СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФОРМИРОВАНИЯ БРОНХОЛЕГОЧНОЙ ПАТОЛОГИИ У ДЕТЕЙ, НАХОДИВШИХСЯ НА ИСКУССТВЕННОЙ ВЕНТИЛЯЦИИ ЛЕГКИХ В НЕОНАТАЛЬНОМ ПЕРИОДЕ
METHOD FOR PREDICTION OF BRONCHOPULMONARY PATHOLOGY IN VENTILATED INFANTS IN NEONATAL PERIOD

Изобретение относится к области медицины (педиатрия, пульмонология, неонатология) и может быть использовано для прогнозирования формирования бронхолегочной патологии у детей, находившихся на искусственной вентиляции легких (ИВЛ) в неонатальном периоде.
Известен способ прогнозирования бронхолегочных заболеваний в раннем возрасте у детей, находившихся на искусственной вентиляции легких в неонатальном периоде (Сокол Е.Б. Формирование бронхолегочной патологии у детей, находившихся на искусственной вентиляции легких в неонатальном периоде. Автореф. дис…канд.мед.наук. - Воронеж. - 2011. - 21 с.). Способ заключается в том, что на основании обследования и изучения катанеза 221 детей выявлены наиболее значимые факторы развития респираторной патологии у детей, находившихся на ИВЛ в неонатальном периоде.
Недостатком известного способа является невысокая точность прогнозирования.
Цель изобретения: обеспечить высокую степень достоверности прогнозирования формирования бронхолегочной патологии у детей, находившихся на искусственной вентиляции легких (ИВЛ) в неонатальном периоде.
Цель достигается тем, что определяют индекс вероятности развития бронхолегочной патологии  по формуле:
где:
- вероятность положительного эффекта
1
x - срок гестации: доношенный - 0, недоношенный - 1;
2
x - длительность кислородотерапии более 336 часов (14 суток): нет - 0, да - 1;
3
x - длительность «жестких» параметров ИВЛ более 144 часов (6 суток): нет - 0, да - 1;
4
x - длительность «жестких» параметров ИВЛ по пиковому давлению на вдохе более более 72 часов (3 суток): нет - 1, да - 0;
5
x - наличие отягощенной по заболеваниям бронхолегочной системы наследственности: нет - 0, да - 1;
6
x - степень дисплазии соединительной ткани: легкая - 0, умеренная и выраженная - 1;
7
x - наличие осложнений (пневмоторакс, ателектаз, пневмония): нет - 0, да - 1, и при  прогнозируют формирование бронхолегочной патологии.
Способ реализуется следующим образом: определяют индекс вероятности развития бронхолегочной патологии  по формуле:
где:
- вероятность положительного эффекта
1
x - срок гестации: доношенный - 0, недоношенный - 1;
2
x - длительность кислородотерапии более 336 часов (14 суток): нет - 0, да - 1;
3
x - длительность «жестких» параметров ИВЛ более 144 часов (6 суток): нет - 0, да - 1;
4
x - длительность «жестких» параметров ИВЛ по пиковому давлению на вдохе более более 72 часов (3 суток): нет - 1, да - 0;
5
x - наличие отягощенной по заболеваниям бронхолегочной системы наследственности: нет - 0, да - 1;
6
x - степень дисплазии соединительной ткани: легкая - 0, умеренная и выраженная - 1;
7
x - наличие осложнений (пневмоторакс, ателектаз, пневмония): нет - 0, да - 1, и при  прогнозируют формирование бронхолегочной патологии.
Примеры прогностической реализации способа (классификации детей основной группы по признаку без патологии бронхолегочной системы (Зд.) - с заболеванием бронхолегочной системы (Б.) с помощью логистической регрессионной модели в сравнении с наблюдавшейся в опыте) показаны в таблице 1:
Таблица 1
Инициалы ребенка
Срок гестации
ДлительностьO2-терапии более 336 ч.
Дл. «жестких» параметров ИВЛ более 144 ч.
Пл. ИВЛ с «жесткими» по PIP параметрами более72 ч.
Отягощенная наследственность
Степень дисплазии
Наличие осложнений
Диагноз в отдаленном периоде
Прогноз с помощью модели
1
Вася М.
1
0
0
1
0
1
1
Зд.
0,04
2
Сергей С.
1
0
0
1
0
1
0
Зд.
0,02
3
Дима Р.
1
0
0
1
1
0
0
Зд.
0,12
4
Паша М.
1
0
0
1
0
1
0
Зд.
0,02
5
Вика В.
1
0
0
1
0
0
0
Зд.
0,01
6
Дима Щ.
1
1
0
1
0
1
1
Зд.
0,10
7
Алик М.
1
1
0
1
1
1
0
Б.
0,78
8
Женя С.
1
0
0
1
1
1
1
Б.
0,71
9
Иван Г.
1
1
1
0
1
1
1
Б.
0,95
10
Алена П.
1
1
1
0
0
1
1
Б
0,59
Примечания: Срок гестации: 0 - 37-40 недель, 1 - 30-36 недель. Длительность O2-терапии более 336 часов, «жестких» параметров ИВЛ более 144 часов, наличие осложнений (ателектаз, пневмоторакс, пневмония), отягощенная наследственность: да-1, нет-0. Длительность «жестких» по PIP параметров вентиляции более 72 часов: да-0, нет-1. Степень дисплазии: 0-легкая, 1-умеренная, выраженная. Диагноз: Зд.-здоров, Б.-болен.
Эта формула является результатом изучения катамнеза 122 детей, находившихся на ИВЛ в раннем неонатальном периоде. Данные по наследственному анамнезу семьи, соматическому и акушерско-гинекологическому анамнезу матерей, получены на основании медицинской документации и собеседования с родителями. Оценка периода новорожденности проведена ретроспективно по данным историй болезни новорожденных. Состояние здоровья детей в постнатальном периоде после выписки из стационара оценивали на основании собеседования с родителями, данных амбулаторных карт развития и других медицинских документов. При осмотре ребенка проводили оценку особенностей физического развития, наличия малых аномалий развития, признаков соединительнотканных дисплазии (классификация Абакумовой Л.Н., 2006). Лабораторно-инструментальное обследование проводилось врачами-специалистами на базе СПбГБУЗ КДЦД. Затем методом логистической регрессии была построена математическая модель для возможности прогнозирования формирования бронхолегочной патологии у детей, находившихся на ИВЛ в неонатальном периоде. Такая модель является экспресс-прогнозом, т.к. строится на основании минимально достаточного числа известных признаков. В качестве прогнозируемого показателя-отклика определен диагноз в возрасте 8 (11) лет (благоприятный - ребенок без патологии бронхолегочной системы - 0 и неблагоприятный - ребенок с патологией легких - 1). В качестве признаков, включаемых в модель как независимые факторы-причины, определена совокупность данных анамнеза, достоверно связанных с исходами. В исходную обучающую матрицу было включено 11 признаков. После логического анализа и оценки связей исходных данных с помощью корреляционного анализа для дальнейшего исследования в обучающей матрице осталось 7 признаков, которые имели сильную (r>0,7) или умеренную (0,27<r<0,7) и статистически значимую (p<0,05) корреляционную связь с исходом. Решение задачи логистического регрессионного анализа было реализовано с помощью процедуры Logistic Regression из пакетов прикладных программ по статистической обработке данных Statistica. По итогам расчетов с помощью модуля Logistic Regression, в модель включены 7 признаков, обладающих статистической надежностью не менее 70%. В результате получилась статистически значимая (p<0,001) и классификационно способная на 76,2% математическая модель. В подгруппе детей без патологии легких исследуемая модель обеспечивает совпадение прогнозируемого результата с реальным в 77,4% случаев (у 65 из 84); в подгруппе детей с патологией бронхолегочной системы совпадение прогнозируемых и реальных исходов отмечено в 73,6% наблюдений (в 28 из 38 случаев); информационная способность модели в целом составляет 76,2% (совпадение диагноза ребенка с прогнозируемым у 93 из 122).