RU2746527C1 - Method for determining the likelihood of tuberculosis as opposed to pneumonia by eight indicators of a general blood test - Google Patents
Method for determining the likelihood of tuberculosis as opposed to pneumonia by eight indicators of a general blood test Download PDFInfo
- Publication number
- RU2746527C1 RU2746527C1 RU2020131104A RU2020131104A RU2746527C1 RU 2746527 C1 RU2746527 C1 RU 2746527C1 RU 2020131104 A RU2020131104 A RU 2020131104A RU 2020131104 A RU2020131104 A RU 2020131104A RU 2746527 C1 RU2746527 C1 RU 2746527C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- tuberculosis
- pneumonia
- probability
- neutrophils
- blood test
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к медицине, а именно к разделу внутренних болезней и фтизиатрии.The invention relates to medicine, namely to the section of internal diseases and phthisiology.
При позднем выявлении туберкулеза велика опасность увеличения объема поражения в легких специфическим процессом, появления очагов деструкции легочной ткани и, как следствие, формирование лекарственной устойчивости возбудителя туберкулеза с увеличением последующего количества и стоимости терапии, появлением осложнений (дыхательная недостаточность, инфекционно-токсический шок, гипертермия и др.) и/или присоединении вторичных инфекций при формировании вторичного иммунодефицита.With late detection of tuberculosis, there is a great danger of an increase in the volume of damage in the lungs by a specific process, the appearance of foci of destruction of lung tissue and, as a consequence, the formation of drug resistance of the causative agent of tuberculosis with an increase in the subsequent amount and cost of therapy, the appearance of complications (respiratory failure, infectious toxic shock, hyperthermia, etc. etc.) and / or the addition of secondary infections during the formation of secondary immunodeficiency.
В настоящее время имеется недостаток простых, дешевых и эффективных способов, чтобы различать туберкулез от пневмонии у больного при госпитализации в стационар.Currently, there is a lack of simple, cheap and effective ways to distinguish tuberculosis from pneumonia in a patient admitted to hospital.
Выявление факторов, статистически значимо характерных для туберкулеза в отличие от пневмонии при поступлении больного в стационар, позволяют быстро установить диагноз и назначить адекватное лечение.Identification of factors that are statistically significant for tuberculosis, as opposed to pneumonia upon admission to a hospital, make it possible to quickly establish a diagnosis and prescribe adequate treatment.
Существуют различные способы выявления различий в клинических проявлениях туберкулеза от пневмонии.There are various ways to distinguish between the clinical manifestations of tuberculosis and pneumonia.
Так, по мнению авторов, для бактериальной пневмонии на компьютерной томограмме легких характерна плотная стенка бронхов (ОШ - отношение шансов =2,3), присутствие мозаичной структуры и отсутствие узелков характерно для пневмоцистной пневмонии (ОШ =9,8), наличие узелков - индикатор грибкового поражения легких (ОШ =2,5) (см. источник: Kunihiro Y., Tanaka N., Kawano R., Yujiri Т., Kubo M., Ueda K., Gondo Т., Kobayashi Т., Matsumoto T. Differential diagnosis of pulmonary infections in immunocompromised patients using high-resolution computed tomography // Eur Radiol. 2019 May 6. doi: 10.1007/s00330-019-06235-3). Недостаток способа - необходимость сложного и дорогостоящего исследования - компьютерной томографии органов грудной клетки.So, according to the authors, for bacterial pneumonia on a computed tomogram of the lungs, a dense wall of the bronchi is characteristic (OR - odds ratio = 2.3), the presence of a mosaic structure and the absence of nodules are characteristic of Pneumocystis pneumonia (OR = 9.8), the presence of nodules is an indicator fungal infection of the lungs (OR = 2.5) (see source: Kunihiro Y., Tanaka N., Kawano R., Yujiri T., Kubo M., Ueda K., Gondo T., Kobayashi T., Matsumoto T. Differential diagnosis of pulmonary infections in immunocompromised patients using high-resolution computed tomography // Eur Radiol. 2019 May 6. doi: 10.1007 / s00330-019-06235-3). The disadvantage of this method is the need for a complex and expensive study - computed tomography of the chest organs.
В следующем способе предлагается использовать для дифференциальной диагностики бактериальной пневмонии и туберкулеза отношение числа нейтрофилов к лимфоцитам и скорость оседания эритроцитов (СОЭ). Данное отношение (≥2,72) и СОЭ ≥39 мм в час чаще оказывалось выше у больных с легочной формой туберкулеза в отличие от бактериальной пневмонии (см. источник: Berhane М., Melku М., Amsalu, Enawgaw В., Getaneh Z., Asrie F. The Role of Neutrophil to Lymphocyte Count Ratio in the Differential Diagnosis of Pulmonary Tuberculosis and Bacterial Community-Acquired Pneumonia: a Cross-Sectional Study at Ayder and Mekelle Hospitals, Ethiopia // Clin Lab. 2019 Apr 1;65(4). doi: 10.7754/Clin.Lab.2018.180833). Недостаток способа - наличие клинической лаборатории и квалифицированных сотрудников.In the following method, it is proposed to use the ratio of the number of neutrophils to lymphocytes and the erythrocyte sedimentation rate (ESR) for the differential diagnosis of bacterial pneumonia and tuberculosis. This ratio (≥2.72) and ESR ≥39 mm per hour more often turned out to be higher in patients with pulmonary tuberculosis, in contrast to bacterial pneumonia (see source: Berhane M., Melku M., Amsalu, Enawgaw B., Getaneh Z ., Asrie F. The Role of Neutrophil to Lymphocyte Count Ratio in the Differential Diagnosis of Pulmonary Tuberculosis and Bacterial Community-Acquired Pneumonia: a Cross-Sectional Study at Ayder and Mekelle Hospitals, Ethiopia // Clin Lab. 2019 Apr 1; 65 ( 4). Doi: 10.7754 / Clin.Lab.2018.180833). The disadvantage of this method is the availability of a clinical laboratory and qualified employees.
В другом способе, по мнению авторов, высокий уровень C1q-фракции С-реактивного белка характерен для больных туберкулезом в отличие от пациентов с саркоидозом, лепрой и пневмонией (см. источник: Lubbers R, Sutherland J. S., Goletti D., de Paus R. A., van Moorsel С.H. M., Veltkamp M., Vestjens S. M. Т., Bos W. J. W., Petrone L., Del Nonno F., Bajema I. M., Dijkman K., Verreck F. A. W., Walzl G., Gelderman K. A., Groeneveld G. H., Geluk A., Ottenhoff Т. H. M., Joosten S. A., Trouw L. A. Complement Component C1q as Serum Biomarker to Detect Active Tuberculosis // Front Immunol. 2018 Oct 23;9:2427. doi: 10.3389/fimmu. 2018.02427). Недостаток способа - наличие клинической лаборатории и финансовые затраты на оборудование и реагенты для исследованияIn another method, according to the authors, a high level of C1q-fraction of C-reactive protein is characteristic of patients with tuberculosis, in contrast to patients with sarcoidosis, leprosy and pneumonia (see source: Lubbers R, Sutherland JS, Goletti D., de Paus RA, van Moorsel C.HM, Veltkamp M., Vestjens SM T., Bos WJW, Petrone L., Del Nonno F., Bajema IM, Dijkman K., Verreck FAW, Walzl G., Gelderman KA, Groeneveld GH, Geluk A. , Ottenhoff T. HM, Joosten SA, Trouw LA Complement Component C1q as Serum Biomarker to Detect Active Tuberculosis // Front Immunol. 2018 Oct 23; 9: 2427.doi: 10.3389 / fimmu. 2018.02427). The disadvantage of this method is the availability of a clinical laboratory and the financial costs of equipment and reagents for research
В следующем способе предложено у пациентов с поражением нижних отделов легких на рентгенограмме в качестве различающих признаков использовать следующие: возраст, лихорадка выше 38°С, продолжительность заболевания свыше 7 дней, наличие воздушных полостей на бронхограммах - которые более характерны для туберкулеза в отличие от пневмонии (ОШ =12,08) (см. источник: Lin С.Н., Chen Т. М., Chang С.С, Tsai С.Н., Chai W. Н., Wen J. Н. Unilateral lower lung field opacities on chest radiography: a comparison of the clinical manifestations of tuberculosis and pneumonia // Eur J Radiol. 2012 Apr;81(4):e426-30). Недостаток способа - использование относительно трудоемкого метода - бронхографии.In the following method, it is proposed to use the following as distinguishing signs in patients with lesions of the lower parts of the lungs on the roentgenogram: age, fever above 38 ° C, duration of the disease over 7 days, the presence of air cavities on bronchograms - which are more characteristic of tuberculosis in contrast to pneumonia ( OR = 12.08) (see source: Lin S.N., Chen T.M., Chang S.S., Tsai S.N., Chai W.N., Wen J.H. Unilateral lower lung field opacities on chest radiography: a comparison of the clinical manifestations of tuberculosis and pneumonia // Eur J Radiol. 2012 Apr; 81 (4): e426-30). The disadvantage of this method is the use of a relatively laborious method - bronchography.
В другом способе предлагается использовать лабораторные биомаркеры: прокальцитонин в сочетании с С-реактивным белком, уровне лейкоцитов и СОЭ. Для пневмонии у детей и подростков характерно, в отличие от туберкулеза, повышение данных показателей (см. источник: Perez Е., Henares D., Fernandez-Lopez A., Valls А., Brotons P., Fortuny С, Noguera-Julian A. Use of procalcitonin in the diagnosis of tuberculosis in infants and preschool children // Eur J Pediatr. 2018 Sep;177(9):1377-1381). Недостаток способа - наличие клинической лаборатории и финансовые затраты на оборудование и реагенты для исследования.In another method, it is proposed to use laboratory biomarkers: procalcitonin in combination with C-reactive protein, leukocyte level and ESR. For pneumonia in children and adolescents, unlike tuberculosis, an increase in these indicators is characteristic (see source: Perez E., Henares D., Fernandez-Lopez A., Valls A., Brotons P., Fortuny C, Noguera-Julian A . Use of procalcitonin in the diagnosis of tuberculosis in infants and preschool children // Eur J Pediatr. 2018 Sep; 177 (9): 1377-1381). The disadvantage of this method is the availability of a clinical laboratory and the financial costs of equipment and reagents for research.
В следующем способе предлагается использовать концентрацию в плазме крови пресепсина. Концентрация его выше при пневмонии, чем при туберкулезе, с точкой отсечения выше 401 пг/мл (см. источник: Qi Z. J., Yu Н., Zhang J., Li С.S. Presepsin as a novel diagnostic biomarker for differentiating active pulmonary tuberculosis from bacterial community acquired pneumonia // Clin Chim Acta. 2018 Mar;478:152-156). Недостаток способа - наличие клинической лаборатории и финансовые затраты на оборудование и реагенты для исследования.In the following method, it is proposed to use the concentration in the blood plasma of presepsin. Its concentration is higher in pneumonia than in tuberculosis, with a cut-off point above 401 pg / ml (see source: Qi ZJ, Yu N., Zhang J., Li C. S. Presepsin as a novel diagnostic biomarker for differentiating active pulmonary tuberculosis from bacterial community acquired pneumonia // Clin Chim Acta. 2018 Mar; 478: 152-156). The disadvantage of this method is the availability of a clinical laboratory and the financial costs of equipment and reagents for research.
В другом способе предложена номограмма в которой на основании отобранных предикторов: локализации области поражения, степени инфильтрации, наличия поражения внутригрудных лимфатических узлов в легких на компьютерной томограмме и продолжительности лихорадки различается туберкулез легких и пневмония у детей (см. источник: Wang В., Li М., Ma Н., Han F., Wang Y., Zhao S., Liu Z., Yu Т., Tian J., Dong D., Peng Y. Computed tomography-based predictive nomogram for differentiating primary progressive pulmonary tuberculosis from community-acquired pneumonia in children // BMC Med Imaging. 2019 Aug 8;19(1):63). Недостаток способа - высокие финансовые затраты в виде наличия оборудования для проведения компьютерной томографии.In another method, a nomogram is proposed in which, on the basis of the selected predictors: localization of the affected area, the degree of infiltration, the presence of lesions of the intrathoracic lymph nodes in the lungs on a computed tomogram and the duration of fever, pulmonary tuberculosis and pneumonia in children are distinguished (see source: Wang V., Li M ., Ma H., Han F., Wang Y., Zhao S., Liu Z., Yu T., Tian J., Dong D., Peng Y. Computed tomography-based predictive nomogram for differentiating primary progressive pulmonary tuberculosis from community-acquired pneumonia in children // BMC Med Imaging. 2019 Aug 8; 19 (1): 63). The disadvantage of this method is the high financial costs in the form of the availability of equipment for computed tomography.
В следующем способе для дифференциальной диагностики туберкулеза от пневмонии предложено использование в качестве эмпирической терапии фторхинолонов в течение 5-10 дней (см. источник: Grossman R. F., Hsueh P. R., Gillespie S. H., Blasi F. Community-acquired pneumonia and tuberculosis: differential diagnosis and the use of fluoroquinolones // Int J Infect Dis. 2014 Jan; 18:14-21). Недостаток способа - повышенные финансовые затраты на лекарственные препараты, риск формирования лекарственной устойчивости.In the following method for the differential diagnosis of tuberculosis from pneumonia, it is proposed to use fluoroquinolones as empirical therapy for 5-10 days (see source: Grossman RF, Hsueh PR, Gillespie SH, Blasi F. Community-acquired pneumonia and tuberculosis: differential diagnosis and the use of fluoroquinolones // Int J Infect Dis. 2014 Jan; 18: 14-21). The disadvantage of this method is increased financial costs for drugs, the risk of drug resistance formation.
В следующем способе для дифференциальной диагностики туберкулеза с отрицательной микроскопией мокроты от пневмонии предложено во время бронхоскопии использовать трансбронхиальную биопсию. В результате: бронхоскопия показала чувствительность и специфичность 60% и 100% для туберкулеза легких, а добавление трансбронхиальной биопсии увеличило чувствительность до 84% (см. источник: Jacomelli М., Silva P. R., Rodrigues A. J., Demarzo S. Е., Seicento М., Figueiredo V. R. Bronchoscopy for the diagnosis of pulmonary tuberculosis in patients with negative sputum smear microscopy results // J Bras Pneumol. 2012 Mar-Apr;38(2): 167-73). Недостаток способа - это инструментальный и инвазивный метод, отсутствуют простые клинических признаки.In the following method for the differential diagnosis of tuberculosis with negative microscopy of sputum from pneumonia, it is proposed to use a transbronchial biopsy during bronchoscopy. As a result: bronchoscopy showed sensitivity and specificity of 60% and 100% for pulmonary tuberculosis, and the addition of transbronchial biopsy increased the sensitivity to 84% (see source: Jacomelli M., Silva PR, Rodrigues AJ, Demarzo S. E., Seicento M. , Figueiredo VR Bronchoscopy for the diagnosis of pulmonary tuberculosis in patients with negative sputum smear microscopy results // J Bras Pneumol. 2012 Mar-Apr; 38 (2): 167-73). The disadvantage of this method is an instrumental and invasive method, there are no simple clinical signs.
В другом способе предложено для дифференциальной диагностики туберкулеза от пневмонии использовать лабораторные биохимические показатели и индекс массы-тела (ИМТ): СОЭ, количество лейкоцитов, С-реактивный белок, которые повышаются при пневмонии и уровень триглицеридов в сыворотке крови и ИМТ, которые снижаются при туберкулезе (см. источник: Sahin F., Yldz P. Distinctive biochemical changes in pulmonary tuberculosis and pneumonia // Arch Med Sci. 2013 Aug 30;9(4):656-61). Недостаток способа -высокие финансовые затраты в виде использования специализированной клинической лаборатории.In another method, it is proposed to use laboratory biochemical parameters and body mass index (BMI) for the differential diagnosis of tuberculosis from pneumonia: ESR, the number of leukocytes, C-reactive protein, which increase with pneumonia and the level of triglycerides in serum and BMI, which decrease with tuberculosis (see source: Sahin F., Yldz P. Distinctive biochemical changes in pulmonary tuberculosis and pneumonia // Arch Med Sci. 2013 Aug 30; 9 (4): 656-61). The disadvantage of this method is the high financial costs in the form of using a specialized clinical laboratory.
В следующем способе предложено для дифференциальной диагностики туберкулеза от пневмонии вводить лимфотропно смесь 5,0 мл 0, 25% раствора новокаина и 2,0 мл 1% раствора диоксидина либо смесь 5,0 мл 0,25% раствора новокаина и 0,5 г цефазолина подкожно в яремную впадину и глубоко за мечевидный отросток, последовательно 1 точка 1 раз в день, 5-7 инъекций на курс. После инъекции точку введения препарата обрабатывают гепариновой мазью или ультразвуком (1-3 МГц, ППМ 0,2 Вт/см2, 2 мин, через вазелиновое масло) с последующей оценкой рентгенологической динамики процесса через 10-14 дней (см. источник: Пеленева И.М., Гаряева Н.А., Бурухина Л.В., Попов П.В., Завгородний И.Г. Способ дифференциальной диагностики инфильтративного туберкулеза легких и затяжной бактериальной пневмонии. Патент на изобретение №2252703, Россия, 2005. №заявки: 2004103708/14, Дата регистрации: 09.02.2004. Дата публикации: 27.05.2005) Недостаток способа - финансовые затраты на лекарственные препараты и инвазивный метод введения.In the following method, it is proposed for the differential diagnosis of tuberculosis from pneumonia to inject lymphotropically a mixture of 5.0 ml of 0.25% solution of novocaine and 2.0 ml of 1% solution of dioxidine or a mixture of 5.0 ml of 0.25% solution of novocaine and 0.5 g of cefazolin subcutaneously into the jugular cavity and deeply behind the xiphoid process, sequentially 1 point 1 time per day, 5-7 injections per course. After the injection, the injection point of the drug is treated with heparin ointment or ultrasound (1-3 MHz, PPM 0.2 W / cm 2 , 2 min, through vaseline oil), followed by an assessment of the X-ray dynamics of the process after 10-14 days (see source: Peleneva I M., Gariaeva N.A., Burukhina L.V., Popov P.V., Zavgorodniy I.G. Method for differential diagnosis of infiltrative pulmonary tuberculosis and protracted bacterial pneumonia. Patent for invention No. 2252703, Russia, 2005. Application No. : 2004103708/14, Registration date: 02/09/2004 Publication date: 05/27/2005) The disadvantage of this method is the financial cost of drugs and the invasive method of administration.
Как можно заметить, наиболее близкого к предложенному нами техническому решению способа определения вероятности туберкулеза в отличие от пневмонии нами не обнаружено.As you can see, we have not found a method for determining the likelihood of tuberculosis, which is closest to the technical solution proposed by us, in contrast to pneumonia.
Техническим результатом предлагаемого изобретения является установление способа определения вероятности туберкулеза в отличие от пневмонии, при поступлении в стационар по ограниченному числу показателей общего анализа крови, имеющих по отдельности и в сочетании высокую чувствительность и специфичность.The technical result of the proposed invention is to establish a method for determining the likelihood of tuberculosis, in contrast to pneumonia, upon admission to the hospital according to a limited number of indicators of a general blood test, which, individually and in combination, have high sensitivity and specificity.
Поставленный технический результат достигается тем что, определение вероятности туберкулеза в отличие от пневмонии при поступлении в стационар по ограниченному числу лабораторных показателей общего анализа крови заключается в использовании ряда лабораторных показателей общего анализа крови включающих наличие их сочетания, отличающийся тем, что в качестве лабораторных показателей общего анализа крови используются следующие лабораторные показатели общего анализа крови: число эритроцитов (Э) (млн в мкл), уровень гемоглобина (Г) (г/л), число лейкоцитов (Л) (тыс. в мкл), СОЭ (скорость оседания эритроцитов) (С) (мм/час), число моноцитов (М) (%), число палочкоядерных нейтрофилов (П) (%), число сегментоядерных нейтрофилов (С1) (%), число лимфоцитов (Л1) (%) при этом каждому признаку присваивается его количественное значение с последующим произведением на установленное экспериментальным путем весовое значение постоянного коэффициента и вычислением по формуле:The stated technical result is achieved by the fact that the determination of the likelihood of tuberculosis, in contrast to pneumonia upon admission to the hospital according to a limited number of laboratory indicators of a general blood test, consists in using a number of laboratory indicators of a general blood test, including the presence of their combination, characterized in that, as laboratory indicators of a general analysis blood, the following laboratory indicators of a general blood test are used: the number of erythrocytes (E) (mln in μl), the level of hemoglobin (G) (g / l), the number of leukocytes (L) (thousand in μl), ESR (erythrocyte sedimentation rate) ( C) (mm / h), the number of monocytes (M) (%), the number of stab neutrophils (P) (%), the number of segmented neutrophils (C1) (%), the number of lymphocytes (L1) (%), while each characteristic is assigned its quantitative value, followed by product by the experimentally established weight value of the constant coefficient and calculation by the formula:
(0,43581) и число эритроцитов (млн в мкл);(0.43581) and the number of erythrocytes (mln in μl);
(0,050093) уровень гемоглобина (г/л);(0.050093) hemoglobin level (g / l);
(-0,11523) число лейкоцитов (тыс. в мкл);(-0.11523) the number of leukocytes (thousand in μl);
(-0,010590) СОЭ (мм/час);(-0.010590) ESR (mm / hour);
(0,18162) число моноцитов (%);(0.18162) number of monocytes (%);
(0,010174) число палочкоядерных нейтрофилов (%);(0.010174) the number of stab neutrophils (%);
(0,034649) число сегментоядерных нейтрофилов (%);(0.034649) the number of segmented neutrophils (%);
(0,0018819) число лимфоцитов (%),(0.0018819) number of lymphocytes (%),
и суммируется с константой, равной (-10,23557) с последующим вычислением по формуле:and summed up with a constant equal to (-10.23557), followed by calculation by the formula:
вероятность 
z - сумма численных значений каждого из признаков:z is the sum of the numerical values of each of the features:
z=(-10,23557)+0,43581×(Э)+0,050093×(Г)+(-0,11523)×(Л)+(-0,010590)×(С)+0,18162×(М)+0,010174×(П)+0,034649×(С1)+0,0018819×(Л1),z = (- 10.23557) + 0.43581 × (E) + 0.050093 × (D) + (- 0.11523) × (L) + (- 0.010590) × (C) +0.18162 × (M) + 0.010174 × (P) + 0.034649 × (C1) + 0.0018819 × (L1),
где «Э» - число эритроцитов (млн в мкл), «Г» - уровень гемоглобина (г/л), «Л» - число лейкоцитов (тыс. в мкл), «С» - СОЭ (мм/час), «М» - число моноцитов (%), «П» - число палочкоядерных нейтрофилов (%), «С1» - число сегментоядерных нейтрофилов (%), «Л1» - число лимфоцитов (%), по полученному значению вероятности делается вывод о наличии туберкулеза в отличие от пневмонии, то есть проводиться дифференциальная диагностика туберкулеза и пневмонии. При значении вероятности туберкулеза выше 50%, пациента необходимо госпитализировать в специализированное туберкулезное отделение и дообследовать, при значении вероятности ниже 50% больного госпитализируют в стационар пульмонологического профиля.where "E" is the number of erythrocytes (mln in microliters), "G" is the level of hemoglobin (g / l), "L" is the number of leukocytes (thousand in microliters), "C" is ESR (mm / hour), " M "- the number of monocytes (%)," P "- the number of stab neutrophils (%)," C1 "- the number of segmented neutrophils (%)," L1 "- the number of lymphocytes (%), according to the obtained value of the probability, a conclusion is made about the presence of tuberculosis unlike pneumonia, that is, differential diagnosis of tuberculosis and pneumonia is carried out. If the probability of tuberculosis is higher than 50%, the patient must be hospitalized in a specialized tuberculosis department and further examined, if the probability is below 50%, the patient is hospitalized in a pulmonary hospital.
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 туберкулезом, 0 -не выявлен.To analyze the relationship between one qualitative feature, acting as a dependent, resulting indicator, and a subset of quantitative and qualitative features, a logistic regression model with a step-by-step algorithm for the inclusion and exclusion of predictors is used. The results of evaluating the logistic regression equations are represented by a set of regression coefficients achieved by the significance levels for each coefficient. From the obtained logistic regression equations, we selected the equations that have the highest significance level for the area under the ROC (Receiver Operator Characteristic) AUC (AUC - Area Under Curve) curve. The ranking of the selected predictors according to the degree of connection with the dependent variable was performed by sorting the predictors by the modulus of the standardized regression coefficients. For dependent features with two gradations, an ROC analysis was carried out with the construction of ROC curves based on the logistic regression equations. To construct a diagnostic rule that makes it possible to assess the risk of an event in patients, the method of statistical modeling was used - simple logistic regression (to identify the signs with the greatest weight) and multiple logistic regression (for the subsequent construction of a predictive model). The possibility of using this method is due to our compliance with certain conditions, namely: the possibility of the dependent parameter accepting only two values (0 - no, 1 - yes), all other (independent) parameters involved in the analysis can take any values. Binary logistic regression calculates the probability of an event occurring depending on the values of the independent variables. In our work: 1 - clinical sign was detected in a patient with tuberculosis, 0 - not detected.
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.The quality of the resulting model was assessed using sensitivity and specificity, as well as the value of the area under the ROC-curve (see graph). Comparison of diagnostic signs with each other was carried out on the basis of calculating the area under each ROC-curve. To assess the quality of the model by the area under the ROC-curve, we used the expert scale from (see source: Hosmer N. T., Lemeshow S. Applied logistic regression. New York: Wiley, 2000. 397 p). The cut-off criterion was the requirement for maximum sensitivity and specificity of the model.
Наши результаты были использованы для построения модели предсказания вероятности туберкулеза в отличие от пневмонии у больного при поступлении в стационар лечебного учреждения.Our results were used to construct a model for predicting the likelihood of tuberculosis as opposed to pneumonia in a patient upon admission to a hospital.
Вероятность риска события оценивается по формуле: p=ez/1+ez, где z=a+b1x1+b2x2+…+bkxk, x1 - i-я независимая переменная (i=1,2,…k), а - оценка константы, b1, b2,…, bk - оценки коэффициентов логистической регрессии (см.: Handbook of the Logistic Distribution. Marcel Dekker, Inc.. ISBN 978-0824785871).The risk probability of an event is estimated by the formula: p = e z / 1 + e z , where z = a + b 1 x 1 + b 2 x 2 + ... + b k x k , x 1 is the i-th independent variable (i = 1,2,… k), a is the estimate of the constant, b 1 , b 2 ,…, b k are the estimates of the logistic regression coefficients (see: Handbook of the Logistic Distribution. Marcel Dekker, Inc .. ISBN 978-0824785871).
Если для р получится значение меньшее 0,5, то можно предположить, что событие не наступит; в противном случае предполагается наступление события.If p is less than 0.5, then we can assume that the event will not occur; otherwise, the event is assumed.
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.To identify the signs that have the greatest impact on building a model for predicting the probability of an event, we preliminarily carried out exploratory analysis on the data set. When constructing a logistic regression model, the method of step-by-step exclusion of features was used.
Для определения факторов, связанных с определением вероятности туберкулеза в отличие от пневмонии и для построения диагностического правила нами получено 62 уравнения логистической регрессии, позволяющих оценить вероятность выявления туберкулеза в отличие от пневмонии. Интересующим нас событием является следующий результат: вероятность выявления туберкулеза в отличие от пневмонии у больного при госпитализации в стационар. Из 62 исследованных признаков у пациентов, были выявлены 8 предикторов (то есть нами проведено уменьшение числа признаков с 62 до восьми) с наибольшим весом:To determine the factors associated with determining the likelihood of tuberculosis in contrast to pneumonia and to construct a diagnostic rule, we obtained 62 logistic regression equations that allow us to assess the probability of detecting tuberculosis in contrast to pneumonia. The event of interest to us is the following result: the likelihood of detecting tuberculosis, in contrast to pneumonia, in a patient upon admission to a hospital. Of the 62 studied signs in patients, 8 predictors were identified (that is, we reduced the number of signs from 62 to eight) with the highest weight:
Наши результаты были использованы для построения модели предсказания вероятности туберкулеза в отличие от пневмонии у больного при госпитализации в стационар. При построении модели множественной логистической регрессии применяли способ с пошаговым исключением признаков. Мы исключили все признаки, кроме восьми лабораторных показателей общего анализа крови: число эритроцитов, уровень гемоглобина, число лейкоцитов, СОЭ, число моноцитов, число палочкоядерных нейтрофилов, число сегментоядерных нейтрофилов, число лимфоцитов. Результат представлен в таблице 1.Our results were used to construct a model for predicting the likelihood of tuberculosis as opposed to pneumonia in a patient during hospitalization. When constructing a multiple logistic regression model, a method with a step-by-step exclusion of features was used. We excluded all signs, except for eight laboratory parameters of a general blood test: the number of erythrocytes, the level of hemoglobin, the number of leukocytes, ESR, the number of monocytes, the number of stab neutrophils, the number of segmented neutrophils, the number of lymphocytes. The result is shown in Table 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 323,302. Это значение на 87,547 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.The quality of the approximation of the regression model is estimated using the similarity function. The likelihood measure is the negative doubled value of the logarithm of this function (-2LL) - this is a value that characterizes the conformity of the model to the original data. The lower the value of this indicator, the more adequately the model is formed. The starting value for -2LL is the value obtained for a constant-only regression model. After adding the influence variables (see table above), the -2LL value is 323.302. This value is 87.547 less than the initial value. Such a decrease in value means an improvement; the difference is referred to as the chi-squared value and is very significant. This means that the initial model has undergone a significant improvement after the addition of variables.
Псевдокоэффициенты детерминации Кокса и Шелла R2 и Нэйджелкерка R2, полученные на основе отношения функций правдоподобия моделей только с константой и со всеми коэффициентами, показывают долю влияния всех факторных признаков на дисперсию зависимой переменной.The pseudo-coefficients of determination of Cox and Shell R 2 and Nagelkirk R 2 , obtained on the basis of the ratio of the likelihood functions of models with only a constant and with all coefficients, show the share of the influence of all factor signs on the variance of the dependent variable.
Как следует из таблицы 1, χ2 для предиктора равен 87,547, при 8 степенях свободы (Р<0,0001): это означает, что, предиктор связан с предсказанием риска выявления туберкулеза в отличие от пневмонии у больного при госпитализации в стационар. Ниже приведенная таблица 2 суммирует информацию о каждой переменной в модели. Наглядно это продемонстрировано на прилагаемом чертеже-графике.As follows from Table 1, χ2 for the predictor is 87.547, with 8 degrees of freedom (P <0.0001): this means that the predictor is associated with predicting the risk of detecting tuberculosis, in contrast to pneumonia in a patient during hospitalization. Table 2 below summarizes the information about each variable in the model. This is clearly demonstrated in the attached drawing-graph.
ОШ - отношение шансов, ДИ - доверительный интервал, Se - Стандартная ошибкаOR - odds ratio, CI - confidence interval, Se - Standard error
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.The test of the significance of the difference between the coefficients from zero is carried out using the Wald statistics using the chi-squared distribution, which is the square of the ratio of the corresponding coefficient to its standard error.
В нашем случае получились: сверх значимый коэффициент а =-10,23557 и значимые коэффициенты b1=0,43581, b2=0,050093, b3=-0,11523, b4=-0,010590, b5=0,18162, b6=0,010174, b7=0,034649, b8=0,0018819. При помощи этих девяти значений коэффициентов мы можем для каждого значения Т-типизации рассчитать вероятность Р.In our case, it turned out: a super significant coefficient a = -10.23557 and significant coefficients b 1 = 0.43581, b 2 = 0.050093, b 3 = -0.11523, b 4 = -0.010590, b 5 = 0.18162, b 6 = 0.010174, b 7 = 0.034649, b 8 = 0.0018819. Using these nine coefficient values, we can calculate the probability P. for each T-typing value.
Как следует из таблицы 2, согласно данной модели при числе эритроцитов выше порога отсечения (>4,28 млн в мкл) при поступлении в стационар у больного отношение шансов выявить туберкулез в отличие от пневмонии увеличивается в 1,55 раз (на 155%). Это при условии фиксации других факторов. Аналогично, при снижении числа лейкоцитов ниже порога отсечения (≤9,4 тыс. в мкл) отношение шансов выявить туберкулез уменьшается в 0,89 раз. При сочетании данных признаков выше или ниже порогов отсечения для каждого лабораторного признака отношение шансов выявить туберкулез в отличие от пневмонии увеличивается в 147,5 раз.As follows from Table 2, according to this model, when the number of erythrocytes is above the cut-off threshold (> 4.28 million per μl) upon admission to the hospital, the ratio of chances of detecting tuberculosis in a patient, in contrast to pneumonia, increases by 1.55 times (by 155%). This is subject to fixation of other factors. Similarly, with a decrease in the number of leukocytes below the cut-off threshold (≤9.4 thousand in μl), the ratio of the chances of detecting tuberculosis decreases 0.89 times. When these features are combined above or below the cut-off thresholds for each laboratory feature, the odds ratio of detecting tuberculosis, in contrast to pneumonia, increases 147.5 times.
Процент правильно классифицированных случаев по данной модели составляет -74,92%, при площади под кривой ROC (AUC) - 0,799 (Среднеквадратическая ошибка -0,0257, 95% ДИ - от 0,750 до 0,842). В нашей модели AUC=0,799, что говорит об хорошем качестве модели.The percentage of correctly classified cases according to this model is -74.92%, with the area under the ROC (AUC) curve - 0.799 (Root mean square error -0.0257, 95% CI - 0.750 to 0.842). In our model, AUC = 0.799, which indicates a good quality of the model.
Наглядно это отображает чертеж-график на котором отображены ROC-кривые для признаков: число эритроцитов, уровень гемоглобина, число лейкоцитов, СОЭ, число моноцитов, число палочкоядерных нейтрофилов, число сегментоядерных нейтрофилов, число лимфоцитов и коэффициент β (константа) - предсказательная вероятность для сочетания данных признаков. Данный чертеж-график дает понимание предсказательной вероятности выявления туберкулеза в отличие от пневмонии, а также чувствительность и специфичность для отдельных лабораторных признаков и их сочетания.This is clearly illustrated by a graphical drawing on which ROC curves are displayed for signs: the number of erythrocytes, the level of hemoglobin, the number of leukocytes, ESR, the number of monocytes, the number of stab neutrophils, the number of segmented neutrophils, the number of lymphocytes and the coefficient β (constant) - the predictive probability for the combination these signs. This graphical drawing provides an understanding of the predictive probability of detecting tuberculosis as opposed to pneumonia, as well as the sensitivity and specificity for individual laboratory signs and their combination.
Указанный способ выявления туберкулеза в отличие от пневмонии успешно использовался в клинике, что видно из следующего примера.This method of detecting tuberculosis, in contrast to pneumonia, has been successfully used in the clinic, as can be seen from the following example.
В филиале «Туберкулезная больница» ФКУЗ МСЧ-43 ФСИН России с 1999 по 2017 годы были обследованы 329 осужденных без ВИЧ-инфекции, поступившие в стационар с подозрением на туберкулез (подтвержденный впоследствии микробиологическим: посев мокроты/иных жидкостей на твердые или жидкие среды, рентгенологическим или методом ДНК-диагностики).In the branch "Tuberculosis Hospital" of FKUZ MSCh-43 of the Federal Penitentiary Service of Russia, from 1999 to 2017, 329 convicts without HIV infection were examined who were admitted to the hospital with suspected tuberculosis (subsequently confirmed by microbiological: seeding of sputum / other liquids on solid or liquid media, X-ray or by the method of DNA diagnostics).
Пациенты разделены на 2 группы:The patients are divided into 2 groups:
- первая группа - 206 пациентов с инфильтративным туберкулезом легких (62,6%).- the first group - 206 patients with infiltrative pulmonary tuberculosis (62.6%).
- вторая группа - 123 пациента (37,4%) с внебольничной пневмонией.- the second group - 123 patients (37.4%) with community-acquired pneumonia.
В результате данный способ диагностики позволил правильно классифицировать случаи по данной модели у 74,92%.As a result, this diagnostic method made it possible to correctly classify cases according to this model in 74.92%.
В итоге чувствительность выявления туберкулеза в отличие от пневмонии при госпитализации в стационар составила для лабораторных показателей общего анализа крови: число эритроцитов - 74,6%, специфичность - 60,7%, уровень гемоглобина - 65,1% и 73,0%, число лейкоцитов - 87,4% и 32,0%, СОЭ - 55,8% и 71,3%, число моноцитов -41,3% и 80,8%, число палочкоядерных нейтрофилов - 54,9% и 58,6%, число сегментоядерных нейтрофилов - 88,8% и 22,5%, число лимфоцитов - 89,8% и 26,7% соответственно. Использование данного способа выявления туберкулеза в отличие от пневмонии при госпитализации в стационар по сочетанию восьми данных лабораторных показателей дает чувствительность - 75,4% при 69,8% специфичности (см. чертеж-график).As a result, the sensitivity of detecting tuberculosis, in contrast to pneumonia during hospitalization, was for laboratory indicators of a general blood test: the number of erythrocytes - 74.6%, specificity - 60.7%, hemoglobin level - 65.1% and 73.0%, the number leukocytes - 87.4% and 32.0%, ESR - 55.8% and 71.3%, the number of monocytes - 41.3% and 80.8%, the number of stab neutrophils - 54.9% and 58.6% , the number of segmented neutrophils - 88.8% and 22.5%, the number of lymphocytes - 89.8% and 26.7%, respectively. The use of this method for detecting tuberculosis, in contrast to pneumonia during hospitalization in a hospital, based on a combination of eight given laboratory parameters, gives a sensitivity of 75.4% with 69.8% specificity (see drawing-graph).
В качестве примера рассмотрим данные пациента С. 34 года, поступившего в стационар с показателями в общем анализе крови: число эритроцитов - 5,0 (млн. в мкл), уровень гемоглобина - 160 (г/л), число лейкоцитов - 4,8 (тыс.в мкл), СОЭ - 4 (мм/час), число моноцитов - 5 (%), число палочкоядерных нейтрофилов - 2 (%), число сегментоядерных нейтрофилов - 46 (%), число лимфоцитов - 42 (%),As an example, consider the data of patient S., 34 years old, who was admitted to the hospital with indicators in a general blood test: the number of erythrocytes - 5.0 (million in μl), the hemoglobin level - 160 (g / l), the number of leukocytes - 4.8 (thousand in μl), ESR - 4 (mm / h), the number of monocytes - 5 (%), the number of stab neutrophils - 2 (%), the number of segmented neutrophils - 46 (%), the number of lymphocytes - 42 (%),
z=(-10,23557)+0,43581×(5)+0,050093×(160)+(-0,11523)×(4,8)+(-0,010590)×(46)+0,18162×(5)+0,010174×(2)+0,034649×(46)+0,0018819×(42),z = (- 10.23557) + 0.43581 × (5) + 0.050093 × (160) + (- 0.11523) × (4.8) + (- 0.010590) × (46) +0 , 18162 × (5) + 0.010174 × (2) + 0.034649 × (46) + 0.0018819 × (42),
где z=l,5194578. Отсюда вероятность туберкулеза в отличие от пневмонии, согласно формуле:where z = l, 5194578. Hence the likelihood of tuberculosis, in contrast to pneumonia, according to the formula:
(р=2,718281831,5194578/1+2,718281831,5194578), р=87,7%.(p = 2.71828183 1.5194578 / 1 + 2.71828183 1.5194578 ), p = 87.7%.
Вероятность выше 50%, то есть данный пациент имеет высокую вероятность туберкулеза в отличие от пневмонии.The probability is higher than 50%, that is, this patient has a high probability of tuberculosis, in contrast to pneumonia.
Противоположный пример, пациент А, 30 лет поступил в стационар с показателями в общем анализе крови: число эритроцитов - 3,0 (млн. в мкл), уровень гемоглобина - 77 (г/л), число лейкоцитов - 7,4 (тыс.в мкл), СОЭ - 73 (мм/час), число моноцитов - 6 (%), число палочкоядерных нейтрофилов - 5 (%), число сегментоядерных нейтрофилов - 49 (%), число лимфоцитов - 37 (%),An opposite example, patient A, 30 years old, was admitted to the hospital with indicators in a general blood test: the number of erythrocytes - 3.0 (million in μl), the hemoglobin level - 77 (g / l), the number of leukocytes - 7.4 (thous. in μl), ESR - 73 (mm / h), the number of monocytes - 6 (%), the number of stab neutrophils - 5 (%), the number of segmented neutrophils - 49 (%), the number of lymphocytes - 37 (%),
z=(-10,23557)+0,43581×(3)+0,050093×(77)+(-0,11523)×(7,4)+(-0,010590)×(73)+0,18162×(6)+0,010174×(5)+0,034649×(49)+0,0018819×(37),z = (- 10.23557) + 0.43581 × (3) + 0.050093 × (77) + (- 0.11523) × (7.4) + (- 0.010590) × (73) +0 , 18162 × (6) + 0.010174 × (5) + 0.034649 × (49) + 0.0018819 × (37),
где z=-3,7887297. Отсюда вероятность туберкулеза в отличие от пневмонии, согласно формуле:where z = -3.7887297. Hence the likelihood of tuberculosis, in contrast to pneumonia, according to the formula:
(р=2,71828183-3,7887297/1+2,71828183-3,7887297), p=2,2%.(p = 2.71828183 -3.7887297 / 1 + 2.71828183 -3.7887297 ), p = 2.2%.
Вероятность ниже 50%, то есть данный пациент имеет низкую вероятность туберкулеза в отличие от пневмонии, у данного пациента более вероятна пневмония.The probability is less than 50%, that is, this patient has a low probability of tuberculosis, unlike pneumonia, this patient is more likely to have pneumonia.
Таким образом, для выявления туберкулеза в отличие от пневмонии, то есть проведения дифференциальной диагностики этих заболеваний при госпитализации в стационар проводят рутинное лабораторное исследование: общий анализ крови. Уточняют значение следующих показателей: число эритроцитов (млн. в мкл), уровень гемоглобина (г/л), число лейкоцитов (тыс.в мкл), скорость оседания эритроцитов - СОЭ (мм/час), число моноцитов (%), число палочкоядерных нейтрофилов (%), число сегментоядерных нейтрофилов (%), число лимфоцитов.Thus, in order to detect tuberculosis, in contrast to pneumonia, that is, to carry out a differential diagnosis of these diseases during hospitalization in a hospital, a routine laboratory test is performed: a general blood test. Clarify the value of the following indicators: the number of erythrocytes (million in μl), the level of hemoglobin (g / l), the number of leukocytes (thousand in μl), the erythrocyte sedimentation rate - ESR (mm / h), the number of monocytes (%), the number of stab neutrophils (%), the number of segmented neutrophils (%), the number of lymphocytes.
Затем по предложенной нами формуле:Then, according to our proposed formula:
z=(-10,23557)+0,43581×(Э)+0,050093×(Г)+(-0,11523)×(Л)+(-0,010590)×(С)+0,18162×(М)+0,010174×(П)+0,034649×(С1)+0,0018819×(Л1),z = (- 10.23557) + 0.43581 × (E) + 0.050093 × (D) + (- 0.11523) × (L) + (- 0.010590) × (C) +0.18162 × (M) + 0.010174 × (P) + 0.034649 × (C1) + 0.0018819 × (L1),
где «Э» - число эритроцитов (млн. в мкл), «Г» - уровень гемоглобина (г/л), «Л» - число лейкоцитов (тыс.в мкл), «С» - СОЭ (мм/час), «М» - число моноцитов (%), «П» - число палочкоядерных нейтрофилов (%), «С1» - число сегментоядерных нейтрофилов (%), «Л1» - число лимфоцитов (%), рассчитывают сумму (z) численных значений показателей умноженных на дискриминантный коэффициент показателя (0,43581 число эритроцитов, 0,050093 уровень гемоглобина, -0,11523 число лейкоцитов, -0,010590 СОЭ, 0,18162 число моноцитов, 0,010174 число палочкоядерных нейтрофилов, 0,034649 число сегментоядерных нейтрофилов, 0,0018819 число лимфоцитов) и суммируют с константой, равной (-10,23557).where "E" is the number of erythrocytes (million in μl), "G" is the level of hemoglobin (g / l), "L" is the number of leukocytes (thousand in microliters), "C" is ESR (mm / hour), "M" - the number of monocytes (%), "P" - the number of stab neutrophils (%), "C1" - the number of segmented neutrophils (%), "L1" - the number of lymphocytes (%), calculate the sum (z) of the numerical values of the indicators multiplied by the discriminant coefficient of the indicator (0.43581 number of erythrocytes, 0.050093 hemoglobin level, -0.11523 number of leukocytes, -0.010590 ESR, 0.18162 number of monocytes, 0.010174 number of stab neutrophils, 0.034649 number of segmented neutrophils , 0.0018819 lymphocyte count) and add up to a constant equal to (-10.23557).
Учитывая логистическую функцию вида:Given the logistic function of the form:
Мы получаем возможность вычислить вероятность туберкулеза в отличие от пневмонии, то есть мы можем провести дифференциальную диагностику этих заболеваний при госпитализации в стационар 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):We are able to calculate the likelihood of tuberculosis as opposed to pneumonia, that is, we can make a differential diagnosis of these diseases upon admission to the hospital according to the well-known formula (sources: 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):
вероятность 
z - сумма численных значений каждого из признаков.z - the sum of the numerical values of each of the signs.
Таким образом, получают значение вероятности туберкулеза в отличие от пневмонии. При значении вероятности выше 50% больного необходимо госпитализировать в специализированное туберкулезное учреждение или отделение для дообследования и последующего лечения, так как вероятен туберкулез. При значении вероятности ниже 50% возможна госпитализация (если есть показания) в стационар пульмонологического профиля.Thus, the value of the probability of tuberculosis as opposed to pneumonia is obtained. If the probability is higher than 50%, the patient must be hospitalized in a specialized tuberculosis institution or department for further examination and subsequent treatment, since tuberculosis is likely. With a probability value below 50%, hospitalization (if indicated) to a pulmonary hospital is possible.
Способ позволяет быстро, достоверно, информативно и точно провести вычисление вероятности туберкулеза в отличие от пневмонии по лабораторным показателям общего анализа крови у больного, а также при необходимости провести своевременное дообследование пациента.The method allows to quickly, reliably, informatively and accurately calculate the probability of tuberculosis, in contrast to pneumonia, according to laboratory parameters of a general blood test in a patient, as well as, if necessary, conduct a timely follow-up examination of the patient.
Повышение эффективности выявления туберкулеза в отличие от пневмонии, то есть проведение дифференциальной диагностики у больного без дополнительных финансовых затрат с помощью рутинных клинических лабораторных методов в лечебном учреждении РФ является достоинством и преимуществом предлагаемого способа по сравнению с известными прототипами.Improving the efficiency of detecting tuberculosis, in contrast to pneumonia, that is, carrying out differential diagnostics in a patient without additional financial costs using routine clinical laboratory methods in a medical institution in the Russian Federation is an advantage and advantage of the proposed method in comparison with known prototypes.
Claims (15)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2020131104A RU2746527C1 (en) | 2020-09-21 | 2020-09-21 | Method for determining the likelihood of tuberculosis as opposed to pneumonia by eight indicators of a general blood test |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2020131104A RU2746527C1 (en) | 2020-09-21 | 2020-09-21 | Method for determining the likelihood of tuberculosis as opposed to pneumonia by eight indicators of a general blood test |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2746527C1 true RU2746527C1 (en) | 2021-04-15 |
Family
ID=75521207
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2020131104A RU2746527C1 (en) | 2020-09-21 | 2020-09-21 | Method for determining the likelihood of tuberculosis as opposed to pneumonia by eight indicators of a general blood test |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2746527C1 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2799137C1 (en) * | 2022-02-10 | 2023-07-04 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Самарский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method of assessing the probability of the presence of pulmonary tuberculosis in the general medical network in patients with a preliminary diagnosis of community-acquired pneumonia |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| UA12501A (en) * | 1993-04-28 | 1997-02-28 | Український Науково-Дослідний Інститут Онкології Та Радіології Моз України | Method for differential diagnostics of oncological and inflammatory lungs diseases |
| RU2110070C1 (en) * | 1994-10-06 | 1998-04-27 | Морозова Татьяна Ивановна | Method for differentiating diagnoses of pulmonary tuberculosis and pneumonia |
| RU2626558C1 (en) * | 2016-05-17 | 2017-07-28 | Федеральное Государственное Бюджетное Учреждение "Новосибирский научно-исследовательский институт туберкулеза" Минздрава России (ФГБУ "ННИИТ" Минздрава России) | Method for differential diagnostics of lung tuberculosis, community-acquired pneumonia, respiratory system sarcoidosis, malignant lung tumors |
-
2020
- 2020-09-21 RU RU2020131104A patent/RU2746527C1/en active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| UA12501A (en) * | 1993-04-28 | 1997-02-28 | Український Науково-Дослідний Інститут Онкології Та Радіології Моз України | Method for differential diagnostics of oncological and inflammatory lungs diseases |
| RU2110070C1 (en) * | 1994-10-06 | 1998-04-27 | Морозова Татьяна Ивановна | Method for differentiating diagnoses of pulmonary tuberculosis and pneumonia |
| RU2626558C1 (en) * | 2016-05-17 | 2017-07-28 | Федеральное Государственное Бюджетное Учреждение "Новосибирский научно-исследовательский институт туберкулеза" Минздрава России (ФГБУ "ННИИТ" Минздрава России) | Method for differential diagnostics of lung tuberculosis, community-acquired pneumonia, respiratory system sarcoidosis, malignant lung tumors |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| LIN С.Н. Unilateral lower lung field opacities on chest radiography: a comparison of the clinical manifestations of tuberculosis and pneumonia. Eur J Radiol. 2012 Apr;81 (4):e426-30. * |
| ДЕЙКИНА О.Н. Дифференциальная диагностика пневмонии и туберкулеза легких. Автореф. дисс. Москва 2005, 32 с. * |
| Методические рекомендации. Организация выявления больных туберкулезом в амбулаторно-поликлинических и больничных учреждениях, 29 с. * |
| Методические рекомендации. Организация выявления больных туберкулезом в амбулаторно-поликлинических и больничных учреждениях, 29 с. ДЕЙКИНА О.Н. Дифференциальная диагностика пневмонии и туберкулеза легких. Автореф. дисс. Москва 2005, 32 с. LIN С.Н. Unilateral lower lung field opacities on chest radiography: a comparison of the clinical manifestations of tuberculosis and pneumonia. Eur J Radiol. 2012 Apr;81 (4):e426-30. * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2799137C1 (en) * | 2022-02-10 | 2023-07-04 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Самарский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method of assessing the probability of the presence of pulmonary tuberculosis in the general medical network in patients with a preliminary diagnosis of community-acquired pneumonia |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Famous et al. | Acute respiratory distress syndrome subphenotypes respond differently to randomized fluid management strategy | |
| Lijmer et al. | Exploring sources of heterogeneity in systematic reviews of diagnostic tests | |
| Bielsa et al. | Solving the Light's criteria misclassification rate of cardiac and hepatic transudates | |
| Niederman | Biological markers to determine eligibility in trials for community-acquired pneumonia: a focus on procalcitonin | |
| Bello et al. | Red blood cell distribution width [RDW] and long-term mortality after community-acquired pneumonia. A comparison with proadrenomedullin | |
| Wang et al. | Artificial intelligence classification of central visual field patterns in glaucoma | |
| Lippi et al. | Inflammatory biomarkers for the diagnosis, monitoring and follow-up of community-acquired pneumonia: clinical evidence and perspectives | |
| Asai et al. | Early diagnosis and treatment are crucial for the survival of Pneumocystis pneumonia patients without human immunodeficiency virus infection | |
| Duncan et al. | Diagnostic challenges in sepsis | |
| Schuetz | Invasive fungal infections: biomarkers and molecular approaches to diagnosis | |
| Lin et al. | Red blood cell distribution width in rheumatoid arthritis, ankylosing spondylitis and osteoarthritis: true inflammatory index or effect of anemia? | |
| WO2013119871A1 (en) | A multi-biomarker-based outcome risk stratification model for pediatric septic shock | |
| US20210010083A1 (en) | Temporal pediatric sepsis biomarker risk model | |
| Hoyer et al. | Studies for the evaluation of diagnostic tests: part 28 of a series on evaluation of scientific publications | |
| Kawano et al. | Prognostic factors for candidaemia in intensive care unit patients: a retrospective analysis | |
| Solomon et al. | Frozen sections are unreliable for the diagnosis of necrotizing soft tissue infections | |
| RU2746527C1 (en) | Method for determining the likelihood of tuberculosis as opposed to pneumonia by eight indicators of a general blood test | |
| CN111192687A (en) | Line graph prediction model for advanced appendicitis and application thereof | |
| De Jager et al. | Procalcitonin kinetics in Legionella pneumophila pneumonia | |
| Osatnik et al. | Predictive performance of quick sequential organ failure assessment scoring in an Argentinian Hospital | |
| Zhang et al. | Comparison of the predictive performance between cystatin C and serum creatinine by vancomycin via a population pharmacokinetic models: a prospective study in a Chinese population | |
| US10261068B2 (en) | Persevere-II: redefining the pediatric sepsis biomarker risk model with septic shock phenotype | |
| Wang et al. | Quantitative assessment of the diagnostic role of MUC1 in pancreatic ductal adenocarcinoma | |
| Han et al. | Heparin-binding protein-enhanced quick SOFA score improves mortality prediction in sepsis patients | |
| KR20200114975A (en) | Method for predicting of bacteremia risk and device for predicting of bacteremia risk using the same |