполняется расчет выборочного среднего, 95-ти процентных доверительных интервалов для генеральных средних, а также t-критерия Стьюдента.

Построение прогностических моделей осуществляется на основе регрессионного анализа. В случае, когда моделируемый показатель принимает только 2 возможных значения типа «Да»/«Нет» (0/1), используется уравнение логистической регрессии, имеющее следующий вид:

,

где Y – моделируемая величина (зависимая переменная);

xi, – показатели, влияющие на моделируемую величину

(независимые переменные);

К – количество независимых переменных.

Для данных представленных в виде временных рядов используются методы адаптивного моделирования и прогнозирования, в основе которых лежит модель экспоненциального сглаживания. Сущность этого метода заключается в том, что временной ряд сглаживается с помощью взвешенной скользящей средней, в которой веса распределяются по экспоненциальному закону.

В третьей главе представлены результаты системного мониторинга при цереброваскулярной патологии на региональном и индивидуальном уровнях.

Представлены результаты анализа динамики и прогнозирования ряда показателей на региональном уровне, среди которых уровень и структура причин смертности, ее связь с полом и возрастом, уровень и удельный вес общей и первичной заболеваемости, охват диспансерным наблюдением населения. При этом данные по Воронежской области даются в сравнении с данными других областей ЦЧР и Российской Федерации.

Показано, что цереброваскулярная патология, гипертоническая болезнь, составляя основу заболеваний сердечно-сосудистой системы кровообращения, существенно влияют на уровень и структуру общей смертности населения, которая имеет устойчивую тенденцию к росту (прирост за 2000-2006 гг. по РФ составил 13,4 %, а по Воронежской области – 13,8 %). Общие показатели смертности от цереброваскулярных болезней выше среди женщин, в то время как стандартизованные выше среди мужчин. Наибольший уровень показателей смертности от цереброваскулярных болезней характерен для возрастной группы населения старше трудоспособного возраста, а наименьший в возрастной группе 0-17 лет. Среди основных причин смерти населения Воронежской области «Болезни системы кровообращения» составляют 52,4-61,4 % случаев, а на долю цереброваскулярных болезней – 20,8-19,5 % случаев на 100 000 населения соответственно в 2000-2006 годах. В трудоспособном возрасте мужчины в Воронежской области умирают от «Болезней системы кровообращения» в 5,6 раза чаще, чем женщины (461,9 случаев среди мужчин и 81,9 случаев – среди женщин на 100 000 населения соответственно – в 2005 году). Согласно полученному прогнозу (рис. 2) ожидается дальнейший рост уровня смертности трудоспособного населения области от болезней системы кровообращения. При этом следует отметить, что согласно прогнозу, уровень смертности мужского населения трудоспособного возраста будет превышать смертность женского населения в 2009 году в 6,2 раза. За 1998-2006 годы общая заболеваемость гипертонической болезнью населения Воронежской области выросла на 171,4 % и достигла 11765,7 случаев на 100 000 населения. За 1998-2006 годы общий уровень больных с гипертонической болезнью, состоящих на диспансерном учете в Воронежской области вырос на 48,8 % и составил 4653,1 случаев на 100 000 населения в 2006 году, что соответствует 39,5 % лиц от общего числа выявленных больных с данной патологией на 100 000 населения.

Рис. 2. Динамика смертности трудоспособного населения Воронежской области от болезней системы кровообращения

Представленные данные свидетельствуют о том, что на региональном уровне мониторинг цереброваскулярной патологии и заболеваний, связанных с ней осуществляется по таким параметрам, как уровень и структура причин смертности, ее связь с полом и возрастом, уровень и удельный вес общей и первичной заболеваемости, охват диспансерным наблюдением, что не позволяет выходить на управление этим явлением.

На индивидуальном уровне проведен анализ медико-социальных характеристик больных с цереброваскулярной патологией, позволивший выявить основные особенности данного контингента.

Более половины (54,3 %) больных составляют лица в возрасте 60 лет и старше (рис. 3); среди больных преобладают женщины (55,5 %); по образованию среди больных лидируют лица с неполным средним (36,8 %) и со средним образованием (25,6 %); среди общественно-профессиональных групп ведущее место занимают больные пенсионеры (49,4 %); более половины больных (55,5 %) оценили свои жилищно-бытовые как «хорошие»; аналогичным образом оценили и 37,8 % лиц свое материальное положение; более половины больных (57,5 %) охарактеризовали свой сон как «беспокойный»; большинство больных (88,4 %) не занимаются утренней гимнастикой; взаимоотношения в семье 65,5 % больных оценили как «удовлетворительные»; у 29,3 % больных имели место события негативного характера; из вредных для здоровья привычек: 61,2 % больных употребляют алкоголь; 23,7 % больных курят; у половины больных (50,9 %) длительность заболевания не превышает 1 года; более половины больных оценили состояние здоровья как «удовлетворительное» (59,2 %); у 42,7 % больных мать болела гипертонической болезнью; у 50,7 % больных отец страдал атеросклерозом; большинство больных с цереброваскулярной патологией не состоят на диспансерном учете (73,6 %) лиц; больные с цереброваскулярной патологией в большинстве своем (80,7 % лиц) нуждается в помощи по приобретению медикаментов.

Рис. 3. Распределение больных по возрасту

Расчет значимости медико-социальных характеристик больных выполненная на основе значений t-критерия Стьюдента, позволил установить, что ведущими факторами риска развития цереброваскулярной патологии являются характер сна, прием препаратов, нормализующих АД, возраст, материальное положение, негативные события, стаж работы на последнем месте, общественно-профессиональная группа, общий стаж работы, потребность в лечении, число выкуриваемых сигарет, потребность в медикаментах и средствах самоконтроля, вес, семейное положение, постоянный контроль АД.

В четвертой главе рассматривается вопрос использования системы медико-социального мониторинга и прогностического моделирования для оптимизации системы диспансерного наблюдения за больными с цереброваскулярной патологией.

При решении задач управления с целью рационализации лечебно-профилактической помощи больным с церброваскулярной патологией характер управляющих воздействий зависит от текущего состояния пациента, однако, при наличии прогноза протекающего процесса эффективность принимаемых решений может существенно возрасти. Для решения данной задачи необходимо построение прогностических моделей, на основе которых возможно проведение имитационного эксперимента с целью выбора оптимальных управляющих воздействий.

В связи с чем возникла необходимость разработки прогностической модели развития цереброваскулярной патологии. В модель в качестве входных переменных на основе алгоритма оптимизации признакового пространства было отобрано минимальное число наиболее значимых и не связанных между собой медико-социальных характеристик. Так как в качестве прогноза выступает факт развития цереброваскулярной патологии (0 – «нет патологии», 1 – «есть патология»), прогностическая модель строилась в виде логистического регрессионного уравнения и в результате расчетов получила следующий вид:

,

где Х1 – возраст; Х2 – материальное положение;

Х3 – характер сна; Х4 – число посещений участкового врача;

Х5 – режим труда.

Представленная прогностическая модель была использована для индивидуального прогнозирования вероятности развития цереброваскулярной патологии с учетом медико-социальных характеристик больного.

Апробация построенной модели проводилась на тестовой выборке, в которую вошло 60 пациентов, у 30 из них была отмечена цереброваскулярная патология. Результаты верификации приведены в табл. 2.

Исходя из полученных результатов видно, что вероятность правильного прогноза составляет 83,3 %, причем факт развития цереброваскулярной патологи не был спрогнозирован всего в четырех случаях из тридцати (13,3 %). Пять результатов из 60 попали в область «сомнительного прогноза» (45-55 %), т.е. в худшем случае вероятность ошибки составит 25 %, а правильно спрогнозированного факта развития ЦВП – 80 %, что вполне достаточно для применения в практике

Таблица 2

Результаты верификации прогностической модели

развития цереброваскулярной патологии

Группа больных

Прогнозируемая вероятность развития цереброваскулярной патологии

>50 %

50 %

45-55 %

с фактом возникновения ЦВП (n=30)

26 чел.

4 чел.

2 чел.

без факта возникновения ЦВП (n=30)

6 чел.

24 чел.

3 чел.

На основе материалов медико-социального исследования состояния здоровья больных с цереброваскулярной патологией разработана система поэтапного наблюдения, контроля и управления состояния здоровья больных с ЦВП с целью профилактики ее развития (обострение) и с учетом индивидуальных медико-социальных характеристик (рис. 4), позволяющая рационализировать и совершенствовать управление диспансеризацией больных с данной патологией.

Pages:     | 1 || 3 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»