СПОСОБ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ БОЛИ ПОЯСНИЧНО-КРЕСТЦОВОГО ОТДЕЛА ПОЗВОНОЧНИКА
METHOD FOR DIFFERENTIAL DIAGNOSTICS OF PAIN IN LUMBOSACRAL SPINE DEPARTMENT

Изобретение относится к профилактической медицине, а именно к способам диагностики состояния организма человека, и может быть использовано для оценки состояния вертеброневрологической системы пояснично-крестцового отдела позвоночника, а именно дифференциальной диагностики боли в пояснично-крестцовом отделе позвоночника.
При наличии у пациента определенной боли в спине существенной проблемой являются дифференциальная диагностика, значимость и приоритет консультаций специалистов, определение необходимого и достаточного объема клинико-инструментального обследования. Учитывая, что боль в спине может быть обусловлена большим количеством различных нозологий, дифференциальная диагностика при данном симптоме приобретает особую важность. Первостепенной задачей при боли в спине является исключение «угрожающих симптомов» («красных флажков»), т.е. состояний, для обозначения которых применяют собирательный термин «специфическая боль в спине». Специфическая боль в спине требует детального дополнительного комплексного обследования, консультаций узких специалистов и назначения адекватного специфического лечения.
Известны различные способы проведения дифференциальной диагностики и оценки по полученным данным состояния здоровья человека.
Известен способ дифференциальной диагностики состояния здоровья человека (патент РФ №2275847, опубл. 10.05.2006), в котором измеряют показатели частоты сердечных сокращений, систолического и диастолического артериального давления, роста, веса, частоты дыхания, максимальной задержки дыхания на вздохе или на выдохе после приседаний. Затем значения измеренных показателей нормируют и рассчитывают по определенной формуле. Способ расширяет арсенал средств, используемых для интегральной оценки динамики состояния здоровья.
Недостатком данного способа является невозможность проведения дифференциальной диагностики боли в пояснично-крестцовом отделе позвоночника. Актуальным является вопрос разработки и создания способа дифференциальной диагностики боли в пояснично-крестцовом отделе позвоночника.
Наиболее близким к заявляемому способу выбран способ дифференциальной диагностики боли в спине (Дривотинов Б.В., Лупьян Я.А. Прогнозирование и диагностика дискогенного пояснично-крестцового радикулита. – Минск: Вышэйшая школа, 1982, с. 59-87), включающий сбор информации по определенным показателям, характерным для каждого пациента - жалобы, анамнез жизни, анамнез болезни/проведение клинико-инструментальное обследование пациентов. Затем проведение статистического анализа, корреляционного анализа и определение наиболее значимых показателей для дифференциальной диагностики дискогенного пояснично-крестцового радикулита и опухолевого поражения пояснично-крестцовых корешков.
Недостатком данного способа является необходимость проведения сложных клинико-инструментальных исследований, а проблема своевременной диагностики особенно актуальна для той категории пациентов, для которой специализированное клинико-инструментальное исследование малодоступно. Это может быть обусловлено территориальной удаленностью лечебных учреждений и дефицитом диагностического оборудования. Данный способ диагностирует только определенные заболевания и не предусматривает назначение соответствующего лечения.
Технической задачей изобретения является упрощение способа дифференциальной диагностики боли пояснично-крестцового отдела позвоночника, при этом по данному способу можно определить характер боли в спине каждого конкретного пациента и выявить практически здоровых людей и пациентов с неспецифической и специфической болью пояснично-крестцового отдела позвоночника, определять для каждого их них спектр необходимых лечебно-диагностических мероприятий.
1
2
3
1
2
3
1
2
3
Поставленная задача достигается тем, что способ дифференциальной диагностики боли пояснично-крестцового отдела позвоночника включает анализ определенных показателей, полученных в ходе опроса и клинического обследования пациента, где все показатели представлены как бинарные величины. Новым является то, что у пациента определяют наличие боли в нижней части спины, возможность переносить боль без приема болеутоляющих средств, наличие травм в течение последнего года, распространение боли в ноги, наличие травм более одного года назад, наличие онемения в ноге, длительность боли, наличие опухолевых образований доброкачественной или злокачественной природы, болезненность паравертебральных точек, наличие гиперлордоза, сглаженного лордоза, гипотонии мышц, затем рассчитывают значения дискриминантных функций y, y, y. По полученным данным выбирают максимальное значение y, y, y, по которому проводят дифференциальную диагностику боли пояснично-крестцового отдела позвоночника и определяют спектр необходимых лечебно-диагностических назначений пациента. При этом максимальное значение y свидетельствует об отсутствии клинических проявлений заболеваний пояснично-крестцового отдела позвоночника и пациенту назначают профилактические мероприятия для профилактики боли, при максимальном значении y устанавливают наличие неспецифической боли в пояснично-крестцовом отделе позвоночника и назначают лечебно-диагностические мероприятия в соответствии с медицинскими стандартами, при максимальном значении y устанавливают наличие специфической боли и пациенту назначают комплексное обследование для определения специфики заболевания.
Данный способ осуществляется следующим образом.
Для проведения дифференциальной диагностики боли пояснично-крестцового отдела позвоночника проводят опрос каждого пациента и анализируют определенные показатели, полученные в ходе опроса и клинического обследования. В результате опроса у пациента выявляют наличие или отсутствие следующих определенных симптомов - показателей:
- беспокоит ли в настоящее время боль в нижней части спины (часть спины, которая находится между нижней парой ребер и ягодичными складками);
- может ли пациент переносить эту боль без приема болеутоляющих средств;
- были ли травмы в течение последнего года;
- распространяется ли боль из области спины в ногу;
- были ли травмы больше года назад;
- присутствует ли чувство онемения в ноге;
- боль в спине беспокоит не менее одного месяца (почти не прекращаясь);
- диагностированы ли опухолевые образования доброкачественной или злокачественной природы.
Затем проводят клиническое обследование и выявляют наличие или отсутствие следующих показателей:
- болезненность паравертебральных точек;
- гиперлордоз;
- сглаженный лордоз;
- гипотония мышц.
В общей сложности выявляют 12 показателей, которые используют для дальнейшего анализа. Все показатели учитывают как категориальные бинарные величины и представляют «0» (при отрицательном ответе) и «1» (при положительном ответе).
1
2
3
Используя полученные показатели, рассчитывают значения дискриминантных функций y, y, y, подставляя в три уравнения:
1
12
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
где x'……x' - показатели пациентов как бинарные величины, которые имеют значения: x' - наличие боли в нижней части спины, x' - переносимость боли без приема болеутоляющих средств, x' - наличие травм в течение последних лет, x' - распространение боли из области спины в ноги, x' - полученные травмы больше года назад, x' - наличие чувства онемения в ноге, х' - наличие боли в спине, непрекращающейся более 1 месяца, x' - диагностированы опухолевые образования, x' - болезненность паравертебральных точек, x' - гиперлордоз, x' - сглаженный лордоз, x' - гипотония мышц.
1
2
3
1
2
3
Полученные величины из уравнений (1), (2), (3) сравнивают и выбирают максимальное значение y, y, y, по которому проводят дифференциальную диагностику боли пояснично-крестцового отдела позвоночника пациента и определяют спектр необходимых лечебно-диагностических назначений. Если у пациента максимальное значение имеет показатель y, то это свидетельствует об отсутствии у пациента заболеваний в пояснично-крестцовом отделе позвоночника и пациенту назначают профилактические мероприятия для профилактики боли. В данном случае боль в нижней части спины является незначительной и не требует медикаментозного лечения. Для ее купирования достаточно комплекса лечебной гимнастики, массажа, выполнения рекомендаций, направленных на выработку рационального стереотипа движений. Если максимальное значение имеет показатель y, то характер боли расценивают как неспецифическая боль в пояснично-крестцовом отделе позвоночника и производят лечебно-диагностические назначения в соответствии с медицинскими стандартами. Пациенту назначают консультацию невролога, клинико-диагностическое исследование позвоночника, медикаментозное лечение нестероидными противовоспалительными препаратами, миорелаксантами, витаминотерапию, физиотерапевтические процедуры. Если максимальное значение имеет показатель y, то боль определяют как специфическую и пациенту назначают дополнительное комплексное обследование с консультацией специалистов для определения специфики заболевания и дальнейшего лечения патологии.
Для разработки и создания предложенного способа диагностики - выбора определенных показателей, дискриминантных уравнений и анализа полученных данных для дифференциальной диагностики боли пояснично-крестцового отдела позвоночника проведены следующие мероприятия.
Сформирована и изучена группа пациентов (163 человека) с заранее известным диагнозом. Заключительный диагноз, сопровождающийся болью в пояснично-крестцовом отделе позвоночника, верифицирован на основании результатов комплексного клинико-инструментального обследования. Все пациенты разделены на три группы.
Первую группу составили условно здоровые лица, у которых боль в нижней части спины отсутствует или является незначительной, не требующей медикаментозного лечения (59 человек). Вторую группу составили пациенты с верифицированными вертеброневрологическими заболеваниями пояснично-крестцового отдела позвоночника (64 человек). Третью группу составили пациенты с болями в спине, обусловленными воспалительными процессами, онкологическими заболеваниями, патологией внутренних органов, требующими незамедлительного дополнительного диагностического обследования и специфического лечения (40 человек).
Затем проведен опрос всех пациентов, в результате которого выявлены жалобы, анамнез жизни и анамнез заболевания (анкетные данные, факторы риска, условия труда и быта, наследственность, особенности течения заболевания, характер болевого синдрома, общее состояние организма, сопутствующие заболевания, травмы и операции в анамнезе и др.). Всего в опрос включено 56 вопросов. Также всем пациентам проведено клиническое вертеброневрологическое обследование, в результате которого оценивалось состояние вертеброневрологической системы на уровне пояснично-крестцового отдела позвоночника (осанка, движение в исследуемом отделе позвоночника, состояние мышц, наличие триггерных точек, рефлексы и др.). Всего проанализировано 42 признаков. Таким образом в характеристический вектор включено 98 показателей, которые отобраны согласно рекомендациям литературных источников и результатам собственного опыта. Для статистического анализа показателей использован пакет прикладных программ STATISTICA фирмы StatSoft Inc. (США).
2
1
2
3
Для всех показателей на первом этапе применен одномерный статистический анализ для сравнения абсолютных и относительных частот признаков с определением статистической значимости для теста χ с поправкой Йетса. Проведенный анализ данных позволил определить репрезентативность выборки, сократить количество вопросов и выявить наиболее информативные из них для дальнейшей обработки. В результате отобрано 30 показателей из предложенных 56 вопросов. Для реализации статистического анализа данных сформирована матрица параметров состояния А, образованная характеристическими векторами показателей 163 пациентов (количество столбцов соответствует количеству параметров состояния: d=30, количество строк соответствует количеству пациентов: n=163). Для каждого представленного показателя состояния исследована частота появления положительного клинического ответов в каждой группе у каждого пациента Z=(z, z, z). При этом за 100% принято общее количество ответов в группе. Далее исследована частота появления кода в выборке пациентов.
На втором этапе проведен корреляционный анализ, который направлен на выявление корреляций между показателями, полученными в ходе опроса участников исследования и для определения структуры взаимосвязей, что позволило отсеять вопросы, дублирующие информацию, тем самым сократить их количество. Построена квадратная корреляционная матрица размерностью 30×30 и проведен анализ корреляций показателей. Сильные корреляции с коэффициентом выше 0,5556 при нулевом уровне значимости установлены для 8 показателей опроса и 4 показателей клинического обследования.
Таким образом, в результате получено 12 показателей, которые не коррелировали с другими показателями и использованы далее для дискриминантного анализа. Данные показатели являются наиболее значимыми при классификации пациентов, поскольку являются результатом совокупного взаимодействия остальных показателей.
k
Проведен дискриминантный анализ, основой которого является совокупность дискриминантных функций y
ki
i
где b - коэффициенты дискриминации, являющиеся количественным выражением критериев информативности показателей, d - количество показателей, k - номер класса функционального состояния, x - значение i - показателя.
j
1
2
3
1
2
3
1
2
12
Построенная модель дает возможность классификации пациентов на 3 класса Z из Z=(z, z, z) (где z - практически здоровые люди, без заболеваний пояснично-крестцового отдела позвоночника, z - пациенты с верифицированными вертеброневрологическими заболеваниями, z - больные с патологией внутренних органов, а также воспалительными и онкологическими заболеваниями) на основе вектора отобранных показателей X'=(x', x', …, x').
Дискриминантный анализ проведен по следующей схеме. Изначально проанализировано 12 показателей, отобранных с помощью корреляционного анализа. Далее для проверки достоверности и устойчивости полученных уравнений вводились дополнительные показатели. Схема введения показателей определялась экспертным путем на основе имеющихся априорных знаний, а также корреляционных матриц. Если при введении дополнительного показателя, достоверность анализа падала, либо не изменялась, показатель удалялся как незначимый. Если удаление показателя приводило к снижению достоверности полученных уравнений, показатель считался значимым и возвращался в уравнение. Уровень значимости полученной классификации p<0,0005, Лямбда Уилкса 0,7685. Полученные результаты свидетельствуют о высокой достоверности классификации. Классификационная матрица показывает, что лишь 3 случая из 163 классифицированы неверно. Дальнейший перебор показателей не привел к улучшению показателей, тогда как удаление одного или нескольких из 12 выбранных показателей приводило к значительному увеличению уровня значимости.
1
2
3
В результате проведенного анализа данных определено 12 значимых показателей для дифференциальной диагностики боли в спине, из них 8 показателей получены в результате опроса участников исследования, 4 показателя получены при клиническом обследовании. На основе этих показателей сформированы уравнения, описывающие классы функциональных состояний Z=(z, z, z) и сформулированы следующее правила для отнесения пациента к одному из классов.
1
2
12
1
2
12
1
2
3
1
2
12
1
2
3
1
2
3
1
1
2
2
3
3
1
2
3
Для имеющегося характеристического вектора показателей человека X=(x, х, …, х) сформирован новый характеристический вектор X'=(x', х', …, x') с использованием выбранной системы кодирования. Поскольку изначально каждый показатель кодировался для каждого класса на основании частот появления значений данного показателя в классе, то каждый ответ на вопрос (то есть каждые 1 и 0) кодируется тремя значениями частот (первое значение частоты для класса z - практически здоровые люди, второе значение - для класса z - пациенты с верифицированными вертеброневрологическими заболеваниями, третье значение - для класса z - больные с патологией внутренних органов, а также воспалительными и онкологическими заболеваниями). Следовательно, для каждого случая сформировано 3 характеристических вектора Х'=(x', x', …, x') (с системой кодов для класса z, z, z) и решено 3 сформулированных дискриминантных уравнения для соответствующих характеристических векторов. В результате получены три значения дискриминантных функций Y=(y, y, y), где y описывает класс z, y описывает класс z, y описывает класс z. Для определения, к какому классу функционального состояния следует отнести пациента, характеристический вектор которого использовался для решения дискриминантных уравнений, используют следующее правило: побеждает тот класс, для которого значение дискриминантной функции Y=(y, y, y) наибольшее.
Таким образом получены определенные показатели, которые необходимо выявить у каждого пациента, позволяющие проводить дифференциальную диагностику боли в пояснично-крестцовом отделе позвоночника. В итоге пациент или медицинский работник получают заключение, которое позволяет отнести пациента к определенному классу (группе) - практически здоровые (отсутствуют клинические признаки заболеваний пояснично-крестцового отдела позвоночника), лица с неспецифической болью или лица со специфической болью в спине.
Примеры
С помощью разработанного способа произведен опрос и осмотр пациентов и даны заключения, определяющие состояние пациента при отнесении его к одной из групп, а также даны соответствующие рекомендации.
Пример 1
Больной А., 26 лет.
Пациенту заданы вопросы и проведено клиническое обследование - физикальный осмотр.
Полученные данные подставлены в дискриминантные уравнения, где ответ «да» = 1, ответ «нет» = 0
1
y=-55,7317+58,1450+8,0733=10,4866
2
y=-174,520+41,337+56,170=-77,013
3
y=-145,035+50,041+44,837=-50,157
1
В данном случае максимальное значение имеет показатель y=10,4866.
В данном случае у пациента отсутствуют клинические признаки заболеваний пояснично-крестцового отдела позвоночника. Рекомендовано регулярное выполнение физических упражнений для укрепления мышц спины.
Клинический диагноз: практически здоров (отсутствуют клинические признаки заболеваний пояснично-крестцового отдела позвоночника).
Пример 2
Больной М., 42 года.
1
y=-55,7317+39,9882+58,1450-7,5032+8,0733+14,3513-3,4549+0,5188=51,3868
2
y=-174,520+63,773+41,337+19,631+56,170+18,391+19,013+65,917=109,712
3
y=-145,035+63,930+50,041+18,252+44,837+16,011+15,763т-8,178=55,621
2
В данном случае максимальное значение имеет показатель y=109,712.
Заключение: Признаки неспецифической боли в спине, обусловленной вертеброневрологическим заболеванием. Рекомендована консультация невролога для назначения и лечения (нестероидные противовоспалительные препараты, миорелаксанты, витаминотерапия, физиотерапевтические процедуры, лечебная гимнастика).
Клинический диагноз: люмбоишиалгия.
Пример 3
Больной В., 66 лет.
1
y=-55,7317+39,9882-7,5032-9,0237+10,7650=-21,5054
2
y=-174,520+63,773+19,631+24,748+41,547=-24,821
3
y=-145,035+63,930+18,252+36,280+40,803=14,23
3
Максимальное значение имеет показатель y=14,23.
Заключение: Признаки специфической боли в спине. Рекомендовано безотлагательное обращение к врачу общей практики, терапевту или неврологу, а также всестороннее клинико-инструментальное обследование: общий анализ крови, рентгенография и/или МРТ поясничного отдела позвоночника. Более точный объем обследования будет определен врачом при обращении пациента в зависимости от клинических симптомов и результатов физикального обследования.
Клинический диагноз: рак предстательной железы, множественные метастазы.
Таким образом предложен простой, результативный и достоверный способ дифференциальной диагностики боли пояснично-крестцового отдела позвоночника, который не требует проведения сложных клинико-инструментальных исследований. Пациент должен только четко ответить на определенные вопросы и пройти осмотр врача. Поэтому с помощью данного способа можно проводить дифференциальную диагностику боли в пояснично-крестцовом отделе позвоночника при непосредственном обращении пациента к специалисту и в рамках периодических медицинских осмотров. По данному способу можно проводить обследование пациентов в территориально удаленных лечебных учреждениях при дефиците диагностического оборудования. При этом для каждого пациента можно установить специфику боли, определить спектр необходимых лечебно-диагностических мероприятий, приоритет консультаций специалистов, а также определить лечебные назначения.