Ви є тут

Диференційна діагностика, прогноз і лікування постраждалих із струсом та ударом головного мозку в гострому періоді черепно-мозкової травми

Автор: 
Сайко Дмитро Юрійович
Тип роботи: 
Дис. канд. наук
Рік: 
2007
Артикул:
0407U003389
129 грн
Додати в кошик

Вміст

ГЛАВА 2
МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Доказательность объективности изучения клинико-лучевой семиотики и
обоснованность оптимизации диагностических и лечебных мероприятий при
сотрясении и ушибе головного мозга легкой степени основывается на обобщении
значительного по объему материала. Поэтому были изучены все обращения за
медицинской помощью с черепно-мозго-вой травмой в возрасте старше 15 лет в
Донецкое областное клиническое территориальное медицинское объединение за
период 2000-2004 г.г.
Информация о больных выбиралась из амбулаторных журналов (ф.074/о) и историй
болезни (ф.003/о) и вносилась в специальную медицинскую информационную систему
«Медик-ЧМТ» [123].
Кодированию подвергалась все данные о больном, включая результаты клинического
и неврологического обследования, заключения о наличии или отсутствии
травматических повреждений костей черепа, а в случаях сочетанной травмы – и
иных костных структур, а также данные о компьютерно-томографическом изучении
головного мозга на момент обращения пострадавших в приемное отделение ДОКТМО.
Всего введено в информационную компьютерную базу 16650 наблюдений с ЧМТ
различной степени тяжести, из которых у 14636 (87,9%) имелись сотрясение или
ушиб головного мозга легкой степени.
Для изучения клинико-лучевой семиотики пострадавших с легкой ЧМТ были изучены
535 историй болезни (223 случая с сотрясением головного мозга и 312 – с ушибом
мозга легкой степени).
Изучение пострадавших с легкой ЧМТ и последовательность проведения
дифференциальной диагностики проводилось в соответствии с разработанным
алгоритмом (рис.2.1).

Дополнительное
исследование
Недостаточно информации
Достаточно
данных
Рисунок 2.1. Алгоритм дифференциальной диагностики черепно-мозговой травмы с
помощью информационной системы
В последующем, с помощью специальных фильтров (программ), встроенных в
информационную систему, были получены первичные статистические данные, которые
затем подвергались дальнейшей статистической обработке с применением
математического анализа.
Полученная база данных, собранная за 5 лет, послужила основой создания
математической модели динамики развития легкого черепно-мозгового травматизма в
г.Донецке.
Распределение наблюдений в зависимости от тяжести травмы и пола пострадавших
показано в таблице 2.1.
Таблица 2.1
Распределение пострадавших в зависимости от пола и тяжести травмы (форма 074/о)
(в%; М±m)
П О Л
Тяжесть травмы
И Т О Г О
(n=14636)
Сотрясение головного мозга (n=13771)
Ушиб головного мозга легкой степени (n=865)
Мужской
63,69±0,40
4,±0,18
68,50±0,38
Женский
30,40±0,38
1,10±0,09
31,50±0,38
Оба пола
94,09±0,19
5,91±0,19
100,00±0,00
Результаты проведенного клинико-эпидемиологического исследова-ния за 4 года (с
2000 по 2003 г.г.) позволили построить прогнозную модель динамики развития
черепно-мозгового травматизма в крупном промышленном центре на год вперед (на
2004 год).
Изучение частоты пострадавших с сотрясением и ушибом головного мозга легкой
степени проводилось путем выборочного популяционного
клинико-эпидемиологического исследования. При этом изучались лишь случаи травмы
среди жителей двух центральных районов г. Донецка (Ворошиловского и
Калининского) в возрасте старше 15 лет, которые были получены на территории
города. Всего выделено 5108 случая легкой ЧМТ по выбранным районам за 5 лет
(2000-2004 годы).
Районы города выбраны для проведения эпидемиологического исследования ввиду
того, что практически все пострадавшие жители этих районов с черепно-мозговой
травмой обращались в ДОКТМО. Это обусловлено тем, что это лечебное учреждение
находятся на территории одного из этих районов.
При эпидемиологическом исследовании черепно-мозговой травмы совокупная величина
населения, соответствующая репрезентативности выборки, определялась по формуле
простой случайной выборки [63]: (рис.2.2)
, (2.2)
где n - искомый размер выборки; N – размер генеральной совокупности; б –
уровень значимости при проверке гипотезы о значении параметра.
По полученным ранее данным частота черепно-мозговой травмы в г.Донецке за
период 1996-2000 гг. в среднем составила 3,44 случая на 1000 населения, а
количество жителей - 1 000000 [106]. Исходя из этого величина популяции, по
которой репрезентативно можно определить интенсивность черепно-мозгового
травматизма равнялась 78125 жителей.
Население 2 районов, отобранных для изучения черепно-мозгового травматизма,
суммарно составили более 200 000 человек, что более чем в 2 раза превышает
необходимое расчетное количество. То есть, исследуемая выборка является
репрезентативной.
Прогноз развития черепно-мозгового травматизма строился по данным за 2000-2003
гг., а его эффективность оценивалась при сравнении прогнозных данных с
результатом изучения травматизма за 2004 год.
Прогноз развития любого процесса представляет собой перенос прошлого в будущее.
Чаще всего задача прогнозирования формализуется через задачу распознавания
образов. Данные о прогнозируемой переменной за некоторый промежуток времени
образуют образ, класс которого определяется значением прогнозируемой переменной
в некоторый момент времени за пределами данного промежутка, то есть, значением
переменной через интервал прогнозирования.
В последние десятилетия все чаще при решении аналогичных задач используются
искусственные нейронные сети (нейросети), которые как бы представляют собой
аналог нейронов. В соответствии с нейросетевой моделью, нейрон получает сигнал
от других нейронов, которые находятс