Способ определения вероятности неблагоприятного исхода у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией в лечебном учреждении Федеральной службы исполнения наказаний РФ по четырём клиническим и одному лабораторному признаку
METHOD FOR DETERMINING THE PROBABILITY OF AN UNFAVOURABLE OUTCOME IN A TUBERCULOSIS PATIENT WITH HIV INFECTION IN A MEDICAL INSTITUTION OF THE FEDERAL PENITENTIARY SERVICE OF THE RUSSIAN FEDERATION ON THE BASIS OF ONE LABORATORY AND FOUR CLINICAL SIGNS

Изобретение относится к медицине, а именно к инфекционным болезням и фтизиатрии.
При выявлении туберкулеза на поздних стадиях ВИЧ-инфекции велика опасность неблагоприятного исхода в связи с атипичным течением, «масками» других инфекционных заболеваний, появлением осложнений (дыхательная недостаточность, инфекционно-токсический шок, гипертермия и др.) и/или присоединении вторичных инфекций.
В настоящее время имеется недостаток простых, дешевых и эффективных способов, чтобы идентифицировать высокий риск ранней смертности у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией при госпитализации в стационар.
Выявление факторов, статистически значимо влияющие на неблагоприятный исход у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией при поступлении в стационар, позволяют произвести госпитализацию в палату интенсивной терапии для круглосуточного наблюдения и лечения.
Существуют различные способы выявления.
Так неблагоприятный исход, по мнению авторов, при лечении туберкулеза достоверно связан со следующими факторами: возраст более 59 лет, рецидив туберкулеза и коинфекция туберкулез + ВИЧ-инфекция (см. источник: Nanzaluka F.Η., Chibuye S., Kasapo С.С., Langa Ν., Nyimbili S., Moonga G., Kapata N., Kumar R., Chongwe G. Factors associated with unfavourable tuberculosis treatment outcomes in Lusaka, Zambia, 2015: a secondary analysis of routine surveillance data // Pan Afr Med J. 2019 Apr 8; 32:159). Недостаток способа - коинфекция туберкулез + ВИЧ-инфекция сама входит в факторы риска.
В следующем способе факторами риска неблагоприятного исхода считаются: возраст, женский пол, внелегочной туберкулез, похудание, инфицирование ВИЧ-инфекцией и длительность заболевания (см. источник: Abdullahi О.Α., Ngari Μ.Μ., Sanga D., Katana G., Willetts A. Mortality during treatment for tuberculosis; a review of surveillance data in a rural county in Kenya // PLoS One. 2019 Jul 11; 14(7):е0219191). Недостаток способа - коинфекция туберкулез + ВИЧ-инфекция сама входит в факторы риска.
В другом способе факторами риска неблагоприятного исхода считаются использование АРВТ с высоким риском побочных эффектов и использование рифампицин-несовместимых противовирусных препаратов (АРВТ) (см. источник: Demitto F.О., Schmaltz С.A. S., Sant'Anna F.Μ., Arriaga Μ.В., Andrade В.В., Rolla V.С. Predictors of early mortality and effectiveness of antiretroviral therapy in TB-HIV patients from Brazil // PLoS One. 2019 Jun 6; 14(6):e0217014). Недостаток способа - отсутствие использования клинических признаков для оценки риска неблагоприятного исхода.
В следующем способе факторами риска неблагоприятного исхода считаются: возраст более 60 лет, высокая плата за лечение в стационаре, инфицирование ВИЧ-инфекцией, рецидив болезни или отрыв от предыдущего лечения (см. источник: Rocha Μ.S., Oliveira G.P., Saraceni V., Aguiar F.P., Coeli С.M., Pinheiro R.S. Effect of inpatient and outpatient care on treatment outcome in tuberculosis: a cohort study // Rev Panam Salud Publica. 2018 Sep 7; 42:e112). Недостаток способа - коинфекция туберкулез + ВИЧ-инфекция сама входит в факторы риска.
В другом способе фактором риска неблагоприятного исхода считается: широкая лекарственная устойчивость микобактерий туберкулеза (см. источник: Frank Μ., Adamashvili Ν., Lomtadze Ν., Kokhreidze Ε., Avaliani Ζ., Kempker R.R., Blumberg Η.M. Long-term Follow-up Reveals High Posttreatment Mortality Rate Among Patients With Extensively Drug-Resistant Tuberculosis in the Country of Georgia // Open Forum Infect Dis. 2019 Mar 29; 6(4):ofz152). Недостаток способа - отсутствие использования клинических признаков для оценки риска неблагоприятного исхода.
В следующем способе факторами риска неблагоприятного исхода у заключенного в места лишения свободы больного туберкулезом, сочетанным с ВИЧ-инфекцией считаются: возраст, наличие и длительность образования, место рождения, повторное преступление, рецидив туберкулеза (см. источник: Rossetto Μ., Brand Μ., Teixeira L.В. Factors associated with hospitalization and death among ТВ/HIV co-infected persons in Porto Alegre, Brazil // PLoS One. 2019 Jan 2; 14(1):e0209174). Недостаток способа - отсутствие использования только клинических признаков для оценки риска неблагоприятного исхода.
В другом способе фактором риска неблагоприятного исхода считается обнаружение липоарабиноманнана в моче (см. источник: Gupta-Wright Α., Corbett Ε.L., Wilson D., van Oosterhout J.J., Dheda K., Huerga H., Peter J., Bonnet M., Alufandika-Moyo M., Grint D., Lawn S.D., Fielding K. Risk score for predicting mortality including urine lipoarabinomannan detection in hospital inpatients with HIV-associated tuberculosis in sub-Saharan Africa: Derivation and external validation cohort study // PLoS Med. 2019 Apr 5; 16(4):e1002776). Недостаток способа - высокие финансовые затраты.
4
В следующем способе факторами риска неблагоприятного исхода больного туберкулезом, сочетанным с ВИЧ-инфекцией являются: возраст более 54 лет, наркомания, и низкое число CD-лимфоцитов менее 50 клеток в мкл (см. источник: Chan С.K., Wong K.Н., Lee Μ.P., Chan K.С., Leung С.С., Leung Ε.С., Chan W.K., Мак I.K. Risk factors associated with 1-year mortality among patients with HIV-associated tuberculosis in areas with intermediate tuberculosis burden and low HIV prevalence // Hong Kong Med J. 2018 Oct; 24(5):473-483). Недостаток способа - отсутствие использования только клинических признаков для оценки риска неблагоприятного исхода.
В следующем способе факторами риска неблагоприятного исхода больного туберкулезом, сочетанным с ВИЧ-инфекцией являются: наличие сопутствующей патологии, высокий возраст, поздняя госпитализация (см. источник: Gamboa-Acuna В., Guillen-Zambrano R., Lizzetti-Mendoza G., Soto Α., Lucchetti-Rodriguez A. Factors associated to survival in patients with HIV-TB in the Department of Infectious Diseases of the Arzobispo Loayza National Hospital, Peru, since 2004 to 2012 // Rev Chilena Infectol. 2018; 35(1):41-48). Недостаток способа - отсутствие использования только клинических признаков для оценки риска неблагоприятного исхода.
В другом способе фактором риска неблагоприятного исхода больного туберкулезом, сочетанным с ВИЧ-инфекцией считается только низкий вес (см. источник: низкий индекс массы тела) (Naidoo K., Yende-Zuma Ν., Augustine S. A retrospective cohort study of body mass index and survival in HIV infected patients with and without ТВ co-infection // Infect Dis Poverty. 2018 Apr 25; 7(1):35). Недостаток способа - использование только одного клинического признака для оценки риска неблагоприятного исхода.
В следующем способе факторами риска неблагоприятного исхода больного туберкулезом являются: возраст более 60 лет, сочетание с ВИЧ-инфекцией, ирокая лекарственная устойчивость МБТ, предыдущие отказы от лечения, употребление наркотиков, лекарственная устойчивость к этамбутолу или стрептомицину (см. источник: Gayoso R., Dalcolmo Μ., Braga J.U., Barreira D. Predictors of mortality in multidrug-resistant tuberculosis patients from Brazilian reference centers, 2005 to 2012 // Braz J Infect Dis. 2018 Jul - Aug; 22(4):305-310). Недостаток способа - отсутствие использования клинических признаков для оценки риска неблагоприятного исхода и коинфекция туберкулез + ВИЧ-инфекция сама входит в факторы риска.
4
В другом способе факторами риска неблагоприятного исхода больного туберкулезом, сочетанным с ВИЧ-инфекцией считается увеличение в сыворотке крови следующих биомаркеров: С-реактивного белка, γ-интерферона, фактора МСР-3, интерлейкина-15 и интерлейкина-17 (см. источник: Sattler F.R., Chelliah D., Wu Χ., Sanchez Α., Kendall Μ.Α., Hogg Ε., Lagat D., Lalloo U., Veloso V., Havlir D.V., Landay A. Biomarkers Associated with Death After Initiating Treatment for Tuberculosis and HIV in Patients with Very Low CD Cells // Pathog Immun. 2018; 3(1):46-62). Недостаток способа - высокие финансовые затраты и наличие специализированной лаборатории.
Как можно заметить, наиболее близкого к предложенному нами техническому решению способа определения вероятности неблагоприятного исхода у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией нами не обнаружено.
Техническим результатом предлагаемого изобретения является установление способа определения вероятности неблагоприятного исхода у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией в лечебном учреждении Федеральной службы исполнения наказаний РФ (ФСИН) по ограниченному числу клинических признаков и одному лабораторному, имеющих по отдельности и в сочетании высокую чувствительность и специфичность.
Поставленный технический результат достигается тем, что определение вероятности неблагоприятного исхода у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией в лечебном учреждении ФСИН заключается в использовании ряда клинических и одного лабораторного признаков, включающих наличие их сочетания, отличающийся тем, что в качестве клинических и одного лабораторного признака используются следующие признаки: одышка (О), похудание (П), спленомегалия, то есть увеличение размеров селезенки (С), лихорадка (Л), процент палочкоядерных нейтрофилов (П1) в общем анализе крови при этом при наличии признака ему присваивается значение 1, при отсутствии - значение 0 или количественное значение лабораторного признака с последующим вычислением по формуле. То есть каждому признаку придается установленное экспериментальным путем весовое значение в виде произведения постоянного коэффициента на 1 или 0 в зависимости от наличия или отсутствия клинического признака и количественное значение лабораторного показателя: (1,30818) и при наличии одышки (О)=1, отсутствии (О)=0; (1,83543) и при наличии похудания (П)=1, отсутствии (П)=0; (1,82002) и при наличии спленомегалии (С)=1, отсутствии (С)=0; (1,90303) и при наличии лихорадки (Л)=1, отсутствии (Л)=0, (-0,011090) и числовое значение процента палочкоядерных нейтрофилов в общем анализе крови (П1); и суммируется с константой, равной (-5,34338) с последующим вычислением по формуле
, где е - основание натурального логарифма = 2,71828947, z - сумма численных значений каждого из признаков.
z=(-5,34338)+1,30818×(О)+1,83543×(П)+1,82002×(С)+1,90303×(Л)+(-0,011090)×(П1),
где «О» - одышка, «П» - похудание, «С» - спленомегалия, «Л» - лихорадка, «П1» - значение процента палочкоядерных нейтрофилов в общем анализе крови.
По полученному значению вероятности делается вывод: при вероятности 50% и выше прогнозируют риск неблагоприятного исхода и необходимость госпитализации пациента в палату интенсивной терапии, при значении вероятности ниже 50% больного госпитализируют в палату стационара.
Для анализа взаимосвязи между одним качественным признаком, выступающим в роли зависимого, результирующего показателя, и подмножеством количественных и качественных признаков используется модель логистической регрессии с пошаговым алгоритмом включения и исключения предикторов. Результаты оценки уравнений логистической регрессии представляются набором коэффициентов регрессии, достигнутыми уровнями значимости для каждого коэффициента. Из полученных уравнений логистической регрессии, проводился отбор уравнений, имеющих наибольшее значение уровня значимости для площади под кривой ROC (Receiver Operator Characteristic) AUC (AUC - Area Under Curve). Ранжирование выделенных предикторов по степени связи с зависимой переменной выполнялось путем сортировки предикторов по модулю стандартизованных коэффициентов регрессии. Для зависимых признаков с двумя градациями на основе уравнений логистической регрессии проводился ROC-анализ с построением ROC-кривых. Для построения диагностического правила, позволяющего оценить риск события у пациентов, использовался метод статистического моделирования - простая логистическая регрессия (для выявления признаков имеющих наибольший вес) и множественная логистическая регрессия (для последующего построения предсказательной модели). Возможность использования данного метода обусловлена соблюдением нами определенных условий, а именно: возможность принятия зависимым параметром только двух значений (0 - нет, 1 - да), все остальные (независимые) параметры, задействованные в анализе, могут принимать любые значения. Бинарная логистическая регрессия рассчитывает вероятность наступления события в зависимости от значений независимых переменных. В нашей работе: 1 - клинический или числовое значение лабораторного признака выявлен у больного с неблагоприятным исходом (смерть или освобождение из мест лишения свободы по решению суда досрочно в связи с тяжелым состоянием здоровья) туберкулеза в сочетании с ВИЧ-инфекцией, 0 - не выявлен.
Качество полученной модели оценивалось с помощью чувствительности и специфичности, а также по значению площади под ROC-кривой (см. график). Сравнение диагностических признаков между собой проводилось на основе расчета площади под каждой ROC-кривой. Для оценки качества модели по площади под ROC-кривой мы использовали экспертную шкалу из (см. источник: Hosmer N.Т., Lemeshow S. Applied logistic regression. New York: Wiley, 2000. 397 p). Критерием порога отсечения было требование максимальной чувствительности и специфичности модели.
Наши результаты были использованы для построения модели предсказания риска неблагоприятного исхода у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией при поступлении в стационар лечебного исправительного учреждения ФСИН.
z
z
1
1
2
2
k
k
1
1
2
k
Вероятность риска события оценивается по формуле: p=e/1+e, где z=a+bx+bx+…+bx, x - i-я независимая переменная (i=1, 2, … k), а - оценка константы, b, b, …, b - оценки коэффициентов логистической регрессии (см.: Handbook of the Logistic Distribution. Marcel Dekker, Inc.. ISBN 978-0824785871).
Если для p получится значение меньшее 0,5, то можно предположить, что событие не наступит; в противном случае предполагается наступление события.
Для выявления признаков, имеющих наибольшее влияние для построения модели предсказания вероятности события, нами по массиву данных предварительно проводился разведочный анализ. При построении модели логистической регрессии использовался метод пошагового исключения признаков.
Для определения факторов, связанных с определением вероятности неблагоприятного исхода у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией и для построения диагностического правила нами получено 63 уравнения логистической регрессии, позволяющих оценить риск неблагоприятного исхода у больного туберкулезом, сочетанным с ВИЧ-инфекцией. Интересующим нас событием является следующий результат: неблагоприятный исход заболевания у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией в лечебном учреждении ФСИН. По правилу «большого пальца» максимальное число предикторов, включенных в модель в нашем исследовании не должно быть больше 36. Из 63 исследованных признаков у пациентов, были выявлены 5 предиктора (то есть нами проведено уменьшение числа признаков с 63 до пяти) с наибольшим весом:
Наши результаты были использованы для построения модели предсказания риска неблагоприятного исхода у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией в лечебном учреждении ФСИН. При построении модели множественной логистической регрессии применяли способ с пошаговым исключением признаков. Мы исключили все признаки, кроме пяти: жалобы на одышку, похудание, лихорадку, наличие спленомегалии и процент палочкоядерных нейтрофилов в общем анализе крови. Результат представлен в таблице 1.
Качество приближения регрессионной модели оценивается при помощи функции подобия. Мерой правдоподобия служит отрицательное удвоенное значение логарифма этой функции (-2LL) - это величина, которая характеризует соответствие модели исходным данным. Чем меньше значение данного показателя, тем адекватнее сформирована модель. В качестве начального значения для -2LL применяется значение, которое получается для регрессионной модели, содержащей только константы. После добавления переменных влияния (см. табл.выше) значение -2LL равно 167,226. Это значение на 152,861 меньше, чем начальное. Подобное снижение величины означает улучшение; разность обозначается как величина хи-квадрат и является очень значимой. Это означает, что начальная модель после добавления переменных претерпела значительное улучшение.
2
2
Псевдокоэффициенты детерминации Кокса и Шелла R и Нэйджелкерка R, полученные на основе отношения функций правдоподобия моделей только с константой и со всеми коэффициентами, показывают долю влияния всех факторных признаков на дисперсию зависимой переменной, то есть часть дисперсии, объяснимая с помощью логистической регрессии, в данном примере составляет 58,83%.
Как следует из таблицы 1, χ2 для предиктора равен 152,861, при 5 степенях свободы (Р<0,0001): это означает, что предиктор связан с предсказанием риска неблагоприятного исхода туберкулеза у больного с ВИЧ-инфекцией в лечебном учреждении ФСИН. Ниже приведенная таблица 2 суммирует информацию о каждой переменной в модели. Наглядно это продемонстрировано на прилагаемом чертеже-графике.
Проверка значимости отличия коэффициентов от нуля, проводится при помощи статистики Вальда, использующей распределение хи-квадрат, которая представляет собой квадрат отношения соответствующего коэффициента к его стандартной ошибке.
1
2
3
4
5
В нашем случае получились: сверх значимый коэффициент а=-5,34338 и значимые коэффициенты b=1,30818, b=1,83543, b=1,82002, b=1,90303, b=-0,011090. При помощи этих пяти значений коэффициентов мы можем для каждого значения Т-типизации рассчитать вероятность Р.
Как следует из таблицы 2, согласно данной модели при наличии одышки при поступлении в стационар у больного шанс прогноза неблагоприятного исхода течения туберкулеза у больного с ВИЧ-инфекцией, увеличивается в 3,7 раз. Это при условии фиксации других факторов. Аналогично, при наличии похудания шанс прогноза неблагоприятного исхода заболевания увеличивается в 6,3 раз. При наличии лихорадки в 6,2 раза, при наличии спленомегалии увеличивается в 6,7 раз.
Правильно классифицировано по данной модели 90,76% случаев, при площади под кривой ROC (AUC) - 0,916 (Среднеквадратическая ошибка - 0,0244, 95% ДИ - от 0,883 до 0,943). В нашей модели AUC=0,916, что говорит об отличном качестве модели.
Наглядно это отображает чертеж-график на котором отображены ROC-кривые для признаков: жалобы на одышку, похудание, лихорадку, наличие спленомегалии, процент палочкоядерных нейтрофилов в общем анализе крови и коэффициент β (константа) - предсказательная вероятность для сочетания данных признаков. Данный чертеж-график дает понимание предсказательной вероятности неблагоприятного исхода у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией, а также чувствительность и специфичность для отдельных клинических и лабораторного признаков и их сочетания.
Указанный способ определения вероятности неблагоприятного исхода у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией успешно использовался в клинике, что видно из следующего примера.
В филиале «Туберкулезная больница» ФКУЗ МСЧ-43 ФСИН России с 1999 по 2017 годы были обследованы 363 осужденных, поступившие в стационар с подозрением на туберкулез (подтвержденный впоследствии микробиологическим: посев мокроты/иных жидкостей на твердые или жидкие среды, рентгенологическим или методом ДНК-диагностики), с ВИЧ-инфекцией 4Б, 4В и 5 стадии.
Пациенты разделены на 2 группы:
• первая группа - 61 ВИЧ-инфицированный пациент с туберкулезом (16,8%), с неблагоприятным клиническим прогнозом, впоследствии умершие или освобожденные из мест лишения свободы досрочно по состоянию здоровья.
• вторая группа - 302 пациента (83,2%) с туберкулезом, сочетанным с ВИЧ-инфекцией без неблагоприятного клинического прогноза.
В результате данный способ диагностики позволил правильно классифицировать случаи по данной модели у 90,76%.
В итоге чувствительность обнаружения неблагоприятного исхода течения заболевания у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией в стационаре лечебного учреждения ФСИН составила для жалобы на одышку - 80,3%, специфичность - 80,5%, похудание - 72,1% и 87,8%, лихорадка - 93,4% и 66,6%, спленомегалия - 85,3% и 67,2%, процент палочкоядерных нейтрофилов в общем анализе крови - 78,7% и 63,2% соответственно. Совместное сочетание данного способа выявления неблагоприятного исхода заболевания у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией при госпитализации в стационар лечебного учреждения ФСИН по пяти клиническим проявлениям дает чувствительность - 94,9% при 82,9% специфичности (см. чертеж-график).
В качестве примера рассмотрим данные пациента с туберкулезом и ВИЧ-инфекцией С. 37 лет, который при осмотре жалуется на одышку, похудание и лихорадку, и объективно обнаруживается спленомегалия и 32% палочкоядерных нейтрофилов в общем анализе крови.
z=(-5,34338)+1,30818×(1)+1,83543×(1)+1,82002×(1)+1,90303×(1)+(-0,011090)×(32),
где z=1,1684. Отсюда вероятность неблагоприятного исхода, согласно формуле:
1,1684
1,1684
(р=2,71828183/1+2,71828183), р=81,0%.
Вероятность выше 50%, то есть данный пациент имеет высокий риск неблагоприятного исхода течения заболевания.
Противоположный пример, пациент П. 31 лет с туберкулезом и ВИЧ-инфекцией. При осмотре жалуется на одышку и похудание, у которого отсутствует лихорадка и спленомегалия, а также число палочкоядерных нейтрофилов в общем анализе крови 10%.
z=(-5,34338)+1,30818×(1)+1,83543×(1)+1,82002×(0)+1,90303×(0)+(-0,011090)×(10),
где z=-2,31067. Отсюда вероятность неблагоприятного исхода, согласно формуле:
-2,31067
-2,31067
(р=2,71828183/1+2,71828183), р=10,2%.
Вероятность ниже 50%, то есть данный пациент имеет низкий риск неблагоприятного исхода течения заболевания.
Таким образом, для выявления неблагоприятного исхода течения заболевания у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией в стационаре лечебного учреждения ФСИН проводят подробное клиническое обследование. Уточняют наличие или отсутствие следующих клинических проявлений: жалобы на одышку, похудание, лихорадку, наличие спленомегалии, а также число палочкоядерных нейтрофилов в общем анализе крови.
Затем по предложенной нами формуле:
z=(-5,34338)+1,30818×(О)+1,83543×(П)+1,82002×(С)+1,90303×(Л)+(-0,011090)×(П1),
где «О» - одышка, «П» - похудание, «С» - спленомегалия, «Л» - лихорадка, «Ш» -значение процента палочкоядерных нейтрофилов в общем анализе крови, рассчитывают сумму (z) численных значений признаков (при их наличии) умноженных на дискриминантньш коэффициент признака: 1,30818 для одышки, 1,83543 для похудания, 1,82002 для спленомегалии, 1,90303 для лихорадки, (-0,011090) для числового значения процента палочкоядерных нейтрофилов в общем анализе крови и суммируют с константой, равной (-5,34338) с последующим вычислением по формуле:
Учитывая логистическую функцию вида:
Мы получаем возможность вычислить вероятность неблагоприятного исхода у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией туберкулеза по известной формуле (источники: Agresti, Alan. (2002). Categorical Data Analysis. New York: Wiley-Interscience. ISBN 0-471-36093-7; Amemiya, T. (1985). Advanced Econometrics. Harvard University Press. ISBN 0-674-00560-0. Balakrishnan, N. (1991); Handbook of the Logistic Distribution. Marcel Dekker, Inc.. ISBN 978-0824785871; Greene, William H. (2003). Econometric Analysis, fifth edition. Prentice Hall. ISBN 0-13-066189-9; Hosmer, David W.; Stanley Lemeshow (2000). Applied Logistic Regression, 2nd ed.. New York; Chichester, Wiley. ISBN 0-471-35632-8):
, где e - основание натурального логарифма = 2,71828947, z - сумма численных значений каждого из признаков.
Таким образом, получают значение вероятности неблагоприятного исхода у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией в лечебном исправительном учреждении ФСИН РФ, по значению которого осуществляют прогноз неблагоприятного исхода заболевания.
При значении вероятности 50% и выше прогнозируют риск неблагоприятного исхода и необходимость госпитализации пациента в палату интенсивной терапии, при значении вероятности ниже 50% больного госпитализируют в палату стационара.
Способ позволяет достоверно, информативно и точно провести вычисление вероятности неблагоприятного исхода у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией в лечебном исправительном учреждении ФСИН РФ для госпитализации в палату интенсивной терапии, а также при необходимости провести своевременное дообследование пациента для решения вопроса о досрочном освобождении из мест лишения свободы по состоянию здоровья.
Определение вероятности неблагоприятного исхода у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией в лечебном исправительном учреждении ФСИН РФ с помощью простых клинических и лабораторных методов является достоинством и преимуществом предлагаемого способа по сравнению с известными прототипами.