Посредством дискриминантного метода разработаны математические модели для дифференциальной диагностики детей с острым тонзиллито

Гнездилова, Е. А.

Иванов, А. В.

Луценко, В. Д.

Мишустин, В. Н.

Стародубцева, Е. В.

DSpace at Belgorod State University

84 НАУЧНЫЕ ВЕДОМОСТИ Серия Медицина. Фармация. 2013. № 11 (154). Выпуск 22/1УДК 616.322+051.17(256:3841.058ДИФФЕРЕНЦИАЦИЯ ОСТРОГО ТОНЗИЛЛИТА У ДЕТЕЙ НА ОСНОВЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙВ.Д. ЛУЦЕНКО1 Е.А. ГНЕЗДИЛОВА2 Е.В. СТАРОДУБЦЕВА2 A.В. ИВАНОВ3B.Н. МИШУСТИН3МБУЗ «Городская больница №2», г. БелгородЮго-Западный государ­ственный университетКурский государственный медицинский университетДля дифференциальной диагностики детей с острым тонзил­литом и здоровых детей разработаны посредством дискриминантного метода математические модели, обеспечивающие с требуемым уров­нем классификацию данных групп детей. Высокой классификацион­ной способностью характеризуются математические модели, постро­енные по диагностически значимым параметрам интерлейкинов пе­риферической крови. Применение математических моделей обеспе­чит своевременное выявление и безошибочную дифференциацию больных детей с острым тонзиллитом.Ключевые слова: острый тонзиллит у  детей, математическое моделирование, интерлейкины крови, белки крови, синдром эндоген­ной интоксикации.e-mail: Nikiti4007@yandex.ruОстрый тонзиллит является распространенным заболеванием и занимает одно из ведущих мест в структуре ЛОР-патологии [2, 6]. Клинические проявления острого тонзиллита в современных условиях у  детей мало выражены и нуждаются в объектив­ной оценке для дифференциации больных и здоровых лиц [1, 5]. Одним из направле­ний, способствующих улучшению дифференциации указанных категорий детей, может служить математическое моделирование по диагностически значимым показателям синдрома эндогенной интоксикации, белкового и цитокинового спектров крови.Исследование выполнено в клинических условиях у  86 больных детей острым тонзиллитом (второй класс) и 58 здоровых детей (первый класс) эквивалентного воз­раста. Содержание С-реактивного белка определяли анализатором «Никомед-ридер». Уровень антистрептолизина-О оценивали в крови, используя анализатор Cobas 6 000  (Швейцария). Содержание креатинина, мочевины, билирубина, серомукоида, сиало- вых кислот и фракции белка определяли на анализаторе ROKI. Цитокины в цельной крови изучали с помощью набора реактивов (ООО «Цитокин», г. Санкт-Петербург). Полученные данные подвергали математической обработке дискриминантным мето­дом в соответствии с рекомендациями, изложенными в научной литературе [3, 4, 7].При построении математических моделей по составляющим синдрома эндоген­ной интоксикации учитывались диагностически значимые показатели, такие как уро­вень С-реактивного белка, антистрептолизина-О в периферической крови. На осно­вании выполненных расчетов посредством дискриминантного анализа установлены коэффициенты классификационных функций, составившие для второго класса 727,64 (С-реактивный белок, х21) и -  0,40 (антистрептолизин-О, х22). Величина кон­станты у больных острым тонзиллитом имела отрицательный знак и равна -3184,29. В группе здоровых детей коэффициенты классификационных функций оказались значи­тельно ниже, чем во втором классе, и составили соответственно 118,353 и 0,762,а вели­чина константы равна -153,809. Поэтому математическая модель для пациентов с ис­комой патологией описывается выражением у18=727,64х21 -  0,40х22 -  3184,29 ,а для здоровых детей у^ =118,353х21+0,762х 22 -  153,80 9 .Созданные математические модели обеспечивают безошибочную классифика­цию рассматриваемых классов с вероятностью 88,2%. Такое заключение подтвержда­ется результатами определения расстояния Махаланобиса (табл. 1), согласно которому процент ошибочно классифицированных пациентов с острым тонзиллитом, отнесен­ных к здоровым детям, равен 11,8%.НАУЧНЫЕ ВЕДОМОСТИ В .Д  Серия Медицина. Фармация. 2013. № 11 (154). Выпуск 22/1 8 5Таблица 1Расстояние Махаланобиса для классификации объектов по проявлениям синдрома эндогенной интоксикации периферической кровиКод признака Observed G_1:0 G_2:11 G_1:0 0,048 4145,3662 G_1:0 0,838 4263,3843 G_1:0 3,285 4383,0594 G_1:0 0,799 4132,2285 G_1:0 1,236 4007,2706 G_1:0 0,211 4159,4187 G_1:0 0,858 4042,8398 G_1:0 2,238 4290,2489 G_1:0 0,915 4029,00610 G_1:0 0,794 4033,51511 G_2:1 3909,976 3,63412 G_2:1 4026,829 0,94413 G_2:1 4145,438 0,01014 G_2:1 4275,422 1,19215 G_2:1 4371,633 3,32516 G_2:1 4121,762 1,79917 G_2:1 4114,252 11,97418 G_2:1 4150,073 0,01519 G_2:1 4256,589 0,87920 G_2:1 4127,914 1,006Для ведущих фракций белков, характеризующих с высокой диагностической значимостью острый тонзиллит, рассчитаны коэффициенты классификационных функций, значения которых приведены в табл. 2. В соответствии с приведенными ре­зультатами работы дискриминантного анализа математическая модель для класса па­циентов с острым тонзиллитом имеет вид у20 = 9,548х23 + 66,091х24 -  10,564х25 -  568,142. Использованные в уравнении переменные х23 -  х25 соответствуют обозначени- иям табл. 2. Для первого класса статистическая модель с аналогичными переменными описывается уравнением у^ = 9,697х23 + 54,199х24 -  3,976х25 -  530,290.Таблица 2Коэффициенты классификационных функций для диагностически значимых параметров белкового обменаКлассифицируемые показателиКоэффициенты функцийG 1:0 G 2:1Альбумин, х23 9,697 9,548а2 -  глобулин, х24 54,199 66,091в -  глобулин, х25 - 3,976 - 10,564Constant - 530,290 - 568,142Данные математические модели, согласно расстоянию Махаланобиса, обеспе­чивают приемлемое качество классификации сравниваемых классов (табл. 3). Дискри­8 6  НАУЧНЫЕ ВЕДОМОСТИ Серия Медицина. Фармация. 2013. № 11 (154). Выпуск 22/1минантный анализ показывает, что количество ошибочно классифицированных боль­ных, отнесенных к здоровым детям, равно 14,5%. Процент здоровых детей, ошибочно включенных в класс пациентов с острым тонзиллитом, также составляет 14,5%.Таблица 3Расстояние Махаланобиса для классификации объектов по ведущим фракциям белков в кровиКод признака Observed G_1:0 G_2:11 G_1:0 0,09545 42,492212 G_1:0 1,24816 52,951573 G_1:0 2,75703 61,090354 G_1:0 5,51541 71,664015 G_1:0 3,80744 35,189806 G_1:0 1,21787 27,462407 G_1:0 1,10106 27,900838 G_1:0 2,08618 26,167909 G_1:0 1,89174 28,4429610 G_1:0 2,88934 43,8360211 G_2:1 43,64359 0,7547712 G_2:1 37,68168 0,4033213 G_2:1 30,48206 0,8943614 G_2:1 27,81980 2,5248515 G_2:1 47,99392 6,8618616 G_2:1 33,07307 5,2504517 G_2:1 53,38158 4,4838618 G_2:1 50,90053 2,8150219 G_2:1 42,19577 1,8926620 G_2:1 58,80668 5,50914Среди изученных интерлейкинов на системном уровне для разработки матема­тических моделей применялись содержание интерлейкина-2, интерлейкина-8 и ин­терлейкина-18, имеющих высокую диагностическую значимость. В результате матема­тической обработки данных показателей цитокинового профиля периферической кро­ви посредством дискриминантного анализа определены значения классификационных функций (табл. 4).Таблица 4Коэффициенты классификационных функций для диагностически значимых интерлейкинов в периферической кровиНаименование интерлейкинаКоэффициенты функцийG 1:0 G 2:1Интерлейкин-2, х26 -29,9 111,7Интерлейкин-8, х27 139,4 387,1Интерлейкин-18, х28 211,8 74,8Constant -29387,9 -15233,8НАУЧНЫЕ ВЕДОМОСТИ В .Д  Серия Медицина. Фармация. 2013. № 11 (154). Выпуск 22/1 qjНа основании полученных математических вычислений статистическая модель для больных острым тонзиллитом, включающая вышеперечисленные интерлейкины периферической крови, выражается уравнением y22 = 111,7x26 + 387,1x27 + 74,8x28 - 15233,8, где х 26 -  концентрация интерлейкина-2, х27 -  концентрация интерлейкина-8, х28 -  концентрация интерлейкина-18. Соответственно для класса здоровых детей с данными переменными интерлейкинов математическая модель может быть представ­лена как y 21 = -29,9x26 + 139,4x27 + 211,8x28 -29387 ,9 .Величины расстояния Махаланобиса показывают, что разработанные матема­тические модели осуществляют классификацию сравниваемых классов с высокой точ­ностью (табл. 5). Вероятность безошибочной классификации больных острым тонзил­литом здоровых детей составляет 94,8%. Соответственно в 5,2% математические моде­ли ошибочно классифицируют детей второго и первого класса.Таблица 5Расстояние Махаланобиса при классификации второго и первого класса по ведущим интерлейкинам периферической кровиКод признака Observed G_1:0 G_2:11 G_1:0 0,16 44386,652 G_1:0 1,18 43847,393 G_1:0 5,36 43366,094 G_1:0 1,33 44464,005 G_1:0 2,18 44648,556 G_1:0 2,88 44877,257 G_1:0 3,32 43833,808 G_1:0 0,05 44315,259 G_1:0 0,01 44254,7510 G_1:0 0,20 44312,1511 G_2:1 44735,04 1,9512 G_2:1 44123,95 3,1913 G_2:1 43911,74 8,6714 G_2:1 45179,64 12,6415 G_2:1 44066,69 3,6416 G_2:1 44031,19 0,8517 G_2:1 44145,73 1,2318 G_2:1 44119,43 3,4419 G_2:1 43977,81 0,7120 G_2:1 44035,30 1,00Таким образом, созданные посредством дискриминантного анализа математи­ческие модели по диагностически значимым показателям эндогенной интоксикации, интерлейкинового и белкового спектров крови являются адекватными и с требуемым уровнем обеспечивают дифференциацию здоровых и больных детей с острым тонзил­литом. При этом наиболее высокой точностью безошибочной классификации облада­ют математические модели, включающие уровень интерлейкинов в крови. Использо­вание математических моделей позволит своевременно выявлять больных с данной патологией и не назначать антибактериальную, противовирусную и другую терапию в сомнительных случаях, т.е. здоровым детям, что позволит избежать осложнений и ал- лергизации от лекарственных средств.8 8  НАУЧНЫЕ ВЕДОМОСТИ Серия Медицина. Фармация. 2013. № 11 (154). Выпуск22/1Литература1. Азаматова, Э.К. Цитокиновый статус крови и небных миндалин у  детей с хрониче­ским тонзиллитом / Э.К. Азаматова, З.Ф. Хараева, Г.С. Мальцева // Российская оториноларин­гология. -  2009. -  № 4. -  С. 3-7.2. Забиров, Р.А. Комплексное лечение острого тонзиллита с испльзованием споробак- терина / Р.А. Забиров, Н.В. Султанова // Российская оториноларингология. -  2011. -  № 4 .-  С. 72-76.3. Иванов, А.В. Классификационные модели для острого сальпингоофорита / А.В. Ива­нов / /Известия Юго-Западного государственного университета. -  2012. -  № 2, ч. 2 -  С. 282-286.4. Иванов, В А . Математическое прогнозирование распространенности патологии при­датков матки / В.А. Иванов // Известия Юго-Западного государственного университета. -  2012. -  № 2, ч. 2 -  С. 200-204.5. Ражабов, А.Х. Особенности клинического течения хронического тонзиллита у  детей, больных хроническим гепатитом / А.Х. Ражабов, Ф.И. Иноятова, Ш.Э. Амонов // Российская оториноларингология. -  2012. -  № 6 .-  С. 132-136.6. Рачина, С.А. Острый тонзиллофарирингит в реальной клинической практике: может ли информационная компания изменить качество антибактериальной терапии? / С.А. Рачина, Е.В. Бодяева, И.В. Отвагин // Российская оториноларингология. -  2011. -  № 2 .-  С. 114-120.7. Яковлев, А.П. Дискриминантный метод в выявлении больных острым сальпинго- офоритом матки / А.П. Яковлев // Известия Юго-Западного государственного университета. -  2012. -  № 2, ч. 2. -  С. 209-215.DIFFERENTIATION OF ACUTE TONSILLITIS IN CHILDREN USING MATHEMATICAL MODELSV.D. LUTSENKO1 E.A. GNEZDILOVA2 E.V. STARODUBTSEVA2For the differential diagnosis o f children with acute tonsillitis, and that healthy children developed through discriminant method mathematical models that provide a desired level o f classification of these groups o f chil­dren. High classifications are characterized b y the ability o f  mathematical models based on the diagnostically significant parameters o f interleukins peripheral blood. Using mathematical models provide the tim ely detection and error-free differentiation of children with acute tonsillitis.Key words: acute tonsillitis in children, mathematical modeling o f in­terleukins blood, blood proteins, endogenous intoxication syndrome.A.V. IVANOV3 V.N. MISHUSTIN31) MBUZ «City Hospital № 2», Belgorod2) South-West State University2) Kursk State Medical Universitye-mail: Nikiti4007@yandex.ru

Дифференциация острого тонзиллита у детей на основе математических моделей

http://dspace.bsu.edu.ru/bitstream/123456789/56380/1/Lutsenko_Differenrsiatsiya.pdf

Дифференциация острого тонзиллита у детей на основе математических моделей

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

DSpace at Belgorod State University

DSpace at Belgorod State University