Глава III. Методы исследования больных

Опыт клиники сердечно-сосудистой хирургии имени. П.А.Куприянова Военно-медицинской академии в изучении ИЭ позволил нам выбрать наиболее информативные признаки для составления формализованной истории болезни (приложение 1).

Обследование больных начиналось с изучения клинической картины. В первые дни пребывания больных в клинике проводилась дифференциальная диагностика и оценка признаков заболевания. Состояние больных в процессе лечения оценивали по динамике клинического течения и показателям инструментальных и лабораторных исследований.

Каждому признаку по бинарному коду присваивались значения: нет – 0, есть – 1, что позволило упростить ввод данных в персональный компьютер. Было проанализировано более 190 клинико-инструментальных и лабораторных признаков инфекционного эндокардита. В зависимости от степени выраженности они были переведены в условные единицы (норма-0, незначительное отклонение-1, умеренные сдвиги-2, выраженные изменения-3). Эта кодировка, является обще приемлемой при оценке качественных признаков. Кроме того, разработаны методы оценки микробных вегетаций (Хубулава Г.Г.,1995), результаты рентгенологического и электрокардиографического исследования, были модифицированы для ввода в персональный компьютер.

Формализованная история болезни включает шесть разделов. В группе признаков с 1 по 15 оценивается возраст, пол и анамнез заболевания. Признаки с 16 по 43 описывают жалобы больного. При помощи следующей группы признаков с 44 по 84 систематизируются данные объективного исследования больного. Признаки с 85 по 151 характеризуют результаты инструментальных методов исследования. Признаки с 152 по 190 отражают данные лабораторных исследований. Особенностью разработанной истории болезни является отсутствие в ней признаков, прямо указывающих на характер заболевания.

Временные интервалы, показатели уровня артериального давления, частоты сердечных сокращений и дыхательных движений грудной клетки, увеличения печени, показатели эхокардиографического и лабораторного исследования представлены в абсолютных цифрах.

Показатели сократительной, насосной функции сердца и центральной гемодинамики изучали по данным эхокардиографии, которая проводилась на аппарате “ACUSON-128 XP/10” (США) векторным датчиком с частотой 4,0 и 3,5 МГц с использованием В, М – модального режимов, спектрального, постоянно-волнового и цветного допплера по стандартной методике.

Рассчитывались следующие показатели: конечный систолический (КСР ЛЖ) и диастолический размер левого желудочка (КДР ЛЖ), толщина задней стенки в диастолу (ТЗС ЛЖд), конечный систолический (КСО ЛЖ) и диастолический объёмы (КДО ЛЖ), ударный объём (УО ЛЖ), фракция выброса (ФВ ЛЖ), фракция укорочения (ФУ ЛЖ), конечный систолический (КСИ ЛЖ) и диастолический индексы (КДИ ЛЖ), масса миокарда (ММ ЛЖ), индекс массы миокарда (ИММ ЛЖ), индекс расслабления миокарда (ИРМ ЛЖ), а так же сердечный индекс (СИ), ударный индекс (УИ), минутный объём кровообращения (МОК), удельное периферическое сопротивление (УПС) по общепринятым методикам.

Конечный систолический и диастолический объём левого желудочка рассчитывали по методу Teicholz (Шиллер Н., Осипов Н.А.,1996). Массу миокарда левого желудочка рассчитывали по формуле Troia Е. в модификации Ю.Н. Беленкова (1973,1985).

Регистрацию ЭКГ покоя осуществляли на электрокардиографе “BIOSET – 8000”(ФРГ) с использованием компьютерной программы анализа “HES-MWZ-EKG”(ФРГ,1997). Изменения со стороны лёгких и сердца оценивали по результатам рентгенографии органов грудной клетки в двух проекциях.

Всем больным проводились лабораторные исследования. Биохимические показатели крови (общий билирубин, общий белок, альбумин, глобулин, альбумин-глобулиновый индекс, креатинин, АсТ, АлТ, щелочная фосфотаза, азот мочевины и др.) определяли с использованием биохимических анализаторов “SMA 12/60” фирмы “Technicon”(США) и “Spectrum T0–12” фирмы “ABBOTT”(США).

Диагностика основных гематологических синдромов включала в себя клинический анализ периферической крови, расчёт лейкоцитарного индекса интоксикации. Систему гемостаза у больных исследовали, оценивая величину протромбинового индекса (Туголуков В.Н.,1953) и концентрацию общего фибриногена (Рутберг Г.А.,1961). Иммунный статус оценивали путем определения иммуноглобулинов M, G, A (Mancini G. et al.,1965), циркулирующих иммунных комплексов (Гриневич Ю.А., Алферова А.Н.,1981).

Использовали определение лейкоцитарного индекса интоксикации из общеклинического анализа крови по методике Я.Я.Кальф-Калифа (1941):

                             (4Ми + 3Ю + 2П + С)*(Пл + 1)

ЛИИ (усл. ед.) = --------------------------------------,

                                    (Л + Мо)*(Э + 1)

где: Ми, Ю, П, С, Пл, Л, Мо, Э – процентное содержание в крови миелоцитов, юных, палочкоядерных, сегментоядерных нейтрофилов, плазматических клеток, лимфоцитов, моноцитов, эозинофилов.

Внедрение в клиническую практику персональных ЭВМ и применение математического анализа позволяет по-новому решать диагностические задачи. При этом суть получаемых моделей сопряжена с особенностями математических методов анализа, поэтому целесообразно кратко остановиться на их характеристике.

Факторный анализ – метод, основанный на определении влияния переменной величины (признака, симптома), принимающей в некоторый момент времени определённое значение на исследуемый объект. Основой метода является оценка взаимных связей признаков, осуществляемая составлением корреляционной матрицы. Нахождение векторов матрицы – факторов – позволяет ранжировать группы признаков по степени их значимости.

Первый фактор вбирает в себя максимум информации о взаимных связях симптомов и позволяет выявить наиболее общие черты исследуемого явления. Второй и последующие факторы объединяют признаки, которые дополняют информацию об исследуемом явлении, оттеняя отдельные существенные и частные свойства болезни. Информация, которую несёт каждый фактор, оценивается процентом дисперсии, имеющим наибольшую величину в первом факторе и убывающую в последующих. Значения первого, второго и каждого последующего фактора ортогональны, то есть коэффициент корреляции меду ними равен нулю.

Использование этого метода позволяет установить связь между заболеванием и его симптомами, выявить признаки, не имеющие прямой связи с данным заболеванием. Таким образом, этот анализ позволяет создать классификацию признаков (симптомов) исследуемого заболевания с указанием весового вклада каждого и всех признаков.

Корреляционный анализ предназначен для изучения влияния признаков (симптомов) заболевания на прогнозируемый параметр. Он позволяет оценить силу и направление их воздействия на прогнозируемый параметр.

Дискриминантный анализ – метод математического исследования, который позволяет формировать диагностические модели заболевания, с его помощью оценивается вес каждого признака (симптома) болезни по отношению ко всем остальным. Максимальное абсолютное число имеет наибольшую вероятность для установления диагноза. Этот анализ является наиболее удачной моделью дифференциального диагноза. Он позволяет выявить наиболее значимые дифференциально-диагностические признаки и симтомы, получить модели диагностики:

где:Y_1-3 – прогностический показатель, 1-3 – номера групп по осложнениям, степеням тяжести заболевания и т.д., А-постоянные коэффициенты дискриминантной функции, Х-значения диагностических признаков больного, К_1-3-константный показатель уравнения для каждой группы.

Отбор клинических, инструментальных и лабораторных признаков заболевания производится согласно степени их информативности и достоверности по F-критерию Фишера и уровню его значимости по t-критерию Стьюдента (при p<0,05). Качественная оценка силы взаимосвязей между признаками болезни производится по абсолютной величине коеффициента множественной корреляции (R). При R<0,03 связь оценивается как слабая, при 0,03<R<0,07 – как умеренная, при R>0,07 – как сильная. При отрицательном значении R, связь между признаками признаётся отрицательной (с увеличением признака Х значение показателя прогноза Y уменьшается). В случае положительного значении R, связь между переменными оценивается как положительная (с увеличением признака Х значение показателя прогноза Y увеличивается).

Вышеуказанные методы анализа применяются для выделения наиболее значимых признаков и симптомов в группы аналогичные понятию “синдрома”, классификации исследуемого материала, выделения патогномоничных признаков и построения моделей диагноза ИЭ. Они помогают исследователю сравнить варианты клинического течения и определить значимость (ранг) ведущих клинических симптомов и синдромов заболевания.

Для корректного анализа материала, последовательно определяется R каждого клинического, инструментального и лабораторного признака. Это возможно при определении R каждого симптома по результатам общей клинической картины ИЭ (общей модели), которая была построена без учета тяжести заболевания и верифицирующих признаков. Взвешенные таким образом признаки и симптомы имеют “усреднённый весовой коэффициент“, который является эталоном при сравнении этих же признаков, у больных ИЭ с различной тяжестью течения.

Способ создания обобщенной клинической картины заболевания и “взвешивание” каждого признака используется для поисков различий в клиническом течении и в клинико-морфологической картине ИЭ. При этом предполагается, что эти характеристики обеспечиваются высокой степенью вероятности в патогенетической совокупности симптомов и синдромов, определяющих клиническую картину заболевания.

Математическая обработка результатов исследования проводилась с использованием персонального компьютера IBM PC/АТ-586 по пакетам статистических программ “STATISTICA-5.0” (Киреев О.В. и соавт.,1997; Боровиков В.П. и соавт.,1997).