RU2754518C1 - Способ прогнозирования неблагоприятного исхода лечения туберкулеза легких у пациентов на фоне хронической обструктивной болезни легких - Google Patents

Способ прогнозирования неблагоприятного исхода лечения туберкулеза легких у пациентов на фоне хронической обструктивной болезни легких Download PDF

Info

Publication number
RU2754518C1
RU2754518C1 RU2020143579A RU2020143579A RU2754518C1 RU 2754518 C1 RU2754518 C1 RU 2754518C1 RU 2020143579 A RU2020143579 A RU 2020143579A RU 2020143579 A RU2020143579 A RU 2020143579A RU 2754518 C1 RU2754518 C1 RU 2754518C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
patients
treatment
unfavorable outcome
copd
tuberculosis
Prior art date
Application number
RU2020143579A
Other languages
English (en)
Inventor
Наталья Викторовна Багишева
Марина Викторовна Моисеева
Анна Владимировна Мордык
Original Assignee
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Омский государственный медицинский университет Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО ОмГМУ Минздрава России)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Омский государственный медицинский университет Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО ОмГМУ Минздрава России) filed Critical федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Омский государственный медицинский университет Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО ОмГМУ Минздрава России)
Priority to RU2020143579A priority Critical patent/RU2754518C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2754518C1 publication Critical patent/RU2754518C1/ru

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)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области медицины, в частности к терапии, общей врачебной практике, пульмонологии, фтизиатрии, и может быть использовано для прогнозирования неблагоприятного исхода лечения туберкулеза (ТБ) у пациентов на фоне хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ). У больного определяют индекс курения 10 и более пачка/лет, выраженность негативной субъективной оценки состояния пациентами по визуальной аналоговой шкале (ВАШ) 0-5 баллов и САТ-тесту 10 и более баллов, отсутствие прохождения флюорографии легких 3 и более лет. Присваивают баллы и рассчитывают вероятность (Y). При значении Y 89,9% и более прогнозируют высокий риск неблагоприятного исхода лечения ТБ у пациентов на фоне ХОБЛ. Способ обеспечивает получение достоверного прогноза развития неблагоприятного исхода лечения ТБ у пациентов с ХОБЛ за счет оценки комплекса наиболее значимых признаков. 1 ил., 4 пр.

Description

Изобретение относится к области медицины, в частности к терапии, общей врачебной практике, пульмонологии, фтизиатрии, и может быть использовано для оценки вероятности неблагоприятного исхода у пациентов с туберкулезом (ТБ) на фоне хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ).
Неблагоприятным исходом в случае настоящего исследования рассматривается смерть пациента, или инвалидизация, вследствие отсутствия закрытия полостей распада или сохраняющегося бактериовыделения, несмотря на проведение медикаментозной терапии в течение длительного времени.
В настоящее время не проводились исследования, связанные с прогнозированием неблагоприятного исхода лечения туберкулеза на фоне ХОБЛ.
Ведение пациентов с коморбидной инфекционной и неинфекционной патологией бронхолегочной системы является актуальным, учитывая рост заболеваемости ХОБЛ и вероятность их инфицирования туберкулезом (Багишева Н.В., Мордык А.В., Гольтяпин В.В., 2019). Тогда же сделаны попытки выделения тригерных факторов, оказывающих влияние на исходы лечения, рассмотрение влияния возможных фиксированных комбинаций факторов на процесс излечения от туберкулеза, что явилось началом работы в данном направлении (Багишева Н.В., Мордык А.В., Гольтяпин В.В., 2019).
Известен способ RU (11) 2558992 (13) C1 04.07.2014 прогнозирования риска формирования лекарственной устойчивости микобактерий туберкулеза к фторхинолонам у больных туберкулезом с множественной устойчивостью возбудителя. Множественная устойчивость возбудителя туберкулеза и прогнозирование могут рассматриваться в качестве частного случая, косвенно свидетельствующего о вероятности неблагоприятного исхода. Достоинством способа является простота применения (не требует использования вычислительных устройств), обеспечивает возможность прогнозирования риска формирования приобретенной устойчивости микобактерий туберкулеза ко всем препаратам группы фторхинолонов и может быть использован при выборе режима химиотерапии, определении ее продолжительности и может влиять на принятие своевременного решения о проведении хирургического лечения. Недостатками способа является отсутствие указания на ХОБЛ, как нозологию, усугубляющую течение туберкулеза. Информация о ХОБЛ представлена лишь в одном из клинических случаев. Также отсутствуют данные по исходам лечения туберкулеза.
Известен способ RU (11) 2 662 549 (13) C1 26.07.2018 компьютерного планирования медицинского лечения с анализом массивов медицинских данных. Достоинством способа является оценка риска развития заболевания, в частности ХОБЛ или ТБ. Недостатками способа являются глобальные вероятностные методы и системы обработки медицинских данных для оптимизации плана лечения пациента на основании определенного симптома, заболевания или профиля пациента. Отсутствие указания на наличие у одного пациента двух и более конкурирующих нозологий. Также отсутствует информация по прогнозированию исходов лечения ТБ у пациентов на фоне ХОБЛ.
Известен способ RU (11) 2710266 (13) C1 25.12.2019 прогнозирования летального исхода при клиническом течении конфекции ВИЧ и туберкулез. Достоинством способа является рассмотрение авторами двух нозологий (ВИЧ и ТБ). Недостатками способа являются анализ только летальных исходов, отсутствие пациентов с коморбидной неинфекционной патологией ХОБЛ.
Все вышеизложенное определяет возможность поиска новых подходов, способов и возможностей для решения проблемы прогнозирования исходов лечения туберкулеза, развившегося на фоне ХОБЛ, особенно на территориях с высоким уровнем заболеваемости туберкулезом, к которым относится Сибирский федеральный округ и Омская область в частности.
Задача - разработка прогностической модели для оценки вероятности неблагоприятного исхода лечения туберкулеза у пациентов на фоне хронической обструктивной болезни легких.
В простое ретроспективное исследование включены 514 пациентов, в возрасте от 38 до 57 лет (медиана 48,25 лет, нижний квартиль 38,00 лет, верхний – 57,00 лет). Выделены наиболее значимые факторы, оказывающие влияние на исход лечения ТБ: индекс курения 10 и более пачка/лет, выраженность негативной субъективной оценки состояния пациентами по визуальной аналоговой шкале (ВАШ) 0-5 баллов, тесту по оценке ХОБЛ САТ-тесту 10 и более баллов, отсутствие прохождения флюорографии легких 3 и более лет. С помощью регрессионного анализа выяснена степень и достоверность влияния изучаемых признаков.
Положительными прогностическими характеристиками обладают такие параметры как: индекс курения менее 10 пачка/лет, выраженность негативной субъективной оценки состояния пациентами по визуальной аналоговой шкале (ВАШ) более 5 баллов и САТ-тесту менее 10 баллов, прохождение флюорографии легких ежегодно или 1 раз в 2 года, при бинарном кодировании это соответствует 0.
Снижают вероятность благоприятного исхода наличие даже одного из следующих факторов: индекс курения 10 и более пачка/лет, выраженность негативной субъективной оценки состояния пациентами по ВАШ 0-5 баллов и САТ-тесту 10 и более баллов, отсутствие прохождения флюорографии легких 3 и более лет, при бинарном кодировании это соответствует 1.
Указанные предикторы, как сказано выше, подвергаются бинарному кодированию, присваиваются значения коэффициентов при указанных предикторах согласно Фигуре 1. Характеристика предикторов неблагоприятного исхода лечения туберкулеза у пациентов на фоне ХОБЛ.
Далее вычисляется вероятность неблагоприятного исхода лечения туберкулеза с помощью уравнения логистической регрессии:
В данной ситуации сумма векторов предикторов x
х =
Figure 00000001
Далее определяется вероятность неблагоприятного исхода Y (%) по формуле
Y = (1 / (1+e- x ))*100%
где е – основание натурального логарифма,
x – сумма векторов предикторов.
Figure 00000002
 Х 4 - предикторы, влияющие на неблагоприятный исход лечения туберкулеза (Фигура 1).
β0 - коэффициент регрессии, 1,16.
Исходя из вышеизложенного, в группу высокого риска неблагоприятного исхода лечения туберкулеза у пациентов на фоне ХОБЛ следует относить пациентов со значением Y 89,9% и более (Примеры 1-4), данный метод является скрининговым и может применяться в качестве вспомогательного средства при принятии решений о тактике диспансерного наблюдения пациентов с ХОБЛ и ТБ.
Разработанный способ повышает точность диагностики неблагоприятного исхода лечения туберкулеза у пациентов на фоне ХОБЛ.
Пример 1: Пациент Р.,50 лет имеет следующие значения переменных:
Х 1 = 1, Х 2 = 1, Х 3 = 1, Х 4 = 1, т.е. имеет место высокий индекс курения, ВАШ 0-5 баллов, высокие баллы по САТ-тесту, отсутствие прохождения флюорографии легких 3 и более лет.
Подставляя значения X в уравнение, получаем Y = 0,935, т.е. вероятность неблагоприятного исхода лечения у пациентов с ХОБЛ с такими значениями факторов - 93,5%.
Пример 2: Пациент имеет следующие значения переменных:
Figure 00000003
= 1,
Figure 00000004
= 0,
Figure 00000005
= 1, Х 4 = 1, т.е. имеет место высокий индекс курения, высокие баллы по САТ-тесту, отсутствие прохождения флюорографии легких 3 и более лет, но по визуальной аналоговой шкале пациент оценивал свое состояние, как удовлетворительное.
Подставляя значения X в уравнение, получаем Y = 0,907, т.е. вероятность низкой приверженности к терапии у пациента с такими значениями факторов составляет 90,7%.
Удовлетворительное состояние пациента при его субъективное оценке уменьшает вероятность неблагоприятного исхода лечения на 3,5%. Различия между группами статистически значимы (χ²=4,26; p=0,0006).
Пример 3: Пациент имеет следующие значения переменных:
Х 1 = 1, Х 2 = 1, Х 3 = 1, Х 4 = 0, т.е. имеет место высокий индекс курения, высокие баллы по ВАШ и САТ-тесту, но флюорография легких ежегодно.
Подставляя значения X в уравнение, получаем Y = 0,928, т.е. вероятность неблагоприятного исхода лечения - 92,8%.
Ежегодное прохождение флюорографии легких уменьшает риск неблагоприятного исхода. Различия между группами статистически значимы (χ²=3,79; p=0,045).
Пример 4: Пациент имеет следующие значения:
Х 1 = 1, Х 2 = 0, Х 3 = 0, Х 4 = 0, т.е. имеет место только высокий индекс курения, а все остальные симптомы не выражены.
Подставляя значения X в уравнение, получаем Y = 0,899, т.е. вероятность неблагоприятного исхода терапии у пациентов с высоким индексом курения составляет 89,9%, не учитывая другие факторы.
Достоинством данного метода является простота применения даже на амбулаторном этапе диспансерного отделения. Заявленные предикторы касаются анамнестических данных и не требуют дополнительного лабораторного или инструментального обследования.
Привлечение дополнительных специалистов (терапевта, врача общей практики, пульмонолога) для комплексного лечения ХОБЛ у данной категории пациентов окажет положительное влияние на субъективные данные пациента, улучшив показатели САТ менее 10 баллов и ВАШ более 5 баллов, что позволит снизить риск неблагоприятного исхода лечения туберкулеза.
Вывод. Таким образом, применение предложенного способа позволяет предсказать возможность неблагоприятного исхода лечения ТБ. Данный способ может применяться в качестве прогностического вспомогательного средства при принятии решений о тактике диспансерного наблюдения пациентов с ХОБЛ и ТБ, что позволит модифицировать подходы к ведению пациентов с сочетанной патологией с целью снижения вероятности неблагоприятных исходов лечения туберкулеза.

Claims (5)

  1. Способ прогнозирования неблагоприятного исхода лечения туберкулеза легких у пациентов на фоне хронической обструктивной болезни легких, включающий выявление предикторов неблагоприятного исхода лечения туберкулеза у больного с туберкулезом и хронической обструктивной болезнью легких (ХОБЛ), а именно устанавливают индекс курения 10 и более пачка/лет (X1), выраженность негативной субъективной оценки состояния пациентами по визуальной аналоговой шкале (ВАШ) 0-5 баллов (X2) и САТ-тесту 10 и более (X3), отсутствие прохождения флюорографии 3 и более лет (X4), и при их наличии оценивают как 1 балл, при их отсутствии как 0 баллов, далее определяют сумму векторов предикторов х, равную
    Figure 00000006
    и определяют вероятность неблагоприятного исхода Y (%) по формуле Y = (1 / (1+e- x ))*100%,
  2. где е – основание натурального логарифма;
  3. x – сумма векторов предикторов;
  4. β0 - коэффициент регрессии, равный 1,16,
  5. и при величине Y, равной и более 89,9%, прогнозируют высокий риск неблагоприятного исхода лечения туберкулеза у пациентов на фоне ХОБЛ.
RU2020143579A 2020-12-29 2020-12-29 Способ прогнозирования неблагоприятного исхода лечения туберкулеза легких у пациентов на фоне хронической обструктивной болезни легких RU2754518C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2020143579A RU2754518C1 (ru) 2020-12-29 2020-12-29 Способ прогнозирования неблагоприятного исхода лечения туберкулеза легких у пациентов на фоне хронической обструктивной болезни легких

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2020143579A RU2754518C1 (ru) 2020-12-29 2020-12-29 Способ прогнозирования неблагоприятного исхода лечения туберкулеза легких у пациентов на фоне хронической обструктивной болезни легких

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2754518C1 true RU2754518C1 (ru) 2021-09-02

Family

ID=77669883

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2020143579A RU2754518C1 (ru) 2020-12-29 2020-12-29 Способ прогнозирования неблагоприятного исхода лечения туберкулеза легких у пациентов на фоне хронической обструктивной болезни легких

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2754518C1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2788897C1 (ru) * 2022-04-05 2023-01-25 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Омский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО ОмГМУ Минздрава России) Способ прогнозирования вероятности неблагоприятного исхода у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких, туберкулезом и коморбидной сердечно-сосудистой патологией

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015082555A1 (en) * 2013-12-04 2015-06-11 Mark Oleynik Computational medical treatment plan method and system with mass medical analysis
RU2558992C1 (ru) * 2014-07-04 2015-08-10 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Новосибирский научно-исследовательский институт туберкулеза" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "ННИИТ" Минздрава России) Способ прогнозирования риска формирования лекарственной устойчивости микобактерий туберкулеза к фторхинолонам у больных туберкулезом с множественной утойчивостью возбудителя

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015082555A1 (en) * 2013-12-04 2015-06-11 Mark Oleynik Computational medical treatment plan method and system with mass medical analysis
RU2558992C1 (ru) * 2014-07-04 2015-08-10 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Новосибирский научно-исследовательский институт туберкулеза" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "ННИИТ" Минздрава России) Способ прогнозирования риска формирования лекарственной устойчивости микобактерий туберкулеза к фторхинолонам у больных туберкулезом с множественной утойчивостью возбудителя

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BISWAJIT CHAKRABARTI. Tuberculosis and its incidence, special nature, and relationship with chronic obstructive pulmonary disease. Int J Chron Obstruct Pulmon Dis. 2007 Sep; 2(3): 263-272. *
БАГИШЕВА Н.В. Прогнозирование результатов лечения туберкулеза у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких. Медицинский альянс N 1, 2019, стр. 13-19. *
БАГИШЕВА Н.В. Прогнозирование результатов лечения туберкулеза у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких. Медицинский альянс N 1, 2019, стр. 13-19. BISWAJIT CHAKRABARTI. Tuberculosis and its incidence, special nature, and relationship with chronic obstructive pulmonary disease. Int J Chron Obstruct Pulmon Dis. 2007 Sep; 2(3): 263-272. *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2788897C1 (ru) * 2022-04-05 2023-01-25 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Омский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО ОмГМУ Минздрава России) Способ прогнозирования вероятности неблагоприятного исхода у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких, туберкулезом и коморбидной сердечно-сосудистой патологией

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Courvoisier et al. Prognostic factors of 10-year radiographic outcome in early rheumatoid arthritis: a prospective study
Curtis et al. Validation of a novel multibiomarker test to assess rheumatoid arthritis disease activity
Chisthi et al. RIPASA and air scoring systems are superior to alvarado scoring in acute appendicitis: Diagnostic accuracy study
Visser Early diagnosis of rheumatoid arthritis
Visser et al. How to diagnose rheumatoid arthritis early: a prediction model for persistent (erosive) arthritis
Pincus et al. Quantitative measures for assessing rheumatoid arthritis in clinical trials and clinical care
EP3318995A1 (en) Methods and apparatus for identifying disease status using biomarkers
MacGregor Classification criteria for rheumatoid arthritis
Wang et al. Development of Deep Learning Algorithm for Detection of Colorectal Cancer in EHR Data.
Wright et al. New-onset depression among children, adolescents, and adults with hidradenitis suppurativa
Adam et al. Selective screening strategies for gestational diabetes: a prospective cohort observational study
Ilkjær et al. How to identify common variable immunodeficiency patients earlier: general practice patterns
Senior et al. Age-adjusted D-dimer thresholds in the investigation of suspected pulmonary embolism: a retrospective evaluation in patients ages 50 and older using administrative data
van de Sande et al. Predicting thromboembolic complications in COVID-19 ICU patients using machine learning
Luchristt et al. Risk of obstetric anal sphincter injuries at the time of admission for delivery: a clinical prediction model
WO2009015398A1 (en) Methods for inflammatory disease management
RU2754518C1 (ru) Способ прогнозирования неблагоприятного исхода лечения туберкулеза легких у пациентов на фоне хронической обструктивной болезни легких
Devauchelle‐pensec et al. Ability of oblique foot radiographs to detect erosions in early arthritis: results in the ESPOIR cohort
Harimtepathip et al. Quick sepsis-related organ failure assessment versus systemic inflammatory response syndrome criteria for predicting organ dysfunction and mortality
Peretz et al. Deviation of Physiological from Chronological Age Is Associated with Health.
Chen et al. A novel strategy for predicting 72-h mortality after admission in patients with polytrauma: a study on the development and validation of a web-based calculator
Schletzbaum et al. Predictors of smoking cessation in patients with rheumatoid arthritis in two cohorts: most predictive health care factors
Vanderlaan et al. Methodology for sampling women at high maternal risk in administrative data
CN112259231A (zh) 一种高危胃肠间质瘤患者术后复发风险评估方法与系统
Luo et al. A modified Ranson score to predict disease severity, organ failure, pancreatic necrosis, and pancreatic infection in patients with acute pancreatitis