Способ определения вероятности летального исхода на основании жалоб у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией при поступлении в стационар Федеральной службы исполнения наказаний РФ
METHOD FOR DETERMINING THE LIKELIHOOD OF A LETHAL OUTCOME BASED ON COMPLAINTS FROM A TUBERCULOSIS PATIENT WITH HIV INFECTION UPON ADMISSION TO THE HOSPITAL OF THE FEDERAL PENITENTIARY SERVICE OF THE RUSSIAN FEDERATION

Изобретение относится к медицине, а именно к инфекционным болезням и фтизиатрии.
При выявлении туберкулеза на поздних стадиях ВИЧ-инфекции велика опасность летального 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 летальный 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. Н., Chibuye S., Kasapo С.С., Langa N., 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. A., Ngari М. М., 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. М., Arriaga М. 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 М. 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 М., Adamashvili N., Lomtadze N., Kokhreidze E., Avaliani Z., Kempker R. R., Blumberg H. 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 М., Brand É. М., 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 A., Corbett Е. 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 М.P., Chan K.С, Leung С.С, Leung Е.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 A., 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 N., 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 М., 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 X., Sanchez A., Kendall M. A., Hogg E., 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 летального исхода только по жалобам больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией нами не обнаружено.
Техническим результатом предлагаемого изобретения является установление способа определения вероятности летального исхода у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией при поступлении в стационар Федеральной службы исполнения наказаний РФ (ФСИН) по ограниченному числу клинических признаков, имеющих по отдельности и в сочетании высокую чувствительность и специфичность.
1
1
1
1
Поставленный технический результат достигается тем что, определение вероятности летального исхода у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией при поступлении в стационар ФСИН заключающийся в использовании клинических признаков включающих наличие сочетания жалоб пациента, отличающийся тем, что в качестве клинических признаков используются следующие клинические признаки: жалобы на боли в грудной клетке (Б), головные боли (Б), жидкий стул (Ж), отсутствие кашля с мокротой (К), кашель сухой (К), острое начало заболевания (Н), одышку (О), озноб (O), потливость (П), похудание (П), отсутствие слабости (С), снижение аппетита (А), лихорадку (Т) (температура тела выше 37,0°С), при этом при наличии или отсутствии признака ему присваивается значение 1 или 0 с последующим вычислением по формуле. То есть каждому признаку придается установленное экспериментальным путем весовое значение в виде произведения постоянного коэффициента на 1 или 0:
(0,23354) и при наличии боли в грудной клетке (Б)=1, отсутствии=0;
1
(0,58072) и при наличии головных болей (Б)=1, отсутствии=0;
(1,38119) и при наличии жидкого стула (Ж)=1, отсутствии=0;
(-0,6816) и при отсутствии кашля с мокротой (К)=1, наличие=0;
1
(0,80112) и при наличии сухого кашля (К)=1, отсутствии=0;
(0,48203) и при наличии острого начала заболевания (Н)=1, отсутствии=0;
(1,12078) и при наличии одышки (О)=1, отсутствии=0;
1
(-0,0187) и при наличии озноба (O)=1, отсутствии=0;
(0,41297) и при наличии потливости (П)=1, отстутствии=0;
1
(0,97654) и при наличии похудания (П)=1, отсутствии=0;
(-0,83206) и при отсутствии слабости (С)=1, наличие=0;
(-0,336) и при наличии снижения аппетита (А)=1, отсутствии=0;
(0,46756) и при наличии лихорадки (Т)=1, отсутствии=0;
и суммируется с константой, равной (-4,14136) с последующим вычислением по формуле:
где е - основание натурального логарифма = 2,71828947,
z - сумма численных значений каждого из признаков.
1
1
1
1
z=(-4,14136)+0,23354х(Б)+0,58072х(Б)+1,38119х(Ж)+(-0,6816)х(К)+0,80112х(К)+0,48203х(Н)+1,12078х(О)+(-0,0187)x(O)+0,41297х(П)+0,97654х(П)+(-0,83206)х(С)+(-0,336)х(А)+0,46756х(Т),
1
1
1
1
где «Б» - наличие боли в грудной клетке, «Б» - наличие головных болей, «Ж» - наличие жидкого стула, «К» - отсутствие кашля с мокротой, «К» - наличие сухого кашля, «Н» - наличие острого начала заболевания, «О» - наличие одышки, «О» - наличие озноба, «П» - наличие потливости, «П» - наличие похудания, «С» - отсутствие слабости, «А» - наличие снижения аппетита, «Т» - наличие лихорадки.
По полученному значению вероятности делается вывод о целесообразности дальнейшего наблюдения и лечения больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией при поступлении в стационар ФСИН в палате интенсивной терапии. При значении вероятности 50% и выше прогнозируют риск летального 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 признак выявлен у больного с летальным исходом при туберкулезе 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 летального 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 выявлением вероятности летального исхода у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией и для построения диагностического правила нами получено 63 уравнения логистической регрессии, позволяющих оценить риск летального исхода у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией. Интересующим нас событием является следующий результат: выявление летального исхода заболевания у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией при госпитализации в стационар. 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 13 предикторов (то есть нами проведено уменьшение числа признаков с 63 до 13) с наибольшим весом:
Наши результаты были использованы для построения модели предсказания риска летального исхода у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией при госпитализации в стационар. При построении модели множественной логистической регрессии применяли способ с пошаговым исключением признаков. Мы исключили все признаки, кроме тринадцати: жалобы на боль в грудной клетке, головные боли, жидкий стул, отсутствие кашля с мокротой, на сухой кашель, острое начало заболевания, одышку, озноб, потливость, похудание, отсутствие слабости, снижение аппетита, лихорадку. 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 140,624. Это значение на 66,418 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 38,47%.
Как следует из таблицы 1, χ2 для предиктора равен 66,418, при 13 степенях свободы (Р<0,0001): это означает, что, предиктор связан с предсказанием риска летального 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
6
7
8
9
10
11
12
13
В нашем случае получились: сверх значимый коэффициент а=-4,14136 и значимые коэффициенты b=0,23354, b=0,58072, b=1,38119, b=-0,6816, b=0,80112, b=0,48203, b = 1,12078, b=-0,0187, b=0,41297, b=0,97654, b=-0,83206, b=-0,336, b=0,46756. При помощи этих тринадцати 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 ФСИН у больного с туберкулезом и ВИЧ-инфекцией шанс прогноза летального исхода увеличивается в 3,1 раз. Это при условии фиксации других факторов. Аналогично, при наличии жидкого стула в 4,0 раз, сухого кашля в 2,3 раз, лихорадки в 1,6 раза и т.д.
Правильно классифицировано по данной модели 92,01% случаев, при площади под кривой ROC (AUC) - 0,886 (Среднеквадратическая ошибка - 0,0328, 95% ДИ - от 0,848 до 0,917). В нашей модели AUC=0,886, что говорит о хорошем качестве модели.
Наглядно это отображает чертеж-график на котором отображены ROC-кривые для признаков: жалобы на боль в грудной клетке, головные боли, жидкий стул, отсутствие кашля с мокротой, сухой кашель, острое начало заболевания, одышку, озноб, потливость, похудание, отсутствие слабости, снижение аппетита, лихорадку и коэффициент β (константа) - предсказательная вероятность для сочетания данных признаков. Данный чертеж-график дает понимание предсказательной вероятности летального исхода у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией, а также чувствительность и специфичность для отдельных клинических признаков и их сочетания.
Указанный способ определения вероятности летального 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 - 30 больных туберкулезом с ВИЧ-инфекцией (8,3%), впоследствии умершие от данных заболеваний.
• вторая группа - 333 пациента (91,7%) с туберкулезом с ВИЧ-инфекцией без летального исхода.
В результате данный способ позволил правильно классифицировать случаи по данной модели у 92,01%.
В итоге чувствительность вероятности летального исхода при заболевания у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией при госпитализации в стационар лечебного учреждения ФСИН составила для жалобы на наличие боли в грудной клетке 30,0%, специфичность - 79,9%, наличие головных болей 53,3% и 85,6%, наличие жидкого стула 43,3% и 94,3%, отсутствие кашля с мокротой 90,0% и 34,2%, наличие сухого кашля 3,3% и 97,3%, наличие острого начала заболевания 46,7% и 85,3%, наличие одышки 80,0% и 74,8%, наличие озноба 16,7% и 94,3%, наличие потливости 43,3% и 80,2%, наличие похудания 70,0% и 82,0%, отсутствие слабости 93,3% и 41,7%, наличие снижения аппетита 63,3% и 82,6%, наличие лихорадки 86,7% и 60,4% соответственно. Совместное сочетание данного способа выявления вероятности летального исхода заболевания у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией при госпитализации в стационар лечебного учреждения ФСИН по тринадцати клиническим проявлениям дает чувствительность - 83,3% при 84,1% специфичности (см. чертеж-график).
В качестве примера рассмотрим данные пациента с туберкулезом и ВИЧ-инфекцией К. 35 лет, который при осмотре жалуется на боли в грудной клетке, головные боли, жидкий стул, сухой кашель, одышку, озноб, потливость, похудание, слабость, снижение аппетита, лихорадку, с острым началом заболевания.
z=(-4,14136)+0,23354х(1)+0,58072х(1)+1,38119х(1)+(-0,6816)х(1)+0,80112х(1)+0,48203х(1)+1,12078х(1)+(-0,0187)х(1)+0,41297х(1)+0,97654х(1)+(-0,83206)х(0)+(-0,336)х(1)+0,46756х(1),
где z=1,27879. Отсюда вероятность летального исхода, согласно формуле:
1,27879
1,27879
(р=2,71828183/1+2,71828183), р=78,2%.
Вероятность выше 50%, то есть данный пациент имеет высокий риск летального исхода заболевания.
Противоположный пример, пациент С.30 лет с туберкулезом и ВИЧ-инфекцией. При осмотре жалуется на кашель с мокротой, похудание и лихорадку:
z=(-4,14136)+0,23354х(0)+0,58072х(0)+1,38119х(0)+(-0,6816)х(0)+0,80112х(0)+0,48203х(0)+1,12078х(0)+(-0,0187)х(0)+0,41297х(0)+0,97654х(1)+(-0,83206)х(1)+(-0,336)х(0)+0,46756х(1),
где z=-3,52932. Отсюда вероятность летального исхода, согласно формуле:
-3,52932
-3,52932
(р=2,71828183/1+2,71828183), р=2,85%.
Вероятность ниже 50%, то есть данный пациент имеет низкий риск летального исхода заболевания.
Таким образом, для выявления вероятности летального исхода у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией при госпитализации в стационар лечебного учреждения ФСИН проводят подробное клиническое обследование. Уточняют наличие или отсутствие следующих клинических проявлений: жалобы на боль в грудной клетке, головные боли, жидкий стул, отсутствие кашля с мокротой, сухой кашель, острое начало заболевания, одышку, озноб, потливость, похудание, отсутствие слабости, снижение аппетита, лихорадку.
Затем по предложенной нами формуле:
1
1
1
1
z=(-4,14136)+0,23354х(Б)+0,58072х(Б)+1,38119х(Ж)+(-0,6816)х(К)+0,80112x(К)+0,48203х(Н)+1,12078х(О)+(-0,0187)х(О)+0,41297х(П)+0,97654х(П)+(-0,83206)х(С)+(-0,336)х(А)+0,46756х(Т),
1
1
1
1
где «Б» - наличие боли в грудной клетке, «Б» - наличие головных болей, «Ж» - наличие жидкого стула, «К» - отсутствие кашля с мокротой, «К» - наличие сухого кашля, «Н» -наличие острого начала заболевания, «О» - наличие одышки, «O» - наличие озноба, «П» -наличие потливости, «П» - наличие похудания, «С» - отсутствие слабости, «А» - наличие снижения аппетита, «Т» - наличие лихорадки; рассчитывают сумму (z) численных значений признаков (при их наличии) умноженных на дискриминантный коэффициент признака (0,23354 для боли в грудной клетке, 0,58072 для головных болей, 1,38119 для жидкого стула, -0,6816 для отсутствия кашля с мокротой, 0,80112 для сухого кашля, 0,48203 для острого начала заболевания, 1,12078 для одышки, -0,0187 для озноба, 0,41297 для потливости, 0,97654 для похудания, -0,83206 для отсутствия слабости, -0,336 для снижения аппетита, 0,46756 для лихорадки) и суммируют с константой, равной (-4,14136). Учитывая логистическую функцию вида:
Мы получаем возможность вычислить вероятность летального исхода у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией при поступлении в стационар ФСИН 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 - сумму численных значений каждого из признаков.
Таким образом, получают значение вероятности летального исхода у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией в лечебном исправительном учреждении ФСИН РФ, по значению которого осуществляют прогноз летального исхода.
При значении вероятности 50% и выше прогнозируют риск летального исхода и необходимость госпитализации пациента в палату интенсивной терапии, при значении вероятности ниже 50% больного госпитализируют в палату стационара.
Способ позволяет достоверно, информативно, бесплатно и точно провести вычисление вероятности летального 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 летального исхода у больного туберкулезом с ВИЧ-инфекцией в лечебном исправительном учреждении ФСИН РФ без дополнительных финансовых затрат с помощью простых клинических методов является достоинством и преимуществом предлагаемого способа по сравнению с известными прототипами.