close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

101

код для вставкиСкачать
ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ
УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
«РОССИЙСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ
МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. Н.И.ПИРОГОВА»
МИНИСТЕРСТВА ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
На правах рукописи
ДОЛОТОВА ДАРЬЯ ДМИТРИЕВНА
Автоматизированная поддержка принятия решений
на этапах лечебно-диагностического процесса
у детей с ожоговой травмой
03.01.09 – Математическая биология, биоинформатика
Диссертация на соискание ученой степени
кандидата медицинских наук
Научный руководитель:
доктор медицинский наук, профессор Кобринский Борис Аркадьевич
Москва, 2015
2
СОДЕРЖАНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ СОКРАЩЕНИЙ ............................................ 4
ВВЕДЕНИЕ .............................................................................................................. 5
ГЛАВА 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ ...................................................................... 12
1.1. Актуальные вопросы оказания помощи детям с ожоговой травмой .... 12
1.1.1. Проблемы оценки площади ожоговой поверхности у детей ........... 14
1.1.2. Дифференциальная диагностика послеожоговых рубцов ............... 21
1.1.2.1. Характерные признаки различных клинико-морфологических
типов рубцов................................................................................................ 22
1.1.2.2 Балльная оценка рубцов ................................................................. 24
1.2. Решение задач диагностики с помощью систем поддержки принятия
решений .............................................................................................................. 30
1.2.1 Использование вычислительных методов в построении
диагностических систем ................................................................................ 31
1.2.2 Системы, основанные на знаниях, в решении задач
дифференциальной диагностики .................................................................. 33
1.2.3. Обзор существующих систем для поддержки принятия решений в
процессе оказания помощи ожоговым больным......................................... 35
ГЛАВА 2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ .............................................................. 46
2.1. Характеристика клинического материала ................................................ 46
2.2. Разделение выборки на группы и подгруппы сравнения ....................... 52
2.3. Программные средства создания автоматизированной консультативной
системы и еѐ элементов ..................................................................................... 54
2.4. Методы вычислительной диагностики ..................................................... 55
2.5. Методы построения экспертных правил для оценки рубцов ................. 56
2.6. Статистическая обработка данных ........................................................... 57
ГЛАВА 3. РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ ............................................. 59
3.1. Разработка модуля регистрации случаев обращения пациентов
детского возраста с ожоговой травмой и еѐ последствиями ......................... 59
3
3.2 Разработка модуля «Электронная скица» для оценки площади
пораженной поверхности .................................................................................. 65
3.3. Анализ частоты ошибок при оценке пораженной поверхности ............ 72
3.4. Разработка правил поддержки принятия решений в процессе
диагностики типа рубцовой ткани ................................................................... 75
3.4.1. Разработка математического алгоритма диагностики типа рубцовой
ткани ................................................................................................................ 76
3.4.2. Разработка алгоритма диагностики типа рубца на основе
экспертных знаний ......................................................................................... 84
3.5. Создание автоматизированной консультативной системы с модулями
поддержки принятия решений ......................................................................... 88
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ..................................................................................................... 92
ВЫВОДЫ ............................................................................................................... 97
ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ............................................................... 98
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ..................................................................................... 99
ПРИЛОЖЕНИЯ ................................................................................................... 113
4
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ СОКРАЩЕНИЙ
ВАШ – визуально-аналоговая шкала
ВОЗ — Всемирная организация здравоохранения
ДГКБ №9 — Детская городская клиническая больница №9
ДИ — доверительный интервал
ИРИО — индекс риска инфекционных осложнений
ИТП — индекс тяжести поражения
ИФ — индекс Франка
ЛДП — лечебно-диагностический процесс
ЛПУ — лечебно-профилактическое учреждение
МИС — медицинская информационная система
ОППТ — общая площадь поверхности тела
ОРИТ — отделение реанимации и интенсивной терапии
п.т. — поверхность тела
СМП — скорая медицинская помощь
СОЗ — система, основанная на знаниях
СППР — система поддержки принятия решений
СУБД — система управления базами данных
ЭС — экспертная система
POSAS — Patient and observer scar assessment scale
VBA — Visual Basic for Applications
VSS — Vancouver Scar Scale
5
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность
По данным ВОЗ ожоги составляют 30% всех травматических
повреждений и характеризуются высокими показателями летальности и
инвалидности; 33% всех погибших составляют дети до 14 лет. В России за
медицинской помощью по поводу ожогов ежегодно обращаются 75-77 тысяч
детей [9], что составляет 33,5-38% от общего числа пострадавших от ожогов.
Исход
термической
травмы
во
многом
зависит
от
действий
медицинских работников на догоспитальном этапе и в первые сутки
стационарного лечения. Ключевым моментом в лечении пациента в острый
период ожоговой травмы является определение площади пораженной
поверхности,
на
основании
которой
вычисляется
требуемый
объем
инфузионной терапии, а также различные индексы для оценки тяжести
состояния и прогнозирования течения заболевания, такие как индекс Франка
(ИФ), индекс тяжести поражения (ИТП), индекс риска инфекционных
осложнений (ИРИО).
Для расчета площади ожоговой поверхности у детей традиционно
используются диаграммы Ланда и Браудера, представляющие схематичное
изображение тела человека спереди и сзади и позволяющие с помощью
специальной таблицы учесть в вычислении суммарной площади ожога
изменение
пропорций
тела
ребенка
с
возрастом.
В
отечественной
комбустиологии для подобного изображения тела человека в двух проекциях
существует специальный термин – «скица». Согласно различным оценкам
частота ошибок в расчете площади ожога, чаще всего в силу отсутствия
должного опыта, достигает 23% [44, 120].
В то же время, отдаленные результаты лечения ожоговой раны
напрямую
зависят
от
своевременно
начатого
консервативного
и
хирургического лечения на этапе реабилитации [8], в которой нуждаются
более 80% детей с последствиями ожоговой травмы. Ряд физиологических
6
особенностей, таких как диспропорция роста рубцовой и неповрежденной
кожи, а также рост детей обусловливают необходимость продолжительного
динамического наблюдения за формирующимся рубцом.
Выбор оптимальной схемы лечения в этот период зависит от клиникоморфологического типа послеожогового рубца и степени его зрелости.
Несмотря на то, что в последнее время появились работы, предлагающие
использование различных объективных методов диагностики типа рубца,
нельзя упускать из внимания проблему их недостаточной доступности в
различных
медицинских
организациях
страны. До сих
пор
самым
распространенным методом диагностики типа рубцовой ткани является
клинический осмотр. Однако в силу присущей ему субъективности, а также
высокой изменчивости клинической картины рубцовой ткани в пределах
одного типа, ошибки в диагностике рубцов случаются, согласно различным
источникам, в 20-80% случаев [42, 64]. Кроме того, задача наблюдения за
детьми в реабилитационный период ложится на плечи медицинских
работников амбулаторных учреждений (от детских хирургов до фельдшеров
в сельской местности) [3], не являющихся специалистами в области
комбустиологии.
Следствием ошибок диагностики типа рубца является выбор неверной
тактики лечения пациента, что ведет к таким неблагоприятные последствиям
как продолжение роста рубца, развитие двигательных и уродующих
нарушений, которые нередко становятся причиной социальной дезадаптации
пострадавших.
Одним из способов решения данной проблемы является применение
диагностических правил в составе медицинских информационных систем для
консультативной помощи в принятии решений в данной предметной области.
Среди множества способов их разработки принято выделять два основных
подхода: на основе методов вычислительной диагностики (с помощью
7
математической статистики) и на основе экспертного подхода (посредством
использования знаний) [20, 23].
В настоящее время в области информационных технологий в медицине
уже
представлено
немалое
количество
программных
продуктов,
позволяющих врачу быстро и точно рассчитать площадь пораженной
поверхности и оперативно определиться с тактикой ведения больного в
острый этап ожоговой травмы. В России программное обеспечение
указанного выше назначения не получило широкого распространения [44].
Что касается правил для поддержки принятия решений в области
диагностики типа рубцовой ткани на основе данных клинического осмотра,
то их упоминания в мировой литературе мы не обнаружили.
Таким образом, проблема поддержки медицинских работников на
различных этапах оказания помощи обожженным больным является
актуальной.
Цель
Разработка систем поддержки лечебно-диагностического процесса на
этапах оказания помощи детям с термической травмой с использованием
вычислительных процедур и логических решателей.
Задачи
1. Создание электронной скицы, позволяющей рассчитать площадь ожога и
рубцовой ткани с учетом объемности человеческого тела.
2. Разработка решающих правил для поддержки принятия решений в
процессе диагностики типа рубцовой ткани с помощью математической
статистики и экспертного подхода.
3. Программная
реализация
разработанных
правил
диагностики
послеожоговых рубцов.
4. Разработка
автоматизированной
консультативной
системы,
интегрирующей базу данных и модули поддержки принятия решений.
8
5. Оценка эффективности разработанных программных продуктов для
определения площади пораженной поверхности и типа рубцовой ткани.
Научная новизна
Впервые
в
мире
разработаны
диагностические
правила
для
определения типа рубцовой ткани на основе балльной оценки, показавшие
эффективность их применения в клинической практике.
Впервые
в
России
разработан
электронный
вариант
скицы,
предусматривающий расчет площади пораженной поверхности с учетом
объемности
человеческого
тела
на
основе
работы
пользователя
с
графическим редактором, что позволило повысить точность вычисления
площади ожога и рубцовой поверхности.
Впервые, в процессе формирования процедурных правил на основе
знаний, обоснована необходимость выделения подтипов рубцов (ранние и
поздние), характеризующих степень их зрелости.
Практическая значимость
1. Электронная скица, учитывающая объемность тела ребенка,
позволяет повысить точность оценки площади обожженной поверхности,
участков кожи для аутодермопластики и размеров рубцовой ткани.
2. Модуль дифференциальной диагностики типа рубцовой ткани
позволяет с высокой точностью формировать диагностическое заключение о
возможном типе послеожогового рубца.
Разработанное программное обеспечение может использоваться как
автономно (в виде самостоятельных программных модулей), так и в составе
автоматизированной консультативной системы.
Положения, выносимые на защиту
Применение
разработанного
программного
обеспечения
для
автоматизированного расчета площади пораженной поверхности позволяет
значительно снизить количество ошибок, совершаемых медицинскими
работниками на разных этапах оказания помощи пациентам с ожоговой
травмой.
9
На основании шкалы балльной оценки рубцов, упорядочивающей
нечеткие клинические характеристики, с использованием вычислительных
процедур и основанных на знаниях правил, возможно проведение
дифференциальной диагностики типов рубцовой ткани.
Апробация работы
Результаты диссертационной работы доложены на научной сессии
НИЯУ
МИФИ
(Москва,
2012),
на
XI
Всероссийском
конгрессе
«Инновационные технологии в педиатрии» (Москва, 2012), XV Конгрессе
Европейской Ассоциации Ожогов (Вена, 2013), IX Международной (XVIII
Всероссийской) Пироговской научной медицинской конференции студентов
и молодых ученых (Москва, 2014), Всероссийской научно-практической
конференции с международным участием «Скорая медицинская помощь2014»
(Санкт-Петербург,
2014),
XVII
Конгрессе
Международного
сообщества по ожоговой травме (Сидней, 2014).
Внедрение результатов исследования
Разработанное программное обеспечение «Электронная скица», а также
модуль поддержки принятия решений в процессе диагностики типа рубцовой
ткани используется в клинической практике ожогового отделения ДГКБ№9
им. Г.Н.Сперанского (г.Москва) и ожогового отделения Люберецкой
Районной Больницы №3.
Программы «Электронная скица» и «Модуль дифференциальной
диагностики
типа
послеожогового
рубца»
прошли
государственную
регистрацию Роспатента (свидетельства №2014610117, 2014660416 – см.
приложение).
Публикации
По материалам диссертации опубликовано 8 научных работ, в том
числе 4 статьи в журналах, входящих в перечень ВАК РФ.
 Долотова Д.Д., Старостин О.И., Будкевич Л.И., Кобринский Б.А.
Информационная
система
комплексной
поддержки
лечебно-
10
диагностических процессов ожоговых травм. Вестник Саратовского
государственного технического университета. — 2011. — №4 (62). —
с.243-247.
 Долотова Д.Д., Старостин О.И. Проект системы для информационной
поддержки лечебно-диагностического процесса при ожоговой травме.
Сб. трудов XXIV международной науч. конф. ММТТ-24. — 2011. —
т.2. — с.131-132.
 Кобринский Б.А., Будкевич Л.И., Шурова Л.В., Матвеев Н.В., Долотова
Д.Д. Модули поддержки принятия решений в информационных
медицинских системах // Научная сессия НИЯУ МИФИ-2012:
Аннотации докладов. Т.2. – М., 2012. – C.322.
 Долотова Д.Д., Шурова Л.В., Кобринский Б.А., Будкевич Л.И.
Использование вычислительных методов и экспертного подхода для
определения
типа
послеожоговых
рубцов
кожи.
Вестник
перинатологии и педиатрии. — 2014. — №1. — т.59. — с.88-92.
 Кобринский Б.А, Акименков А.М., Долотова Д.Д., Путинцев А.Н.,
Шмелева Н.Н.,
Информационные
Будкевич Л.И., Шурова Л.В., Алексеев Т.В.
технологии
в
комбустиологии.
Врач
и
информационные технологии — 2014. — №2. — с.40-50.
 Долотова Д.Д., Шурова Л.В., Кобринский Б.А. Система поддержки
медицинских работников в процессе оказания помощи детям с
последствиями
термической
травмы.
Вестник
Российского
Государственного Медицинского Университета — 2014. — №2. —
с.365.
 Долотова Д.Д., Шурова Л.В., Акименков А.М., Кобринский Б.А.,
Будкевич Л.И. Оценка частоты ошибок в определении площади ожога
у детей на догоспитальном этапе на основе применения программы
"Электронная скица". Скорая медицинская помощь—2014: Сборник
тезисов
Всероссийской
научно-практической
конференции
с
11
международным участием (19-20 июня 2014 г.). — СПб.: Издательство
СПбГМУ, 2014. — с.52-53
 D. Dolotova, L. Shurova, L. Budkevich, B.Kobrinsky. Practical importance
of the electronic burn chart for assessment of affected body surface area
among children with burn injury. Book of abstract. 15th European Burns
Association Congress, Eds: L.-P. Kamolz, H. Andel — Vienna, 2013. —
p.288.
Структура и объем диссертации
Диссертация изложена на 120 страницах машинописного текста и
состоит из введения, обзора литературы, материалов и методов, результатов
исследования и их обсуждения, заключения, выводов, практических
рекомендаций, списка используемой литературы, приложения.
Диссертация иллюстрирована 31 рисунком, 31 таблицей. Список
литературы включает 121 источник, из них 56 работ отечественных и 57
зарубежных авторов, а также 8 электронных источников.
12
ГЛАВА 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
1.1. Актуальные вопросы оказания помощи детям с ожоговой травмой
В мире ежегодно, по данным ВОЗ, происходит порядка 195 тысяч
случаев смерти от ожоговых поражений, треть всех погибших составляют
дети до 14 лет [114]. В России за медицинской помощью по поводу ожогов
ежегодно обращаются 75-77 тысяч детей [9], что составляет 33,5 – 38% от
общего числа пострадавших от ожогов. Чаще всего это дети дошкольного
возраста, получившие ожоговую травму дома вследствие невнимательности
родителей.
Ожоги у детей протекают тяжелее, чем у взрослых, что связано с их
анатомо-физиологическими особенностями, главным образом, с тонкостью
кожных покровов и недоразвитием компенсаторных и защитных механизмов.
Последствием термической травмы является формирование послеожогового
рубца. В связи со склонностью детского организма к бурному развитию
соединительной ткани и продолжающемуся росту часто наблюдается
формирование патологических рубцов и контрактур, что определяет
необходимость
постоянного
динамического
наблюдения
в
период
реабилитации.
В России специализированная помощь обожженным оказывается в 78
ожоговых отделениях, в том числе 8 детских. Однако в ожоговых отделениях
получают помощь лишь 23% всех пострадавших с термической травмой, в то
время как 77% - в хирургических и травматологических отделениях [1, 45].
В
оказании
помощи
обожженным
больным
можно
выделить
следующие этапы:
1. Этап острой ожоговой травмы, включающий первую помощь,
оказываемую
бригадами
скорой
медицинской
помощи
(СМП),
квалифицированную помощь (в рамках хирургических и травматологических
отделений), специализированную помощь (оказываемую в ожоговых центрах
и отделениях).
13
2. Этап реабилитации, проходящий в амбулаторных условиях или в
отделениях реконструктивно-пластической хирургии.
Первая
помощь,
включающая
начало
инфузионной
терапии,
оказывается сотрудниками бригады СМП. Расчет необходимого объема
инфузионной терапии, а также принятие решения о госпитализации в
стационар определяется главным образом площадью поверхностных и
глубоких ожогов, самым распространенным способом оценки которых у
детей являются диаграммы C.C. Lund и N.C. Browder [84]. Ошибки в
определении площади ожога, которые согласно различным источникам
совершаются в четверти случаев [44, 120], ведут к серьѐзным, порой
необратимым последствиям.
На этапе оказания квалифицированной помощи в выборе тактики
ведения
пациента
немаловажную
роль
играет
расчет
различных
прогностических индексов, таких как индекс Франка (ИФ), индекс тяжести
поражения (ИТП) и индекс риска инфекционных осложнений (ИРИО) [121],
при вычислениях каждого из которых учитывается площадь ожога.
Отдаленные результаты лечения ожогов напрямую зависят от
своевременно начатых реабилитационных мероприятий. К ним относится
консервативное
(медикаментозное,
физкультура,
компрессионная
(пластические
операции,
физиотерапевтическое,
одежда)
устранение
и
хирургическое
контрактур).
лечебная
лечение
Необходимость
в
реконструктивно-пластических операциях и в постоянном наблюдении за
рубцом обусловлена склонностью организма ребенка к избыточному синтезу
коллагена при заживлении кожных ран, а также диспропорцией роста
рубцово-измененных и нормальных участков кожи [55]. Выбор оптимального
сочетания средств и методов лечения на этом этапе зависит от клиникоморфологического типа формирующегося рубца и степени его зрелости. В
настоящее время самым распространенным способом оценки рубцовой ткани
14
является клинический осмотр, который в силу своей субъективности
характеризуется довольно высокой частотой ошибок.
1.1.1. Проблемы оценки площади ожоговой поверхности у детей
Для
определения
площади
ожогов
у
взрослых
традиционно
используется «правило девяток» (по A.B. Wallace, 1951) [87]: площадь
головы и шеи равна 9% поверхности тела, верхних конечностей – по 9%,
нижних конечностей – по 18%, туловище спереди – 18%, туловище сзади –
18%, промежность и еѐ органы – 1%. В случае, когда ожоги занимают
сравнительно небольшую площадь, целесообразно применять «правило
ладони» (по И.И. Глумову, 1953) [35], основанное на том, что площадь
ладонной поверхности кисти составляет примерно 1 – 1,2% от общей
поверхности площади тела (ОППТ) пострадавшего. Однако у пациентов
детского возраста «правило девяток» не применимо в связи с иными
пропорциями, изменяющимися в процессе роста ребенка. А «правило
ладони» неуместно в случае оценки обширных ожогов. Кроме того известно,
что у детей площадь ладони составляет более 1% от ОППТ [100]; отсутствие
учета этой особенности при расчете суммарной площади ожоги ведет к
недооценке тяжести состояния.
Наиболее
известным
методом,
используемым
для
определения
площади ожогов у детей, является диаграмма, разработанная Lund и Browder
[88] в 1944 г. (рис. 1). Диаграмма представляет собой две проекции человека
(спереди и сзади), на которых отмечаются пораженные участки, после этого с
помощью специальной таблицы рассчитывается суммарная площадь ожога
(табл. 1). В таблице учитывается изменение размеров головы и нижних
конечностей в различные возрастные периоды. Таблица неоднократно
претерпевала изменения [94, 101]: если в начальной версии были выделены
лишь две возрастные категории детей (до 10 лет, от 10 до 15 лет), то в
настоящее время выделяют пять категорий.
15
Рисунок 1. Расчет площади ожога с помощью диаграммы Ланда и Браудера
Таблица 1.
Вычисление площади участков, пропорции которых меняются с возрастом ребенка.
Анатомическая область
А. Половина поверхности головы
B Половина поверхности бедра
C Половина поверхности голени
Согласно
различным
До 1 года
9,5
2,75
2,5
источникам
1 год
5 лет
8,5
3,25
2,5
6,5
4
2,75
литературы
10 лет
5,5
4,5
3
оценка
15 лет
4,5
4,5
3,25
площади
пораженной поверхности с помощью таблицы Lund’а и Browder’а обладает
высокой надежностью и валидностью [71]. Так, T.L. Wachtel и соавт. [111] в
своей работе показали, что метод характеризуется высокой межэкспертной
надежностью. Однако в случаях обширных ожогов, а также когда ожоги
имеют сложную форму, показатели надежности характеризуются меньшими
значениями. Показано, что надежность в большей степени зависит от
16
имеющегося опыта работы с диаграммой и в меньшей степени от
длительности работы врача в области комбустиологии.
В некоторых работах проводилась проверка валидности диаграммы
Lund’а и Browder’а при еѐ сравнении с другими способами определения
площади, в том числе с помощью специального программного обеспечения
[104].
В
отечественной
комбустиологии
для
подобного
двухмерного
графического представления тела человека существует специальный термин
«скица» (от итал. «schizzo» - эскиз, набросок). В нашей стране в разное время
предлагались и иные способы расчета площади поражения.
В попытке сделать расчет площади не только удобным в практическом
применении, но и более точным В.А. Долининым [38] было предложено
использовать диаграммы, на которых силуэт человеческого тела был
разделен на 100 сегментов, каждый из которых составляет 1% от общей
площади
поверхности
тела
соответствующей штриховкой.
(рис.
2).
Степень
ожога
обозначалась
17
Рисунок 2. Диаграмма В.А. Долинина
Другой графический метод расчета площади ожога, предложенный Г.Д.
Вилявиным [35], предполагал использование специальной карты (рис. 3), на
которой на миллиметровой сетке были нарисованы две проекции тела
взрослого человека в масштабе 1:10 (1 мм проекции соответствовал 1 см
площади кожного покрова). После «закрашивания» участков проекции,
соответствующих месту поражения, подсчитывалось число заштрихованных
квадратов. Полученный результат представлял собой площадь ожога в
квадратных
сантиметрах;
далее
рассчитывалась
доля
пораженной
поверхности, при этом площадь всей поверхности принималась за 16000 см2.
18
Рисунок 3. Расчет площади ожога по Г.Д. Вилявину
Однако ни тот, ни другой способ определения площади не учитывал
изменение
пропорций
тела
детей
с
возрастом;
диаграммы
были
предназначены исключительно для расчета площади ожога у взрослых.
Для расчета площади ожогов у детей Н.Н. Блохиным был разработан
метод, предполагающий определение общей площади поверхности тела
ребенка и еѐ последующее деление на коэффициент, зависящий от возраста
пациента [35]. Но ни один из вышеупомянутых способов широкого
распространения не получил.
19
Помимо расчета площади пораженной поверхности в процентах, на
практике для расчета необходимого размера аутодермотрансплантатов при
пластическом закрытии ран требуется также расчет площади в абсолютных
единицах, то есть в квадратных сантиметрах, для чего необходимо знать
общую площадь поверхности тела (ОППТ). Так как непосредственно
измерение ОППТ довольно затруднительно, используются различные
формулы, позволяющие рассчитать ОППТ на основе значений массы и роста
пациента.
Самой распространенной формулой для расчета ОППТ является
формула D.DuBois и E.F.DuBois (формула {1}), но возможность еѐ
применения для пациентов детского возраста вызывает сомнение: формула
была разработана на малой выборке (всего 9 наблюдений), включающей 8
взрослых и 1 ребенка [76].
ОППТ( м 2 ) 
Ввиду
сложности
Рост ( м) 0,725  Масса (кг) 0, 425
139,2
использования
этой
{1}
формулы,
R.O.Mosteller
предложил упрощенную формулу [95] (формула {2}), которая к тому же, по
мнению некоторых авторов, могла быть использована и в расчетах ОППТ у
детей [57].
 Рост (см)  Масса (кг) 
ОППТ( м 2 )  

3600


0,5
{2}
Возможность применения данной формулы для расчета ОППТ у детей
была подробно изучена в работе R. El Edelbi и соавт. в 2012 г. [77]:
коэффициент корреляции между рассчитанной и измеренной площадями
составлял 0,973 (p<0.0001). Однако, несмотря на это, было отмечено, что при
расчете по данной формуле происходит недооценка ОППТ, особенно у
новорожденных и детей первых двух лет жизни.
20
В работе G.B. Haycock и соавт. [84] была предложена формула
(формула {3}), предназначенная специально для пациентов детского
возраста.
ОППТ( м 2 )  0,024265  Рост(см) 0,3964  Масса (кг) 0,5378 {3}
Другим способом расчета площади пораженной поверхности является
измерение размера небольших ожогов с помощью специальных ожоговых
карт (Resuscitation Burn Card) [90], которые обладают размерами обычной
кредитной карты и покрывают поверхность в 45 см2. Зная рост и вес
пациента, можно определить какую долю от общей площади поверхности
составляет одна карточка. Было отмечено, что использование таких
одноразовых карт очень удобно в экстренных ситуациях.
Проблема точной оценки площади пораженной поверхности особенно
остро стоит на догоспитальном этапе оказания помощи обожженным.
Однако, по данным некоторых авторов неверное определение площади ожога
сотрудниками бригады СМП наблюдается в 22 – 24 % случаев [44, 120], из
них треть – это случаи с недооценкой тяжести состояния. В то же время,
результат лечения пациента, а иногда и его жизнь зависят от правильной
оценки обожженной поверхности именно в первые часы после получения
травмы.
Прежде
всего,
неверный
расчет
площади
ожога
ведет
к
несбаналированному проведению противошоковых мероприятий. В случае
недооценки
тяжести
состояния
принимается
неверное
решение
о
транспортировке больного, что в последующем может привести к смерти
спустя несколько часов после доставки даже в специализированное
отделение. Другим последствием этого являются недооценка тяжести
состояния больного и его госпитализация в отделение общего профиля [21].
Как упоминалось выше, 77% всех пострадавших от ожогов проходят лечение
в стационарах общего профиля, в хирургических или травматологических
отделениях, в которых вследствие отсутствия у врачей опыта в области
21
комбустиологии и неверного расчета площади ожога подчас принимаются
неверные решения в выборе тактики ведения больного.
1.1.2. Дифференциальная диагностика послеожоговых рубцов
Одним из актуальных вопросов лечения детей с последствиями
ожоговой травмы является сложность в выборе тактики противорубцовых
мероприятий. Повышение эффективности реабилитации возможно на основе
более точной диагностики типа рубцовой ткани и еѐ зрелости, что позволит
определить оптимальное сочетание средств и методов для лечения ожоговых
реконвалесцентов.
Рубец – это соединительнотканная структура, возникшая в месте
повреждения
кожи
различными
травмирующими
факторами
для
поддержания гомеостаза организма [26]. В случае оптимальных условий
заживления раны формирование рубца длится около года и проходит
несколько стадий [10]:
 Стадия послеоперационного восстановления (7-10 сутки после травмы) –
как такового рубца еще нет, края раны соединены грануляционной
тканью.
 Стадия непрочного рубца (до месяца после травмы) – происходит
созревание грануляционной ткани, формируются волокна коллагена и
эластина. Из-за повышенного кровоснабжения рубец в это время
насыщенно-розового цвета.
 Стадия образования прочного рубца (до 3 месяцев после травмы) –
волокна коллагена выстраиваются вдоль линий наибольшего натяжения,
количество сосудов уменьшается, рубец становится плотным, но менее
ярким.
 Стадия окончательной трансформации рубца (до 1 года после травмы) –
характеризуется полным исчезновением мелких кровеносных сосудов и
систематизацией волокнистых структур [10, 40]. Примерно на 6 месяце
созревания рубца начинается распад коллагена. С этого момента рубец
22
принято называть поздним незрелым. По завершении стадии формируется
зрелый рубец.
Однако неблагоприятные условия заживления раны или чрезмерная
(гиперэргическая) реакция покровных тканей на травму могут привести к
патологическому формированию рубца и его затяжному созреванию. В
большинстве случаев определить будущий тип рубца («нормальный» он
будет или «патологический») возможно уже в середине четвертого периода,
обычно после 6 месяцев.
С
клинической
точки
зрения
рубцы
характеризуются
многочисленными признаками [10]: локализация, форма, размеры, возраст
рубца, уровень поверхности относительно окружающих тканей, форма
наружной части, цвет, способность к самостоятельному росту, болевая
чувствительность, зуд, рельеф поверхности рубца.
Разнообразие характеристик рубца затрудняет их классификацию [10].
В настоящее время существуют следующие классификации рубцов: по виду,
форме,
причинам
локализации,
возникновения,
срокам
по
существования,
эстетическим
характеристикам,
клинико-морфологическому
и
гистологическому принципу, однако ни одна классификация не является
общепринятой. Но в связи с тем, что выбор лечебных мероприятий
непосредственно зависит от клинико-морфологического типа рубца и
степени его зрелости, необходимо определить клинические портреты
(характерные
клинические
признаки)
рубцов
именно
по
клинико-
морфологической классификации.
1.1.2.1. Характерные признаки различных клинико-морфологических
типов рубцов
В
последнее
время
многие
авторы
сходятся
во
мнении
о
необходимости выделения трех основных клинико-морфологических типов
рубцов [10, 33], а именно: нормотрофические, гипертрофические и
келоидные рубцы. Некоторые авторы используют понятия синдрома (напр.,
23
синдром нормотрофического рубца) [10], что, возможно, является более
правильным.
Нормотрофические рубцы формируются в результате сочетания
нормоэргической реакции покровных тканей и благоприятных условий
заживления раны [10]. Внешне они мало чем отличаются от окружающих
неповрежденных тканей: характеризуются расположением вровень с кожей,
отсутствием болевых ощущений, ткань рубца мягка [33]. Как правило,
зрелый нормотрофический рубец формируется через 6-12 месяцев после
травмы [33].
В подгруппу данного синдрома иногда относят атрофические рубцы
[10], которые отличаются от нормотрофических расположением ниже уровня
окружающей кожи. Однако после ожоговой травмы атрофические рубцы, как
правило, не наблюдаются.
Гипертрофические рубцы выступают над уровнем кожи (до 3мм по
мнению некоторых авторов [40]). Причиной их возникновения может быть
усиленная реакция соединительной ткани на травму (вследствие нарушения
нейрогуморальной и эндокринной регуляции) или неблагоприятные условия
заживления раны (инфицирование) [10]. Рост рубца начинается сразу после
заживления, что отличает этот тип от келоидов. Цвет гипертрофических
рубцов может быть розоватых или красноватых оттенков; созревший
гипертрофический рубец прекращает свой рост, бледнеет в те же сроки, как и
нормотрофический.
Основным клиническим признаком келоидных рубцов, возникающих
вследствие резко усиленной реакции тканей организма на травму, является
их способность к постоянному росту. Вне зависимости от давности рубца
келоиды
могут
быть
активными
(растущими)
и
неактивными
(стабилизированными) [40], периоды покоя чередуются с периодами
усиленного роста. Активный рубец значительно возвышается над уровнем
кожи, становится плотным на ощупь, красным с синюшным оттенком [40].
24
Важной особенностью келоидных рубцов является ощущение зуда. В период
покоя субъективные ощущения отсутствуют, цвет рубца не отличается от
окружающих тканей. В целом клиника келоидов отличается разнообразием:
вид рубца зависит от площади травмы, локализации, сроков существования,
возраста пациента. Обычно диагностика келоида не представляет трудностей,
однако при дебюте возникновения рубцов и в период покоя встает вопрос
дифференциального диагноза между гипертрофическим рубцом и келоидным
[16].
Иногда келоиды объединяют в общую с гипертрофическими рубцами
группу, так как оба вида отличаются избыточным образованием фиброзной
ткани [16]. Однако с практической точки зрения такой подход к
объединению этих двух типов рубцов крайне сомнителен, так как схемы их
лечения радикально отличаются [27, 55].
Несмотря на хорошо известные клинические (классические) картины
каждого из трех клинико-морфологических типов, ошибки в их определении
случаются довольно часто, главным образом, из-за того, что до сих пор
самым распространенным способом оценки рубцов является клинический
осмотр, характеризующийся субъективностью взгляда врача.
Попытки рассматривать отдельные клинические характеристики как
самостоятельный критерий для дифференциальной диагностики типов
рубцовой ткани не дали хороших результатов [50, 52].
С целью объективизировать клиническую оценку и разработать
инструмент (интегральный показатель) для сравнения клинических картин
рубцов в динамике было предложено использовать балльные шкалы.
1.1.2.2 Балльная оценка рубцов
Ещѐ с конца 80-х годов различные авторы начали предпринимать
попытки описывать рубцы с помощью балльной шкалы.
25
В 1978 году M. Garcia-Velasco [81] для оценки эффективности лечения
послеожоговых гипертрофических рубцов присваивал от 1 до 3 баллов
каждому из следующих признаков: цвет, консистенция (она же плотность),
уровень рубца относительно кожи. В последующем другие исследователи
добавляли в свои шкалы либо новые признаки, либо новые градации для
признаков. Так G.M. Smith (1988 год) [105] предложил добавить признак –
характер
рубцовой
поверхности
(гладкая/
местами
неравномерная/
преимущественно неравномерная). Кроме того, для более точной оценки
цвета рубца автор использовал цветные фотографии. В работе была оценена
надежность шкалы с помощью коэффициента согласованности заключений
нескольких экспертов (interrater reliability): для различных параметров
коэффициент варьировал от 0,72 до 0,79.
В настоящее время используются, в основном, следующие шкалы:
Ванкуверская (VSS), Сиэтловская, Манчестерская, POSAS [59].
Одной из наиболее распространенных является Ванкуверская шкала
(Vancouver Scar Scale) [103], разработанная T. Sallivan и соавторами в 1990
году. Помимо цвета и высоты рубца в ней также оценивались пигментация и
эластичность (табл. 2). Авторы не проводили проверки шкалы на надежность,
но из других работ известно, что показатель внутреннего постоянства альфа
Кронбаха не превышает 0,5 [75]. В попытке добиться большей объективности
и надежности, было разработано несколько модификаций данной шкалы
[107].
Первая модификация VSS включала добавление новой категории
пигментации («смешанный тип пигментации») [60]; для оценки этого
варианта шкалы был рассчитан коэффициент согласованности заключений
нескольких экспертов, равный 0,81. В 2000 году B. Nedelec и соавт. [96]
предложили изменить шкалу VSS, добавив к ней ещѐ два признака: боль и
зуд, которые оценивались по визуально-аналоговой шкале (ВАШ). Другая
модификация Ванкуверской шкалы была разработана с целью еѐ корректного
26
применения у коренного и европейского населения Канады [79], для этого
была разработана специальная цветовая шкала, обеспечивающая поддержку в
оценке васкуляризации.
Таблица 2.
Ванкуверская шкала оценки рубцов
Баллы
Значения признаков
Пигментация
0
Нормопигментированный
1
Гипопигментированный
2
Гиперпигментированный
Цвет рубца (васкуляризация)
0
Не отличается от цвета неповрежденной кожи
1
Розовый
2
Красный
3
Багровый
Эластичность
0
Нормальный (эластичность рубца не отличается
от эластичности неповрежденной кожи)
1
Податливый, мягкий
2
Упругий
3
Плотный
4
Очень плотный
5
Контрактуры
Высота рубца
0
На уровне кожи
1
Менее 2 мм
2
Менее 5 мм
3
Более 5 мм
В 1997 году E.K. Yeong и соавт. была предложена Сиэтловская шкала
рубцов [112], в которой таким признакам как характер поверхности рубца,
толщина рубца, высота границ, цвет, присваивались значения от -1 до 4.
Особенностью шкалы являлось присвоение отрицательных баллов, для
описания атрофических рубцов и гипопигментации. При проверке шкалы на
надежность был получен высокий коэффициент согласованности оценок
экспертов (0,85 – 0,97).
Одной их немногих шкал, учитывающих оценку рубца также и самими
пациентами, является шкала POSAS (Patient and observer scar assessment
27
scale) [75]. Данная шкала состоит из двух функциональных частей: пять
признаков рубца оцениваются специалистом (цвет, пигментация, толщина,
рельеф, эластичность), шесть признаков (цвет, толщина, рельеф, а также
плотность, боль и зуд), оцениваются пациентом. Для этого используется
визуально-аналоговая шкала: для каждого признака, соответственно степени
его выраженности, необходимо указать от 1 до 10 баллов. В модификации
данной шкалы было предложено добавить признак роста рубца за пределы
раны, при этом было показано, что показатели надѐжности шкалы не
снижаются [108]. Однако данное исследование проводилось на выборке,
включающей только линейные послеоперационные рубцы.
В Манчестерской шкале [62] появился такой признак как матовость
рубца. Для описания положения рубца относительно уровня неповрежденной
кожи используются понятия «гипертрофический рубец» и «келоид» как
градации этого признака.
О необходимости отмечать не только клинические признаки рубцов, но
их локализацию и размер впервые написали A. Bayat и соавт. [61],
подчеркивая важность наблюдения за рубцами в динамике [92]. В
последнюю модификацию Ванкуверской шкалы была включена оценка
площади рубца [80].
Сводная информация по всем найденным в литературе шкалам для
оценки рубцов представлена в таблице 3.
28
Таблица 3.
Различные шкалы оценки рубцов и их модификации
Название шкалы
Авторы, год
разработки
Измеряемые
параметры
Пигментация,
эластичность,
0-13
цвет,
высота;
Baryza [60],
1995
Пигментация,
эластичность,
0-14
цвет,
высота;
Nedelec [96],
2000
Sallivan [103],
1990
Особенности
Оценка
внутр.
постоян.
-
0,49
Межэкс
перт.
оц.
Модификации:
Ванкуверская
шкала
Forbes-Duchart
[79], 2007
Yeong [112],
1997
Сиэтловская
шкала
Гамильтонская
шкала
Сrowe [69],
1998
Манчестерская
шкала
Beusang [62],
1998
Draaijers [75],
2004
Пигментация,
цвет,
эластичность, высота,
зуд, боль; 0-14 +две
VAS
Добавлена
визуальноаналоговая шкала
(ВАШ) для оценки
боли и зуда
0,5-0,8
Пигментация,
цвет
(модифицированы
градации),
эластичность, высота
Характер поверхности,
толщина,
высота
границ, цвет; от -4 до
16
Разработана для
коренного и
европейского
населения Канады
Сохранение
цифровых
изображений
рубца
0,85-0,97
Характер поверхности,
толщина,
высота
границ,
цвет,
пигментация, боль, зуд
Характер поверхности
рубца, толщина, цвет,
васкуляризация; 0-14
Цвет,
матовость,
контур,
деформация,
плотность,
общая
оценка по ВАШ;
5-28
Для врача:
пигментация,
цвет,
толщина,
рельеф,
эластичность.
Для пациента: боль,
зуд, цвет, плотность,
толщина, рельеф; 5-50
Все признаки
оцениваются по
ВАШ.
Часть шкалы
заполняется
пациентом
0,76
Для врача:
пигментация,
цвет,
толщина,
рельеф,
эластичность, рост за
пределы раны.
Для пациента: боль,
зуд, цвет, плотность,
толщина, рельеф;
Добавлены
признаки: рост за
пределы раны,
общая оценка
0,86
Обозначение
локализации
рубца на скице
0,55-0,78
Анализ фото
рубца
0,73-0,89
Использование
ВАШ для общей
оценки рубца
0,87
Модификации
Van de Car
[108], 2005
В
0,81
Модификации
Masters [183],
2005
POSAS
Добавлена
градация для
пигментации
отечественной
литературе
обнаружено
несколько
0,96
работ,
использующих различные модификации Ванкуверской шкалы [41, 118].
29
Некоторыми авторами предлагаются новые варианты шкал [6, 28, 32, 49],
однако только в единичных работах шкалы были проверены на внутреннюю
или внешнюю надежность.
Общей чертой всех проанализированных в работе шкал, как
зарубежных, так и отечественных, являлось их предназначение для оценки
эффективности различных методов лечения: изменение суммарного балла,
посчитанного по какой-либо шкале, идентифицировало улучшение или
ухудшение состояния рубца после проведенного лечения. Упоминаний о
возможности использования балльной оценки для дифференциальной
диагностики типов рубцовой ткани в литературе не найдено.
Для описания многих вышеперечисленных характеристик рубцов
существуют объективные методы оценки [78], такие как использование
пневмотонометров и кутометров при оценке эластичности кожи [74, 75],
дюрометров для описания плотности [89], колориметров для оценки цвета
[75], высокочастотных ультразвуковых сканеров для измерения толщины
рубца [46].
Несмотря на то, что клиническая эффективность шкал весьма
сомнительна (большинство исследований проводились на малых выборках,
показатели надежности их были малы или не определялись [66]), очевидным
преимуществом их использования является отсутствие значительных
финансовых и временных затрат, кроме того применение подобных шкал не
требует дополнительной подготовки (обучения) специалистов.
В связи с тем, что выбор лечебных мероприятий непосредственно
зависит от клинико-морфологического типа рубца и степени его зрелости, а
самым распространенным способом оценки рубца является, как показано
выше,
клинический
осмотр,
вопрос
дифференциальной
диагностики
рубцовой ткани на основе клинических признаков до сих пор остаѐтся
актуальным.
30
1.2. Решение задач диагностики с помощью систем поддержки принятия
решений
Проблемы дифференциальной диагностики могут успешно решаться с
помощью компьютерных систем поддержки принятия решений (СППР) [24].
В подобных системах на основе введенных данных о состоянии пациента с
помощью специального алгоритма (правила) формируется заключение с
возможными
диагностическими
гипотезами.
Алгоритмы
поддержки
принятия решений могут быть реализованы с помощью различных способов,
среди которых выделяют два принципиально разных подхода:
1.
вычислительные методы, включающие применение математической
статистики;
2.
методы обработки знаний, служащие основой для создания экспертных
систем (ЭС), которые также называют системами, основанными на
знаниях (СОЗ).
Результатом работы подобных систем является решение, которое
представляется в вероятностном (с указанием нескольких возможных
диагнозов) или детерминистском виде (указывается один из возможных
диагнозов).
При сочетании в СОЗ разных подходов принято говорить о гибридных
интеллектуальных системах, а при включении СППР в медицинские
информационные системы (МИС) о гибридных МИС или, в зарубежной
терминологии, о компьютерно-ассистирующем программном обеспечении
(CASD) [22, 70].
В системах принятия решений необходимо проверять качество
распознавания
построенных
диагностических
используются
понятия
чувствительности
алгоритмов.
и
Для
этого
специфичности.
Чувствительность – доля случаев с верно диагностированным заболеванием
среди всех случаев данного заболевания. Специфичность – доля случаев с
недиагностированным заболеванием среди всех случаев без данного
31
заболевания. При разработке правил стремятся к достижению высоких
значений чувствительности и специфичности, хотя их изменения и
реципрокны. Для бинарных диагностических правил (с двумя возможными
гипотезами) стандартным способом оценки качества являются ROC-кривые.
Различные СППР могут включаться в состав отделенческих и
госпитальных информационных систем.
Встроенные в информационную систему системы поддержки принятия
решений могут быть использованы как врачами-специалистами, так и
другими медицинскими работниками с различным уровнем подготовки в
данной предметной области: врачами смежных специальностей, врачами
общей практики, а также фельдшерами.
1.2.1 Использование вычислительных методов в построении
диагностических систем
Одним из способов разработки СППР является использование
вычислительных методов. С этой целью применяются различные методы
многомерной статистики (дискриминантный, регрессионный, факторный
анализ), нейронные сети и другие. Для выбора параметров (входных
переменных), которые будут включены в правило, прежде всего, проводят
проверку на их информативность, которая заключается в сопоставлении
выборок (групп сравнения) с помощью различных статистических критериев
[18] (параметрических и непараметрических для количественных величин;
критерий
хи-квадрат,
точный
критерий
Фишера
и
другие
–
для
качественных). Широкое применение имели методы теории распознавания
образов [51].
В
случае
нахождения
между
парой
параметров
сильной
корреляционной связи, для построения правила используют лишь один из
них, чтобы избежать искажения результатов вследствие усиления влияния в
пользу одного из дифференцируемых классов. Основной мотивацией для
сокращения
числа
признаков
в
целом
является
формирование
их
32
совокупности, являющейся необходимой и достаточной для создания
правила. Кроме того, включение в правило неинформативных параметров
может привести к «зашумлению» выходной переменной. Выбор способа
построения
правила
определяется
типом
входных
переменных
(качественные, количественные), характером распределения количественных
переменных.
После построения решающего правила обязательным является его
проверка на контрольной выборке, которая может быть сформирована как на
ретроспективных данных, отобранных с учетом рандомизации, так и на
проспективных, собранных в ходе опытной эксплуатации. При проблеме
недостаточного количества наблюдений, что часто встречается в медицине,
применяется
процедура
скользящего
экзамена,
заключающаяся
в
многократном построении решающего правила на всей выборке за вычетом
одного из случаев и в последующей проверке правила на исключенном
случае.
Однако применение различных статистических процедур в задачах
диагностики всегда ограничено требованием к необходимому объему
выборки: количество объектов в выборке должно иметь порядок квадрата
числа признаков. В то время как в практике имеют место ситуации, когда
количество используемых в построенном правиле признаков равняется
количеству наблюдений, а увеличение объема выборки требует многолетнего
сбора материала, в процессе которого может изменяться принцип лечения, и
затруднительно в случае исследования редких заболеваний. Попытки
справиться с этим за счет использования данных об объектах из различных
учреждений ведут к неоднородности выборки ввиду применения разных
подходов к диагностике и лечению врачами, относящимися к различным
научным школам.
Другой слабой стороной подобных диагностических алгоритмов
является их работа по принципу «черного ящика»: для пользователя не
33
очевидна логика принятия решения, ему остается лишь принять к сведению
заключение информационной системы.
В связи с этим широкое применение в области медицины нашли
экспертные системы (ЭС), характеризующиеся отсутствием многих из этих
недостатков.
1.2.2 Системы, основанные на знаниях, в решении задач
дифференциальной диагностики
Применение систем, основанных на знаниях, в медицине обусловлено
их особенностями, среди которых можно выделить следующие:
1.
«прозрачность» логики принятия решения – система предоставляет
пользователю не только решение, но и дает содержательное объяснение
на понятном для пользователя языке;
2.
возможность
решения
трудных
дифференциально-диагностических
задач в достаточно широкой области нозологических форм или
состояний
организма,
нередко
требующих
привлечения
врачей-
специалистов высокого уровня;
3.
использование эвристических знаний для решения задач в медицине,
являющейся слабоструктурированной областью, что особенно важно в
случаях мало распространенных болезней и сложных для диагностики и
лечения заболеваний;
4.
характеристика "размытых" понятий, переходы между которыми не
имеют четких границ, что вызывает различную их трактовку и
субъективную оценку врачами [23].
Ядром экспертной системы является база знаний, представляющая
собой совокупность знаний предметной области, записанную на языке
представления знаний [15]. Традиционно в еѐ структуре выделяют два
элемента [4, 19]: декларативные и процедурные знания, которые могут быть
представлены различными способами. В формировании базы знаний
34
ключевую роль играет инженер по знаниям (когнитолог), участвующий на
протяжении всего процесса создания экспертной системы.
Разработка базы знаний экспертной системы проходит в несколько
этапов, и самым трудоемким и в тоже время важнейшим из них является этап
извлечения знаний. Методы приобретения знаний принято разделять на две
основные группы: коммуникативные и текстологические [15].
Как правило, процесс извлечения знаний начинается с применения
текстологического метода, основанного на анализе специализированных
текстов из учебников, монографий, методических рекомендаций и других
источников,
отличающихся
высокой
степенью
концентрации
специализированных и фоновых знаний. Так как учебники содержат
преимущественно эксплицитные (явные) связи между понятиями, знакомство
с предметной областью начинается именно с них.
Существует большое разнообразие коммуникативных методов, каждый
из которых обладает своими преимуществами и недостатками. Чаще всего на
практике для решения конкретной задачи применяется комбинация тех или
иных методов, дополняющих друг друга. Это могут быть как пассивные
методы (наблюдение, прослушивание лекций, анализ протоколов «мыслей
вслух»)
[17],
так
и
активные,
проходящие
в
форме
диалогов,
интервьюирования, мозговых штурмов и ролевых игр. Одним из лучших
способов
извлечения
знаний
эксперта
является
диалог
[4],
характеризующийся возможностью направлять ход рассуждений эксперта, но
требующий высокой профессиональной подготовки у когнитолога.
На основе полученной от эксперта информации и еѐ систематизации
(выявления структуры знаний) когнитолог создаѐт модель предметной
области – формируется так называемое поле знаний [15] в виде некоторого
неформального описания: текста, таблицы или схемы.
Последующая формализация заключается в представлении знаний в
виде единой модели с помощью одного или совокупности методов:
35
продукционных правил, фреймов, семантических сетей, в том числе с
использованием методов нечеткой логики [14, 19, 48].
1.2.3. Обзор существующих систем для поддержки принятия решений
в процессе оказания помощи ожоговым больным
В настоящее время на рынке информационных технологий представлен
большой выбор приложений, предназначенных для поддержки медицинских
работников на этапе острой ожоговой травмы. Они ориентированы на расчет
объема инфузионной терапии и нутритивной поддержки, расчет площади
поражения на основе введения данных в фиксированное количество полей.
Однако, значительно меньше программ, позволяющих рассчитать площадь
ожога на основе работы пользователя с изображением в электронном виде:
нами была найдена информация лишь о семи приложениях (SAGE II [97],
BurnCase3D [73], Burn Calculator [63], Mersey Burns [106], LiAo BurnsPro
[116], WoundFlow [111], BAI [99]), три из которых получили коммерческое
распространение. Во всех этих программах в расчетах площади пораженной
поверхности учитывается возраст пациента и производится вычисление
объема необходимой инфузионной терапии по формуле Паркланда.
Рассмотрим их подробнее.
Первой
программой,
включающей
функционал,
подобный
графическому редактору, являлась SAGE II [97] (рис. 4), разработка которой
была начата еще в 1987 году. В программе предусмотрена работа
пользователя с двухмерной проекцией; расчет площади пораженной
поверхности производится как в процентах от общей площади поверхности
тела, так и в квадратных сантиметрах. На изображении (скице) можно
указать участки с глубокими и поверхностными ожогами, ампутации,
донорские участки и рубцы. Изначально приложение была разработано для
настольных персональных компьютеров, позднее вышла версия для
карманных персональных компьютеров с операционной системой Palm OS (в
настоящее время не поддерживается). Программа является платной, но в
36
свободном доступе есть web-версия для расчета площади поражения в
режиме онлайн [118].
Рисунок 4. Интерфейс программы SAGE II
В 2001 году при Университете прикладных наук Хагенберга, Австрия,
коллектив ученых приступил к работе над приложением с трехмерной
проекцией тела человека, получившем название ―BurnCase3D‖ [73] (рис. 5).
Первая версия программы, выполненная для персональных компьютеров,
вышла в свет в 2005 году и в последующем многократно обновлялась
(работает под ОС MS Windows 2000/XP/VISTA/Windows 7). Как и в
программе Sage II, для пользователя есть возможность отметить участки
поверхностных и глубоких ожогов, донорских участков, ампутации и рубцы.
Особенностью программы является то, что при расчете площади поражения
учитываются не только масса, рост и возраст, но и комплекция пациента.
37
Помимо
расчета
необходимого
объема
инфузионной
терапии
и
энергетической потребности также производится вычисление различных
индексов: ABSI (A New Body Shape Index), Boux Score. Функционал
предусматривает ведение архива цифровых изображений пораженной
поверхности и их прикрепление к скице. В настоящее время разрабатывается
версия программы для планшетов и смартфонов (iPhone/iPad, ОС Apple iOS),
однако она пока не сертифицирована для клинического использования [117].
Работы, посвященные преимуществам использования данного программного
обеспечения, неоднократно публиковались [73, 82].
Рисунок 5. Интерфейс программы BurnCase 3D
Всеми вышеуказанными преимуществами обладает и программа BAI
[99], разработанная в 2005 году в Университете Севильи, Испания.
Программа также позволяет работать с трехмерным изображением (рис. 6);
авторами была показана высокая точность оценки площади ожога с помощью
разработанного обеспечения. В настоящее время программа реализована
только для персональных компьютеров.
38
Рисунок 6. Интерфейс программы BAI
В 2005 году в Манчестере, Великобритания была разработана
программа
Burn
Calculator
[63],
не
получившая
коммерческого
распространения. Программа позволяла рассчитать площадь ожога путем
внесения отметок на двухмерную проекцию (рис. 7). Авторами была
показана высокая корреляция значений, полученных с помощью программы,
со значениями, рассчитанными экспертами, а также высокая межэкспертная
надежность.
39
Рисунок 7. Основное окно программы Burn Calculator
Другие два приложения были разработаны в последние несколько лет и
только для планшетных компьютеров и смартфонов, что связано с их
лавинообразным распространением на мировом рынке.
В программе Mersey Burns [106] (рис. 8) подсчет площади ожоговой
поверхности осуществляется после «раскрашивания» двухмерной проекции
тела человека; пользователь может отмечать участки поверхностных и
глубоких ожогов. Данное программное обеспечение является бесплатным.
Кроме того доступна web-версия программы [115].
Рисунок 8. Интерфейс
Mersey Burns
программы
Рисунок 9. Интерфейс программы LiAo
BurnsPro
Похожим интерфейсом и функционалом характеризуется другая
программа для планшетов и смартфонов – LiAo BurnsPro [116] (рис. 9),
разработанная в Китае. От Mersey Burns еѐ отличает иная градация глубины
ожоговых ран (три степени, а не две) и возможность прикрепления к скице
цифровых
изображений.
Расчет
объема
инфузионной
терапии
осуществляется по новой формуле, разработанной в Военном Медицинском
Университете города Чунцин. Публикаций об эффективности данного
приложения нами не найдено.
Одним из недавно разработанных приложений является программа
WoundFlow [111] (рис. 10), предложенная Институтом хирургии военных сил
США. Было показано, что точность расчета площади ожога в данной
программе не уступает точности традиционного способа оценки площади
поражения с помощью диаграмм Ланда и Браудера.
41
Рисунок 10. Интерфейс программы WoundFlow
Таким образом, нами была найдена информация о семи зарубежных
программных
продуктах,
позволяющих
отмечать
площадь
ожога
посредством графического редактора. Из них две программы используют
трехмерную проекцию тела человека, учитывая в расчетах не только возраст,
рост и вес пациента, но и его комплекцию. Остальные программы работают с
двухмерными изображениями, что определяет возникновение погрешностей
из-за отсутствия учета площади боковых поверхностей. Сводная информация
о названных программных продуктах представлена в таблице 4.
Указанные
программы
характеризуются
различной
степенью
надежности, причем с помощью разных показателей, в связи с чем в
последнее
время
обсуждается
проблема
разработки
международных
медицинских и технических стандартов расчета площади пораженной
поверхности [83].
42
Таблица 4.
Программное обеспечение, позволяющее отмечать на проекции пораженные участки
и рассчитывать площадь ожогов.
Название
программ
ы
Sage II
[97]
Разработчик
Год
разра
ботки
Системные
требования
Цена
Программы с двухмерным изображением
Windows
95/98/NT/ME/
SageDiagram,
WIN2000/Win
LLC. США ,
2D
1987
dows XP
11$
https://www.sage
PowerMac,
diagram.com/
Mac OS X,
Linux
Burn
Calculator
[63]
Клиническая
больница
Южного
Манчестера,
Великобритания
Mersey
Burns
[106]
Medicapps Ltd.,
Великобритания
http://www.merse
yburns.com/
LiAo
Burns Pro
[116]
WoundFlo
w [111]
2D/
3D
Типы выделяемых
областей
Поверхностные/
глубокие ожоги/
ампутации/
донорские участки/
рубцы
2005
Windows 95
including 2000
and XP
2D
2010
iPad, iPhone,
iPod touch,
Android,
BlackBerry
PlayBook
Omesoft, Китай
http://www.omes
oft.com/
2D
2012
iPhone, iPad,
iPod touch.
21$
I, II, III степени
глубины ожога
Институт
хирургии
военных сил,
США
2D
2013
нет данных
нет
данных
нет данных
2D
-
Беспла
тная
Поверхностные
/глубоки ожоги
Поверхностные/
глубокие ожоги
Программы с трехмерным изображением
BurnCase
3D [73]
RisK Software,
Австрия
http://www.burnc
ase.at
3D
BAI [99]
Университет
Севильи,
Испания
3D
2005
MS Windows
2000/XP/VIST
A/Windows 7
12$
Поверхностные/
глубокие ожоги/
ампутации/
донорские участки/
рубцы
2011
нет данных
нет
данных
нет данных
Из отечественных решений в данной проблемной области можно
отметить модуль определения распространенности и глубины ожоговых ран,
разработанный в 2002 году для Межтерриториального ожогового центра
БСМП-2 [43]. Расчет площади в данном модуле реализован в среде MS
43
Access и основан на использовании схемы Вилявина; каждый прямоугольник
на схеме Вилявина был представлен объектом TextBox, при нажатии на
который происходило его «закрашивание». Явным недостатком этого
приложения является невозможность учета изменения пропорций тела
ребенка с возрастом – программа может быть использована только для
расчета площади ожога у взрослых пациентов.
В 2005-2007 году в МНИИ Педиатрии и детской хирургии Минздрава
России была разработана медицинская информационная система «Ожоговая
травма у детей» [11, 25, 37, 44]. В рамках данной МИС реализован
автоматизированный расчет площади ожоговой поверхности, однако ввод
данных о пораженных участках осуществлялся с помощью традиционных
полей формы (рис. 11), а не с использованием графического редактора [12,
25], что понижает точность вычисления пораженной поверхности и,
соответственно, приводит к некоторому искажению рассчитываемого
программой объема инфузионной терапии.
Рисунок 11. Модуль расчета площади ожога в МИС «Ожоговая травма у детей»
44
Также в МНИИ педиатрии и детской хирургии Минздрава России была
проведена работа по исследованию критериев для оценки качества цифровых
изображений в телекомбустиологии [67, 93]. Было показано, что для
получения наиболее полного представления об ожоговой поверхности
следует использовать изображения с разрешением не менее 2,5-3 млн. точек,
которые можно анализировать дистанционно. Изображения с разрешением
около 0,7 млн. точек могут использоваться в телекомбустиологии лишь в
крайних случаях.
СППР в ведении больных на остром этапе
Большинство из вышеуказанных программ по своей сути являются
калькуляторами для расчета площади ожога и последующего вычисления
объема инфузионной терапии по классическим формулам. Однако в
комбустиологии представлены также и системы поддержки принятия
решений, предназначенные главным образом для ведения тяжелых больных с
обширными ожогами [91, 102, 85, 68].
Примером применения вычислительных методов при построении таких
систем
является
Института
запатентованная
хирургии
математической
военных
функции
СППР
сил
реанимационного
США,
определяется
в
объем
которой
и
с
скорость
отделения
помощью
введения
кристаллоидов в зависимости от количество выделяемой мочи [102] (патент
US20120283631 A1). Система похожего назначения была разработана
китайскими учеными [68].
Система поддержки принятия решений в травматологии была
разработана с помощью нейронных сетей и построения деревьев решений
(CART), в результате чего для пользователя формируется заключение,
содержащее рекомендации по лечению, а также прогноз исхода и
длительности госпитализации [85].
45
Поддержка в дифференциальной диагностике рубцов
Анализ данных литературы показал, что в области поражений кожи,
применительно к дерматологии, разработаны различные приложения [72, 98,
65, 110]. Однако они предусматривают лишь информационную поддержку
(фотографии рубцов с описанием классической клинической картины), но не
включают решающих правил.
Попытка автоматизировать процесс определения степени зрелости
рубца (без дифференцировки на клинико-морфологические типы) по данным
биопсии осуществлена в работе T.A. Kelf и соавт. [86]: с помощью
нелинейной микроскопии и дискриминантного анализа был построен
алгоритм, позволяющий отнести образец к стадии зрелого или незрелого
рубца с точностью 96%.
Упоминания программ, предназначенных для определения типа рубца
по клиническим данным, в отечественной и зарубежной литературе не
обнаружены.
46
ГЛАВА 2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
2.1. Характеристика клинического материала
В ходе работы были проанализированы данные об обращении 192
детей в Московскую Детскую Городскую Клиническую Больницу №9 им.
Г.Н.
Сперанского
подразделения
(клиническую
базу
Обособленного
«Научно-исследовательский
структурного
клинический
институт
педиатрии» ГБОУ ВПО «Российский национальный исследовательский
медицинский университет имени Н.И.Пирогова» Минздрава России) в
период с 2009 по 2014 год. Возраст детей варьировал от 1 месяца до 16 лет,
из них было 99 мальчиков и 93 девочки.
Критерием включения в выборку являлся диагноз термической травмы
(код МКБ Т20-Т31) в острый период и диагноз «Рубцовые состояния и
фиброз кожи» (L90.5) в период реабилитации. Критерием исключения
являлся отказ от госпитализации.
Распределение случаев обращения пациентов на различных этапах
оказания медицинской помощи было следующим (табл. 5):
I этап. По поводу острой ожоговой травмы обратились за помощью 60
пациентов (зарегистрировано 60 случаев госпитализации в ожоговое
отделение);
II
этап. 62 пациента
диагностическую
поликлинику
неоднократно
при
ДГКБ
посещали консультативно№9
для
наблюдения
за
формирующимся рубцом и прохождения физиотерапевтического лечения;
Таким образом, была проанализировано 62 амбулаторные карты;
III этап. 85 детей было госпитализировано в связи с необходимостью
проведения различных реконструктивно-пластических операций на третьем
этапе оказания помощи (из них 15 обращались ранее в поликлинику). С
учетом повторных обращений всего на этом этапе было проанализировано
104 истории болезни.
47
Таблица 5.
Распределение случаев обращения пациентов с ожоговой травмой на различных
этапах оказания помощи
Этап оказания помощи
Количество случаев (обращений)
I Этап острой ожоговой травмы
60
II Амбулаторный этап
62
III Этап реабилитации в стационаре
104
Всего
226
Данные о пациентах, госпитализированных в период острой ожоговой
травмы (I этап) использовались при разработке и оценке созданного
программного обеспечения для расчета площади пораженной поверхности, а
также для оценки правильности расчета ожоговой поверхности бригадой
скорой медицинской помощи, врачами приемного и лечебного отделений.
Данные об осмотрах пациентов на этапах реабилитации (II и III этап)
использовались в разработке диагностических правил для определения
клинико-морфологического типа рубцовой ткани, и последующей проверке
этих правил.
Клиническая характеристика изучаемых групп
Острая ожоговая травма (I этап)
В данную группу было включено 60 случаев обращения пациентов с
диагнозом термической травмы (Т20-Т31). Преимущественно это были дети
первых двух лет жизни (средний возраст 15 месяцев) (табл. 6)
Таблица 6
Распределение возраста пациентов на этапе острой ожоговой травмы
Возраст
<12 месяцев
>12 и < 24 месяцев
>24 и < 60 месяцев
> 60 месяцев
Всего
Мальчики
5
18
7
1
31
Девочки
10
12
7
29
Всего
15
30
14
1
60
Чаще всего это были травмы, полученные дома (90%). Наиболее
частым термическим агентом являлся кипяток (80%). В 98,3% случаев
48
пострадавшим была оказана помощь уже на догоспитальном этапе.
Распределение
пациентов
по
характеру
термического
агента,
месту
получения травмы и каналу госпитализации представлены в таблицах (табл.
7, 8, 9).
Таблица 7.
Распределение случаев по термическому агенту
Термический агент
Частота (%)
48 (80,0%)
6 (10,0%)
4 (6,7%)
2 (3,3%)
60
Кипяток
Контактный ожог
Химический
Пламя
Всего
Таблица 8.
Распределение случаев по месту получения травмы
Место получения травмы
Дома
На улице
В транспорте
Не определено
Всего
Частота (%)
54 (90,0%)
4 (6,6%)
1 (1,7%)
1 (1,7%)
60
Таблица 9.
Распределение случаев по каналу поступления
Канал поступления
Бригада СМП
Другое учреждение
Самотек
Всего
Частота (%)
55 (91,7%)
4 (6,6%)
1 (1,7%)
60
Статистически значимой связи между различными возрастными
группами/полом и типом термического агента/ местом получения травмы мы
не обнаружили.
Время поступления после травмы. В первые часы после получения
травмы было доставлено 26,7% пациентов; более, чем через сутки (из
лечебно-профилактических
учреждений
поступило 2 человека (табл. 10).
различных
городов
России)
49
Таблица 10.
Распределение случаев обращения на этапе острой ожоговой травмы по времени
поступления
Время поступления после травмы
До 1 часа
От 1 до 2 часов
До суток
Более суток
Всего
Число пациентов (%)
16 (26,7%)
34 (56,7%)
8 (13,3%)
2 (3,3%)
60
Глубина ожогового поражения оценивалась по Международной
классификации болезней 10 пересмотра (МКБ-10), согласной которой
выделяют три степени ожогов:
I степень – характеризуется поражением эпидермиса;
II степень – сопровождается потерей эпидермиса и части дермы;
III степень – характеризуется глубоким некрозом всех слоев кожи и
подлежащих тканей [2].
Площадь
поражения
определялась
с
помощью
модификации
диаграммы Ланда и Браудера, используемой в ДГКБ №9 (табл. 11),
локализация ожогов отмечалась на рисунке с двумя проекциями тела
человека – скице (рис. 12). Средняя площадь ожога, которая была рассчитана
в лечебном отделении, составила 7% [4%; 15%].
Рисунок 12. Скица — двухмерная проекция тела пациента, используемая для
внесения отметок с локализацией ожога
50
Таблица 11.
Расчет площади ожога по Ланду и Браудеру
Название области
Передняя поверхность грудной клетки,
живот
задняя поверхность грудной клетки,
поясничная обл.
ягодицы
промежность
плечо: задняя, передняя поверхность
предплечье: задняя, передняя
поверхность
кисть: задняя, передняя поверхность
шея: задняя, передняя поверхность
стопа: подошвенная, тыльная
поверхность
До 1
года
До 5
лет
До 7,5
лет
До 10
лет
До 15
лет
Взрослые
13
13
13
13
13
13
13
13
13
13
13
13
2,5
1
2
2,5
1
2
2,5
1
2
2,5
1
2
2,5
1
2
2,5
1
2
1,5
1,5
1,5
1,5
1,5
1,5
1,25
1
1,25
1
1,25
1
1,25
1
1,25
1
1,25
1
1,75
1,75
1,75
1,75
1,75
1,75
9,5
2,75
2,5
8,5
3,25
2,5
6,5
4
2,75
5,5
4,25
3
4,5
4,5
3,25
3,5
4,75
3,5
Изменяющиеся с возрастом
половина головы
половина бедра
половина голени
Распределение пациентов по признаку глубины ожога и средней
площади поражения представлено в таблице 12.
Таблица 12.
Распределение случаев острой ожоговой травмы по степени ожога
Степень ожога
Количество случаев
I степень
II степень
III степень
Всего
4 (6,7%)
17 (28,3%)
39 (65,0%)
60
Общая площадь
ожога (% п.т.)
3,9±2,9
7,3±6,7
11,6±8,9
Этап реабилитации (II и III этапы)
При разработке алгоритмов поддержки принятия решений в процессе
диагностики типа рубцовой ткани были использованы данные о 132
пациентах с последствиями ожоговой травмы (табл. 13). Из них 62 пациента
(преимущественно
дети
до
4
лет)
неоднократно
обращались
в
консультативно-диагностическую поликлинику, где на приеме у врачакомбустиолога
проводился
консервативное
лечение,
клинический
осмотр
в
необходимости
случае
рубцов,
назначалось
назначалось
ультразвуковое исследование. Всего было зарегистрировано 141 посещение.
51
Также в выборку вошли результаты клинических осмотров 104
пациентов, госпитализированных в реконструктивно-пластическое отделение
в связи с развившимися рубцовыми деформациями и контрактурами
суставов. Средний возраст данной группы детей составил 10 лет.
Таблица 13.
Клинические осмотры рубцов, выполненные на II и III этапах оказания помощи
Этап реабилитации
Поликлинический этап (II этап)
Этап реабилитации в стационаре
(III этап)
Всего
Средний возраст
пациентов
3 [2; 4]
Количество
осмотров
141
10 [9; 14]
104
245
В 47 случаях для гипертрофических и келоидных рубцов проводилось
гистологическое исследование биоптатов иссеченных рубцов (с фиксацией
их в формалине с последующей окраской гематоксилин-эозином), при этом
было выявлено 20% ошибочных клинических оценок.
Таким образом, всего у детей было выполнено 245 клинических
осмотров послеожоговых рубцов различных областей, из них 109 случаев
было включено в обучающую выборку для построения алгоритмов
диагностики типа рубца, данные 136 осмотров послужили в качестве
контрольной выборки для проверки построенных правил. Распределение
рубцов по клинико-морфологических типам представлено в таблице 14.
Таблица 14.
Распределение случаев оценки рубца по клинико-морфологическим типам
Клинико-морфологический
тип рубца
Незрелый
Нормотрофический
Гипертрофический
Келоидный
Всего
Количество случаев
Обучающая выборка
Контрольная выборка
50 (45,9%)
11 (10,1%)
38 (34,9%)
10 (9,2%)
109
102 (75,0%)
11 (8,1%)
20 (14,7%)
3 (2,2%)
136
При каждом осмотре выполнялась оценка рубца по балльной шкале,
включавшей в себя описание следующих признаков: высота рубца, цвет,
52
плотность, эластичность, зуд, гиперэстезия [42]. Значения каждого из
признаков в рамках нечеткой шкалы [31] и соответствующие им баллы
представлены в таблице 15.
Таблица 15.
Балльная шкала для оценки клинических характеристик рубца
Клинический признак рубца
Баллы
Клинический признак рубца Баллы
Плотность
Высота
Мягкий
С участками умеренной плотности
Умеренной плотности
Средней плотности
Плотный
Очень плотный
Цвет
Телесный, гипопигментация,
гиперпигментация, депигментация
Бледно-розовый
Ярко-розовый
Красно-багровый
Бордовый
0
1
2
3
4
5
Цианотичный
Не возвышается
До 0,2 см
До 0,5 см
До 0,8 см
До 1 см
Более 1 см
0
1
2
3
4
5
Зуд
0
Отсутствует
0
1
2
3
4
Слабый
Умеренный
Сильный
Выраженный
1
2
3
4
5
Очень выраженный
5
Гиперэстезия
Отсутствует
Сомнительная
Слабая
Умеренной выраженная
Выраженная
Выраженная с болевыми
ощущениями
0
1
2
3
4
Эластичность
Эластичный
0
Среднеэластичный
1
Малоэластичный
2
Неэластичный
3
5
2.2. Разделение выборки на группы и подгруппы сравнения
Этап острой ожоговой травмы (I этап)
На этапе острой ожоговой травмы можно выделить ключевые
моменты, когда врач на основе оценки тяжести состояния, в том числе
оценки площади поражения, принимает решение о выборе тактики ведения
пациента:
1.
Сотрудники бригады скорой медицинской помощи после осмотра
больного принимают решение о необходимости госпитализации пациента и
53
на
основе
оцененной
ими
площади
поражения
определяют
объем
инфузионной терапии.
2.
В приемном отделении больницы дежурный врач вновь оценивает
состояние больного, делает назначения на ближайшие сутки и направляет
пациента либо в лечебное отделение, либо в отделение реанимации и
интенсивной терапии.
3.
В последующем пациента ведет лечащий врач, который также при
осмотрах
определяет
площадь
и
степень
ожога;
на
основе
этого
корректируется лечение.
Для оценки правильности определения площади ожога и частоты
ошибок на каждом из трех этапов было проведено сравнение площади,
вычисленной участниками лечебно-диагностического процесса (ЛДП), с
площадью,
рассчитанной
с
помощью
специально
разработанного
программного обеспечения.
Этап реабилитации (II и III этапы)
По результатам клинического осмотра всех пациентов с последствиями
ожоговой травмы, посещавших поликлинику, а также госпитализированных
в связи с необходимостью проведения реконструктивно-пластических
операций, было выполнено 245 клинических оценок рубцовой ткани
различных областей. На основе диагностированных врачами типов рубцов
были выделены следующие группы: незрелый рубец, нормотрофический,
гипертрофический, келоидный рубец.
В ходе разработки алгоритмов диагностики типа рубцовой ткани на
основе экспертного подхода было принято решение добавить в указанные
группы градацию степени зрелости рубца. Таким образом, было получено
семь групп, дифференцировка которых и являлась одной из основных задач в
данной
работе.
Распределение
представлено в таблице 16.
частоты
различных
типов
рубцов
54
Таблица 16.
Распределение различных типов рубцовой ткани
Тип рубца
Незрелый рубец
Ранний нормотрофический рубец
Ранний гипертрофический рубец
Ранний келоидный рубец
Поздний нормотрофический
рубец
Поздний гипертрофический
рубец
Поздний келоидный рубец
Обучающая
выборка
15 (13,7%)
13 (11,9%)
16 (14,7%)
6 (5,5%)
Контрольная
выборка
43 (31,6%)
26 (19,1%)
32 (23,5%)
1 (0,8%)
11 (10,1%)
11 (8,1%)
38 (34,9%)
20 (14,7%)
10 (9,2%)
3 (2,2%)
2.3. Программные средства создания автоматизированной
консультативной системы и еѐ элементов
Для регистрации сведений о случаях обращения пациентов по поводу
ожоговой
травмы
была
разработана
проблемно-ориентированная
медицинская информационная система. Она была реализована с помощью
реляционной системы управления базами данных (СУБД) Microsoft Office
Access 2003 с использованием языка программирования Visual Basic for
Applications (VBA). MS Access является настольной (т.е. предназначенной
для персональных компьютеров) СУБД, обладающей широким диапазоном
средств для ввода, анализа и представления данных. Достоинством MS
Access является простой графический интерфейс. Компоненты MS Access
(специальные построители и конструкторы) обеспечивают поддержку
различных аспектов работы с базами данных (БД). Функционал СУБД
позволяет осуществлять контролируемый доступ к БД.
В
качестве
основного
средства
программирования
приложения
используются модули – процедуры, написанные на языке VBA, встроенном
во все продукты пакета приложений Microsoft Office.
При разработке модуля оценки площади ожога «Электронная скица»
были использованы следующие средства:
55
 язык программирования JavaScript с целью автоматизации получения
координат отрезков, формирующих контур различных областей тела на
оцифрованном эскизе тела ребенка;
 табличный процессор MS Excel и язык программирования VBA для
реализации
алгоритма
подбора
оптимальных
коэффициентов
«объемности» [29];
 среда разработки Visual Studio и язык программирования С# с целью
программной реализации «Электронной скицы» как самостоятельного
приложения.
Разработанные в ходе данной работы правила поддержки принятия
решений при диагностике типа послеожогового рубца были реализованы
также с помощью СУБД Access 2003 и процедур, написанных на языке VBA.
В разработанный модуль регистрации случаев обращения были
инкорпорированы средства для консультативной поддержки в определении
типа рубцовой ткани, а также модуль оценки площади пораженной
поверхности «Электронная скица».
2.4. Методы вычислительной диагностики
Из методов многомерного анализа в данной работе применялась
бинарная логистическая регрессия, являющаяся одним из способов решения
задачи классификации (диагностики). Задача классификации представляет
собой задачу нахождения функции, позволяющей относить объекты к
заранее заданным классам. Результатом применения бинарной регрессии
является получение функции зависимости одного бинарного признака
(зависимая переменная) от нескольких других признаков (независимых
переменных), которые могут быть количественными или качественными.
Вероятность отнесения объекта к одному из двух классов рассчитывается по
формуле:
p  1 (1  e (b1x1 b2 x2 ...bn xn const) )
56
где p – вероятность отнесения к одному из двух классов;
x1 – xn - значения независимых переменных.
b1 – bn - коэффициенты при соответствующих переменных.
Для выбора наиболее значимых переменных использовалась обратная
пошаговая процедура, при которой на первом шаге в уравнение включаются
все независимые переменные, затем происходит пошаговое исключение
малозначимых переменных.
Для оценки качества моделей, построенных на основе бинарной
регрессии, использовались чувствительность (доля истинно-положительных
результатов), специфичность (доля истинно-отрицательных результатов),
общий процент правильных отнесений, R-квадрат Наделькеркеса, а также
площадь под ROC-кривой.
Наделькеркеса
R-квадрат
указывающий
на
ту
часть
является
дисперсии,
мерой
которую
определенности,
можно
объяснить
логичестической регрессии [13].
Построение
ROC-кривой
является
графическим
способом
представления качества бинарных решающих правил в виде зависимости
чувствительности от доли ложноположительных результатов (то есть
величины, равной 1 – специфичность) при варьировании порога решающего
правила [13]. Чем ближе значение площади под ROC-кривой к единице, тем
качественнее построенное правило.
2.5. Методы построения экспертных правил для оценки рубцов
В ходе разработки алгоритма диагностики типа послеожогового рубца
на основе экспертного подхода использовались следующие
методы
извлечения знаний:
1. Текстологический метод: включал анализ литературы и публикаций,
посвященных проблеме рубцов после термической травмы (учебники [10, 33,
53], методические пособия [55], публикации в журналах [7, 16, 40],
57
диссертационные работы [6, 28, 42], а также публикации о специальных
шкалах для оценки рубцов [60, 62. 75, 103, 113]), в результате чего было
сформировано первичное дерево признаков, включающее клинические
характеристики рубцов и их возможные значения.
2.
В
качестве
коммуникативных
методов
использовались
интервьюирование и диалоги с экспертом, в ходе которых было уточнено
признаковое
пространство,
необходимое
и
достаточное
для
дифференциальной диагностики типа послеожогового рубца, а также были
определены весовые коэффициенты, характеризующие диагностическую
значимость признака для каждого из возможных типов рубцов.
Под интервью понимается форма общения когнитолога и эксперта, в
которой
эксперту
подготовленных,
задается
серия
вопросов,
(личные/безличные,
различных,
отличных
прямые/косвенные,
по
частично
своему
заранее
характеру
нейтральные/наводящие)
[15].
Вопросы могут быть как открытые (форма ответа может быть любая), так и
закрытые (требуется выбрать ответ из набора). В качестве эксперта выступал
ведущий научный сотрудник отделения реконструктивно-пластической
хирургии Научно-исследовательского клинического института
педиатрии
к.м.н. Шурова Лидия Витальевна.
2.6. Статистическая обработка данных
Выбор методов для статистической обработки данных определялся
поставленными задачами, типом и характером анализируемых данных, а
также распределением количественных признаков [18. 29, 39].
Проверка нормальности распределения осуществлялась визуально,
путем построения гистограмм, а также посредством проверки статистической
гипотезы Ho о принадлежности выборки нормальному закону распределения
с помощью критерия Колмогорова-Смирнова. Применение для этой целей
критерия
Шапиро-Уилкса,
обладающего
большей
мощностью
и
рекомендованного стандартом ГОСТ Р ИСО 5479-2002, было признано
58
нецелесообразным, так как показано, что при малых объемах выборки
критерий не способен различать гипотезы H0 и H1 [30].
При описании признаков, распределение которых было подчинено
нормальному закону, использовались значения среднего арифметического в
качестве меры центральной тенденции и среднеквадратичного отклонения
как
меры
рассеяния;
распределения
признаки,
характеризовались
отклоняющиеся
медианой
и
от
нормального
интерквартильным
интервалом.
Для сравнения групп по количественным признакам применялся tкритерий Стьюдента в случае нормального распределения количественного
признака и U-критерий Манна-Уитни — в противоположном случае.
Условием применения t-критерия Стьюдента является нормальное
распределение признака в каждой из исследуемых групп. При этом
учитывались величины дисперсий групп, для проверки гипотезы об их
равенстве использовался критерий Левена [47].
U-критерий Манна-Уитни относится к группе непараметрических
методов, при котором проверяется гипотеза о средних рангах двух
независимых
групп.
Преимуществом
его
использования
является
возможность применения его на малых выборках (число наблюдений в
каждой выборке должно быть не менее пяти).
Для проверки балльной шкалы клинической оценки рубцов на
надежность
использовался
критерий
альфа
Кронбаха,
принимающий
значения от 0 до 1. Надежность — это характеристика, отражающая точность
измерений и устойчивость к действию посторонних случайных факторов.
Оценка надежности включает проверку устойчивости (воспроизводимости) и
внутреннего постоянства. Под устойчивостью понимается возможность
получения одинаковых результатов при оценке случая одним и тем же
экспертом, проверяется с помощью метода test-retest. Критерий альфа
Кронбаха, значения которого зависят от взаимной корреляции переменных,
59
является одним из способов оценки внутреннего постоянства, принимая
значения от 0 до 1 [13]. Считается, что достаточной надѐжностью обладает
шкала со значением альфы Кронбаха более 0,7.
При
рубцовой
построении
ткани
математического
проводилась
алгоритма
предварительная
диагностики
проверка
типа
признаков,
включенных в балльную шкалу оценки рубца, на наличие корреляционной
связи. Так как почти все признаки рубца являлись качественными
порядковыми
переменными,
для
расчета
коэффициента
корреляции
использовался метод Спирмена. Коэффициент корреляции r принимает
значения в интервале от -1 до 1, при стремлении модуля r к единице принято
говорить о сильной корреляции. В случае, когда модуль коэффициента
корреляции принимал значения 0,75 и выше, одна из двух сравниваемых
переменных из правила исключалась.
При
проверке
статистических
гипотез
уровень
значимости
Р
принимался равным 0,05 [39, 18].
Статистическая обработка данных осуществлялась с помощью пакета
SPSS 16.0, для представления результатов использовался табличный
процессор MS Office Excel 2003.
ГЛАВА 3. РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
3.1. Разработка модуля регистрации случаев обращения пациентов
детского возраста с ожоговой травмой и еѐ последствиями
Для ретро- и проспективной регистрации данных об обращениях
пациентов
с
ожоговой
травмой
на
различных
этапах
лечебно-
диагностического процесса (ЛДП) с помощью СУБД MS Office Access 2003
был разработан программный модуль, создание которого
следующие этапы:
Концептуальное проектирование
включало
60
Первым
шагом
в
создании
модуля
являлось
концептуальное
проектирование, в процессе которого на основе анализа предметной области
была
построена
Построение
инфологическая
подобных
моделей
(концептуальная)
заключается
в
модель
описании
[32,
36].
объектов
(сущностей) предметной области и связей между ними. Одним из способов
их представления является модель «сущность-связь» (ERM – entityrealtionship model), которая базируется на ER-диаграммах.
Для описания взаимодействия участников лечебно-диагностического
процесса были выделены следующие сущности:
Пациент – его атрибутами являлись анкетные данные: ФИО, дата
рождения, место проживания, сведения о родителях, группа крови и резус
фактор.
Случай обращения пациента в ЛПУ: для решения поставленных задач
необходимо
было
соответствующие
выделить
различным
три
подтипа
этапам
оказания
случаев
помощи
обращения,
обожженным
больным, включая участие медицинских сотрудников, принимающих на
основе оценки состояния пациента ключевые решения о тактике их ведения:

обращение в больницу по поводу острой ожоговой травмы — на
данном этапе помощь пациенту оказывается сотрудниками бригады скорой
медицинской помощи (СМП), врачами приемного отделения и врачами
ожогового отделения; основными документами, в которых фиксируется
диагноз, содержащий площадь и степень ожога, являются учетная форма
№114/у «Сопроводительный лист станции (отделения) скорой медицинской
помощи и талон к нему» и «Медицинская карта стационарного больного» (Ф
003/о);

обращение в поликлинику на этапе реабилитации для динамического
наблюдения за формирующимся рубцом — включает неоднократные
посещения пациентами поликлиники, во время которых лечащий врач, чаще
всего не являющийся специалистом в области комбустиологии, на основе
61
клинической оценки рубца назначает консервативное лечение и при
необходимости направляет пациента на консультацию к специалисту; данные
осмотров (были выделены как самостоятельная сущность), диагностические
исследования,
диагноз
–
регистрируются
в
медицинской
карте
амбулаторного больного (форма 025/о);

обращение в больницу в связи с необходимостью в реконструктивно-
пластических операциях на этапе реабилитации — при госпитализации
пациента в связи с возникшими рубцовыми деформациями и контрактурами
также проводится клиническая оценка рубца (врачом-специалистом),
определяющая в последующем методы консервативного и хирургического
лечения.
В действиях всех указанных медицинских сотрудников можно
выделить две основные категории действий: оценка состояния больного и
принятие решения о тактике ведения пациента, то есть собственно оказание
помощи.
К оценке состояния пациента относится расчет площади ожоговой
поверхности, определение степени ожога, расчет прогностических индексов,
а также клиническая оценка рубца на этапе реабилитации. Так как данная
работа посвящена анализу оценки площади пораженной поверхности и типа
рубцовой ткани, иные параметры, характеризующие состояние пациента, в
разрабатываемой системе не учитывались.
Построенная
модель,
включающая
описание
концепции
взаимодействия пациента и медицинских сотрудников на каждом этапе
оказания помощи, представлена на рисунке 13.
Рисунок 13. Инфологическая модель модуля регистрации случаев обращения пациентов с ожоговой травмой
Даталогическое проектирование
Даталогическое проектирование подразумевает разработку схемы базы
данных на основе конкретной модели. В работе использовалась реляционная
модель данных, где даталогическая модель представляет собой набор
отношений (таблиц) с указанием первичных ключей и связей между ними.
Обязательным условием для реляционных моделей является нормализация
схемы данных, то есть приведение отношений к виду, отвечающему
нормальным формам. Целью нормализации является оптимизация структуры
БД посредством решения проблем непротиворечивости и избыточности
данных. Схема базы данных модуля регистрации случаев обращения
пациентов, содержащая информацию о вышеуказанных этапах оказания
помощи при термической травме, представлена на рисунке 14.
Рисунок 14. Схема базы данных
Физическое проектирование
Под физическим проектированием понимается реализация схемы базы
данных: создание таблиц, ключей, определение особенностей хранения
64
данных. Данная задача была выполнена с использованием средств MS Access
2003.
Разработка экранных форм интерфейса системы осуществлялась также
в указанной СУБД. Примером экранной формы может служить рисунок 15,
на котором представлена форма ввода анкетных данных пациента.
Рисунок 15 Форма для внесения анкетных данных пациента
Информация, введенная пользователем в форму, проходит проверку на
форматный и логический контроль. Для кодирования данных используются
различные справочники и классификаторы (МКБ-X, канал поступления,
операции, исход госпитализации, направившее учреждение, термический
агент и др.). В модуле предусмотрен авторизованный вход пользователей.
В последующем в разработанный программный модуль были внесены
сведения о госпитализации детей с острой ожоговой травмой, а также об
обращениях в поликлинику и реконструктивно-пластическое отделение с
послеожоговыми рубцами и деформациями.
65
3.2 Разработка модуля «Электронная скица» для оценки площади
пораженной поверхности
С целью автоматизировать расчет площади пораженной поверхности
был разработан модуль «Электронная скица». Согласно требованиям,
сформулированным на начальном этапе работы, приложение должно
обладать следующим функционалом:
 выделение на двухмерной проекции тела человека произвольных
областей,
соответствующих
различным
участкам
пораженной
поверхности (ожогам I/II/III степени, донорским участкам, ампутациям,
различным типам рубцовой ткани);
 расчет площади пораженной поверхности как в процентах от общей
площади поверхности тела, так и в квадратных сантиметрах;
требование к вычислению площади в квадратных сантиметрах
обусловлено необходимостью расчета количества требуемого для
закрытия раневой поверхности трансплантата;
 расчет площади донорских участков кожи;
 масштабирование участков скицы;
 прикрепление к полученным в разные сроки лечения электронным
скицам цифровых изображений.
Для создания двухмерной проекции был оцифрован эскиз тела ребенка,
на котором в последующем с помощью процедуры, написанной на языке
программирования JavaScript, были определены координаты начала и конца
отрезков, являющихся границами различных анатомических областей. Расчет
доли пораженной поверхности производился по модифицированной таблице
Ланда и Браудера (табл. 17, 18), в которой учитываются возрастные
изменения пропорций не только головы и нижних конечностей, но и
предплечий, стоп, спины и живота. Кроме того, для вычисления площади
возможных донорских участков и удобства работы с приложением, в
качестве дополнительных областей были выделены локти и колени.
66
Таблица 17.
Модифицированная таблица Ланда и Браудера для расчета площади ожога
(проекция спереди)
до 1
1-5
7,5-9
10 Более
5-7,5
года
лет
лет
15лет 15 лет
Кисть
1,25
1,25
1,25
1,25
1,25
1,25
Плечо
1,25
1,25
1,25
1,25
1,25
1,25
Локоть
1
1
1
1
1
1
Пах
1
1
1
1
1
1
Коленка
1,5
1,5
1,5
1,5
1,5
1,5
Меняющиеся с возрастом:
Голова
9,5
8,5
6,5
5,5
4,5
3,5
Шея
1
1
1
1
1
1
Живот
12,5
12,5
12,5
13
13
13
Стопа
1,75
1,75
1,75
1,75
1,75
1,75
Бедро
1,75
2,25
3
3,25
3,5
3,75
Голень
2
2
2,25
2,5
2,75
3
Предплечье
2,25
2,25
2,25
1,25
1,25
1,25
Таблица 18.
Модифицированная таблица Ланда и Браудера для расчета площади ожога
(проекция сзади)
до 1
1-5
7,5-9
10 Более
5-7,5
года
лет
лет
15лет 15 лет
Кисть
1,25
1,25
1,25
1,25
1,25
1,25
Плечо
1,25
1,25
1,25
1,25
1,25
1,25
Локоть
1
1
1
1
1
1
Коленка
1,5
1,5
1,5
1,5
1,5
1,5
Меняющиеся с возрастом:
Ягодицы
4
4
4
5
5
5
Голова
8,5
7,5
5,5
5,5
4,5
3,5
Шея
0,5
0,5
0,5
1
1
1
Спина
12,5
12,5
12,5
13
13
13
Стопа
1,5
1,5
1,5
1,75
1,75
1,75
Бедро
1,75
2,25
3
3,25
3,5
3,75
Голень
2
2
2,25
2,5
2,75
3
Предплечье 2,25
2,25
2,25
1,25
1,25
1,25
Расчет коэффициентов объемности
Для снижения величины погрешности в оценке площади боковых
поверхностей тела в силу двухмерности изображения, была разработана
специальная система коэффициентов, полученных путем аппроксимации дуг
окружности
прямыми
линиями
(рис.
16).
За
основу
были
взяты
горизонтальные проекции различных участков тела (головы, шеи, туловища,
67
верхних и нижних конечностей). Для автоматизации получения координат
границ тела на горизонтальных проекциях использовалась процедура,
написанная на языке JavaScript. Полученные координаты были внесены в
табличный
процессор
аппроксимированы
MS
на
Excel
2007,
где
полиномиальную
в
последующем
кривую,
были
погрешность
аппроксимации оценивалась с помощью значения R2 .
Рисунок 16. Расчет коэффициентов объемности на примере области шеи
Далее на языке программирования VBA был реализован алгоритм
оптимального разбиения полученной кривой на три отрезка, для каждого из
которых был определен угол наклона. Коэффициенты рассчитывались как
величины, обратные значениям косинуса углов наклона полученных прямых
(табл. 19).
68
Таблица 19.
Значения коэффициентов объемности для различных областей
Название анатомической
области
Голова
Шея
Верхние конечности
Туловище
Нижние конечности
Проекция спереди
Проекция сзади
1/COS(α) 1/COS(β) 1/COS(α) 1/COS(β)
1,42
3,52
1,53
3,29
1,36
6,57
1,04
2,13
1,23
2,20
1,23
3,08
1,06
1,89
1,09
2,51
1,18
6,10
1,72
2,14
Расчет площади ожога в квадратных сантиметрах осуществлялся на
основе вычисления общей площади поверхности тела (ОППТ) по формуле
Хейкока, разработанной специально для пациентов детского возраста [84]
(формула {3}).
Программная реализация приложения была выполнена ведущим
научным сотрудником научного центра новых информационных технологий
Обособленного структурного подразделения «Научно-исследовательский
клинический институт педиатрии» ГБОУ ВПО «Российский национальный
исследовательский медицинский университет имени Н.И.Пирогова» к.ф.-м.н.
Акименковым А.М. в среде Visual Studio с использованием языка
программирования С#.
Описание работы приложения
Основное окно приложения представляет собой графический редактор,
в котором после выбора типа «карандаша», каждый из которых соответствует
какому-либо виду поражения (ожогам различных степеней, ампутациям,
рубцам), возможно «закрашивание» произвольных областей на двух
проекциях тела ребенка (рис. 17, 18). Каждому виду поражения соответствует
свой цвет. Для удобства «рисования» небольших областей предусмотрено
увеличение масштаба рисунка.
После выделения необходимых участков проекции (областей тела), при
нажатии на кнопку «Вычислить» (рис. 17), автоматически происходит расчет
69
площади ожога в процентах от общей площади поверхности и в квадратных
сантиметрах.
Рисунок 17. Основное окно работы программы "Электронная скица". Выделение
пораженных областей на проекции спереди
В рамках одной госпитализации возможно многократное создание
«раскрашенных» электронных скиц (с рассчитанными значениями площади
выделенной поверхности), соответствующих осмотрам и перевязкам,
выполненным на протяжении всего времени нахождения пациента в
стационаре, что крайне важно для динамического наблюдения за процессом
заживления ожоговой раны.
70
Рисунок 18. Основное окно работы программы "Электронная скица". Выделение
пораженных областей на проекции сзади
В программе также предусмотрена возможность внести значения
площади,
измеренные
самим
врачом.
К
каждой
скице
возможно
прикрепление цифровых фотоизображений пораженных поверхностей с
возможностью их просмотра на последующих этапах оказания помощи, при
этом они сохраняются в специальной директории (рис.19).
71
Рисунок 19. Вид окна приложения на вкладке «Фото».
Функционал приложения предусматривает печать скицы в виде
отчетной формы. Работа программного модуля возможна как в автономном
режиме, так и составе автоматизированных консультативных систем.
Сравнение с существующими программными продуктами
Аналогично зарубежным приложениям, представленным в настоящее
время для поддержки решений на этапе острой ожоговой травмы,
разработанная программа «Электронная скица» позволяет рассчитать
площадь ожога (в процентах и квадратных сантиметрах) и вычислить объем
инфузионной терапии по специальной формуле.
В отличие от программ SAGE II и Mersey Burns, в разработанном нами
приложении дополнительно реализован функционал прикрепления цифровых
фотоизображений к каждой скице с возможностью их просмотра в динамике
72
процесса лечения. В то же время, вышедшие недавно в свет программы для
планшетных компьютеров и смартфонов (Mersey Burns, LiAo BurnsPro)
предназначены лишь для поддержки медицинских работников на этапе
острой ожоговой травмы и не предусматривают внесение данных осмотра
формирующегося рубца на этапе реабилитации.
Использование в модуле «Электронная скица» вышеуказанной системы
коэффициентов учета объемности человеческого тела выгодно отличает
данное приложение от аналогичных программных продуктов, использующих
для отметки пораженных областей двухмерную проекцию тела человека
(SAGE II, Mersey Burns, LiAo BurnsPro, WoundFlow, Burn Calculator).
Большей точностью вычисления площади поверхности обладают лишь
реализованные в виде трехмерной модели пациента программы BurnCase 3D
и BAI, в полной мере учитывающие не только объемность, но и комплекцию
тела.
Последующий сравнительный анализ ручной и электронной оценки
площади ожога, представленный в следующем разделе, показал их
значительные отличия.
3.3. Анализ частоты ошибок при оценке пораженной поверхности
При проведении анализа частоты ошибок, совершаемых медицинскими
работниками при оценке площади ожога на различных этапах оказания
помощи, использовались следующие сведения из истории болезни (всего
было проанализировано 60 историй болезни):
- диагноз направившего учреждения, определяемый сотрудниками
бригады СМП (n=55) или другого ЛПУ (n=4);
- диагноз приемного отделения, определяемый дежурным врачом при
поступлении пациента в больницу;
- клинический диагноз, поставленный лечащим врачом ожогового
отделения.
73
Определявшиеся
последующем
рассчитанными
исследования
врачами
подвергнуты
с
помощью
«Электронной
значения
площади
сравнительному
анализу
разработанной
скицы»,
ожога
в
со
процессе
подвергшейся
были
в
значениями,
настоящего
предварительно
тестированию комбустиологами детского ожогового центра. В результате
были получены следующие величины ошибок (табл. 20):
Таблица 20.
Величина ошибки в определении площади ожога на различных этапах оказания
помощи детям с ожоговой травмой
Этап оказания помощи
Направившее учреждение
Приемное отделение
Лечебное отделение+ОРИТ
Величина ошибки в определении
площади ожога (% п.т.)
4,8 [2,4; 7,8]
3,4 [2,1; 4,9]
2,4 [1,5; 3,7]
р
0,044
0,024
0,043
Распределение ошибок, включающее как недоучет, так и превышение
площади ожоговой поверхности, представлено в таблице 21.
Таблица 21.
Распределение частоты ошибок на различных этапах оказания помощи пациентам с
ожоговой травмой
Этап оказания помощи
Направившее учреждение*
Приемное отделение
Лечебное отделение
Величина ошибки в определении площади
ожога (% п.т.)
Нет
1-5% п.т.
Более 5% п.т.
ошибки
7 (14,9%)
21 (44,7%)
19 (40,4%)
22 (36,7%)
29 (48,3%)
9 (15%)
26 (43,3%)
31 (51,7%)
3 (5%)
*В 1 случае диагноз направившего учреждения отсутствовал, так как пациент поступил
самотеком; еще для 12 пациентов, поступивших на СМП, площадь ожога не была указана
вовсе.
При отклонении рассчитанной площади от «истинной» на величину
менее 1% считалось, что площадь определена верно.
Необходимо отметить, что из 55 пациентов, поступивших на машине
скорой помощи, лишь у 43 в талоне к сопроводительному листу СМП была
указана площадь ожога. Для 12 детей, площадь поражения у которых в
среднем составила 8,5% п.т., в сопроводительном листе присутствовала
информация лишь о локализации и степени ожога.
74
Как видно из диаграмм, представленных на рисунке 20, частота грубых
ошибок, когда площадь ожога была недооценена/переоценена более чем на
5% п.т., совершаемых сотрудниками СМП, достигает 40,4%. Подобные
ошибки ведут к неадекватной по объему инфузионной терапии: так при
ожоге, оцененном как 12% п.т., у ребенка массой 25 кг, при реальной
площади ожога 7% п.т., «лишними» окажутся 500 мл введенной жидкости.
Причем в 2/3 случаев ошибок происходит именно гипердиагностика, это
наблюдается на всех 3-х этапах оказания помощи, что соответствует и
данным литературы [120].
Рисунок 20. Диаграммы частот ошибок, совершаемых на различных этапах ЛДП
В приемном отделении наблюдается в два раза меньше грубых ошибок
в оценке площади ожога. Однако на всех этапах обнаружилось более
половины пациентов, для которых ошибка в определении площади
варьировала от 1 до 5% п.т.
При проведении корреляционного анализа (так как распределение как
площади ожога, так и величины ошибки было отличным от нормального,
применялся метод Спирмена) выяснилось, что ошибки в определении
площади чаще имеют место при обширных ожогах. Коэффициенты
корреляции площади ожога с относительной величиной ошибок на каждом
из трех этапов оказания помощи составили: r=0.548 (p<0.001) для показателя,
75
оцененного направившим учреждением; r=0.814 (p<0.001) – для приемного
отделения; r=0.604 (p<0.001) — для лечебного отделения.
Высокую корреляцию между величиной ошибки направившего
учреждения и ошибкой приемного отделения (r=0.856 (p<0.001)) можно
интерпретировать как отсутствие достаточно качественной повторной
оценки площади ожога в момент осмотра ребенка в приемном отделении.
Таким образом, ошибка в определении площади ожога сотрудниками
СМП, приемного и лечебного отделения составила 4,8%, 3,4% и 2,4%
соответственно. На всех этапах оказания помощи наблюдалось около
половины случаев, когда ошибка варьировала от 1 до 5% п.т.; наибольшее
число грубых ошибок, когда площадь поражения была переоценена или
недооценена более, чем на 5% п.т., совершали сотрудники бригад СМП.
Использование программы «Электронная скица» позволило бы избежать эти
ошибки и повысить качество оказания помощи пострадавшим.
3.4. Разработка правил поддержки принятия решений в процессе
диагностики типа рубцовой ткани
При создании правил для дифференциальной диагностики типа рубца
использовалась
балльная
шкала,
применяемая
в
ДГКБ
№9
им.
Г.Н.Сперанского. Данная шкала включает оценку шести клинических
характеристик рубца, сумма баллов принимает значения от 0 до 28.
Основным применением данной шкалы в практике сотрудников учреждения
является оценка состояния рубца в динамике: при уменьшении суммарного
количества баллов считается, что схема лечения подобрана верно.
Данная шкала не является общепринятой и отличается от известных в
литературе шкал более подробной градацией признаков. Однако работ,
посвященных проверке шкалы на надежность, ранее не проводилось.
Проверка на надежность
Для оценки надежности шкалы использовался показатель альфа
Кронбаха, характеризующий внутреннее постоянство шкалы. Значение
76
показателя близкое к единице говорит о том, что каждый признак,
включенный в шкалу, не вступает в противоречие с остальными.
Полученное значение 0,866 (ДИ 0,823; 0,901) свидетельствует о
высокой степени внутренней согласованности клинических признаков.
Коэффициенты
избирательности
каждого
признака
определяют
необходимость включения в шкалу всех шести признаков: при исключении
любого из них альфа Кронбаха снижается (табл. 22).
Таблица 22.
Проверка балльной шкалы оценки рубцов на надежность
Клинический признак
рубца
Плотность
Эластичность
Высота
Цвет
Зуд
Гиперэстезия
Коэффициент
избирательности
0,735
0,716
0,821
0,533
0,677
0,665
3.4.1. Разработка математического алгоритма диагностики типа
рубцовой ткани
С целью разработки математического алгоритма диагностики типа
рубцовой ткани был применен метод бинарной логистической регрессии.
Анализ проводился на основе данных 109 клинических осмотров
рубцов, включенных в обучающую выборку. Значения клинических
характеристик рубцовой ткани, оцениваемых по балльной шкале, вносились
в специально разработанную форму в созданном ранее модуле регистрации
случаев обращения пациентов с ожоговой травмой (рис. 21).
77
Рисунок 21. Форма для балльной оценки послеожоговых рубцов.
Предварительная подготовка данных включала в себя проверку всех
независимых переменных (то есть клинических характеристик рубца) на
наличие сильной корреляционной связи. Так как переменные являлись
порядковыми, использовался метод Спирмена. При значении p<0,05
коэффициент корреляции считался статистически значимым.
В связи с тем, что чаще всего при балльной оценке рубцов в динамике
(например, при проведении анализа влияния какого-либо способа лечения на
состояние рубца) исследователи ориентируются на сумму набранных баллов,
интерес представляла возможность применения данного показателя как
самостоятельного критерия для определения типа рубца. Кроме того, в
анализ, в качестве независимой переменной, было включено значение
давности рубца (в месяцах).
Как видно из таблицы 23, высокой корреляционной связью (более 0,75)
обладали между собой три клинических признака: плотность, эластичность и
высота рубца, а также общая сумма баллов (p<0,001).
78
Таблица 23.
Проверка независимых переменных на наличие корреляционной связи (метод
Спирмена)
Независимые
переменные
r
Плотнос
ть
p
r
Эластичо
сть
p
r
Высота
p
r
Цвет
p
r
Зуд
p
r
Гиперэст
езия
p
r
Сумма
баллов
p
r
Давность
рубца
p
Плотнос
ть
Эластичность
Высота
Цвет
Зуд
Гиперэстезия
Сумма
баллов
Давность
рубца
-
0,881
<0,001
0,857
<0,001
0,791
<0,001
0,347
<0,001
0,279
0,003
0,341
<0,001
0,360
<0,001
0,262
0,006
0,397
<0,001
0,630
<0,001
0,457
<0,001
0,391
<0,001
0,488
<0,001
0,489
<0,001
0,737
<0,001
0,895
<0,001
0,831
<0,001
0,866
<0,001
0,647
<0,001
0,574
<0,001
0,562
<0,001
0,415
<0,001
0,485
<0,001
0,386
<0,001
-0,209
0,029
-0,103
0,287
0,071
0,461
0,259
0,007
0,881
<0,001
0,857
<0,001
0,347
<0,001
0,360
<0,001
0,457
<0,001
0,895
<0,001
0,415
<0,001
0,791
<0,001
0,279
0,003
0,262
0,006
0,391
<0,001
0,831
<0,001
0,485
<0,001
0,341
<0,001
0,397
<0,001
0,488
<0,001
0,866
<0,001
0,386
<0,001
0,630
<0,001
0,489
<0,001
0,647
<0,001
-0,209
0,029
0,737
<0,001
0,574
<0,001
-0,103
0,287
0,562
<0,001
0,071
0,461
0,259
0,007
-
Выходной переменной являлся клинико-морфологический тип рубца,
значение которого фиксировалось в заключении осмотра и сохранялось в
соответствующем поле базы данных. Распределение различных типов
рубцовой ткани в обучающей выборке представлено в таблице 24.
Таблица 24
Распределение различных типов рубцовой ткани
Клинико-морфологический тип рубца
Незрелый
Нормотрофический
Гипертрофический
Келоидный
Всего
Количество случаев
50 (45,8%)
11 (10,1%)
38 (34,9%)
10 (9,2%)
109
При построении алгоритма дифференциальной диагностики этих 4-х
типов рубцовой ткани с помощью бинарной логистической регрессии было
сформировано трехступенчатое правило (рис. 22). Для выбора необходимого
и
достаточного
набора
независимых
переменных
при
проведении
регрессионного анализа использовалась обратная пошаговая процедура.
79
Рубец, n=109
100%
Незрелый, n=50
100%
Зрелый, n=59
90.9%
97.9%
Нормотрофический
n=11
«Патологический»
n=48
97.4%
80.0%
Гипертрофический
n=38
Келоидный
n=10
Рисунок 22. Построение правила дифференциальной диагностики типа рубца с
использованием бинарной регрессии на обучающей выборке.
На первом шаге определялась зрелость рубца. Полученное на этом
этапе
правило
специфичностью
характеризовалась
100%
чувствительностью
(табл.25), которые не снижались при
и
уменьшении
количества входных переменных вплоть до момента использования в
правиле лишь трех переменных – высоты, эластичности и давности рубца.
При попытке построить правило, учитывающее только давность рубца и
сумму баллов, чувствительность и специфичность снижались до 96% и 98%
соответственно. Полученное правило характеризовалось высоким значением
R-квадрата Наделькеркеса = 0,943.
Таблица 25.
Проверка бинарного правила, определяющего зрелость рубца
Предсказанные частоты
Наблюдаемые
частоты
Незрелый
Зрелый
Незрелый
Зрелый
50
0
0
59
Доля
верных
отнесений
100%
100%
На втором шаге определялась вероятность «нормального» или
патологического формирования зрелого рубца. При этом было получено
правило с Se = 90.91 и Sp = 97.92 (R-квадрат Наделькеркеса = 0,893), на
80
оптимальном наборе входных переменных, в число которых входили
давность рубца и сумма баллов (табл. 26).
Таблица 26.
Проверка бинарного правила, определяющего нормотрофические и патологические
рубцы
Предсказанные частоты
Наблюдаемые
частоты
Нормотрофический Патологический
Нормотрофический
Патологический
10
1
1
47
Доля
верных
отнесений
90,91%
97,92%
Площадь под ROC-кривой составила 0,994 (ДИ 0,981; 1,000) (рис. 23).
Рисунок 23. Построение ROC-кривой
При построении зависимости между вероятностью возможного
клинико-морфологического типа, с одной стороны, и значением суммы
баллов и давности рубца, с другой стороны, было выявлено, что при
клинической оценке рубца по используемой в работе шкале (см. гл.2) сумма
баллов для зрелых нормотрофических рубцов может принимать значения от
0 до 2. При сумме баллов от трех и выше можно судить о том, что
сформировавшийся рубец является патологическим.
На третьем шаге рассчитывалась вероятность одного из двух типов
патологического
рубца:
гипертрофического
или
келоидного.
При
81
уменьшении
количества
входных
переменных
чувствительность
и
специфичность не изменялись и составляли 97,4% и 80% соответственно (Rквадрат Наделькеркеса = 0,779). Признаки, включенные в данное правило, и
их коэффициенты представлены в таблице 27.
Таблица 27.
Проверка бинарного правила, определяющего тип патологического рубца
Доля
верных
Гипертрофический Келоидный
отнесений
Гипертрофический
37
1
97,37%
Келоидный
2
8
80,00%
Наблюдаемые
частоты
Предсказанные частоты
Площадь под ROC-кривой составила 0,971 (ДИ 0,922; 1,000) (рис. 24).
Рисунок 24 Построение ROC-кривой
Смещение точки отсечения (cut-off value) с целью поднятия точности
определения келоидов приводило к резкому снижению точности определения
гипертрофических рубцов (до 76,3%, т.е. в 23,7% случаев гипертрофический
рубец ошибочно относился в группу келоидов).
Расчет вероятности отнесения рубца к одной из двух групп на каждом
шаге правила осуществлялся по формуле:
82
p
1
(1  e
 ( b1 x1 ... bn xn  const)
) , где:
 p – вероятность отнесения к какому-либо типу рубца;
 x1 – xn – значения клинических характеристик рубца, соответствующие
определенному количеству баллов;
 b1 – bn
– коэффициенты при различных характеристиках рубца,
полученные в ходе статистического анализа.
Переменные, участвующие на трех шагах правила, а также их
коэффициенты (b) представлены в таблице 28:
Таблица 28.
Значения коэффициентов при независимых переменных для расчета вероятности
типа рубца
Входные переменные
Коэффициент Значимость
Незрелые / зрелые
Давность рубца (месяцы)
39,026
0,887
Высота
-153,431
0,889
Эластичность
-133,469
0,886
Константа
-493,407
0,887
Нормотрофические / патологические рубцы
Давность рубца
0,099
0,086
Сумма баллов
4,328
0,090
Константа
-13,334
0,087
Гипертрофические / келоидные рубцы
Высота
1,887
0,104
Плотность
5,003
0,053
Цвет
2,569
0,029
Гиперэстезия
4,846
0,036
Сумма баллов
-1,721
0,042
Константа
-11,567
0,033
С учетом накопления ошибок при переходе от шага к шагу точность
определения зрелых гипертрофических рубцов снизилась с 97,4% до 94,7%.
Точность определения келоидного рубца при этом не менялась и составляла
80%.
При проверке построенных правил на контрольной выборке было
выявлено более значительное снижение качества алгоритма: точность
определения патологических рубцов упала до 60% (рис. 25). Один из трех
83
келоидных рубцов был ошибочно отнесен в группу гипертрофических
рубцов. Возможно, что это обусловлено очень малым количеством пациентов
с келоидными рубцами в контрольной выборке (всего 3 ребенка).
Рубец, n=136
95,3%
Незрелый, 102
83,9%
Зрелый, n=34
90.9%
Нормотрофический
n=11
60%
«Патологический»
n=23
94.7%
66.6%
Гипертрофический
n=20
Келоидный
n=3
Рисунок 25. Проверка построенных правил на контрольной выборке.
Таким
образом,
ошибочное
отнесение
келоидов
в
группу
гипертрофических рубцов имело место в 20% случаев в обучающей выборке
и в 33% в контрольной, тогда как по литературным данным величина ошибки
определения келоидов врачами варьирует от 20 до 80% [64]. Полученный в
работе результат может быть объяснен недостаточным количеством
наблюдений в выборке (было зарегистрировано лишь 13 зрелых келоидных
рубцов в обучающей и контрольной выборках) при характерном для
келоидов разнообразии клинической картины.
Так как келоидные рубцы, несмотря на то, что встречаются они
довольно редко, являются самыми неблагоприятными из всех типов рубцов,
подобный уровень ошибок нельзя признать удовлетворительным, так как
лечение келоидного рубца как гипертрофического ведет к возникновению
рецидивов (в 45-100% случаях имеют место рецидивы при удалении
келоидов [58]). В связи с этим на следующем этапе исследования была
предпринята попытка улучшить точность диагностики с помощью правил,
основанных на экспертных знаниях.
84
3.4.2. Разработка алгоритма диагностики типа рубца
на основе экспертных знаний
При разработке правил на основе экспертных знаний в первую очередь
был проведен анализ литературы по проблемной области: учебников, в том
числе
посвященных
в
целом
проблеме
рубцов
[5,
10,
33,
53],
диссертационных работ [6, 28, 42], публикаций в журналах [7, 16, 32, 40], в
том числе о специальных шкалах для оценки рубцов [60, 62. 75. 103, 113,]. В
результате такого анализа было сформировано первичное дерево признаков
(14 клинических характеристик рубца) с их возможными значениями (в виде
нечетких понятий [56]), упоминавшимися хотя бы раз в вышеперечисленных
источниках (табл. 29).
Таблица 29.
Первичный список клинических признаков рубцов (на основе анализа данных
литературы)
№
Клинические признаки
Принимаемые значения
Высота рубца (уровень Вровень с кожей, выше уровня кожи, до 0,5 мм, более
1
относительно кожи)
0,5 мм, ниже уровня кожи
Лицо, лобно-височная область, ушные раковины, шея,
2 Локализация
область грудины, плечевой пояс, тыл кистей, ладони,
передняя поверхность голени, тыл стоп, подошва
3 Видимость сосудов
Наблюдается, не наблюдается
Цвет неповрежденной кожи, розовый, красноватый,
4 Цвет рубца
синюшно-красный,
синюшно-багровый,
багровый,
бордовый
Как у нормотрофических рубцов, отличные от
5 Сроки изменения цвета
нормотофических рубцов
Мягкий, с участками умеренной плотности, умеренная
6 Плотность
плотность, плотный, очень плотный, хрящевидный
7 Рост рубца
Отсутствует, присутствует
Приближена к нормальным тканям, среднеэластичный,
8 Эластичность
малоэластичный, неэластичный
9 Характер поверхности Гладкая, бугристая
10 Пигментация
Гипопигментация, гиперпигментация, диспигментация
11 Давность рубца
Менее 3 месяцев, от 3 до 6 мес., более 6 мес.
Субъективные ощущения
Отсутствует,
присутствует
(слабый,
умеренный,
12 Зуд
сильный, выраженный, очень выраженный)
Отсутствует, присутствует (сомнительная, слабая,
13 Гиперэстезия
выраженная,
очень
выраженная
с
болевыми
ощущениями)
14 Боль
Отсутствует, присутствует
85
В
ходе
последующего
интервьюирования
эксперта,
с
учетом
выявленных в литературных источниках знаний, были выделены 6
признаков, наиболее важных для дифференциальной диагностики клиникоморфологических типов рубца: высота рубца, плотность, эластичность, цвет,
наличие зуда и гиперэстезии.
В процессе определения возможных значений для каждого из этих 6
признаков была выявлена их выраженная неоднородность в пределах одного
клинико-морфологического типа, связанная, главным образом, с изменением
клинической картины рубца во времени, то есть с созреванием рубца. В связи
с этим было осуществлено разделение рубцов внутри каждого типа на
«ранние» и «поздние». В результате было получено 7 клинических групп,
соответствующих следующим типам рубцов: незрелый, нормотрофический
ранний/поздний,
гипертрофический
ранний/поздний,
келоидный
ранний/поздний.
Целесообразность
выделения
«ранних»
и
«поздних»
рубцов
объясняется также необходимостью выбора тактики лечения, кардинально
отличающейся для созревающих и уже созревших рубцов.
На следующем этапе были определены возможные связи между
значениями каждого из шести признаков и типом рубцовой ткани. Всем
связям
были
присвоены
весовые
коэффициенты,
характеризующие
диагностическую значимость признака (приложение 2-6). Для обозначения
связи «Не», исключающей тип рубца из списка возможных заключений,
использовалось значение коэффициента «-100».
Таким образом, была сформирована база знаний. Решение о возможном
типе рубца принималось с использованием логических решателей на основе
анализа сумм коэффициентов: рубцу присваивался тип с максимальной
суммой баллов.
Для внесения и редактирования значений весовых коэффициентов в
регистре была создана специальная форма (рис. 26), в которой при нажатии
86
на кнопку «Проверка правил» пользователю отображался результат
применения правил в виде отчета (рис. 27).
Рисунок 26. Форма внесения весовых коэффициентов при составлении портретов
рубцов.
Рисунок 27. Встроенный в модуль отчет для проверки экспертных правил
При проверке полученных правил на данных 109 клинических
осмотров распределение верных и ошибочных отнесений к одному из семи
указанных типов имело следующий вид (табл. 30):
87
Таблица 30.
Оценка диагностических правил, основанных на экспертном подходе
Тип рубца по экспертному правилу
Верный тип рубца
Н НР ГР КР НП ГП КП
Незрелый (Н)
Нормотрофический ранний (НР)
Гипертрофический ранний (ГР)
Келоидный ранний (КР)
15
Доля верных
отнесений
100%
13
100%
16
100%
6
100%
Нормотрофический поздний (НП)
11
Гипертрофический поздний (ГП)
4
Келоидный поздний (КП)
100%
31
3
81,6%
10
100%
По сравнению с бинарными правилами точность определения группы
значительно повысилась. Все келоидные рубцы при их разделении на ранние
и поздние были отнесены к верному клинико-морфологическому типу.
Однако 7 из 38 поздних гипертрофических рубцов были ошибочно
определены как нормотрофические или келоидные.
Отнесение четырех случаев гипертрофических рубцов в группу
нормотрофических было объяснено экспертом сходством их клинической
картины: в связи с давностью патологического процесса произошла
регрессия гипертрофического рубца в нормотрофический (рубец «сдулся»,
перестал возвышаться над уровнем неповрежденной кожи), хотя при
гистологическом исследовании были найдены признаки гипертрофического
рубца.
В трех случаях гипертрофические рубцы были определены как
келоидные вследствие врачебных ошибок (основываясь на которых данные
были внесены в базу), что было выявлено впоследствии при гистологическом
исследовании.
Следует отметить, что диагностика типа рубца по данным гистологии,
которая является общепринятым золотым стандартом, также вызывает
известные трудности [54, 58]. Это связано с тем, что встречаются случаи
88
сочетания
различных
по
гистологической
картине
участков
ткани,
характерных для динамики различных типов рубцов [54, 58].
Однако следует иметь в виду, что так как в дифференциальной
диагностике патологических рубцов первоочередной задачей является верное
определение рубца именно келоидного типа, применение данного правила
предпочтительнее правила, основанного на бинарной регрессии.
При проверке построенного правила на контрольной выборке (табл.
31), включающей данные 136 осмотров детей на этапе реабилитации, было
показано, что точность определения типов рубцов не снижается.
Таблица 31.
Проверка экспертных правил на контрольной выборке
Тип рубца по экспертному правилу
Верный тип рубца
Н НР ГР КР НП ГП КП
Незрелый (Н)
43
Нормотрофический ранний (НР)
Доля верных
отнесений
100%
26
Гипертрофический ранний (ГР)
100%
32
Келоидный ранний (КР)
100%
1
100%
Нормотрофический поздний (НП)
11
Гипертрофический поздний (ГП)
1
Келоидный поздний (КП)
100%
19
95%
3
100%
3.5. Создание автоматизированной консультативной системы с
модулями поддержки принятия решений
Разработанные программные продукты для поддержки принятия
решений,
объединенные
с
блоком
регистрации
данных,
составили
автоматизированную консультативную систему ожоговой травмы у детей.
«Электронная скица» для оценки площади ожога, донорских участков и
рубцов, включенная в состав информационной системы, запускается как
работа внешнего приложения кнопкой «Скица» (рис. 28), что не требует
выхода пользователя из модуля регистрации данных обращения пациента.
Таким образом, для врача-пользователя система с модулями поддержки
решений представляет собой единую консультативную систему.
89
Сохранение результатов оценок пораженных площадей, полученных с
использованием «Электронной скицы», в базе данных системы позволяет
прослеживать динамику патологического процесса как в остром, так и в
реабилитационном периоде.
Рисунок 28. Форма регистрации данных о госпитализации. Кнопка открытия
приложения "Электронная скица"
Алгоритмы диагностики типа рубцовой ткани были реализованы в виде
процедур, написанных на языке VBA. В форму балльной оценки рубцов было
добавлено заключение, содержащее вероятность отнесения рубца к одному
из клинико-морфологических типов (рис. 29). Заключение формируется
после внесения значений шести характеристик рубца и нажатия на кнопку
«Определить тип рубца». Расчет вероятности производится с использованием
математического алгоритма и посредством экспертных правил.
Соответственно найденному типу рубца в заключение также выводятся
рекомендации по его лечению (рис. 30), разработанные сотрудниками
ожоговых
центров
ДКГБ
А.В.Вишневского» [55].
№9
и
ФГБУ
«Институт
хирургии
им.
90
Для внесения данных осмотра (с балльной оценкой признаков) и
заключения в традиционную бумажную амбулаторную карту предусмотрена
печатная форма (рис. 31).
Рисунок 29. Форма балльной оценки рубцов. Формирование заключения о наиболее
вероятном типе рубца. Кнопка открытия формы с рекомендациями по лечению.
Рисунок 30 Форма с рекомендациями по лечению послеожогового рубца
91
Рисунок 31. Форма балльной оценки рубцов, выводимая на печать
Как
«Электронная
послеожогового
рубца
«Электронная скица»
рубцовой
ткани»
скица»,
способны
и
так
и
модуль
работать
диагностики
автономно.
типа
Программы
«Модуль дифференциальной диагностики типа
прошли
государственную
регистрацию
Роспатента
(свидетельства №2014610117, №2014660416 – см. приложение 1 и 2).
Таким
образом,
в
ходе
данной
работы
была
построена
автоматизированная консультативная система, обеспечивающая поддержку
принятия врачебных решений на различных этапах лечения детей с
термической травмой и еѐ последствиями.
92
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Ожоги являются одним из самых опасных травматических поражений.
Выбор тактики ведения пациента с острой ожоговой травмой зависит от
тяжести состояния, определяемого во многом площадью поверхностных и
глубоких ожогов. На основании рассчитанной площади ожога вычисляется
объем инфузионной терапии и различные прогностические индексы. Для
расчета
площади
пораженной
поверхности
у
детей
традиционно
используются диаграммы Ланда и Браудера, учитывающие изменение
пропорций тела ребенка с возрастом. В отечественной комбустиологии
существует специальный термин «скица», под которым понимается
схематическое изображение тела человека, предназначенное для отметки на
нем пораженных участков и последующего расчета их площади. Ошибки в ее
определении, нередко совершаемые как врачами общей практики, так и
специалистами, ведут к неадекватной оценке тяжести состояния больного и,
соответственно, неверному выбору метода лечения, что является одной из
основных причин летальности.
После заживления ожоговых ран более 80% детей нуждаются в
реабилитационных мероприятиях, так как формирующиеся послеожоговые
рубцы
и
контрактуры
многоэтапном
консервативных
лечении.
и
обусловливают
необходимость в
Выбор
лечения,
схемы
оперативных
методов,
то
длительном
есть
сочетания
определяется
клинико-
морфологическим типом рубцовой ткани, основным способом диагностики
которого традиционно является клинический осмотр. В силу субъективности
клинической оценки, осуществляемой врачами с различным уровнем
подготовки в области комбустиологии, частота ошибок в определении типа
рубца составляет от 25 до 80%. Различные балльные шкалы оценки рубцов,
которые в какой-то мере объективизируют данные осмотра, в настоящее
время применяются лишь для анализа динамики процесса.
В настоящее время одним из способов реализации задачи диагностики
является использование информационных систем, основанных на алгоритмах
93
поддержки принятия врачебных решений. В связи с этим целью данной
работы являлась разработка систем поддержки лечебно-диагностического
процесса на этапах оказания помощи детям с термической травмой с
использованием логических и вычислительных решателей.
Материалом для исследования послужили сведения об обращениях 192
пациентов
в
Детскую
городскую
клиническую
больницу
№9
им.
Г.Н.Сперанского в период с 2010 по 2014 год, включая данные о
госпитализации 60 детей с острой ожоговой травмой (средний возраст 15
мес.) и 85 детей с рубцовыми деформациями и контрактурами (средний
возраст 10 лет), а также данные о посещениях 62 детей с послеожоговыми
рубцами консультативно-диагностической поликлиники (средний возраст 3
года).
Информация обо всех вышеуказанных обращениях была внесена в
разработанный на базе СУБД MS Access 2003 модуль регистрации случаев
обращения.
С целью автоматизации процесса расчета пораженной поверхности
было
разработано
программное
обеспечение
«Электронная
скица»,
представляющее собой графический редактор, в котором, после выделения
на двухмерной проекции тела человека пораженных областей, осуществлялся
расчет площади ожога, донорских участков и рубцовой ткани. Особенностью
созданного
приложения
являлась
возможность
учета
объемности
человеческого тела с помощью системы коэффициентов. Приложение
позволяет производить расчет площади пораженной области тела как в
процентах, так и в квадратных сантиметрах (последнее необходимо при
проведении аутодермопластики или использовании ―искусственной кожи‖
или ―биологически активного раневого покрытия‖).
С целью выявления структуры и частоты ошибок в определении
площади
ожога
различными
участниками
лечебно-диагностического
процесса было проведено сравнение значения площади, рассчитанной с
94
помощью разработанного программного обеспечения, со значениями,
рассчитанными традиционным способом сотрудниками бригад СМП,
врачами приемного отделения, врачами лечебных отделений. В ходе
сравнения было выявлено, что частота грубых ошибок, когда площадь ожога
недооценивалась или переоценивалась более чем на 5%, для указанных
медицинских работников составляет 40%, 15% и 5%, соответственно. Также
в половине всех случаев были замечены ошибки в пределах 5% площади
поражения. Причем случаи гипердиагностики случаются в два раза чаще, чем
случаи гиподиагностики. Использование приложения «Электронная скица»
позволяет сократить число совершаемых ошибок на 85,1% на этапе оказания
помощи бригадами СМП, на 63,3% при квалифицированной помощи и на
56,7% при специализированной помощи.
Другим направлением работы являлось создание правил (алгоритмов)
поддержки принятия врачебных решений в процессе диагностики типа
рубцовой ткани. В решении данной задачи были использованы данные о 245
клинических осмотрах детей с послеожоговыми рубцами и деформациями.
Оценка рубцов проводилась по балльной шкале, используемой в детском
ожоговом центре ДГКБ №9 им Г.Н. Сперанского г.Москвы.
Для построения математического алгоритма диагностики типа рубца
был использован метод бинарной регрессии. Полученное на обучающей
выборке трехступенчатое правило на первом шаге определяло зрелость
рубца; в случае, если рубец зрелый, определялась вероятность его
«нормального» или патологического формирования; на последнем шаге для
патологического
гипертрофическому
рубца
или
определялась
келоидному
его
принадлежность
к
типу.
Чувствительность
и
специфичность полученных правил превышали 90% на первых двух шагах, в
то время как доля верных отнесений в группу келоидных рубцов достигала
80%. При проверке правила на контрольной выборке точность определения
патологических рубцов снизилась до 60%. Причиной данного результата
могло послужить малое количество келоидных рубцов в выборке (10 в
95
обучающей и 3 в контрольной), а также характерное для них разнообразие
клинической картины.
В связи с этим был использован принципиально другой подход —
экспертный.
Для
текстологический
извлечения
метод,
экспертных
позволивший
знаний
был
сформировать
применен
первичное
пространство признаков (всего 16), характеризующих клиническую картину
различных типов рубцовой ткани. В ходе последующего интервьюирования и
диалогов с экспертом число признаков было сокращено до шести, наиболее
важных, по мнению эксперта, для дифференциальной диагностики типа
рубца: плотность, эластичность, цвет, высота рубца, наличие зуда и
гиперэстезии. Так как клиническая картина рубцов сильно варьировала в
зависимости от степени зрелости рубца, было принято решение разделить
три клинико-морфологических типа рубцов на «ранние» и «поздние». Таким
образом, было сформировано 7 групп, соответствующих различным клиникоморфологическим
ранние/поздние,
типам
рубца:
гипертрофические
незрелые,
нормотрофические
ранние/поздние,
келоидные
ранние/поздние. Были определены их весовые коэффициенты и связи между
значениями шести клинических признаков и типами рубца. Рубцу
присваивался тип, набравший наибольшее количество баллов.
При проверке полученного правила на выборке из 136 клинических
оценок рубцов (контрольная выборка) было выявлено, что правило позволяет
определять келоидные рубцы с 100% точностью, хотя при использовании
данной процедуры снизилась точность диагностики гипертрофических
рубцов. Однако на практике наиболее важной задачей является верное
определение келоидов, поэтому предпочтительным является применение
именно этого правила, несмотря на то, что оно приводит к гипердиагностике
келоидов.
Полученные правила были реализованы в виде программного модуля
для клинической оценки рубцов и объединены с модулем регистрации
96
случаев обращений. Вместе с приложением «Электронная скица» они
составили автоматизированную консультативную систему. Таким образом,
автоматизация
расчета
пораженной
поверхности
и
применение
разработанных правил позволяют снизить частоту ошибок в определении
площади ожога и типа рубцовой ткани, совершаемых как комбустиологами,
так и врачами других специальностей при ожоговой травме у детей.
97
ВЫВОДЫ
1.
Создана электронная скица, позволяющая повысить точность
вычисления
площади
ожога
за
счет
специально
разработанных
коэффициентов, учитывающих объемность человеческого тела.
2.
Разработанные правила поддержки принятия решений в процессе
диагностики типа рубцовой ткани на основе бинарной регрессии и
экспертного подхода, использующего логические решатели, отличаются
высокой эффективностью (Se, Sp>90%).
3.
Созданный программный модуль диагностики типа рубцовой
ткани обеспечивает консультативную помощь в определении типа рубца и
формировании рекомендаций по лечению.
4.
Разработанная автоматизированная консультативная система,
включающая
модули
дифференциальной
контролировать
оценки
диагностики
динамику
площади
типа
изменений
пораженной
рубцовой
ожоговых
поверхности
ткани,
и
позволяет
поверхностей
и
формирующихся рубцов.
5.
Эффективность
разработанных
программных
модулей
продемонстрирована в процессе опытной (клинической) эксплуатации - на
контрольной выборке точность определения типов рубцов не снизилась.
98
ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ
1.
Программное
использоваться
в
обеспечение
повседневной
«Электронная
клинической
скица»
практике
может
врачами
хирургических и ожоговых отделений для расчета площади пораженной
поверхности у пациентов разного возраста, обеспечивая динамическую
оценку процесса заживления раны и формирования рубца.
2. Для определения типа послеожогового рубца у детей может
применяться решающее правило, реализованное в виде программного
модуля. Наиболее вероятным считается тип рубца, набравший максимальную
сумму баллов.
3.
Компьютерную
программу
«Модуль
диагностики
типа
послеожогового рубца» целесообразно применять в ходе клинических
осмотров детей на этапе восстановительного лечения для автоматизации
расчета вероятности возможного типа рубца и формирования заключения,
включающего рекомендации по дальнейшему ведению пациента.
99
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1.
Алексеев, А.А. Анализ основных статистических показателей работы
российских ожоговых стационаров за 2009-2012 годы / А.А. Алексеев, Ю.Ш.
Тюрников // Сборник научных трудов IV Съезда комбустиологов России,
2013.— с.5-6.
2.
Алексеев, А.А. Классификация глубины поражения тканей при ожоге
/ А.А. Алексеев, К.М. Крылов // Сборник тезисов III Съезда комбустиологов
России, 2010.— с.3-4.
3.
Алексеев, А.А. Местное лечение пострадавших от ожогов в
амбулаторных условиях / А.А. Алексеев, А.Э. Бобровников // Медицинский
вестник. —2009. — Т.497— №.28.—с.9-10.
4.
Андрейчиков, А.В. Интеллектуальные информационные системы
/Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. —М.: Финансы и статистика, 2006.
— 424с.
5.
Арндт, К.А. Коррекция рубцов / под ред. К.А. Арндта. — М.: ООО
«Рид Элсивер», 2009. — 101с.
6.
Афоничев, К.А. Профилактика и лечение рубцовых последствий
ожогов у детей: дис. д-ра мед. наук: 14.01.15 / Афоничев Константин
Александрович. — Санкт-Петербург, 2010. — 181с.
7.
Афоничев, К. А. Реабилитация детей с рубцовыми последствиями
ожогов: особенности, ошибки, пути решения/ К.А. Афоничев, О.В.
Филиппова, А.Г. Баиндурашвили и др. // Травматология и ортопедия
России.—2010.—№1.— с.80-84.
8.
Баиндурашвили А.Г. Профилактика последствий ожогов у детей /
А.Г. Баиндурашвили, Т.А. Калева, К.А Афоничев // Российский вестник
детской хирургии, анестезиологии и реаниматологии. Приложение. Труды Х
Всероссийской научно-практической конференции «Актуальные проблемы
хирургии детского возраста».—2012. —с.25-26.
100
9.
Баиндурашвили,
А.Г.
Распространенность
ожогов
у
детей,
потребность в стационарном лечении, инвалидность / А.Г. Баиндурашвили,
К.С. Соловьева, А.В. Залетина // Российский вестник детской хирургии,
анестезиологии и реаниматологии. Приложение. Труды Х Всероссийской
научно-практической
конференции
«Актуальные
проблемы
хирургии
детского возраста».—2012.— с.26-27.
10.
Белоусов, А.Е. Рубцы и их коррекция. Очерки пластической хирургии
/ А.Е. Белоусов. — СПб: Командор-SPB, 2005. — 126с.
11.
Будкевич, Л.И. Информационные технологии в совершенствовании
лечения детей с термической травмой / Л.И. Будкевич, О.И. Старостин, Б.А.
Кобринский // Российский педиатрический журнал. — 2008.— №3. — с.2225.
12.
Будкевич
Л.И.
Электронная
история
болезни
с
поддержкой
врачебных решений при ожоговой травме у детей / Л.И. Будкевич, Б.А.
Кобринский, М.А. Подольная и др // Вестник новых медицинских
технологий. —2008. — Т.5. —№2.—с.232-233.
13.
Бююль, А. SPSS: искусство обработки информации. Анализ
статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: пер. с
нем. / А. Бююль, А. Цѐфель. — СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2005. —608с.
14.
Гаврилова, Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А.
Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. — СПб.: Питер, 2001. — 384с.
15.
Гаврилова, Т.А. Извлечение и структурирование знаний для
экспертных систем / Т.А. Гаврилова, К.Р. Червинская — М.: Радио и связь,
1992. — 200с.
16.
Галлямова, Ю.А. Гипертрофические и келоидные рубцы / Ю.А.
Галлямова, З.З. Кардашова // Лечащий врач. — 2009. —№10. — с.20-23.
101
17.
Гельфанд И.М. Очерки о совместной работе математиков и врачей /
И.М. Гельфанд, Б.И. Розенфельд, М.А. Шифрин — М.: Едиториал УРСС,
2005. – с.320.
18.
Гланц, С. Медикобиологическая статистика/ С. Гланц. — М.:
Практика, 1998. —460с.
19.
Джарратано Дж. Экспертные системы: принципы разработки и
программирование / Дж. Джарратано, Г. Райли — М., СПб., Киев: Изд. дом
«Вильямс», 2007. — 1147с.
20.
Джексон, П. Введение в экспертные системы /П. Джексон. — М. —
СПб. — Киев: Изд. дом «Вильямс», 2001 — 624с.
21.
Дубкова, С.Б. Совокупный анализ ошибок в процессе лечения
ожоговых больных. Причины летальности / С.Б. Дубкова // Сборник научных
трудов IV Съезда комбустиологов России, 2013. —с.19-20.
22.
Кобринский, Б.А. Интеграционные процессы в информатизации
здравоохранения / Б.А. Кобринский // Информационные технологии в
медицине. 2011-2012. — М.: «Радиотехника», 2012
23.
Кобринский Б.А. Консультативные интеллектуальные медицинские
системы: классификации, принципы построения, эффективность / Б.А.
Кобринский // Врач и информационные технологии. — 2008. — №2. — c.3847.
24.
Кобринский, Б.А. Медицинская информатика: учеб. для студ. высш.
учеб. заведений / Кобринский Б.А., Зарубина Т.В. 4-е изд, перераб. и доп. —
М.: Издательский центр «Академия», 2013. — 192с.
25.
Кобринский
Б.А.
Совершенствование
лечебно-диагностического
процесса у детей с ожоговой травмой на основе информационных
технологий / Б.А. Кобринский, О.И. Старостин // Скорая медицинская
помощь. —2006. —№7.—с.199.
102
26.
Ковалевский, А.А. Профилактика и лечение гипертрофических и
келоидных рубцов при ожогах: дис. канд. мед. наук: 14.00.27 / Ковалевский
Анатолий Александрович. — Омск, 2005. — 76с.
27.
Короткий, Н.Г. Келоидные и гипертрофические рубцы: клинико-
морфологические параллели / Н.Г. Короткий, В.В. Шафранов, А.В.Таганов и
др. // Детская хирургия. — 1998. —№4. — с.30-34.
28.
Куприн, П.Е. Коррекция келоидных и гипертрофических рубцов и
пути их профилактики в пластической хирургии: дис. канд. мед. наук:
14.00.27 / Куприн Павел Евгеньевич. — Великий Новгород, 2003. — 109с.
29.
Лапач,
C.Н.
Статистические
методы
в
медико-биологических
исследованиях с использованием Excel / С.Н Лапач, А.В. Чубенко, П.Н.
Бабич. — Киев: «Морион», 2001. — 408с.
30.
Лемешко,
Б.Ю.
Сравнительный
анализ
критериев
проверки
отклонения распределения от нормального закона / Б.Ю. Лемешко, С.Б.
Лемешко // Метрология. — 2005. —№2. — с.3-23.
31.
Нариньяни
А.С.
Не-факторы:
Неоднозначность
(доформальное
исследование) (1-я часть) / А.С. Нариньяни // Новости искусственного
интеллекта. — 2003. — Т.5. — №59. — с.47-55.
32.
Озерская О.С. Гипертрофические рубцы / О.С. Озерская // Журнал
дерматовенерологии и косметологии.—2002. —№1.— с.60-63.
33.
Озерская, О.С. Рубцы кожи и их дерматокосметологическая
коррекция/ О.С. Озерская.— СПб.: ОАО «Искусство России», 2007. — 224с.
+ 24с. цв. вклейки.
34.
Пезенцаль,
А.А.
Формирование
функциональной
модели
комплексной информационной системы медицинского учреждения / А.А.
Пезенцаль, А.С. Коваленко, Л.М. Козак // Электроника и связь. Тематический
выпуск «Электроника и нанотехнологии». — 2009.— с.201-207.
103
35.
Петров, С.В. Общая хирургия / С.В. Петров.— М.:ГЭОТАР-Медиа,
2010. — 768с.
36.
Пирогов,
В.Ю.
Информационные
системы
и
базы
данных:
организация и проектирование / В.Ю. Пирогов. — СПб.: БХВ-Петербург,
2009. — 528с.
37.
Подольная М.А. Электронная история болезни детей с ожоговой
травмой / М.А. Подольная, Л.Н. Таперова, Л.И. Будкевич и др. //
Математические методы в технике и технологиях. —2005. —№6.—с.148-150.
38.
Постернак, Г.И. Термическая травма у детей. Острый период.
Патогенез. Неотложная помощь / Г.И. Постернак, М.Ю. Ткачева // Медицина
неотложных состояний. —2009. —№5. —с.27-34.
39.
Реброва,
О.Ю.
Статистический
анализ
медицинских
данных.
Применение пакета прикладных программ STATISTICA / О.Ю. Реброва. —
М.: Медиасфера, 2002. — 312с.
40.
Самцов,
А.В.
Классификация,
сравнительная
клиническая
характеристика и тактика лечения келоидных и гипертрофических рубцов
кожи / А.В. Самцов, О.С. Озерская // Вестник дерматологии и венерологии.—
2002.—№2.— с.70-72.
41.
Смирнов,
«Эгаллохит»
и
С.В.
Сравнительная
геля
«Контратубекс»
оценка
в
эффективности
профилактике
глея
развития
послеожоговых рубцов / С.В. Смирнов, А.А. Алексеев, Ю.И. Тюрников //
Вопросы травматологии и ортопедии.—2012. — Т. 2—№3.— с.11-15.
42.
Соболева,
И.В.
Обоснование
тактики
лечения
детей
с
послеожоговыми рубцами кожи: дис. канд. мед. наук: 14.00.35 / Соболева
Ирина Викторовна. — М., 2007. — 190с.
43.
Соболь, Б.В. Способы реализации средствами СУБД Аccess и VBA
алгоритма определения распространенности и глубины ожоговых ран / Б.В.
Соболь, Б.Б. Жмайлов // Вестник ДГТУ. — 2002. —Т.2. — №12. — c.61-65.
104
44.
Старостин,
О.И.
Оптимизация
диагностического
и
лечебного
процессов у детей с термическими поражениями на основе информационных
технологий: дис. канд. мед. наук: 14.00.35 / Старостин Олег Игоревич. — М.,
2008. — 170с.
45.
Трофимов, С.В. Термические поражения у взрослых и детей:
основные лечебно-диагностические мероприятия / С.В. Трофимов, М.М.
Авхименко, С.С. Трифонова // Медицинская помощь. —2006. —№2.—с.3541.
46.
Трыкова
И.А.
Неинвазивная
дифференциальная
диагностика
гипертрофических и келоидных рубцов с помощью высокочастотного
ультразвука / И.А. Трыкова, И. Шаробаров // Анналы пластической,
реконструктивной и эстетической хирургии, 2012. —№3. — с.66-71.
47.
Тюрин, Ю.М. Анализ данных на компьютере / Ю.М. Тюрин,
А.А.Макаров // Под ред. В.Э.Фигурнова. — 3-е изд., перераб. и доп. — М.:
ИНФРА-М, 2003. — 544с.
48.
Уэно, Х. Представление и использование знаний: пер. с япон. / Х.
Уэно, М. Исидзука. — М.: Мир, 1989. —220с.
49.
Фисталь, Н.Н. Оценка эффективности препарата «Дерматикс» в
профилактике
и
лечении
послеожоговых
рубцов.
Фисталь
Н.Н.
//
келоидных
и
Комбустиология.—2009.—№28-29.
50.
Флакс,
Г.А.
Субъективные
ощущения
при
гипертрофических рубцах как критерий дифференциальной диагностики./
Г.А. Флакс // Военно-медицинский журнал. — 2011. —№9. — с.73-75.
51.
Чернавский
Д.С.
Распознавание. Аутодиагностика. Мышление,
Синергетика и наука о человеке / Д.С. Чернавский, В.П. Карп, И.В. Родштат
и др.. – М.: Радиотехника, 2004. – 272 с.
52.
Шафранов, В.В. Дифференциальная диагностика келоидных и
гипертрофических
рубцов,
основанная
на
различиях
в
кожной
105
чувствительности / В.В. Шафранов, А.В. Таганов, В.В. Гладько и др. //
Вестник дерматологии и венерологии. — 2011. —№4. — с.53-55.
53.
Шень, Н.П. Ожоги у детей / Н.П. Шень. — М.: Триада-Х, 2011. —
148с.
54.
Шехтер А.Б. Морфологическая диагностика рубцовых тканей и новая
клинико-морфологическая классификация рубцов кожи человека / Архив
патологии. — 2008. —№1. — с.6-13.
55.
Шурова, Л.В. Современные методы консервативного лечения детей с
послеожоговыми рубцами: учебно-методическое пособие / Л.В. Шурова, Л.И.
Будкевич, А.А. Алексеев и др. // ГБОУ ДПО «Российская медицинская
академия последипмлоного образования» . — М.: ГБОУ ДПО РМАПО, 2013.
— 52с.
56.
Ярушкина, Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем / Н.Г.
Ярушкина. — М.: Финансы и статистика, 2004. — 320с.
57.
Ahn, Y. Estimations of body surface area in newborns / Y. Ahn, R.M.
Garruto // Acta paediatrica. —2008. — Т.97. — № 3.—с.366-370.
58.
Atiyeh B.S. Keloid or hypertrophic scar: the controversy: review of the
literature / B.S. Atiyeh, M. Costagliola, S.N. Hayek // Ann Plast Surg. — 2005. —
Т.54. — №6. — с.676-680.
59.
Bae S.H. Analysis of frequency of use of different scar assessment scales
based on the scar condition and treatment method / S.H. Bae, Y.C. Bae // Arch
Plast Surg. — 2014. — Т.41. — №2. — с.111-115.
60.
Baryza, M.J. The Vancouver Scar Scale: an administration tool and its
interrater reliability / M.J. Baryza, G.A. Baryza // The Journal of burn care &
rehabilitation. —1995. —Т.16. — №5.—с.535-538.
61.
Bayat, A. Skin scarring / A. Bayat, D.A. McGrouther, M.W. Ferguson //
British medical journal. — 2003. —Т.326 — №7380. — с.88-92.
106
62.
Beausang, E. A new quantitative scale for clinical scar assessment / E.
Beausang, H. Floyd, K.W. Dunn et al. // Plastic and reconstructive surgery. —
1998. —T.120. — №6. — c.1954-1961.
63.
Berry M.G. Digitisation of the total burn surface area / M.G. Berry, T.I.
Goodwin, R.R. Misra et al // Burns. — 2006. — T.32. — №6. — c.684-688.
64.
Biryukov M.L. The scars caused by burns, their structure, varieties and
complications / M.L. Biryukov, T.N. Belyakova, G.I. Dmitriev //Acta Chir Plast.
— 1979. — T.21. — №2. — c.86-95.
65.
Brewer, A.C. Mobile Applications in Dermatology / A.C. Brewer, D.C.
Endly , J. Henley et al // JAMA dermatology. — 2013. — T.149. — №11. —
c.1300-1304.
66.
Brusselaers, N. Burn scar assessment: a systematic review of different scar
scales / N. Brusselaers, A. Pirayesh, H. Hoeksema et al. // The Journal of surgical
research. —2010. —T.164. — №1.—c.115-123.
67.
Budkevich, L.I. Evaluation of digital images quality for distant assessment
of burns in telemedicine / L.I. Budkevich, B.A. Kobrinskiy, O.I. tarostin et al. //
EWMA Journal. Supl. 21st conference of the European Wound Management
Association. Brussels, Belgium, 26 May 2011: Abstr.—2011. — T.11. — №2. –
с.77.
68.
Chen B.H. Advances in the research of application of clinical decision
support system in fluid resuscitation following severe burn / B.H. Chen, Y.Q. Li,
Q.Z. Luo // Zhonghua Shao Shang Za Zhi. — 2013. — T.29. — №1. — c.59-61.
69.
Crowe J.M. Reliability of photographic analysis in determining change in
scar appearance / J.M. Crowe , K. Simpson , W. Johnson et al. // J Burn Care
Rehabil. — 1998. — T.19. — №2. — c.183-186.
70.
Dean, A.G. Computerizing public health surveillance systems. / eds. S.M.
Teutsch, R.E. Churchill // Principles and Practice of Public Health Surveillance,
New York, 2000. — c.229-252.
107
71.
Demetrius A. M. A critical evaluation of the Lund and Browder chart /
Demetrius A. M. // Wounds —2007. —T.3. — №3.—c.58-68.
72.
Deveau, M. Mobile applications for dermatology / M. Deveau, S.
Chilukuri // Seminars in cutaneous medicine and surgery. — 2012. — T.31. —
№3. — c.174-182.
73.
Dirnberger, J. Modelling human burn injuries in a three-dimensional
virtual environment / J. Dirnberger, M. Giretzlehner, M. Ruhmer et al. // Studies in
health technology and informatics. — 2003. — T.94. — №. — c.52-58.
74.
Draaijers, L.J. Skin elasticity meter or subjective evaluation in scars: a
reliability assessment / L.J. Draaijers, Y.A. Botman, F.R. Tempelman et al. //
Burns. — 2004. — T.30. — №2. — c.109-114.
75.
Draaijers, L.J. The patient and observer scar assessment scale: a reliable
and feasible tool for scar evaluation. / L.J. Draaijers, F.R. Tempelman, Y.A.
Botmanet et al. // Plastic and reconstructive surgery. — 2004. —T.113. — №7. —
c.1960-1965.
76.
Du Bois, D. A formula to estimate the approximate surface area if height
and weight be known / D. Du Bois , E.F. Du Bois // Nutrition.—1989. —T.5. —
№5.— c.303-311.
77.
El Edelbi, R. Estimation of body surface area in various childhood ages —
validation of the Mosteller formula. / R. El Edelbi , S. Lindemalm, S. Eksborg //
Acta paediatrica —2012. —T.101. — №5.— c.540-544.
78.
Fearmonti, R. A Review of Scar Scales and Scar Measuring Devices / R.
Fearmonti, J. Bond, D. Erdmann et al. // Eplasty.—2010.—T.10. —№.—c.43.
79.
Forbes-Duchart, L. Determination of inter-rater reliability in pediatric burn
scar assessment using a modified version of the Vancouver Scar Scale. / L. ForbesDuchart, S. Marshall, A. Strock et al. // Journal of burn care & research. —
2007.— T.28. — №.3.—с.460-467.
108
80.
Gankande, T.U. A modified Vancouver Scar Scale linked with TBSA
(mVSS-TBSA): Inter-rater reliability of an innovative burn scar assessment
method / T.U. Gankande, F.M. Wooda, D.W. Edgar et al. // Burns. — 2013.—
T.39. —№6.—c.1142-1149.
81.
Garcia-Velasco, M. Compression treatment of hypertrophic scars in burned
children / M. Garcia-Velasco, R. Ley, D. Mutch et al. // Canadian journal of
surgery.—1978.— T.21. —№5.—c.450-452.
82.
Giretzlehner M. The determination of total burn surface area: How much
difference? / M. Giretzlehner, J. Dirnberger, R. Owen et al // Burns. — 2013. —
T.39. —№6. — c.1107-1113.
83.
Herbert H.L. One Burn One Standard / H.L. Herbert, M. Giretzlehner //
Book of abstract. 15th European Burns Association Congress, Eds: L.-P. Kamolz,
H. Andel — Vienna, 2013. —c.40.
84.
Haycock, G.B. Geometric method for measuring body surface area: a
height-weight formula validated in infants, children, and adults./ G.B. Haycock,
G.J. Schwartz, D.H. Wisotsky // The Journal of pediatrics. — 1978. —T.93. —
№1. — c.62-66.
85.
Ji S.Y. A comparative analysis of multi-level computer-assisted decision
making systems for traumatic injuries / S.Y. Ji, R. Smith, T. Huynh et al // BMC
Med Inform Decis Mak. — 2009. — T.9. —c.2.
86.
Kelf, T.A. Scar tissue classification using nonlinear optical microscopy
and discriminant analysis / T.A. Kelf, M. Gosnell, B. Sandnes et al. // J
Biophotonics. — 2012. — T.5. — №2. — c.159-167.
87.
Knaysi, G.A. The role of nines: its history and accuracy/ G.A. Knaysi, G.F.
Crikelair, B. Cosman // Plastic and reconstructive surgery. — 1968. — T.41. —
№6. — c.560-563.
88.
Lund, C.C. The estimation of areas of burns/ C.C. Lund, N.C. Browder //
Surg Gynaecol Obstet —1944. — T.79. —c.352-358.
109
89.
Magliaro A. Skin hardness measurement in hypertrophic scars / A.
Magliaro, M. Romanelli // Wounds.—2003. —T.15. —c.66-70.
90.
Malic, C.C. Resuscitation burn card — a useful tool for burn injury
assessment / C.C. Malic , R.O. Karoo, O. Austin et al. // Burns. —2007. — T.33.
— №2.—c.195-199.
91.
Mann, E.A. Computer decision support software safely improves glycemic
control in the burn intensive care unit: arandomized controlled clinical study /
/E.A. Mann, J.A. Jones, S.E. Wolf et al. /J Burn Care Res. —2011. — T.32. —
№2.—c.246-255.
92.
Masters M. Reliability testing of a new scar assessment tool, Matching
Assessment of Scars and Photographs (MAPS) / M. Masters , M. McMahon, B.
Svens // J Burn Care Rehabil. — 2005. — T.26. — №3. — c.273-284.
93.
Matveev N. The role of color accuracy of digital images in distant
evaluation of burns / N. Matveev, B. Kobrinskiy, L. Budkevich et al. //
International symposium of International Society for Biophysics and Imaging of
the Skin, Besancon, France, 10-12 September, 2009. Congress book. – c.117.
94.
Mercer, N.S. The Frenchay Burns Chart / N.S. Mercer, R.J. Price, S.
Maude et al. // Burns, including thermal injury—1988. — T.14. — №1.—c.58-59.
95.
Mosteller, R.D. Simplified calculation of body-surface area. / Mosteller
R.D. // The New England journal of medicine. —1987. — T.317. — №17.—
c.1098.
96.
Nedelec, B. Rating the resolving hypertrophic scar: comparison of the
Vancouver Scar Scale and scar volume / B. Nedelec, H.A. Shankowsky, E.E.
Tredget // The Journal of burn care & rehabilitation.—2000. —T.21. — №3.—
c.205-212.
97.
Neuwalder, J.M. A review of computer-aided body surface area
determination: SAGE II and EPRI's 3D Burn Vision / J.M. Neuwalder, C.
110
Sampson, K.H. Breuing et al. // The Journal of burn care & rehabilitation.—2002.
— T.23. — №1.—c.55-59.
98.
Papier, A. Decision support in dermatology and medicine: history and
recent developments / A. Papier // Seminars in cutaneous medicine and surgery. —
2012. — T.31. — №3. — c.153-159.
99.
Prieto M. F. A system for 3D representation of burns and calculation of
burnt skin area./ M.F. Prieto, B. Acha, T. Gómez-Cía et al. // Burns. — 2011. —
T.37. — №7. — c.1233-1240.
100.
Rhodes J. The surface area of the hand and the palm for estimating
percentage of total body surface area: results of a meta-analysis / J. Rhodes, C.
Clay, M. Phillips // Br J Dermatol. — 2013. — T.169. — №1. — c.76-84.
101.
Sakson, J.A. Simplified chart for estimating burn areas / J.A. Sakson //
American journal of surgery. —1959. —T.98. — №.—c.693-694.
102.
Salinas J. Computerized decision support system improves fluid
resuscitation following severe burns: an original study / J. Salinas, K.K. Chung,
E.A. Mann et al. // Crit Care Med. — 2011. — T.39. — №9. — c.2031-2038.
103.
Sullivan T. Rating the burn scar / T. Sullivan , J. Smith , J. Kermode et al.
// J Burn Care Rehabil. — 1990. — T.11. — №3. — c.256-260.
104.
Scott-Conner, C.E. Burn area measurement by computerized planimetry /
C.E. Scott-Conner, K.M. Clarke, H.F. Conner // J Trauma. — 1988. — T.28. —
№5. — c.638-641.
105.
Smith, G.M. Burn-induced cosmetic disfigurement: can it be measured
reliably? / G.M. Smith, D.M. Tompkins, M.E. Bigelow et al. // The Journal of burn
care & rehabilitation.—1988.— T.9. — №4.—c.371-375.
106.
Sofos, S. S. Medical innovation — a starting point for plastic surgeons /
S.S. Sofos , R. Pritchard-Jones, C. Seaton et al. // Annals of plastic surgery. —
2012. — T.69. — №3. — c.225 -227.
111
107.
Sullivan, T. Rating the burn scar / T. Sullivan, J. Smith, J. Kermode et al. //
The Journal of burn care & rehabilitation.—1990. — T.11. — №3.—c.256-260.
108.
Tyack, Z. A systemic review of the quality of burn scar ratings scales for
clinical and research use / Z. Tyack, M. Simons, A. Spink et al. // Burns. — 2011.
— T.38. — №2. —c. 6–18.
109.
Van de Kar, A.L. Reliable and feasible evaluation of linear scars by the
Patient and Observer Scar Assessment Scale / A.L. van de Kar, L.U. Corion, M.J.
Smeulders et al. // Plastic and reconstructive surgery. — 2005. — T.116. — №2.
— c.514-522.
110.
Vardell, E. VisualDx: a visual diagnostic decision support tool / E. Vardell,
C. Bou-Crick // Medical reference services quarterly. — 2012. — T.31. — №4. —
c.414-424.
111.
Wachtel, T.L. The inter-rater reliability of estimating the size of burns
from various burn area chart drawings/ T.L. Wachtel, C.C. Berry, E.E. Wachtel et
al. // Burns. — 2000. — T.26. — №2. — c.156-170.
112.
Williams, J.F. Comparison of traditional burn wound mapping with a
computerized program. J.F. Williams, B.T. King , J.K. Aden et al. // J Burn Care
Res. — 2013. — T.34. — №1. — c.29-35.
113.
Yeong, E.K. Improved burn scar assessment with use of a new scar-rating
scale / E.K. Yeong, R. Mann, L.H. Engrav et al. // The Journal of burn care &
rehabilitation.—1997. —T.18. — №4.—c.353-355.
Электронные источники
114.
Материалы
сайта
Всемирной
организации
здравоохранения//
http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs365/ru/ (дата обращения 6.11.2014)
115.
Материалы
сайта
компании
Medicapps
Ltd.
//
http://www.merseyburns.com (дата обращения 6.11.2014)
116.
Материалы сайта компании Omesoft // http://www.omesoft.com (дата
обращения 10.09.2013)
112
117.
Материалы сайта компании RisK Software // http://www.burncase.at
(дата обращения 6.11.2014)
118.
Материалы
сайта
компании
SageDiagram,
LLC
//
https://www.sagediagram.com (дата обращения 6.11.2014)
119.
Алексеев, А.А. Профилактика и лечение послеожоговых рубцов
силикон-содержащими
повязками
мепиформ
/
А.А.
Алексеев,
А.Э.
Бобровников, А.Б. Акименко // http://combustiolog.ru/journal/profilaktika-ilechenie-posleozhogovy-h-rubtsov-silikonsoderzhashhimi-povyazkami-mepiform/
(дата обращения 11.11.2014)
120.
Марковская О.В. Анализ ошибок в оценке площади ожога и оказании
первой медицинской помощи бригадами СМП / О.В. Марковская, А.К.
Штукатуров
//
http://www.03-ektb.ru/feldsheru/stati/aspecty-emp/210-analiz-
oshibok-v-ocenke-ploschadi-ojoga-i-okazanii-pervoi-medicinskoi-pomoschibrigadami-smp (дата обращения 6.11.2014)
121.
Телешов
С.Б.
Обоснование
применения
внутривенных
иммуноглобулинов у детей с тяжелой термической травмой / С.Б. Телешов,
В.Г. Жуля, Т.В. Родыгина и др. // http://combustiolog.ru/journal/obosnovanieprimeneniya-vnutrivenny-h-immunoglobulinov-u-detej-s-tyazheloj-termicheskojtravmoj/ (дата обращения 11.11.2014)
113
ПРИЛОЖЕНИЯ
114
Приложение
1.
Свидетельство
Роспатента
регистрации программы «Электронная скица»
о
государственной
115
Приложение
2.
Свидетельство
Роспатента
о
государственной
регистрации программы «Модуль диагностики типа послеожогового рубца»
116
Приложение 3. Связи и их весовые коэффициенты между значениями
клинических признаков и типами поздних рубцов
117
Приложение 4. Связи и их весовые коэффициенты между значениями
клинических признаков и типами ранних рубцов
118
Приложение 5. Отрицательные связи между значениями клинических
признаков и типами поздних рубцов (связь «НЕ»)
119
Приложение 6. Отрицательные связи между значениями клинических
признаков и типами ранних рубцов (связь «НЕ»)
Документ
Категория
Книги
Просмотров
20
Размер файла
3 036 Кб
Теги
101
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа