Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Современные проблемы организации медицинской помощи пострадавшим с черепно-мозговой травмой 13
1.1 Анализ распространенности черепно-мозговой травмы и организация медицинской помощи пострадавшим с черепно-мозговой травмой в Российской Федерации 13
1.2 Пути оптимизации нейрохирургической помощи в Российской Федерации и иностранных государствах 35
Глава 2. Материал и методы исследования. Характеристика базы исследования 43
2.1 Методы, материалы и этапы исследования 43
2.2 Характеристика базы проведения исследования 52
Глава 3. Динамика распространенности черепно-мозговых травм и медико-социальная характеристика пострадавших с внутричерепными травмами в Рязанской области 58
3.1 Динамика распространенности черепно-мозговых травм в Рязанской области в 2013-2019 годах 58
3.2 Медико-социальная характеристика пострадавших с внутричерепными травмами в Рязанской области в 2013-2019 годах 61
Глава 4. Организация специализированной нейрохирургической медицинской помощи в Рязанской области и ее субъективная оценка врачами-нейрохирургами и пациентами 67
4.1 Структура и кадровый состав нейрохирургической помощи в Рязанской области 67
4.2 Оценка врачами-нейрохирургами организации нейрохирургической медицинской помощи 73
4.3 Субъективная оценка пациентов нейрохирургического профиля оказанной медицинской помощью 79
Глава 5. Пути совершенствования организации специализированной медицинской помощи и формирование потоковой модели оказания медицинской помощи пациентам с черепно-мозговыми травмами в Рязанской области 84
5.1 Разработка маршрутизации пациентов с черепно-мозговой травмой в Рязанской области 85
5.2 Обеспечение качества оказания медицинской помощи пациентам с черепно-мозговой травмой 91
5.3 Потоковая модель оказания специализированной помощи пациентам с черепно-мозговой травмой 93
Глава 6. Сравнительная оценка исходов лечения, проведенного на основании применения новой потоковой модели 100
6.1 Ретроспективный анализ карт стационарного больного 100
6.2 Предикторы клинических исходов у пациентов в остром периоде черепно-мозговой травмы, выделенные на основе логит-регрессионного анализа и технологии искусственных нейронных сетей 108
Заключение 118
Выводы 125
Практические рекомендации 128
Список сокращений 130
Список литературы 131
Приложение А 158
Приложение Б 195
Приложение В 203
- Анализ распространенности черепно-мозговой травмы и организация медицинской помощи пострадавшим с черепно-мозговой травмой в Российской Федерации
- Динамика распространенности черепно-мозговых травм в Рязанской области в 2013-2019 годах
- Разработка маршрутизации пациентов с черепно-мозговой травмой в Рязанской области
- Предикторы клинических исходов у пациентов в остром периоде черепно-мозговой травмы, выделенные на основе логит-регрессионного анализа и технологии искусственных нейронных сетей
Анализ распространенности черепно-мозговой травмы и организация медицинской помощи пострадавшим с черепно-мозговой травмой в Российской Федерации
В современном мире одной из значимых и трудно решаемых медико-социальных проблем наряду с сердечно-сосудистыми и онкологическими заболеваниями является травматизм. Эта проблема представляется не только медицинской, но и входит в разряд социально-экономических проблем, поскольку среди причин смертности в молодом и среднем возрасте первое место занимает травма [7, 22]. «Травматизм в современных условиях выступает все более важной социально-экономической проблемой в связи с урбанизацией и механизацией жизни людей» [68, 142, 143].
По данным Организации Объединенных Наций: «Ежегодно во всем мире только в результате дорожно-транспортных происшествий погибают более 1,2 млн. человек и от 20 до 60 млн. человек получают несмертельные травмы (The World Health Report, 2019). Травмы в большинстве стран занимают второе место в структуре смертности уступая только сердечно – сосудистых заболеваний» [16, 30, 46, 204]. В литературных источниках указывается, что «в Российской Федерации в целом среди причин первичной инвалидности и смертности травмы занимают третье место, а у лиц трудоспособного возраста являются ведущей причиной смерти» [6, 18, 179, 197, 204].
«В нашей стране ежегодные безвозвратные потери только при дорожно-транспортных происшествиях превышают 35 тыс. человек, причем, в большинстве случаев это лица трудоспособного возраста. 70% пострадавших от травм составляют лица молодого, трудоспособного возраста, при этом неуклонный рост травматизма стал серьезной угрозой здоровью и трудоспособности нации» [103].
Черепно-мозговая травма (далее – ЧМТ) является одной из ведущих причин смерти и инвалидизации населения в большинстве стран мира [6, 18, 30, 46, 197, 204].
Черепно-мозговые травмы относятся к наиболее распространенным видам повреждений и составляют до 50% всех видов травм [72, 92, 103, 108]. В статистике травматизма на повреждения головного мозга приходится 25-30% всех травм, ЧМТ являются причиной более половины смертельных исходов. По данным ряда авторов смертность от черепно-мозговой травмы составляет 1% от общей смертности, а наибольшая летальность наблюдается при транспортных и криминальных травмах, соответственно 26,4% и 8,3% [16, 30, 46, 84, 179, 197, 204].
По данным литературных источников в России мужчины получали смертельную ЧМТ чаще женщины в 3,2 раза. Смертность от ЧМТ среди мужчин и женщин соответственно составляла 0,91% и 0,23 %. В большинстве случаев среди пострадавших с ЧМТ оказывались люди трудоспособного возраста, которые составляют основу экономики страны [83].
По величине наносимого социально-экономического ущерба вследствие преждевременной гибели трудоспособных людей или остатка прожитых лет с ограничением функций организма инвалидов вследствие травм (показатель DALY), травмы занимают второе место после сердечно - сосудистых заболеваний. «Экономический ущерб от дорожно-транспортного травматизма и его последствий в настоящее время колеблется в разных странах мира от 2 до 10 % ВВП» [46, 84, 179, 197].
Кроме того, что в результате тяжелых ЧМТ отмечается высокая летальность, по данным некоторых авторов «в России среди выживших пострадавших с ЧМТ до 75-80 % остаются с тяжелыми неврологическими дефектами, что ведет к росту инвалидизации населения» [16, 48, 129]. По данным ряда авторов «последствия нейротравматизма только в России ежегодно приводят к стойкой утрате трудоспособности более 100 тыс. человек, причем 40-60% из них признаются инвалидами I и II групп, что чревато серьезным экономическим ущербом, который достигает 1,5% ВВП» [68, 142, 143].
Как одно из серьезных последствий ЧМТ можно считать поражение когнитивных способностей человека, что в современном информационном обществе является не менее важной проблемой, чем нарушение соматического здоровья. При этом проблема инвалидизации, нарушения когнитивных функций, снижения качества жизни является серьезной проблемой не только для человека, получившего ЧМТ, но и для общества в целом [12, 17, 103, 108].
Распространенными причинами ЧМТ являются дорожно-транспортные происшествия, бытовой и производственный травматизм, спортивные травмы, нападения и физическое насилие [28, 29, 56, 104, 109]. Многие авторы подтверждают, что довольно часто травмы случаются в состоянии алкогольного опьянения [148, 149, 163]. По данным некоторых исследований: «Алкогольное опьянение было установлено среди 25,3%, получивших ЧМТ. Количество нетрезвых пострадавших среди получивших ушиб головного мозга тяжелой степени возрастает до 47,6%, а среди погибших до 55,8%» [16, 30, 46, 84, 129, 148, 149, 163].
Следует отметить, что проблема травматизма, в т.ч. проблема ЧМТ, становится особенно актуальной в связи с нарастающими случаями террористических актов и локальных войн [1, 12, 25, 211].
Актуальной медицинской проблемой так же является сочетанная травма. «Количество больных с сочетанной травмой увеличивается из года в год, как по частоте, так и по тяжести повреждений» [19, 31, 58, 67, 73, 82, 93, 144].
Сочетанная ЧМТ является самой частой из всех сочетанных травм. [19, 31, 58, 67]. По данным литературы «сочетанная ЧМТ составляют от 43 до 68 % случаев, причем превалирующими при сочетанной травме являются черепно-мозговые повреждения» [73, 82, 93, 101, 116, 134]. Политравма, в том числе и сочетанная ЧМТ, занимает существенное место в структуре заболеваний, приводящих к летальному исходу и инвалидизации пациентов, а, следовательно, снижению трудовых ресурсов государства [7, 9, 22, 67, 72, 92, 103, 106].
Ещё в ноябре 2005 г. на заседании президиума Госсовета Президент Российской Федерации выделил актуальность вопросов, связанных с тяжелыми травмами, в исходе которых гибнут и становятся инвалидами лица трудоспособного возраста нашей страны.
И в нынешних условиях вопросы оптимизации организации медицинской помощи населения остаются актуальными [17, 21, 68, 142, 143].
В связи со значительным ростом летальности сочетанной травмы, по сравнению с изолированной травмой, за последние 10-15 лет интерес к проблеме сочетанной травмы только растёт. [16, 30, 46, 84, 179, 204]. Так, по данным ряда авторов «летальность при изолированной ЧМТ колеблется в пределах 1-3 %, а при сочетанной ЧМТ - от 20,4 до 35 %. В России летальность при тяжелой сочетанной черепно-мозговой травме по-прежнему достигает 80 %» [40, 46, 84]. Летальность при тяжелой сочетанной ЧМТ сохраняется высокой и составляет более 70% в медицинских организациях Московской области [103]. «При очень тяжелых сочетанных травмах опорно-двигательного аппарата, груди, живота с повреждениями паренхиматозных органов (сердце, легкие, печень, селезенка), особенно с последующим массивным кровотечением, с черепно-мозговыми повреждениями летальность достигает 90-100 %» [101, 105, 116, 141].
Черепно-мозговая травма входит в состав тяжёлых сочетанных травм в 70 -90% случаев, а ее последствия являются не только клинической, но и социально-экономической проблемой. Пострадавшие с политравмой являются наиболее сложными пациентами для системы здравоохранения, лечение которых необходимо проводит в специализированных многопрофильных травмоцентрах, что требует особого внимания к организации медицинской помощи таким пациентам.
Динамика распространенности черепно-мозговых травм в Рязанской области в 2013-2019 годах
Анализ динамики черепно-мозговых травм у взрослого населения – в группе 18 лет и старше, а также в группе лиц старше трудоспособного возраста проводился по форме федерального статистического наблюдения в сфере здравоохранения № 57 «Травмы по характеру и соответствующие им внешние причины» по Рязанской области в период 2013-2019 гг.
В 2013 году на территории Рязанской области был зарегистрирован 1781 пациент в возрасте 18 лет и старше, обратившихся за медицинской помощью по поводу внутричерепной травмы. В общей численности всех травм доля внутричерепных травм (Код по МКБ-10 S-06) составила 2,3%. Гендерные особенности распространенности черепно-мозговых травм выражались в том, что мужчины, получившие внутричерепную травму (1005 чел.), составляли 56,4%, женщины (776 чел.) – 43,6%. Число мужчин, получивших черепно-мозговую травму, превышало число женщин с ЧМТ.
Внутричерепные травмы, связанные с производством (37 чел.), составили 2,1% среди всех черепно-мозговых травм. Среди мужчин производственные травмы были распространены несколько больше (23 чел.) 62,2%, чем среди женщин (14 чел.) 37,8%.
В структуре производственных травм наиболее часто встречались внутричерепные травмы в промышленности (12 чел.) – 32,4%. Причем мужчины получали травмы головного мозга в 2 раза чаще женщин: мужчины (8 чел.) составляли 66,7%, женщины (4 чел.) – 33,3%.
Наименьшее число внутричерепных травм в 2013 году было получено в сельском хозяйстве (2 чел.) - 5,4% от всех производственных внутричерепных травм, причем получили внутричерепные травмы только женщины (2 чел.).
Транспортные, в подавляющем большинстве автодорожные, производственные внутричерепные травмы (10 чел.) составили 27,0% в равной пропорции среди мужчин (5 чел.) и женщин (5 чел.). 35,1% всех производственных травм (13 чел.) составили прочие производственные внутричерепные травмы.
В общей структуре внутричерепных травм, травмы не связанные с производством (1744 чел.) составили подавляющую долю – 97,9%. Мужчины, получившие внутричерепную непроизводственную травму (982 чел.), составляли 56,3%, женщины (762 чел.) – 43,7%. При получении внутричерепных непроизводственных травм больше женщин страдали мужчины, хотя различия были не так выражены, как при производственных черепно-мозговых травмах.
Среди внутричерепных травм, не связанных с производством, самую значительную долю составляли бытовые травмы (1360 чел.) - 76,3%. При этом большую долю составляли мужчины (755 чел.) 55,5%, женщины – (605 чел.) 44,5%.
11,1% составили уличные травмы (194 чел.), также как при ЧМТ от других причин от уличных внутричерепных травм пострадало 57,2% мужчин (111 чел.) и 42,2% женщин (83 чел.).
На долю транспортных травм (75 чел.) пришлось 5,5%, внутри этой группы пациентов мужчины (44 чел.) составляли 58,7%, женщины (31 чел.) – 41,3%. Подавляющее большинство 88,0% (66 чел.) транспортных травм являлись автодорожными. Среди мужчин автодорожных внутричерепных травм в структуре транспортных оказалось 93,2%, среди женщин – 80,6%. Самую незначительную долю во внутричерепных травмах, не связанных с производством, составили спортивные травмы (6 чел.) 0,3% в равной пропорции среди мужчин (3 чел.) и женщин (3 чел.).
Прочие внутричерепные травмы (109 чел.), не связанные с производством, составили 6,2% (рисунок 2).
В период с 2013 года до 2019 года число пострадавших с черепно-мозговыми травмами снижалось до 2016 года с незначительным подъемом в 2015 году по сравнению с 2016 годом, а далее с 2016 года общее число травм с повреждением головного мозга имело относительно стабильное значение. На протяжении последующих лет число пострадавших с черепно-мозговой травмой снизилось (на 20,4%) за счет других внешних причин (на 40,3%), но наблюдался рост черепно-мозговых травм, произошедших в результате транспортных несчастных случаев (на 82,4%) (рисунок 3). Эти данные подтверждают мировые и российские тенденции увеличения травматизма, сопровождающегося черепно-мозговыми травмами, в связи с дорожно-транспортными происшествиями.
Разработка маршрутизации пациентов с черепно-мозговой травмой в Рязанской области
До 2016 года в Рязанской области пациентов с черепно-мозговой травмой госпитализировали в медицинские организации, наиболее близко расположенные к месту, где произошла травма. Лечение пациентов с внутричерепной травмой осуществлялось в центральных районных больницах, в районных больницах, в хирургических отделениях многопрофильных больниц, а также в нейрохирургическом отделении Областной клинической больницы. При этом пациенты с черепно-мозговой травмой госпитализировались в медицинские организации, независимо от наличия в них диагностического оборудования (МРТ, КТ), реанимационного отделения или палаты интенсивной терапии, оснащения аппаратами ИВЛ. Часто оказание медицинской помощи пациентам с черепно-мозговой травмой проводилось врачами хирургами, не все из которых имели практическую подготовку по оказанию медицинской помощи при внутричерепной травме. При анализе формы статистического наблюдения №14 за 2014 и 2015 годы был выявлен высокий показатель госпитализации пациентов с внутричерепной травмой в непрофильные отделения центральных районных и районных больниц – 54, 6% - 59,5%. В эти годы летальность при черепно-мозговой травме в среднем в Рязанской области составлял 9,5% - 7,3% соответственно.
В 2016 году была разработана схема маршрутизации больных с черепно-мозговой травмой, в основу которой был положен принцип экстренной доставки пациента в специализированное нейрохирургическое отделение областной клинической больницы; в случае, если состояние пострадавшего не позволяло произвести медицинскую эвакуацию в специализированное нейрохирургическое отделение, пациент доставлялся в медицинскую организацию, на базе которой был открыт травмоцентр второго уровня, оснащенный компьютерным томографом, и имеющую в своем составе реанимационные койки и палату интенсивной терапии (Приказ Министерства здравоохранения Рязанской области № 49 от 17.01.2014 (с изменениями и дополнениями) «Об утверждении маршрутизации пациентов терапевтического, хирургического, гинекологического, педиатрического профиля, инфекционных больных») (рисунок 6).
Территория Рязанской области была разделена на зоны ответственности между пятью медицинскими организациями, расположенными в районах Рязанской области, и Областной клинической больницей, в составе которой имеется нейрохирургическое отделение. Зона приема пострадавших с черепно-мозговой травмой имеет радиус не более 60 км, что позволяет доставить пострадавшего в течение «золотого часа». В связи с разработанной маршрутизацией, во-первых, сократилось время, в течение которого проводилась медицинская эвакуация пострадавшего, во-вторых, была обеспечена возможность проведения диагностики с применением компьютерной томографии, что позволяло более точно поставить диагноз пострадавшему и решить вопрос консультации нейрохирурга.
В результате разработанной и внедренной в практику маршрутизации нейрохирургическое отделение Областной клинической больницы в 2016 году без доставки в центральные районные больницы госпитализировалась подавляющая часть пациентов с тяжелой внутричерепной травмой. При этом больничная летальность от черепно-мозговой травмы в целом по Рязанской области в 2016 году снизилась до 4,3 % с 7,3% в 2015 году, а в нейрохирургическом отделении Областной клинической больницы – с 12,1% в 2015 году до 7,0% в 2016 году (снижение в 1,7 раза). Кроме того, показатель средней продолжительности пребывания больного с черепно-мозговой травмой в круглосуточном стационаре также претерпел изменения: если в 2015 году этот показатель в областной клинической больнице составлял 18,1 койко-дня, то в 2016 году он снизился до 13,9 койко-дня (-23,2%).
Пациенты с черепно-мозговой травмой, которые в силу тяжести состояния не могли быть доставлены в нейрохирургическое отделение Областной клинической больницы, доставлялись в центральную районную больницу с целью стабилизации жизненно-важных функций и последующей транспортировки в профильное специализированное отделение Областной клинической больницы. Если пациент оставался нетранспортабельным, то для оказания медицинской помощи по санитарной авиации вызывался нейрохирург, в отдельных случаях
медицинская помощь оказывалась хирургами центральных районных больниц при консультировании специалистом нейрохирургом.
Рисковой точкой на догоспитальном этапе оказания медицинской помощи пострадавшему с черепно-мозговой травмой можно считать точку принятия решения врачом или фельдшером скорой медицинской помощи о медицинской эвакуации пациента. Медицинский работник должен быстро оценить состояние пострадавшего и принять решение, в какую медицинскую организацию должен быть доставлен пострадавший с черепно-мозговой травмой. Большое внимание должно уделяться отработке алгоритма действия врачей и фельдшеров скорой медицинской помощи, поскольку от их профессиональных действий зависит исход травмы. В медицинскую организацию машиной скорой помощи доставляется в среднем 56,2% пациентов, получивших черепно-мозговую травму. Именно на уровне взаимодействия пострадавшего, имеющего черепно-мозговую травму, с медицинским работником скорой медицинской помощи происходит оценка состояния больного и принимается решение о доставке его в ту или иную медицинскую организацию в зависимости от тяжести состояния. При этом важно дать в руки врачам и фельдшерам скорой медицинской помощи критерии оценки тяжести состояния пациента, которые позволят принять правильное решение о транспортировке пациентов в ту или иную медицинскую организацию с учетом времени медицинской эвакуации. Для поддержки принятия решения бригада скорой медицинской помощи имеет карту Рязанской области с указанием медицинских организаций, в которые может быть доставлен пострадавший с черепно-мозговой травмой, и шкалу комы Глазго для оценки степени и стадии комы.
Не менее важную роль в повышении результативности медицинской помощи при черепно-мозговой травме играет и внутренняя маршрутизация пациента в границах госпитального этапа.
Госпитальный этап в процессе оказания медицинской помощи пострадавшим с черепно-мозговой травмой начинается с приемного отделения медицинской организации, в которую доставляется пациент. На этом этапе проводится осмотр пострадавшего врачом приемного покоя, нейрохирургом, по необходимости реаниматологом и другими врачами-специалистами и направление на диагностические процедуры, позволяющие поставить правильный диагноз и определить тактику ведения пациента. Точкой риска на этапе поступления пострадавшего с черепно-мозговой травмой в приемный покой является временной период до постановки диагноза и определения тактики лечения пострадавшего. В связи с этим были установлены временные параметры консультации поступившего пациента с черепно-мозговой травмой врачом приемного покоя, нейрохирургом и доставкой пациента в кабинет рентгеновской компьютерной томографии. Начало осмотра пациента врачом приемного отделения от момента поступления его в приемный покой не должно превышать 20 минут, врачом нейрохирургом – 50 минут, компьютерная томография должна быть сделана в течение первого часа. Все пациенты с черепно-мозговой травмой или подозрением на ЧМТ направляются на компьютерную томографию.
Предикторы клинических исходов у пациентов в остром периоде черепно-мозговой травмы, выделенные на основе логит-регрессионного анализа и технологии искусственных нейронных сетей
Для решения задачи выделения предикторов, обеспечивающих распределения пациентов в группы с благоприятным исходом острого периода черепно-мозговой травмы и неблагоприятным исходом на основе экспертных оценок были выделены две соответствующие группы: в первую группу вошли пациенты с регрессом очаговой и общемозговой неврологической синдромологии, во вторую пациенты с летальным исходом в острый период черепно-мозговой травмы, сохраняющимся выраженным неврологическим дефицитом.
В первую очередь нами была предложена логит-регрессионная модель, позволяющая на основе полученных данных (данные 2013 года) распределять пациентов (выборка 150 пациентов, критерии включения отражены в разделе «Материалы и методы») в группы с определённым исходом заболевания: благоприятным и неблагоприятным соответственно. Модель с оптимальными характеристиками основывалась на функции потерь максимум правдоподобия, методе Хука-Дживиса. Общие характеристики модели были следующими: хи квадрат 17,1, p=0,0001; процент верных классификаций для модели в целом 76%, отношение шансов для модели в целом 21,0 (таблица 5).
Таким образом, на основе данных, полученных в 2013 году, наибольшее значение в прогнозе благоприятного исхода острого периода заболевания имели организационные факторы: время до оперативного вмешательства (ОШ 0,9), меньшей значимостью обладали клинические показатели – уровень сознания, оцененный по шкале комы Глазго.
При оценке качества данной модели при распределении пациентов в группы с известными клиническими характеристиками процент верных решений в группе 1 (относительно благоприятное течение) составил 85%, в группе 2 (неблагоприятное течение) – 60%. Таким образом, данная модель демонстрирует достаточно высокую специфичность в определении неблагоприятного исхода, но низкую чувствительность.
Для оптимизации решения данной задачи нами была использована технология машинного обучения на основе алгоритмов искусственных нейронных сетей (ИНС).
В качестве набора переменных для решения задачи прогнозирования нами были использованы как количественные (ранговые и непрерывные) показатели (возраст пациента, уровень сознания по шкале комы Глазго, время от момента поступления до оперативного вмешательства, длительность стажа лечащего врача), так и категориальные (первичное оказание помощи в условия палаты интенсивной терапии 2 – наличие, 1 – отсутствие; пол пациента; уровень квалификации нейрохирурга, оказывающего помощь – вторая, первая, высшая; тип оказываемой помощи – консервативная, хирургическое лечения, путь поступления в стационар – самообращение, поступление через службу скорой медицинской помощи, по службе санитарной авиации, тип травматизма – дорожно-транспортный, бытовой, криминальный).
Из набора моделей (ИНС) были отобраны сети с оптимальными характеристиками: данная ИНС представляла собой многослойный персептрон с 21 входным нейроном, 13 нейронами промежуточного слоя и 2 выходными нейронами (MLP 21-13-2); производительность на основе обучающей выборки составила 100%, производительность тестовой выборки 82%; алгоритм обучения представлял собой BFGS 14, функция ошибки – энтропия, функция активации скрытых нейронов – экспонента, функция активации выходных нейронов – софтмакс. В таблице 6 представлены результаты работы данной ИНС.
Таким образом, на основе данных, полученных в 2013 году, наибольшее значение в прогнозе благоприятного исхода острого периода заболевания имели организационные факторы: время до оперативного вмешательства (ОШ 0,9), меньшей значимостью обладали клинические показатели – уровень сознания, оцененный по шкале комы Глазго.
При оценке качества данной модели при распределении пациентов в группы с известными клиническими характеристиками процент верных решений в группе 1 (относительно благоприятное течение) составил 85%, в группе 2 (неблагоприятное течение) – 60%. Таким образом, данная модель демонстрирует достаточно высокую специфичность в определении неблагоприятного исхода, но низкую чувствительность.
Для оптимизации решения данной задачи нами была использована технология машинного обучения на основе алгоритмов искусственных нейронных сетей (ИНС).
В качестве набора переменных для решения задачи прогнозирования нами были использованы как количественные (ранговые и непрерывные) показатели (возраст пациента, уровень сознания по шкале комы Глазго, время от момента поступления до оперативного вмешательства, длительность стажа лечащего врача), так и категориальные (первичное оказание помощи в условия палаты интенсивной терапии 2 – наличие, 1 – отсутствие; пол пациента; уровень квалификации нейрохирурга, оказывающего помощь – вторая, первая, высшая; тип оказываемой помощи – консервативная, хирургическое лечения, путь поступления в стационар – самообращение, поступление через службу скорой медицинской помощи, по службе санитарной авиации, тип травматизма – дорожно-транспортный, бытовой, криминальный).
Из набора моделей (ИНС) были отобраны сети с оптимальными характеристиками: данная ИНС представляла собой многослойный персептрон с 21 входным нейроном, 13 нейронами промежуточного слоя и 2 выходными нейронами (MLP 21-13-2); производительность на основе обучающей выборки составила 100%, производительность тестовой выборки 82%; алгоритм обучения представлял собой BFGS 14, функция ошибки – энтропия, функция активации скрытых нейронов – экспонента, функция активации выходных нейронов – софтмакс. В таблице 6 представлены результаты работы данной ИНС.
Достаточно высокое качество модели позволило проанализировать значимость отдельных показателей (предикторов) в решении задачи классификации.
В таблице 7 представлены ранги показателей и их чувствительность (значимость) в решении задачи классификации.
Как следует из представленной таблицы, наибольшее значение для прогноза исхода острого периода черепно-мозговой травмы по данным 2013 года (меньшее значение ранга отражает большую значимость модели) имели показатели, характеризующие организацию медицинской помощи пациентам в остром периоде черепно-мозговой травмы (4 из 5 показателей с показателем чувствительности более 1,0).
Далее нами были созданы ИНС, решающие задачи прогнозирования избирательно на основе характеристик пациента (клинических данных) и факторах организации медицинской помощи.
Модель, созданная на основе клинических данных, представляла собой многослойный персептрон 12:5:2 (12 входных нейронов, 5 нейронов промежуточного слоя, 2 выходных); производительность облучения составила 100%, тестовая производительность 75%. Таким образом, модель продемонстрировала более низкую производительность по сравнению с ИНС 21:13:2. При этом процент верных решений в группе 1 составил 100%, в группе 2 – 57%. Наибольшее значение в решении задачи классификации (в порядке убывания) имели характеристики уровня сознания у пациентов, характер травматизма, пол, наличие алкогольного опьянения на момент поступления, возраст пациента.
Модель, созданная на основе факторов, характеризующих особенности организации медицинской помощи представляла собой многослойный персептрон с 12 входными нейронами, 3 промежуточными, 2 выходными. Данная модель имела 100% производительность обучения и 89% тестовую производительность, то есть более высокую чувствительность в выделении группы с неблагоприятным течением. Наиболее значимыми предикторами прогноза течения острого периода черепно-мозговой травмы на основе данной модели являлись время до проведения операции, стаж лечащего врача, способ доставки в стационар, уровень квалификации нейрохирурга и факт оказания помощи при поступлении в палате интенсивной терапии.
Таким образом, оптимизация прогнозирования исходов острого периода черепно-мозговой травмы на основе данных 2013 года предполагала большую значимость факторов, отражающих организационные аспекты оказания помощи данной группе пациентов.
Аналогичные алгоритмы были применены для анализа данных 2019 года.
Методика логит-регрессионного анализа позволила создать модель с характеристиками статистической сходимости при учёте 2 независимых параметров – уровня сознания при балльной оценке по шкале комы Глазго и возраста пациента. Включение параметров, отражающих факторы организации медицинской помощи не позволило создать адекватную модель на основе данных 2019 года.
Модель основывалась на функции потерь – максимальное правдоподобие, алгоритм Хука-Дживиса, статистический критерий для данной модели хи-квадрат= 13, p=0,001. Значение показателей данной модели представлено в таблице 8.