Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Этапы развития вертебрологии 18
1.1 Обоснование необходимости регистрации исходов лечения пациентов с дегенеративными заболеваниями позвоночника 18
1.2 Целеполагание в вертебрологии 25
1.3 История прогностики и прогнозирование в вертебрологии 31
1.4 Прогнозирование в вертебрологии 37
Глава 2. Анализ клинического материала 43
2.1 Общая характеристика клинического материала 43
2.2 Методы хирургического лечения дегенеративных заболеваний пояснично-крестцового отдела позвоночника 62
2.2.1 Микродискэктомия 62
2.2.2 Декомпрессия в сочетании со стабилизацией позвоночных сегментов 66
2.2.3 Радиочастотная деструкция фасеточных нервов поясничных позвоночных сегментов 72
2.2.4 Лазерная вапоризация межпозвонковых дисков пояснично-крестцового отдела позвоночника 77
Глава 3. Вертебрологический регистр (пояснично-крестцовый отдел, портальная версия, www.spineregistry.ru) 83
3.1 Архитектура вертебрологического регистра 83
3.2 Критерии и принципы работы вертебрологического регистра для дегенеративных заболеваний пояснично-крестцового отдела позвоночника 90
3.3 Технические характеристики сервера вертебрологического регистра 95
3.4 Модуль сообщества пациентов и врачей - вертебрологов 97
Глава 4. Модуль «целеполагание в вертебрологии» 103
4.1 Целеполагающий подход в вертебрологии 103
4.2 Шкала достижения целей (ШДЦ) 106
4.3 Методы оценки степени достижения целей лечения 108
4.4 Учет времени при оценке степени достижения целей лечения .118
4.4.1 Модификация ШДЦ 121
Глава 5 Модуль «Прогнозирование исходов» 136
5.1 Классификационная схема прогнозируемых исходов хирургического лечения дегенеративных заболеваний пояснично-крестцового отдела позвоночника 136
5.2 Система «Распознавание» 138
5.3 Этапы разработки алгоритмов прогнозирования 140
5.4 Программное обеспечение прогнозирования исходов хирургического лечения дегенеративных заболеваний пояснично-крестцового отдела позвоночника 150
5.5 Модуль «прогнозирование исходов» в структуре вертебрологического регистра 166
Глава 6 Диагностическая интеллектуальная система «Боль в спине» 168
6.1 Экспертные системы в клинической медицине 168
6.2 Способы представления знаний в интеллектуальных системах 169
6.3 Неоднородные семантические сети 170
6.4 Принципы составления базы знаний 177
6.5 База знаний экспертной системы «Боль в спине» 184
6.6 Работа с экспертной системой «Боль в спине» 187
Заключение 193
Выводы: 205
Список литературы 207
- Обоснование необходимости регистрации исходов лечения пациентов с дегенеративными заболеваниями позвоночника
- Декомпрессия в сочетании со стабилизацией позвоночных сегментов
- Модификация ШДЦ
- Работа с экспертной системой «Боль в спине»
Введение к работе
Актуальность проблемы.
Хирургическое лечение дегенеративных заболеваний позвоночника является сегодня динамично развивающимся направлением нейрохирургии (Булгаков В.Н., 2009; Дракин А.И., 2008; Сулайманов Ж.Д., 2010; Eliyas J.K., Karahalios D., 2011; Jose-Antonio S.S. et al., 2011; Stuer С et al, 2011; Tjardes T. et al., 2010). Ежегодно отмечается увеличение числа публикаций, иллюстрирующая рост интереса к этой проблеме (Bridwell К.Н. et al, 2011; Chin K.R., 2008). По мнению аналитиков, это обусловлено рядом клинических, демографических, социально-культурных и экономических факторов (Bederman S.S. et al, 2012; Berven S.H. et al., 2010). Боль в спине является спутником большинства дегенеративных заболеваний позвоночника, являясь одним из ее основных клинических симптомов. Согласно эпидемиологическим исследованиям, дегенеративные заболевания затрагивают все возрастные и социальные слои общества, а в условиях тенденции к увеличению средней продолжительности жизни населения в развитых странах их значимость становится еще выше. В ответ на увеличение количества пациентов с дегенеративными заболеваниями позвоночника, наблюдается стремительное развитие высокотехнологичных видов медицинской помощи. Применение комплекса нейровизуализационных методик (спондилография, компьютерная томография, магнитно-резонансная томография и т.д.) позволяет минимизировать диагностические ошибки и выявить заболевание на ранних стадиях (Carrino J.A. et al., 2009; Taher F. et al, 2012). Необходимо отметить, что хирургическое лечение дегенеративных заболеваний пояснично-крестцового отдела позвоночника является одной из технически емких областей нейрохирургии. Высокие темпаее развития тесно связаны с достижениями технических дисциплин (Haldeman S., Dagenais S., 2008а).
Иллюстрацией этого служит появление в арсенале хирургов большого количества различных имплантатов и устройств, а число операций с их применением увеличивается (R.A. Deyo и S.K. Mirza, 2006).
Примечательно, что в США в разных штатах число операций с использование имплатов значимо отличается при схожих демографических и других характеристиках пациентов. Это может свидетельствовать как об отсутствии единых показаний к установке имплантов, так и о чрезмерном их использовании. Хирургическое лечение заболеваний позвоночника непрерывно совершенствуется, однако результаты операций в некоторых случаях оказываются противоречивым. Многие авторитетные спинальные хирурги рекомендуют с осторожностью подходить к использованию новых имплантов, внимательно анализировать их надежность и показания к применению. Есть объективные данные, свидетельствующие об увеличении числа плохих исходов (преимущественно отдаленных) и неудовлетворенности пациентов медицинской помощью при обращении к врачам по поводу боли в спине (Resnick D.K., GroffM.C, 2006). В России неравенство медицинской помощи, оказываемой в центральных клиниках крупных городов и на периферии, представлено особенно остро. В регионах, при помощи поддержки правительства, в рамках национального проекта открываются клиники с очень хорошим материально-техническим обеспечением. Тем не менее, при обращении пациента с «болью в спине» уже после проведения всех диагностических процедур и выявления частной нозологической формы заболевания врачи подчас противоречат друг другу в вопросе выбора того или иного метода хирургического лечения для одного и того же пациента. Действительно, с учетом богатого арсенала хирургических методик, в некоторых ситуациях для лечения одного и того же заболевания могут быть использованы разные методы. В таких ситуациях проблема выбора встает еще острей. Методология выбора может быть самой разной. Как правило, специалисты предлагают использовать тот метод, которым они владеют лучше и опыт применения которого у них больше. В этом случае речь может идти или о чрезмерном, или наоборот, недостаточном использовании имеющихся ресурсов. Именно поэтому выбор оптимального для конкретного пациента варианта лечения стал одной из самых сложных и актуальных проблем со-
временной вертебрологии. Сложность и многочисленность имеющихся методов лечения, разнообразие и индивидуальность вариантов течения заболевания, а также необходимость анализировать большое количество факторов, характеризующих пациента, требуют привлечения математических методов и компьютерных средств, которые позволяют анализировать формализованный материал и использовать его для поддержки принятия решений при выборе варианта хирургического лечения для конкретного пациента.
Возможность использования математических инструментов для прогнозирования исходов хирургического лечения дегенеративных заболеваний позвоночника является крайне важной задачей, но требует решения другой не менее значимой задачи - необходимости привлечения большого количества специфических данных об исходах, достигнутых при использовании разных методов лечения и на разных этапах наблюдения. Проведение такой работы невозможно без использования средств информационных компьютерных технологий (ИКТ). Очевидно, что развитие современной вертебрологии должно основываться не только на клиническом опыте, но и на результатах исследований в масштабных, желательно национальных инициативах по регистрации исходов. Такая работа необходима для поиска и анализа доказательств эффективности различных методов лечения для последующего их использования при принятии решения об оптимальном методе хирургического лечения. Очевидно, что для проведения масштабных исследований необходимо разработать и внедрить технологию получения данных о лечении пациентов с дегенеративными заболеваниями позвоночника.
Вышесказанное обуславливает актуальность построение национального банка данных - вертебрологического регистра по заболеваниям позвоночника, обеспечивающего преемственность медицинской помощи и поддерживающего ключевые направления современной клинической практики - медицину, основанную на доказательствах и управление качеством медицинской помощи.
Актуальность работы над созданием национального регистра обусловлена и тем, что объем и сложность информации, генерируемой в процессе оказания медицинской помощи, неуклонно растут, равно как и проблемы, связанные с обработкой и контролем этой информации. Развитие этих технологий сегодня достигло уровня, когда появилась возможность использования инструментов искусственного интеллекта для решений частных клинических вопросов. Разработка интеллектуальной системы для вертебрологии является крайне актуальной задачей, так как ее применение позволяет сократить информационную дистанцию между экспертами ведущих клиник и молодыми специалистами.
В настоящее время в медицине отмечается переход от проблемно-ориентированного подхода к медицине, основанной на достижении целей (целеориентированный подход). Привлечение пациента к активному участию в лечебно-диагностическом процессе является ключевым аспектом реализации такого подхода. Его суть заключается в формулировке лечащим врачом и пациентом определенных целей до начала лечения и оценку степени их достижения на последующих этапах. Оценка эффективности разных методов лечения с точки зрения степени достижения целей, является новым и актуальным научным направлением, которое, наряду с прогнозированием исходов, должно рассматриваться как одна из составляющих системы поддержки принятия решения о выборе оптимального метода лечения для конкретного пациента. Именно для этого и нужна медицина, основанная на достижении индивидуальных для каждого пациента целей.
Обобщая все вышесказанное можно с уверенностью утверждать, что вопрос сложности выбора оптимального варианта хирургического лечения дегенеративной болезни пояснично-крестцового отдела позвоночника является сложной и крайне актуальной задачей, решение которой лежит в плоскости взаимодействия нескольких смежных научных дисциплин, в частности медицины, математики, системного анализа, информатики и компьютерного моделирования.
Для решения задач, связанных с принятием решений, существует отдельное направление - «наука о принятии решений», в рамках которой разрабатываются системы поддержки принятия решений. Сегодня такие технологии должны подразумевать объединение специализированных групп врачей разных клиник в большую интегрированную сеть с помощью компьютерных технологий. Целью разработки такой технологии для вертебрологии послужило стремление улучшить принимаемые клинические решения, появление возможности генерировать новые решения, распространение достоверных научных знаний из центральных клиник на периферию и от ведущих экспертов - к молодым врачам в рамках единого информационного поля. Само информационное пространство в рамках портала должно способствовать взаимодействию как пациентов, так и врачей при решении самых разных по сложности задач (сокращение информационного неравенства, улучшение качества лечения, поиск оптимальных методов лечения, прогнозирование исходов, проведение дистанционных консультаций, составление и определение степени достижений целей лечения И.Т.Д.).
Цель работы - теоретическое обоснование и создание технологии поддержки принятия решения выбора оптимальной тактики хирургического лечения дегенеративного заболевания пояснично-крестцового отдела позвоночника.
Задачи исследования:
-
Разработать теоретические основы технологии поддержки принятия решения в хирургическом лечении дегенеративных заболеваний пояснично-крестцового отдела позвоночника на основе структурно-логического и структурно-математического подходов.
-
Разработать принципы построения и обосновать архитектуру поясничного вертебрологического регистра.
-
Разработать портальную версию поясничного вертебрологического регистра.
-
Разработать шкалу достижения целей хирургического лечения для пациентов с дегенеративными заболеваниями пояснично-крестцового отдела позвоночника.
-
Разработать номенклатуру целей лечения для пациентов с дегенеративными заболеваниями пояснично-крестцового отдела позвоночника.
-
Оценить надежность, чувствительность и валидность разработанной шкалы.
-
Разработать систему прогнозирования исходов хирургического лечения дегенеративных заболевания пояснично-крестцового отдела позвоночника на основе концепции «консилиума алгоритмов».
-
Исследовать вопрос оптимального представления знаний в интеллектуальных системах, предназначенных для диагностики и лечения дегенеративных заболеваний позвоночника.
-
Применить на практике и оценить разработанную технологию поддержки принятия решения.
Новизна исследования:
В работе разрабатывается новое направление в медицине - улучшение исходов хирургического лечения дегенеративных заболеваний позвоночника. Данная задача решается путем создания концептуальной модели технологии поддержки принятия решения по выбору оптимальной тактики хирургического лечения дегенеративных заболеваний пояснично-крестцового отдела позвоночника. Под термином «оптимальная» следует понимать наилучший вариант решения задачи или путь достижения цели при данных условиях и ресурсах. В работе впервые используются математические алгоритмы и программные средства прогнозирования исходов хирургического лечения дегенеративных заболеваний пояснично-крестцового отдела позвоночника. Для развития возможностей быстрого накопления и полноценного анализа данных о пациентах с дегенеративными заболеваниями позвоночника разработана портальная версия поясничного вертебрологического регистра в интер-
нет-пространстве специализированного портала. В исследовании разработана система индивидуальной оценки качества проводимых лечебных мероприятий с участием пациента. Для этого сформулированы принципы целеполага-ющего подхода для вертебрологии, разработана и применена на практике оригинальная «шкала достижения целей». В работе сформирована номенклатура целей хирургического лечения дегенеративных заболеваний пояснично-крестцового отдела позвоночника. В технологии поддержки принятия решения использованы данные, полученные на основании поиска, оценки и анализа опубликованной по проблеме дегенеративных заболеваний позвоночника информации с позиций доказательной практики (лучших практик). Для поддержки принятия решения на этапе диагностики заболевания разработана интеллектуальная диагностическая система «боль в спине». В исследовании разработан и внедрен технологический подход к выбору метода хирургического лечения пациентов с дегенеративными заболеваниями пояснично-крестцового отдела позвоночника в зависимости от данных прогнозирования, целей лечения и анализа данных доказательной медицинской практики.
Практическая значимость:
Разработка и внедрение технологического подхода к принятию решения о тактике хирургического лечения пациентов с дегенеративными заболеваниями пояснично-крестцового отдела позвоночника позволяет сблизить два зачастую несовпадающих понятия: научно прогнозируемые и практические результаты медицинской помощи. При этом для практики важно, чтобы лечебные мероприятия были научно обоснованными, соответствовали ожиданиям пациента как непосредственного участника лечебного процесса. Осуществление непрерывного контроля над качеством на этапах лечения позволит оценивать его течение и при возникновении нежелательных отклонений оперативно их устранять, чтобы на выходе достичь лучших результатов лечения. Разработанный фрагмент «поясничного вертебрологического регистра» в сети Интернет позволит в будущем проводить исследования вне
зависимости от географического нахождения специалиста. Шкала достижения целей может быть использована как для оценки индивидуального качества лечения пациентов одним врачом, так и для сравнения качества лечения пациентов в разных отделениях или разных клиниках. Прогнозирование исходов хирургического лечения, как один из компонентов технологии поддержки принятия решения, позволит выбирать оптимальную тактику лечения, которая обеспечит лучшие исходы для конкретного пациента. Интеллектуальная система «боль в спине» позволит минимизировать частоту ошибок на этапе диагностики заболевания. Практическая значимость применения технологии поддержки принятия решения также выражается в снижении времени пребывания пациента в стационаре и стоимости лечения при увеличении клинической эффективности и достижении результата, соответствующего ожиданиям конкретного пациента.
Основные положения, выносимые на защиту:
-
Сложность и многочисленность методов хирургического лечения дегенеративных заболеваний пояснично-крестцового отдела позвоночника, индивидуальность течения заболеваний, а также необходимость анализировать большое количество факторов, характеризующих пациента, требуют привлечения математических методов и компьютерных средств для поддержки принятия решений при выборе оптимального варианта хирургического лечения для конкретного пациента.
-
Развитие современной вертебрологии должно основываться на результатах исследований в масштабных, желательно национальных инициативах по регистрации исходов, фундаментом для которых является портальная версия вертебрологического регистра, доступная и пациентам и врачам в сети Интернет.
-
Прогнозирование с использованием методов распознавания по прецедентам может быть использовано для поддержки принятия решений при вы-
боре оптимального метода хирургического лечения пациента с дегенеративным заболеванием пояснично-крестцового отдела позвоночника.
-
Методология шкалы достижения целей позволяет реализовать ключевую парадигму современной клинической практики - пациент-ориентированный подход.
-
Экспертная система «Боль в спине», в разработке которой используются принципы искусственного интеллекта и неоднородные семантические сети, генерирует гипотезы, позволяющие в диалоговом формате проводить диагностику причины боли в спине.
Апробация работы и публикации. Основные результаты исследования доложены на XIV всемирном конгрессе нейрохирургов в США (World Congress of Neurological surgery, Boston, USA, 2009), международной научно-технической конференции "Информационные технологии и математическое моделирование систем" (Франция, 18-26 сентября 2010), конгрессе Европейских обществ нейрохирургов (EANS congress, Rome 2011, October 09-14), III съезде Российской ассоциации хирургов-вертебрологов (RASS, 12-14 мая 2011, г Москва), XI и XIII Поленовских чтениях 2011, 2012 гг., Сибирском международном нейрохирургическом форуме в Новосибирске (18-21 июня 2012г.). Диссертация обсуждена на проблемной комиссии «спинальная нейрохирургия и хирургия периферических нервов» 15 июня 2012 года.
Внедрение в практику. Разработанная технология поддержки принятия решения выбора оптимальной тактики хирургического лечения дегенеративного заболевания пояснично-крестцового отдела позвоночника внедрена в отделении спиналь-ной нейрохирургии им. акад. Н.Н.Бурденко РАМН, Медицинском центре банка России, отдельные модули системы внедрены в клинике минимально инвазивной хирургии позвоночника «AXIS».
Структура и объем диссертации:
Обоснование необходимости регистрации исходов лечения пациентов с дегенеративными заболеваниями позвоночника
Социальная значимость болей в спине не подлежит сомнению, однако среди ведущих вертебрологов существуют разногласия по поводу относительной роли хирургических и консервативных методов лечения этой патологии (Антипко Л.Э., Яхъяева Т.А., 2002; Ветрилэ СТ., и др., 2004; Дзяк Л.А. и др., 1998; Коновалов Н.А. и др., 2008; Слынько Е.И. и др., 1998; Уайт А., 1992; Усиков В.Д., 1998; Deyo R.A et al., 1991; 2006; Esses S.I., Hunter R.J., 1992; Frymoyer J.W., Cats-Baril W.L., 1991; Nachemson A. et al., 1996; Turner J.A. et al., 1992). Достоверные данные об эффективности самых распространенных диагностических и лечебных методов ограничены (Коновалов Н.А. и др., 2009; Haldeman S., Dagenais S., 2008b). Кроме того, отсутствие единого взгляда на методы лечения боли в спине отражается на географических различиях в стратегии ведения пациентов (Keller R.B. et al., 1990; Kim P. et al., 2010; Schoenfeld A.J. et al., 2011; Taylor V.M. et al., 1994). В США, например, Wennberg J.E. et al. (1987) обнаружили, что жители Бостона при болях в спине госпитализируются примерно в 4 раза чаще, чем жители демографически схожего Нью-Хэвена, что может свидетельствовать о разных методологических подходах к лечению боли в спине. Географические различия в частоте выполнения хирургических процедур объясняют неопределенностью показаний к операции, указывающей на разногласия специалистов. Вряд ли нужно снова говорить о тяжелом бремени болей в пояснице, в смысле и людских страданий, и социально-экономических потерь. Подавляющее большинство людей в своей жизни хотя бы раз испытали боль в спине, но, к счастью, чаще она проходит сама по себе. Для тех, у кого этого не происходит, и боль становится хронической, медицина предлагает широкий выбор методов лечения (Байкалов А.А., 2006; Баринов А.Н., 2011; Продан А.И. и др., 1992; Назаренко и др., 2008; Berven S.H. et al., 2010; Haldeman S., Dagenais S., 2008b).
Несмотря на тысячи научных публикаций, посвященных данной патологии, и миллиарды долларов, расходуемых на борьбу с ней, неизменная актуальность проблемы свидетельствует об ограниченности нашего понимания этого клинического феномена и недостаточной эффективности существующих методов лечения. Современная тактика лечения хронических поясничных болей, в первую очередь, ориентирована на консервативные методы лечения, такие как физиотерапия, реабилитация, медикаментозные средства (Путилина М.В., 2009; Сурская Е.В., 2009; Черненко О.А, 2000; Эрдес Ш.Ф., 2008; Devulder J. et al., 1999; Malanga G. Wolff E., 2008; Manchikanti L. et al., 2001; van Wijk R.M. et ai., 2005). Однако в отдельных случаях все же требуется хирургическое вмешательство. Здесь важно отметить, что спинальная хирургия представляет собой одно из наиболее крупных, технически емких и финансово перспективных направлений клинической медицины в целом и нейрохирургии в частности (Вербицкая Г.Д. и др., 1994; Фомичев Н.Г., 1994; Цивьян Я.Л., 1993; Bederman S.S. et al., 2012; Bridwell K.H. et al., 2012).
За весь период активного развития хирургического лечения дегенеративных заболеваний позвоночника это направление проделало колоссальный путь от простых декомпрессионных операций, выполняемых с 1930-х годов XX века, до протезирования межпозвонковых дисков и суставов в конце XX-начале XXI веков (Данилов А.Б., Жаркова Т.Р., 2010; Хелимский A.M., 1996; Цурко В.В., 2010; Samartzis D. et al., 2007). Эволюционно развитие спиналь-ной хирургии схоже с развитием ортопедии, в которой вначале появились операции, направленные на формирование артродеза (неподвижного блока в суставах), что позволяло устранять боль, возникающую при движении. Так возникла философия ортопедии середины 1950-х - «нет движения - нет боли». Впоследствии появилась возможность протезирования суставов, где несомненным лидером по числу выполненных операций является тазобедренный сустав. После этого появились протезы коленного, локтевого и голеностопного суставов. Хотя принцип устранения боли в суставе при движении путем его фиксации, вероятно, справедлив и для спины, сложность анатомии позвоночника и патофизиологии хронической боли в спине затрудняет применение этого принципа на практике и усиливает необходимость очень осторожного подхода к хирургической коррекции боли в спине. Необходимо приложить все возможные усилия, чтобы выяснить анатомические причины возникновения симптомов и реально оценить вероятность того, что хирургическое лечение ослабит эти симптомы (Кукушкин М.Л., 2011; Knoeller S.M., Seifried С, 2000; Szpalski М. et al, 2002).
Очевидно, что процесс принятия решения - это самый важный фактор успешного результата операции при дегенеративных заболеваниях пояснич-но-крестцового отдела позвоночника (Корнилов Н.В., Рачков Б.М., 2002; Шевелев И.Н. и др., 2012; Cakir В. et al., 2009; Li A.L., Yen D., 2011; Schizas C, Kulik G., 2012). Сложность строения позвоночного сегмента и, как следствие, наличие нескольких потенциальных «генераторов боли» привело к появлению новых методов хирургического лечения боли в спине. В частности, появилась группа внутридисковых процедур (лазерная вапоризация, нуклео-пластика), внедрение стабилизирующих систем (транспедикулярные винты, межтеловые кейджи), полужестких систем транспедикулярной стабилизации, косой транскорпоральной стабилизации (возможна только с применением метода роботоассистенции), радиочастотной дерецепции межпозвонковых суставов, применение протезов пульпозного ядра и всего межпозвонковго диска, межостистых имплантов, протезов межпозвонковых суставов и.т.д. Перечисление названий компаний - производителей, и названий самих имплантов может занять несколько страниц (Акатов О.В. и др., 1997; Симонович А.Е. и др., 2007; Augat P., Buhren V., 2010; Don A.S., Carragee Е., 2008; Wiedenhofer В. et al., 2012).
Появление любой новой методики требует оценки ее эффективности. Причем, как врачей, так и пациентов интересуют исходы лечения (Мамытов М.М., Эстемесов К.Э., 1992; Schnabel A., Pogatzki-Zahn Е., 2010; Resnick D.K., GroffM.C, 2006; Tomkins-Lane С.С., Battie М.С., 2010). Организация исследований по оценке эффективности любых хирургических методов крайне затруднены (Bhandari М. et al., 2011; Wupperman R. et al., 2007). В идеальной ситуации, самые достоверные результаты предоставляют рандомизированные проспективные исследования с двойным слепым контролем. Для различных хирургических вмешательств, включая операции на позвоночнике, такая постановка исследований или невозможна или очень затруднительна, ввиду неэтичности операций с сомнительными показаниями (Bonchek L.I., 1997; McLeod R.S., 1999; . Самое большее, что могут себе позволить ученые - это проспективное рандомизированное клиническое исследование (Kamezis I., 2007; Poolman R.W. et al., 2006; Resnick D.K., 2007; Sung J. et al., 2008).
Поиски сбалансированной альтернативы таким ограничениям сделали актуальным создание национальных и международных регистров по наиболее социально значимым заболеваниям, в основу которых должна быть положена постоянно обновляемая международная классификация болезней и принципы доказательной медицины (Hurwitz S., 2003). К основным функциям, решаемым специализированными регистрами, следует отнести следующие: сбор, учет и хранение демографической информации о пациентах, сбор, учет и хранение информации о пациенте, генерируемой в процессе лечения, формирование профилей заболевания, анализ исходов лечения и построение моделей прогноза, поиск доказательств, создание макета статистического сборника в данном случае по вертебрологии (Roder С. et al., 2006; Stromqvist В., 2002).
Известно, что в мире уже накоплен определенный опыт по созданию и использованию регистров в вертебрологии, который может и должен быть взят нами на вооружение. Первые исследования в этом направлении были проведены в Швеции (г. Лунд), где был предложен поясничный вертебрологический регистр (Stromqvist В. et al., 2001). В Европе функционирует международный вертебрологический регистр «Spine Tango», существующий под патронажем Европейского спинального общества (Roder С. et al., 2002). Этот регистр явился результатом совместной работы Европейской спинальной ас социации и центром М.Е. Muller университета г. Берн (Швейцария), представленного Институтом изучения исследований (Institute for Evaluative Research, IEFO).
Декомпрессия в сочетании со стабилизацией позвоночных сегментов
Пациентам II группы выполнялась декомпрессия в сочетании со стабилизацией позвоночных сегментов. Данная группа хирургических вмешательств выполнялась под общей анестезией в положении пациента лежа на животе. Хирургической целью является сочетание декомппессивных методик (интерламинарная декомпрессия, гемиламинэктомия, ламинэктомия и их модификации) и методик, направленных на формирование непрерывного костного блока в стабилизируемом сегменте или сегментах. Технологическая последовательность операции является стандартной - выполнялось скелетиро-вание задних элементов, после чего выполнялась декомпрессия компремиро-ванных невральных структур на одном или нескольких уровнях, после чего под контролем электронно-оптического преобразователя выполнялся стабилизирующий этап. На этапах декомпрессии в случаях выраженного стеноза мы использовали высокоскоростной бор (рис.2.5 )
Показаниями к проведению стабилизации служило наличие клинической картины прогрессирующего неврологического дефицита, вызванного компрессией невральных структур позвоночного канала пояснично-крестцового отдела позвоночника - стеноз позвоночного канала на нескольких уровнях, спондилолистез, сочетание грыжи межпозвонкового диска с нестабильностью позвоночного сегмента, подтвержденной клиническими данными и данными функциональных спондилограмм (наличие трансляции 4 мм). За время набора материала (с 2002года) стабилизирующий этап не претерпел изменений по сути, однако сами имплантируемые конструкции и способ их установки несколько изменился. Более того, изменились длительность операции и объем интраоперационной кровопотери, что, вероятнее всего, яв ляется результирующим кривой обучаемости и совершенствования имплантируемых конструкций. Так, средняя длительность одноуровневой декомпрессии в сочетании с межтеловой и транспедикулярной стабилизации в 2006 составляли 5 часов 20 минут, в то время, как в 2011 году - 3 часа 30 минут. В 2006 средний объем кровопотери при такой операции составлял 900 мл, а в 2011 - 200мл. Приведем несколько примеров технической эволюции таких операций. Так в 2006 году стабилизация осуществлялась транспедикулярны-ми винтами в сочетании с резьбовыми кейджами, как представлено на рис.2.6 и 2.7
Показаниями к установке данной системы имплантов служили дегенеративные поражение одного или нескольких межпозвонковых дисков от L1 до S1 позвонков (DDD-degenerativediscdisease), при которых помимо фактора компрессии имеет место снижение высоты межпозвонкового промежутка, вызванное грыжей межпозвонкового диска на одном или нескольких уровнях. Допустимым считалось также наличие спондилолистеза I степени. Им-планты устанавливались из двух интерламинарных доступов, что значительно сокращало длительность операции и объем кровопотери. На рис. № 2.9 представлены контрольные спондилограммы.
После снятия данной системы с производства мы вновь стали использовать классические межтеловую и транспедикулярную стабилизации. Обращает на себя внимание тенденция к минимизации хирургической травмы и упрощение самой техники имплантации. Так, с 2008 года для формирования межтелового спондилодеза мы применяем трансфораминальный доступ (TLIF) (рис.№ 2.9 а,Ь)
В 2010 году появилась возможность применения метода роботоасси-стенции не только для установки транспедикулярных винтов в анатомически сложных условиях (сколиотическая деформация, анатомически узкие корни дуг позвонков), но и для проведения новой стабилизирующей операции с использованием системы «GO-LIF» (билатеральный транскорпоральный косой спондилодез, Guided Oblique Lumbar Interbody Fusion) (рис.2.12)
Модификация ШДЦ
Формулу Kiresuk T.J., Sherman R.E можно упростить и сделать более ясной, а если ввести учет вклада времени достижения цели, как качество оценки, так возможности управления лечением можно повысить.
Принципы учета времени достижения цели, на наш взгляд, должны быть основаны на сопоставлении нормативного времени достижения цели с фактическим и влиять на общий стандартный балл в сторону его увеличения (если цель достигнута ранее нормативного времени) и в сторону его уменьшения (в противном случае).
Если обозначить время достижения цели (лечения или этапа) через tj, где /- номер цели, то отклонение At; от нормативного времени имеет следующий вид: где t;, - нормативное время выполнения этапа (или достижения цели лечения). Используя в качестве нормировочного множителя 1/ tj, получим нормированное отклонение: 5i = (ti - ti) / ti
Заметим здесь, что при оценке нормированного отклонения единицы измерения временных интервалов могут быть различны, например, почасовые в отделении неотложной помощи, по дням пребывания - в отделении неотложной терапии. Важно, чтобы как для ti, так и для tj для одной цели они были одни и те же.
Пусть далее М={-т, - (т -1), -1,0, 1,..., т} - множество баллов целей, Xj -переменная, принимающая значения из этого множества, со; - вес і-ой цели. Тогда взвешенная сумма балов достижения совокупности целей равна
Формула, с одной стороны, имеет ясную интерпретацию, с другой - позволяет все результаты сделать сопоставимыми, т.к. значения формулы лежат в множестве [-1, +1].
Статистическая обработка данных: При сравнении результатов использовались методы определения достоверности различий абсолютных и относительных значений с применением t-критерия Стьюдента для равных дисперсий.
Результаты обследования пациентов по указанным выше шкалам через 2 месяца и 6 месяцев после операции представлены в таблицах 4.7. и 4.8.
Через 2 месяца после микродискэктомии по стандартным шкалам у больных был умеренный болевой синдром (ВАШ=7 из 100 при боли в ноге), хорошие показатели по шкалам Освестри и SF-36. Но только ШДЦ показывает, что в 93 % была достигнута цель лечения. Показатели модифицированной шкалы были несколько ниже (90%, р 0.05), т.к. в некоторых случаях было превышено время достижения цели. Основные причины того, что цели лечения не были достигнуты, включали: сохранение боли в поясничном отделе позвоночника, отсутствие к этому сроку явного регресса неврологической симптоматики, неполная удовлетворенность пациента результатами операции, нежелание (боязнь) быстро вернуться к рабочим нагрузкам. Внимательный анализ таблицы 4 приводит нас к выводу, что наиболее информативным является показатель модифицированной ШДЦ, согласно которому наилучшие результаты лечения получены при микродискэктомии и фиксации позвоночных сегментов, а наихудшие - при лазерной дискэктомии.
В качестве клинических примеров приводим расчеты обеих шкал достижения целей:
Клинический пример 1. Пациент Я., 39 лет. Диагноз: Протрузия межпозвонкового диска на уровне L5-S1, компрессионно-корешковый синдром S1 справа. Проведена операция - микродискэктомия L5-S1 справа.
Шкала достижения целей: цель 1: +1, цель 2: +2, цель 3: +1, цель 4: 0, цель 5: 0, цель 6: -1, цель 7: 0, цель 8: 0, цель 9: 0, цель 10: 0 Сумма баллов = +2 Балл Т, вычисленный по таблице = 53,3
Как видно из данной таблицы, через 6 месяцев в значительной степени ухудшились результаты лечения в группе РЧД, что подтверждают все шкалы. Цель лечения по ШДЦ достигнута в данной группе только у 63% пациентов. В тоже время заметно улучшение исхода заболевания в других группах (от 83 до 99%). В связи с тем, что после операции прошел уже достаточно большой срок (6 месяцев), значительной разницы между значениями обычной и модифицированной ШДЦ практически нет. Сравнение полученных результатов по ШДЦ и по другим шкалам показывает прямое соответствие, т.к. по ВАШ, SF-36, Освестри также имеется ухудшение результатов лечения в группе РЧД и некоторое улучшение в других группах. Для оценки разницы в изменениях баллов через 6 месяцев после операции между пациентами, у которых наблюдалось и не наблюдалось улучшение, использовали независимый t-тест. Результаты представлены в таблице 4.9.
На рисунках четко прослеживается попарная группировка столбиков как в группах с достигнутой целью лечении, так и в группах, где цель лечения не была достигнута. Таким образом, средний балл по группам устойчиво воспроизводится. Исключение составила группа пациентов, достигших цели лечения после РЧД, у которых значимо увеличился средний балл через 6 месяцев (р 0.01), однако доля достигших цели существенно (р 0.05) снизилась с 83% (2 месяца) до 61% (6 месяцев).
Коэффициенты внутриклассовой корреляции между оценкой исходов лечения после операции для каждой группы пациентов через 2 и 6 месяцев колебались от 0,76 до 0,87.
При сравнении тестированных по оригинальной и модифицированной шкалам групп пациентов ни через 2 месяца, ни через 6 месяцев не было различий по степени достижения цели лечения (р 0.05 по всем типам операций).
Иначе выглядит картина по визуально-аналоговой шкале (рис.4.4 и рис.4.5).
Средний балл при оценке боли в поясничном отделе позвоночника при повторном тестировании по всем видам операций, кроме RFD, значимо уменьшился (р 0.05). Оценка боли в ноге ниже колена достоверно снизилась после лазерной дискэктомии (р 0.05) и осталась на прежнем уровне после микродискэктомии и транспедикулярной фиксации.
Мы получили на независимой группе пациентов (группа С) схожие с основной группой результаты. Как и в основной группе имеются достоверные различия в показателях по модифицированной ШДЦ в подгруппах достигшей и не достигшей цели лечения (р 0,001). Кроме того, имеются достоверные различия между показателями групп С и В при достижении и без достижения цели лечения (р 0,01 и р 0,05).
Сравнение результатов тестирования по модифицированной шкале Т через 2 месяца после операции стабилизации по трем подгруппам пациентов представлено на Рис. 8. Две группы пациентов независимого исследования (группа В и группа С) сравнили с группой основного исследования (таблица 4; группа А, подгруппа «фиксация»), разделив по результатам достижения лечебного эффекта. В группах, где результат лечения был достигнут, мы получили на независимой группе пациентов (группа С) схожие данные с подгруппой фиксации в группе А. Пациенты, заранее не ознакомленные со шкалой Т, продемонстрировали достоверно худшие результаты теста по сравнению с двумя предыдущими группами (р 0.01). У всех пациентов, не достигших цели лечения, достоверных различий не наблюдалось (р 0.05).
Работа с экспертной системой «Боль в спине»
Работа с системой происходит в виде диалога врача с системой через интерфейс пользователя. В результате ответов пользователя на вопросы происходит постоянное генерирование диагностических гипотез, количество которых уменьшается или увеличивается по мере ввода информации о пациенте. Именно поэтому обратим внимание на алгоритм Опишем алгоритм работы системы и принципы генерирования гипотез. Алгоритм работы системы состоит из следующих этапов:
1. Проводится опрос разделов признаков рис 6.6. От каждого признака по положительным связям производится формирование списка рассматриваемых гипотез. Затем производится рекурсивное пополнение списка рассматриваемых гипотез: от уже существующих рассматриваемых гипотез по положительным связям может производиться пополнение списка рассматриваемых гипотез.
2. Для рассматриваемых гипотез составляется список положительных признаков и производится их опрос, который приводит к пополнению или редукции списка рассматриваемых гипотез рис 6.7. Когда множество рассматриваемых гипотез стабилизируется, то выполняется пункт 3. Необходимым условием окончания этого этапа является наличие гипотез в списке рассматриваемых гипотез.
3. Производится поиск комплексов признаков. Комплекс признаков имеет место, если подтверждено наличие всех признаков, которые входят в этот комплекс. Комплексы признаков в зависимости от связей между ними и гипотезами могут быть двух типов: подтверждающими гипотезы и исключающими.
4. Составляется список исключающих признаков для каждой из рассматриваемых гипотез и производится его тестирование. В результате тестирования происходит изменение списка рассматриваемых гипотез: уменьшается список потому, что исключаются некоторые гипотезы, но возможно по результатам тестирования и появление новых гипотез, тогда происходит возврат к пункту 2.
5. Составляется список отрицательных признаков для каждой из рассматриваемых гипотез и производится его тестирование. Результатом является ранжирование списка гипотез, поскольку меняются приоритеты. При этом также могут появляться новые гипотезы и возможен возврат к пункту 2.
6. Этап объяснения. На этом этапе делается попытка объяснить у рассматриваемых гипотез наличие отрицательных и отсутствие обусловленных признаков. В качестве объяснения отрицательного признака могут выступать предшествующие признаки или рассматриваемые гипотезы, из которых данный признак следует. Соответственно, в качестве объяснения отсутствующего обусловленного признака могут выступать предшествующие признаки или рассматриваемые гипотезы, которые исключают данный признак. В случае необходимости предшествующие признаки тестируются.
7. Этап дифференциации. Этап начинается с принудительного исключения гипотез, у которых нет ни одного положительного признака (эта ситуация может сложиться в результате рекурсивного вывода от гипотез по положительным связям). Затем проводится собственно дифференциация (см. следующий раздел).
8. Этап построения решения. Из оставшихся рассматриваемых гипотез формируются наборы, с помощью которых можно наилучшим образом объяснить присутствие всех наблюдающихся признаков.
Следует отметить, что разработанная система позволяет пользователю располагать разделы так, как ему удобно и сохранить их расположение для дальнейшей работы. Данная возможность позволяет пользователю работать одновременно с несколькими разделами и видеть всю картину в целом. На рис. 6.8 изображен пример расположения разделов базы знаний в интерфейсе пользователя.
Процесс генерирования гипотез осуществляется следующим образом. В ходе опроса первого раздела от каждого признака по положительным связям производится формирование списка рассматриваемых гипотез. Затем список рассматриваемых гипотез дополняется по сильным положительным связям от уже существующих рассматриваемых гипотез. Производится поиск комплексов признаков и генерирование, подтверждение, либо исключение связанных с ним гипотез.
При переходе к другому разделу составляется список положительных, отрицательных и исключающих признаков для рассматриваемых гипотез и производится их опрос. От опрошенных признаков по связям происходит одновременное пополнение, либо уменьшение списка рассматриваемых гипотез. Необходимым условием окончания этого этапа является существование хотя бы одной рассматриваемой гипотезы.
Гипотеза может попасть в множество рассматриваемых гипотез в одном из следующих случаев:
- при наличии положительного признака;
- при наличии положительного комплекса признаков;
- когда гипотеза является следствием одной из рассматриваемых гипотез или одна из рассматриваемых гипотез является ее следствием;
- когда пользователь самостоятельно добавляет гипотезу в множество рассматриваемых;
- когда выполняются свойства гипотезы.
В настоящий момент разработан прототип экспертной системы «Боль в спине», функционирующий в операционной системе MS Windows, осуществляется пополнение базы знаний системы и рассматривается возможность разработки web версии экспертной системы. Для практикующего врача работа с системой не является сложной. Несмотря на довольно сложные термины, использованные в описании принципов работы ее компонентов, необходимо понимать ее реальные возможности. В процессе диалогового общения система генерирует гипотезы, позволяющие устанавливать диагноз пациенту с болью в спине. Разрабатываемая система позволяет выполнять диагностический поиск, корректируя действия врача. Экспертная система может использоваться для обучения студентов и молодых врачей, так как имеет богатый терминологический словарь.
