Опыт использования математического моделирования способа прогнозирования времени заживления гнойных ран в клинической практике

http://dx.doi.org/10.26787/nydha-2226-7425-2017-19-12-43-46

УДК 519.24:616-001.4-002.3-003.9-036

ОПЫТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СПОСОБА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕНИ ЗАЖИВЛЕНИЯ ГНОЙНЫХ РАН В КЛИНИЧЕСКОЙ ПРАКТИКЕ

Колосова Н.И., Нузова О.Б., ДенисовЕ.Н., МещеряковА.О., УдаловВ.В.

ФГБОУ ВО Оренбургский государственный медицинский университет, г. Оренбург, Российская Федерация

Аннотация. В данной работе представлено моделирование способа прогнозирования времени заживления гнойных ран у животных в эксперименте и у пациентов с сахарным диабетом (СД) при использовании препарата милиацил и КВЧ-терапии. Для этой цели были использованы методы статистического анализа экспериментальных данных при помощи множественного регрессионного анализа, реализованные в программной среде "Statistica 6.1". Получено удостоверение на рационализаторское предложение «Способ прогнозирования заживления гнойных ран на фоне сахарного диабета». Разработана программа для ЭВМ, предназначенная для прогнозирования заживления гнойных ран больных СД при лечении милиацилом и КВЧ-тера-пией, на которую выдано Свидетельство на ЭВМ Федеральной службой по интеллектуальной собственности. Программа позволяет рассчитать время, которое потребуется для заживления раны, если измерена площадь раневой поверхности в данный момент времени. В программу вводится величина площади раны в мм2 и программа выдаёт время до выздоровления пациента. Приведен опыт разработки и внедрения математического моделирования времени заживления гнойных ран у пациентов с СД при лечении милиацилом и КВЧ-терапией в клиническую практику больниц города Оренбурга. Ключевые слова: математическое моделирование, прогнозирование, гнойные раны, диабет.

Введение. Распространенность сахарного диабета увеличивается во всех странах мира, а хирургические заболевания, развивающиеся на его фоне, остаются одной из актуальных проблем. Постоянное внимание к этой проблеме объясняется увеличением гнойно-воспалительных заболеваний, тяжестью их течения, прогрессирующим возрастанием антибиотикоустойчивых и антибиотикозависимых штаммов микроорганизмов. Патогенез развития гнойного хирургического процесса един у всех больных, в том числе и у пациентов с СД, но течение раневого процесса имеет ряд особенностей. Среди всех хирургических больных раневая инфекция встречается у 35 - 45%. Лечение гнойно-воспалительных процессов мягких тканей является одной из важнейших проблем хирургии.

Улучшение результатов лечения гнойных ран нижних конечностей на фоне СД во многом зависит от местного лечения [1]. Поэтому важен поиск новых методов и средств местного лечения, обладающих разнонаправленным действием [1]. Этим требованиям отвечает разработанный в Оренбургском государственном медицинском университете профессором Б.Г. Нузо-вым и профессором Л.Е. Олифсоном препарат милиацил (просяное масло) [1, 2]. Благоприятные результаты

использования милиацила обусловлены его составными частями, являющимися биокатализаторами, ускоряющими обменные процессы в тканях [1, 2].

Лечебный эффект милиацила обусловлен содержащимся в нем рядом биологически активных веществ: свободные ненасыщенные жирные кислоты, токоферолы, каротиноиды, ксантофилы, стероидные соединения - милиацин, эргостерин, ситостерин, ускоряющих процессы метаболизма в тканях. Отличительной особенностью милиацила от других растительных масел, используемых в лечебной практике (облепихового, шиповникового и других), является то, что он имеет высокое кислотное число 151,5-178,3 мг КОН, обусловленное большим содержанием в нем свободных ненасыщенных жирных кислот - линолевой, олеиновой, линоленовой, обладающих антибиотическим действием. Большое значение имеет наличие в милиациле стероидного соединения - пентациклического тритер-пеноида милиацина, который обладает анаболическим действием, а также является стабилизатором биологических мембран. Стабилизируя лизосомальные мембраны, милиацин предохраняет их от действия мем-браноповреждающих факторов, таких как токсины, и тем самым снижается активность катепсинов, кислых РНК-азы и ДНК- азы. Это, в свою очередь, уменьшает экссудацию тканей, гипоксию, деполяризацию РНК и

—--—

Журнал включен в Перечень рецензируемых научных изданий ВАК

ДНК [1]. Многонаправленным воздействием на течение раневого процесса обладают физиотерапевтические методы. В последние годы в литературе появились данные об успешном использовании в комплексном лечении гнойных ран физических методов воздействия, в том числе КВЧ-терапии [3]. Однако изучение эффективности сочетанного применения милиацила и КВЧ-терапии в комплексном лечении гнойных ран на фоне диабета не проводилось.

В настоящей работе использованы данные по изучению эффективности местного использования милиацила и КВЧ - терапии в комплексном лечении гнойных ран нижних конечностей на фоне СД и его воздействие на морфологические изменения в раневых дефектах и на основе этих данных представлено математическое моделирование прогнозирования времени заживления гнойных ран у животных в эксперименте и у пациентов.

Впервые в условиях моделирования раневых дефектов, инфицированных персистентными штаммами бактерий, изучено морфофункциональное состояние иммунной системы, ее роль в регуляции репаративной регенерации гнойных ран на фоне аллоксанового диабета при использовании милиацила в сочетании с КВЧ-терапией.

Милиацил и КВЧ-терапия использовали в лечение ран с первой стадии раневого процесса, что связано с составом милиацила. Использование милиацила приводило к значительному снижению микробной обсеме-ненности, быстрому завершению стадии воспаления, стимулированию репаративной регенерации тканей.

Прогнозирование времени завершения раневого процесса позволяет предпринять меры по предупреждению неблагоприятных осложнений, улучшить результаты лечения, что и определяет актуальность данной работы.

Современный этап развития медицины характеризуются проникновением математических методов и вычислительной техники в области медицинского знания [4, 5, 6, 7]. В настоящее время процесс диагностики и терапии заболеваний зачастую зависит от субъективного опыта специалиста. Чтобы исключить субъективный фактор используется математическое моделирование, которое является объективным методом и может увеличить точность постановки диагноза, позволяет рассчитать прогнозируемое время заживления различных травм и на основе полученных данных скорректировать процесс лечения заболевания.

Цель исследования: разработать метод прогнозирования динамики уменьшения площади раневой поверхности у животных в эксперименте и у больных СД при использовании в лечении милиацила в сочетании с КВЧ-терапией путем математического моделирования с целью оптимизации тактики лечения.

В данной работе были использованы методы статистического анализа экспериментальных данных при помощи множественного регрессионного анализа, реализованные в программной среде "Statistica 6.1" [6, 7].

Материалы и методы исследования. Первый этап работы заключался в моделировании процесса заживления ран у животных (крысы). Клинический раздел работы выполнен под руководством проф. О.Б. Нузовой на кафедре факультетской хирургии ФГБОУ ВО ОрГМУ Минздрава России и в хирургическом отделении ГАУЗ "ГКБ им. Н.И. Пирогова" г. Оренбурга.

Животным в течение 7-10 дней до очищения ран от гнойно-некротического содержимого накладывали повязки с 1% раствором диоксидина, а затем с облепихо-вым маслом.

Местное течение патологического процесса оценивали по клиническим признакам - срокам исчезновения инфильтрации и гиперемии краев раны, характеру и количеству раневого отделяемого, срокам очищения ран от гнойно-некротического содержимого, срокам появления грануляций, краевой эпителизации и заживления.

В среднем длительность заживления ран в группе (при лечении ран 1% раствором диоксидина и далее облепиховым маслом) составляла 26 дней.

В эксперименте участвовали 24 животных, у которых измеряли площадь раневой поверхности на 1-ый, 7-ой и 21 день эксперимента. Измерение площади ран (планиметрия) производили, используя метод Л.Н. Поповой, 1942.

На основании полученных данных была создана математическая модель динамики заживления гнойных ран, позволяющая прогнозировать величину площади раневой поверхности в зависимости от времени.

Полученное уравнение имеет вид: S=294,2873-10,3294^

Где S — площадь раневой поверхности

1 — длительность заживления гнойной раны.

При применении аналогичного алгоритма, используя в качестве зависимой переменной время (1), возможно создать математическую модель, описывающую зависимость времени заболевания от площади раневой поверхности:

t=26,56630-0,08798•S

Где 1 - время от момента образования гнойной раны, S - площадь раневой поверхности. Измерив площадь раневой поверхности и подставив это значение в полученное уравнение, можно рассчитать время от момента образования гнойной раны.

При этом значение свободного члена представляет собой среднее время заживления гнойной раны.

При вычитании из среднего времени заживления гнойной раны текущего значения 1, можно получить

время, оставшееся до полного заживления гнойной раны:

t'=26,56630-26,56630+0.08798-S=0.08798-S

Где t' - время до полного заживления гнойной раны, S - площадь раневой поверхности.

Использование данных математических моделей позволяет со статистически значимой достоверностью предсказывать как величину площади раневой поверхности в определенный момент времени, так и время до полного заживления гнойной раны.

Важными параметрами, характеризующими качество построенного уравнения множественной регрессии, являются:

1. Множественный коэффициент корреляции (R=0,95329446), который характеризует величину корреляции между имеющимися наблюдениями и предсказанными (спрогнозированными) значениями.

2. Квадрат множественного коэффициента корреляции - (R2=0,90877034). В нашем случае 90,9 % изменчивости всех данных объясняются найденным уравнением множественной линейной регрессии.

Их чего следует, что можно говорить о том, что полученное уравнение регрессии объясняет 90,9%, общего разброса относительно среднего Y.

3. Уровень значимости (р=0,0000001) с уровнем ошибки 0,001%, поэтому можно утверждать, что множественный коэффициент корреляции статистически значимо отличается от нуля.

4. В модуле множественный линейный регрессионный анализ имеется возможность сравнивать наблюдаемые (фактические) и расчетные (прогнозные) данные. Для сравнения наблюдаемых значений времени заживления гнойной раны (переменная t) и значений, которые выдаёт найденная функция прогноза в виде уравнения линейной функции, имеется вкладка: «наблюдаемые и прогнозируемые значения», при нажатии которой появляются наблюдаемые и предсказываемые значения переменной. Предсказанные по модели значения отклика незначительно отличаются от исходных, средние остатков равны нулю. Гистограмма остатков соответствует закону нормального распределения. Всё это является признаком того, что в целом модель хорошо отражает исследуемое явление.

Второй этап работы заключался в моделировании процесса заживления гнойных ран у людей, страдающих диабетом. Клинический раздел работы по моделированию процесса заживления гнойных ран при диабете с использованием милиацила и КВЧ-терапии выполнен на кафедре факультетской хирургии ФГОУ ВО ОрГМУ Минздрава России и в хирургическом отделении ГАУЗ "ГКБ им. Н.И. Пирогова" г. Оренбурга.

У 22 пациентов измерялись уровень глюкозы в крови и площадь раневой поверхности в 1-й, 7-й, 14-й, 21-й дни лечения. Местное течение патологического

процесса оценивали по клиническим признакам. У пациентов в местном лечении ран использовали милиацил и КВЧ-терапию.

Было получено уравнение при использовании милиацила и КВЧ-терапии при лечении: t=14,46810-0.01652-S, где t-длительность заживления ран; S-площадь раневой поверхности. Если подставить в уравнение значение площади равное нулю, что соответствует полному заживлению, то получим время полного заживления раны, которое равно 14, 5 суток, что согласуется с опытными данными.

Качество построенной модели оценивается коэффициентом детерминации (R2). R2=97,7% при использовании милиацила и КВЧ-терапии. Это достаточно высокое значение, что является признаком того, что в целом модель достоверна [7, 8].

Приоритет данной разработки закреплен удостоверением на рационализаторское предложение №1421 от 06.05.2016г. «Способ прогнозирования заживления гнойных ран на фоне сахарного диабета».

Далее была разработана программа для ЭВМ, предназначенная для прогнозирования заживления гнойных ран на фоне СД при лечении милиацилом и КВЧ-терапией, на которую выдано Свидетельство на ЭВМ Федеральной службой по интеллектуальной собственности № 2017615008 от 02.05.2017. Эта программа позволяет рассчитать время, которое потребуется для заживления раны, если измерена площадь раневой поверхности в данный момент времени. В программу вводится величина площади раны в мм2 и программа выдаёт время до выздоровления пациента.

Программа для ЭВМ внедрена в работу хирургических отделений Государственного автономного учреждения здравоохранения «Городская клиническая больница имени Н.И. Пирогова» г. Оренбурга.

Выводы. Таким образом, метод множественной регрессии позволяет получить достаточно точные модели таких медико-биологических процессов, как время заживления гнойных ран у животных в эксперименте и у пациентов с СД при лечении милиацилом и КВЧ-терапией, что позволяет вовремя скорректировать методику лечения пациента.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

[1] Нузов, Б.Г. Оптимизация репаративной регенерации тканей // Лечение гнойных ран у больных сахарным диабетом./Б.Г. Нузов, А.А. Стадников, О.Б. Нузова — М.: Медицина, 2012. — 200 с.

[2] Олифсон Л.Е., Осадчая Н.Д., Нузов Б.Г. Состав экстракта из просяной мучели // Пищевая промышленность. - 1989. - № 11. - С. 26-27.

[3] Бецкий, О.В. Миллиметровые волны и живые системы / О.В. Бецкий, В.В. Кислов, Н.Н. Лебедева - М.: «САЙНС-ПРЕСС», 2004. - 107с.

[4] Бухарин, О.В Прогнозирование течения постинфекционных абсцессов с использованием математической модели / О.В Бухарин, П.П Курлаев, О.Л. Чернов // Хирургия. - 1999. - №7. - С. 46-48.

[5] Колосова Н.И. Способ математического моделирования прогнозирования динамики заживления гнойных ран на фоне сахарного диабета / Н.И. Колосова, О.Б. Нузова, Е.Н. Денисов, А.В Студеникин, В.В.Удалов // Альманах молодой науки -2016. - № 3. - С.16-17.

[6] Руководство по обеспечению решения медико-биологических задач с применением программы Statistica 10.0 // В.М. Боев [и др.] — Оренбург, ОАО ИПК «Южный Урал», 2014. — 208с.

[7] Трухачева, Н.В. Математическая статистика в медико-биологических исследованиях с применением пакета Statistica: учебное пособие // Н. В. Трухачева — М: Изд-во ГЭОТАР-Медиа, 2012. — 377 с.

EXPERIENCE IN THE DEVELOPMENT AND IMPLEMENTATION OF MATHEMATICAL MODELING PREDICTING THE TIME OF HEALING OF PURULENT WOUNDS INTO CLINICAL PRACTICE

Kolosova N.I., Nuzova O.B., Denisov E.N., Meshcheryakov A.O., Udalov V.V.

Orenburg State Medical University, Orenburg, Russian Federation

Annotation. This paper presents modeling of the method for predicting the time of healing of purulent wounds in animals in the experiment and in patients with diabetes mellitus (DM) using the drug is myliacile and EHF-therapy. For this purpose, were used the methods of statistical analysis of experimental data using multiple regression analysis, implemented with the software "Statistica 6.1". Received a certificate for rationalization proposal "a Method for predicting the healing of purulent wounds in diabetes mellitus". Developed computer program designed to predict the healing of purulent wounds in patients with DM for the treatment of myliacile and EHF-therapy, on which has been issued certificate of the Federal service for intellectual property. The program allows you to calculate the time required for wound healing, if the measured area of the wound surface in a given time. Introduced the value of the area of the wound in mm2 and the program displays the time until recovery of the patient. Presents the experience of development and implementation of mathematical modeling of forecasting of time of healing of purulent wounds into clinical practice of the hospitals in the city of Orenburg.

Key words: mathematical modeling, forecasting, sores, diabetes.

REFERENCES

[1] Nuzov, B.G. Optimizaciya reparativnoj regeneracii tkanej // Lechenie gnojnyh ran u bol'nyh saharnym diabetom./B.G. Nuzov, A.A. Stadnikov, O.B. Nuzova — M.: Medicina, 2012. — 200 p.

[2] Olifson L.E., Osadchaya N.D., Nuzov B.G. Sostav ehkstrakta iz prosyanoj mucheli // Pishchevaya promysh-lennost'. - 1989. - № 11. - p. 26-27.

[3] Beckij, O.V. Millimetrovye volny i zhivye sistemy / O.V. Beckij, V.V. Kislov, N.N. Lebedeva - M.: «SAJNS-PRESS», 2004. - 107p.

[4] Buharin, O.V Prognozirovanie techeniya postinfekcionnyh abscessov s ispol'zovaniem matematicheskoj modeli / O.V

Buharin, P.P Kurlaev, O.L. CHernov // Hirurgiya. - 1999. - №7. - p. 46-48.

[5] Kolosova N.I. Sposob matematicheskogo modelirovaniya prognozirovaniya dinamiki zazhivleniya gnojnyh ran na fone saharnogo diabeta / N.I. Kolosova, O.B. Nuzova, E.N. Denisov, A.V Studenikin, V.V.Udalov // Al'manah molodoj nauki -2016. - № 3. - p.16-17.

[6] Rukovodstvo po obespecheniyu resheniya mediko-biolog-icheskih zadach s primeneniem programmy Statistica 10.0 // V.M. Boev [i dr.] — Orenburg, OAO IPK «YUzhnyj Ural», 2014. — 208p.

[7] Truhacheva, N.V. Matematicheskaya statistika v mediko-biologicheskih issledovaniyah s primeneniem paketa Statis-tica: uchebnoe posobie // N. V. Truhacheva — M: Izd-vo GEHOTAR-Media, 2012. — 377 p.

Журнал включен в Перечень рецензируемых научных изданий ВАК