Содержание к диссертации
Введение
1. Аналитический обзор состояния проблемы и постановка задач исследования .
1.1. Современные представления об этиологии и патогенезе хронического простатита. 9
1.2. Классификация хронического простатита. 19
1.3. Современные методы диагностики хронического простатита. 21
1.4. Лечение хронического простатита. 24
1.5. Обзор математических методов и информационных технологий, используемых для медицинских исследований . 30
1.6. Цель и задачи исследования. 40
2. Синтез нечетких решающих правил для прогнозирования и диагностики хронического простатита .
2.1. Объект, методы и средства исследования. 42
2.2. Выбор информативных БАТ и синтез решающих правил для прогнозирования и диагностики хронического простатита по энергетическим характеристикам этих точек. 48
2.3. Формирование комбинированного пространства информативных признаков для прогнозирования хронического простатита. 52
2.4. Синтез решающих правил для прогнозирования возникновения и обострения хронического простатита . 56
2.5. Способ классификации хронического простатита. 64
2.6. Синтез решающих правил диагностики клинических форм и стадий хронического простатита. 68
2.7. Выводы второй главы. 84
3. Информационно-алгоритмическое обеспечение и структура автоматизированной системы поддержки принятия решения врача уролога по прогнозированию, диагностике, профилактике и лечению хронического простатита .
3.1. Структура автоматизированной системы поддержки принятия решений врача уролога . 86
3.2. Алгоритм управления процессом прогнозирования возникновения или обострения хронического простатита и профилактическими мероприятиями. 91
3.3. Алгоритм управления процессом диагностики и лечения хронического простатита. 105
3.4. Выводы третьей главы. 107
4 Результаты экспериментальных исследований .
4.1. Результаты экспериментальной проверки достоверности решающих правил прогнозирования возникновения/обострения хронического простатита. 109
4.2. Результаты экспериментальной проверки достоверности решающих правил диагностики хронического простатита . 116
4.3. Результаты проверки эффективности работы алгоритма управления лечением хронического простатита. 121
4.4. Результаты проверки эффективности работы алгоритма управления профилактическими мероприятиями. 124
4.5. Выводы четвертой главы. 126
Заключение. 127
Библиографический список. 129
- Обзор математических методов и информационных технологий, используемых для медицинских исследований
- Синтез решающих правил для прогнозирования возникновения и обострения хронического простатита
- Структура автоматизированной системы поддержки принятия решений врача уролога
- Результаты экспериментальной проверки достоверности решающих правил диагностики хронического простатита
Введение к работе
Актуальность темы. Несмотря на наличие огромного количества научных изысканий, методов и средств диагностики и лечения, хронический простатит (ХП) остается одним из наиболее распространенных заболеваний мужского населения трудоспособного возраста, с тенденцией к росту. По данным многих авторов ХП страдают 30-40 % мужчин [37, 38, 54, 58, 78, 111, 120, 212], хотя истинная заболеваемость ХП до сих пор остается практически не изученной и, по разным данным, колеблется от 5 до 70 % [98, 101, 164, 166, 173]. Гистологические признаки ХП выявляются в 58-80 % случаях [39, 120]. В, последние десятилетия частота встречаемости хронического простатита заметно возросла [38, 54, 92, 101, 111], что связано с чрезвычайной зависимостью возникновения простатита от образа жизни пациента, поведенческих, социально-гигиенических факторов.
Хроническим простатитом поражаются мужчины наиболее репродуктивного и трудоспособного возраста - 80 % больных составляют мужчины в возрасте 20-50 лет [99, 101, 111]. Заболевание характеризуется упорным рецидивирующим течением, зачастую резистентным к терапии, приводящим к сексуальным расстройствам [20, 126, 174], нарушению фертильности [21, 65] и выраженному снижению качества жизни [211]. Торпидно текущие специфичные симптомы порождают психологические проблемы и расстройства психики, выявляемые у 20-80% больных [75, ПО, 139, 152, 159], которые отрицательно влияют на работоспособность, характер взаимоотношений в семье и на работе, вызывая негативные познавательные, поведенческие и социальные последствия. Таким образом, очевидно пагубное влияние ХП не только на различные сферы жизнедеятельности человека [16], но и на социально-демографические показатели, такие как рождаемость, трудоспособность и устойчивость семьи [99, 100], что делает ХП не только медицинской, но и социально-биологической проблемой [75, 90].
При этом вопросы профилактики, диагностики, лечения (и в особенности излечения) далеки от разрешения. Причины — отсутствие четких, доказательных представлений об этиологии, патогенезе заболевания,
4 терминологического и классификационного единства ученых по данной проблеме, и единого подхода к диагностике и лечению. Многообразие субъективных и объективных нарушений, связанных с хроническим воспалением предстательной железы, затрудняет его диагностику. Используемые клинические и лабораторные методы зачастую не позволяют ни установить, ни исключить диагноз, а диагностическая ценность отдельных критериев все еще оспаривается некоторыми исследователями [167, 179].
Общепризнано, что хронический простатит, как заболевание полипатогенетическое, требует комплексного лечения. Применяемые методы терапии, несмотря на их многочисленность, не всегда эффективны [110], а без учета особенностей патогенеза и течения каждого конкретного случая заболевания, и факторов, способствующих его хроническому течению, не могут удовлетворить ни лечащих врачей, ни их пациентов. В связи с этим возникает необходимость в разработке процедур прогнозирования и диагностики ХП, выбора рациональной терапии, учитывающей особенности течения заболевания. При этом необходим учет теоретических и прикладных системных связей и закономерностей развития патологического процесса с ориентацией на использование современных математических методов и информационных технологий [41, 42, 47, 57].
Таким образом, разработка и исследование методов и средств прогнозирования, диагностики и управления комбинированной профилактикой и терапией хронического простатита, позволяющих повысить качество диагностики и лечения этого заболевания, на основе методов системного анализа является актуальной научной задачей.
Работа выполнена в соответствии с научно-технической программой «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники», Подпрограмма 204 «Технология живых систем» и в соответствии с научным направлением Курского государственного технического университета «Разработка медико-экологических информационных технологий».
Цель работы. Разработка моделей, методов и алгоритмов прогнозирования, диагностики, профилактики и лечения хронического
5 простатита, сочетающих медикаментозные и физиотерапевтические процедуры, управляемые автоматизированной системой поддержки принятия решений врача-уролога, обеспечивающей высокое качество оказания медицинских услуг в условиях неопределенности и неполноты представления данных при пересекающихся структурах классов.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
на основе анализа информации об особенностях исследуемого заболевания, обосновать выбор основного математического аппарата принятия решений;
изучить особенности представления данных, и сформировать систему диагностических, и прогностических признаков, включая энергетические характеристики биологически активных точек, изменяющих свое энергетическое состояние при хроническом простатите;
разработать принцип классификации диагноза, обеспечивающей адекватную работу лечебных алгоритмов, и синтезировать систему нечетких решающих правил для прогнозирования и диагностики хронического простатита; '
предложить способ профилактики хронического простатита, и разработать алгоритмы управления процессами профилактики и лечения исследуемого заболевания;
разработать структуру автоматизированной системы поддержки принятия решений врача-уролога;
проанализировать эффективность применения предложенных методов и средств в клинических условиях и разработать рекомендации по их практическому применению.
Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, теории управления, математического моделирования, основные положения теории вероятности, математической статистики и нечеткой логики принятия решения; основы физиологии и рефлексологии и методы экспертного оценивания.
Научная новизна исследования. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной'новизной:
система информативных признаков, отличающаяся комплексным учетом факторов риска и значений энергетических характеристик диагностически значимых биологически активных точек, меняющих свое энергетическое состояние пр№ ХП, позволяющая повысить качество прогнозирования возникновения и обострения данного заболевания;
решающие правила для прогнозирования возникновения и обострения ХП и дифференциальной диагностики этого заболевания, обеспечивающие требуемое для практики качество классификации при приемлемых временных и технико-экономических затратах, использование которых позволяет научно обоснованно решать задачи рационализации профилактических и терапевтических мероприятий;
способ профилактики и лечения ХП, отличающийся комплексным использованием ректальной магнитотерапии, переменным магнитным полем с хаотически меняющейся частотой, цитомединов и электрорефлексотерапии диагностически значимых биологически активных точек, имеющих отношение к ситуации «хронический простатит», что позволяет при невысоких экономических затратах обеспечить его высокую профилактическую и лечебную эффективность;
алгоритмы управления процессами профилактики и лечения ХП, позволяющие рационально и гибко менять тактику ведения пациерітов в зависимости от их текущего состояния с учетом разнородных факторов риска и клинических форм заболевания;
структура и информационно-алгоритмическое обеспечение системы поддержки принятия решений врача уролога по прогнозированию, диагностике, профилактике и лечению ХП, обеспечивающей улучшение качества оказания медицинской помощи и ведения пациентов с хроническим простатитом.
Практическая значимость и результаты внедрения работы. Разработанные модели, методы и алгоритмы составили основу для
: . : 7
построения автоматизированной системы поддержки принятия решений врача-уролога, клинические испытания которой показали целесообразность ее использования в медицинской практике.
Применение предложенных в диссертации разработок позволяет прогнозировать возникновение ХП или обострения уже существующего заболевания, рационализировать, персонализировать и повысить качество профилактических мероприятий,: диагностики, лечебных процедур, сократить сроки лечения; без существенного повышения временных и- технико-экономических затрат лечебно-диагностического процесса;
Результаты внедрения. Предложенные в работе методы и средства внедрены в учебный процесс кафедры биомедицинской инженерии Курского государственного технического университета и используются в клинической практике Муниципального учреждения здравоохранения больницы скорой медицинской помощи? г. Курска. Экономическая и социальная значимость состоит в снижении заболеваемости хроническим простатитом, повышении качества, сокращении, сроков диагностики и лечения; улучшении качества жизни больных ХП.
Апробация. Основные: результаты диссертационной работы были представлены и обсуждались на IX международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии-2006» (Курск, 2006 г.), международном конгрессе по * андрологи и (Сочи;, Дагомыс,
2006 г.), XIX всероссийской. научно-технической конференции
«Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы»
(Рязань, 2006 г.), всероссийской, научно-практической, конференции
«Концептуальные и прикладные аспекты медицины и образования» (Курск;
2007 г.), X международной- научно-технической? конференции «Медико-
экологические информационные технологии-2007» (Курск, 2007 г.), на научно-
технических семинарах кафедры-биомедицинской инженерии: Курск ГТУ.
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 13 научных работ.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех
глав и заключения, изложенных на 147 страницах машинописного текста, иллюстрирована 18 рисунками, 29 таблицами, содержит список литературы из 213 наименований.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении к диссертации обосновывается актуальность темы, определяются цель и задачи исследования, определяются научная новизна и практическая значимость работы. Кратко излагается содержание глав диссертации.
В первой главе рассматриваются современные представления об этиологии и патогенезе, диагностике и лечении хронического простатита и определяются недостатки существующих подходов к диагностике и лечению. Показывается, что значительного повышения эффективности работы врачей-урологов можно достичь при использовании современных математических методов и информационных технологий. В заключении главы определяются цели и задачи исследования.
Во второй главе определяются объект, методы и средства исследования, описывается алгоритм определения информативных биологически активных точек, связанных с ситуацией хронический простатит. Формируется комбинированное пространство информативных признаков, синтезируются решающие правила для прогнозирования и диагностики хронического простатита.
В третьей главе предлагается структура автоматизированной системы поддержки принятия решений врача уролога по прогнозированию, диагностике, профилактике и лечению хронического простатита, а так же разрабатываются алгоритмы управления профилактикой и лечением заболевания.
В четвертой главе обсуждаются результаты экспериментальных исследований. Показывается, что практическое использование предлагаемых в работе методов, моделей, алгоритмов и программных средств позволяет повысить достоверность прогнозирования и диагностики и эффективность проводимых лечебно-оздоровительных мероприятий.
Обзор математических методов и информационных технологий, используемых для медицинских исследований
Многочисленными исследованиями доказано, что в значительной мере повысить, качество прогнозирования и диагностики заболеваний можно, используя; при решению этих задач математическую теорию распознавания образов [12,30,33,41,43,57]. Распознавание образов; - научное направление, связанное с разработкой принципов: и построением систем, предназначенных для определения; принадлежности данного объекта- к одному из заранее выделенных классов объектов. В? медицинских- приложениях в зависимости1 от решаемой"задачи;под классами принято понимать,диагнозы,.степень тяжести;и/ стадии заболеваний, синдромы, симптомокоплексы и т.д. Иод объектами-понимают различные предметы, явления, процессы, ситуации, сигналы. Каждый объект описывается совокупностью основных характеристик (признаков, свойств) X =(xl, ..., xi , ..., хп), где і-я координата вектора X определяет значения і-й характеристики, и дополнительной характеристикой S, которая указывает на принадлежность объекта к некоторому классу (образу). В медицинских задачах признаки X - это жалобы больного, симптомы, данные осмотра, лаботаторного, инструментального обследования и т.д. Набор заранее расклассифицированных объектов, т. е. таких, у которых известны характеристики X и S, используется для обнаружения закономерных связей между значениями этих характеристик, и поэтому называются обучающей выборкой. Те объекты, у которых характеристика S неизвестна, образуют контрольную выборку. С помощью обучающей выборки определяют параметры математических моделей, позволяющих решать задачи классификации неизвестных объектов по известным классам заболеваний. Теоретической базой для построения алгоритмов распознавания послужила теория статистических решений, сформулированная в 50-60-е годы XX века. К середине 70-х годов определился облик распознавания как самостоятельного научного направления, математический аппарат теории распознавания расширился за счет применения разделов прикладной математики, теории информации, методов алгебры логики, математического программирования и системотехники и т.д. Сейчас в различных сферах человеческой деятельности используется более 200 методов распознавания и их количество растет.
Существует несколько классификаций методов распознавания образов, основанных на различных подходах. Одни авторы различают параметрические, непараметрические и эвристические методы. На основании способа представления знаний, выделяют интенсиональные и экстенсиональные методы [28]. Исходя из исторически сложившихся направлений в области теории распознавания образов, используется следующая классификация [31]:
- методы, основанные на принципе разделения;
- статистические методы;
- методы, построенные на основе потенциальных функций;
- методы вычисления оценок (голосования);
- методы, основанные на исчислении высказываний, в частности на аппарате алгебры логики. Рассмотрим основные идеи, положенные в основу наиболее популярных методов распознавания образов.
Методы, основанные на оценках плотностей распределения значений признаков, базирующиеся на байесовской схеме принятия решений, апеллирующей к априорным вероятностям принадлежности объектов к ,тому или иному распознаваемому классу и условным плотностям распределения значений вектора признаков, определении отношения правдоподобия в различных областях многомерного пространства признаков [27, 198].
В группе методов, основанных на предложениях о классе решающих функций, на основании общего вида решающей функции с заданным функционалом ее качества, по обучающей последовательности ищется наилучшее приближение этой функции. Самыми распространенными являются представления решающих функций в виде линейных и обобщенных нелинейных полиномов. Функционал качества решающего правила обычно связывают с ошибкой классификации. Задача обучения состоит в минимизации этого функционала качества.
Логические методы распознавания образов, основанные на аппарате алгебры логики, позволяют оперировать информацией, заключенной не только в отдельных признаках, но и в сочетаниях значений признаков. В общем виде сущность метода заключается в поиске по обучающей выборке логических закономерностей и формировании системы логических решающих правил, каждое из которых имеет собственный вес [18,53,106].
Лингвистические (структурные) методы распознавания образов базируются на использовании специальных грамматик, порождающих языки, с помощью которых описывается совокупность свойств распознаваемых объектов [107].
Метод сравнения с прототипом является наиболее простым, и рекомендуется использовать, когда распознаваемые классы со,- отображаются в пространстве признаков компактными геометрическими группировками. В таком случае обычно в качестве точки — прототипа выбирается центр геометрической группировки класса (или ближайший к центру объект), определяемый, как z,=(xi!+X2i+. -+XNI) I N„ где N,— количество объектов в классе со,.
Для классификации неизвестного объекта X находится ближайший к нему прототип, и объект относится к тому же классу, что и этот прототип.
При классификации неизвестного объекта по методу к-ближайших соседей, находится заданное число (к) геометрически ближайших к нему в пространстве признаков других объектов (ближайших соседей) с уже известной принадлежностью к распознаваемым классам. Решение об отнесении неизвестного объекта к тому или иному диагностическому классу принимается путем анализа информации об этой известной принадлежности его ближайших соседей, например, с помощью простого подсчета голосов [27, 130].
Синтез решающих правил для прогнозирования возникновения и обострения хронического простатита
Согласно общей концепции синтеза нечетких решающих правил,, пользуясь рекомендациями работы, [48], задача нечеткого прогнозирования; возникновения/обострения ХН рассматривалась, нами как задача разделения-; обследуемых на два1, класса: соо — риск, заболевания или обострения, хронического простатита отсутствует, со і — существует риск, заболевания в течении . ближайших-2 лет, или существует риск обострения ХИві течении 1 года.. Используя каждый из, выделенных признаков,.. как носитель функций принадлежностей, группа высококвалифицированных экспертов: специалистов в области урологии; под руководством инженера: по знаниям; построилафункции принадлежностей, к классу, СО]. Полученные: данные были1 усреднены по-всем экспертам и- после их экспертного согласования? приняли следующие значения.
Для признаков хп, х12, х13,.х19, х20, х2Ь х22, х25,х 32,х33, х35, х36, х37, х38, х39, x40v Хн выраженных через интервальные шкалы, функции принадлежностей записываются аналитически в виде кусочно-линейных зависимостей, графики которых выполнены в соответствии с рекомендациями; изложенными в работах [41,104]. ..":.
Для признакові.хь х2, х6 выраженных-лингвистическими переменными, определены, значения функций принадлежности для каждой градации1 переменной Признаки х3, х4, х5, х7, х8, х9, хш, х14, х]5, х16, xl7, Xi8, х23, х24, х2б, х27, х28, Х29, Хзо, Х31, Хз4, ХІ2, Х43, Х44, х45, Х46, Х47, Х48,. Х49, Х50, Х5], Х52, Х53, Х54,. Х55
представленные двоичным кодом, принимают значение 0, если признак отсутствует, и 1, если признак есть. В соответствии с этим их функции; принадлежностей так, же принимают два значения, величины которых определены по согласованному мнению экспертов. Полученные функции принадлежности, согласно методу синтеза решающих правил, описанному в разделе 2.1, объединяются в частные решающие правила по группам признаков и затем агрегируются в окончательное прогностическое правило.
В первую группу были включены признаки, характеризующие социально-экономические предрасполагающие факторы (хь х2, х3, х4) со своими функциями принадлежности д.( Xi), i( х2), u,( х3), \х( х4). Поскольку добавление каждого из признаков в общее решение, приводит к увеличению уверенности в риске возникновения или обострения хронического простатита, для них коэффициент риска с учетом формулы (2.4) определяется выражением:
КУСЗФ(І+1)=КУСЗФ(І) + У"( +І)[1-КУСЗФ(І)], где і = 1...4; КУСОФ0)= ММ Во вторую группу объединены производственные факторы (признаки х5, х6, х7, х8? х9, Хю, Хц, Х\2, х13). Частный коэффициент уверенности (КУРЛБ) В классе і определяется формулой с условием: ЕСЛИ (Х5=1) ТО [КУРАБ=0,04] ИНАЧЕ КУРАБ(]+1) = КУрАБа) + //(х;+1)[1-КУРЛБа)], где і = 6...13; КУРАБ(1)= //( 6); j -номер итерации.
По поведенческим факторам (Х14-34) риск возникновения ХП определяется частным коэффициентом уверенности КУпов:
Ky„oBG+l)=KynoBG) + ІИ( /+І)[1-КУІЮВО)]. где і = 14...34; КУПОв(1)= Д ,4).
Суммарный коэффициент уверенности по факторам питания (х35.4о), также формируется путем итерации их функций принадлежности:
КУпиіа+1)=КУПита) + "(х/+.)[1-КУпи-.а)],гдеі = 35...40; КУПИт(1)= м(х35). Медико-биологические факторы(х41-55) привносят уверенность в классе со і, согласно формуле: КУМБФа+1)=КУмБфС) + Ж+І)[1-КУМБФС)], где 1 = 41...55; КУМБФ(1)= //(х41).
С учетом того, что все приведенные факторы приводят к увеличению уверенности в прогнозе возникновения хронического простатита, общая прогностическая уверенность (КУрХц) в соответствии с выражением 2.4 определяется итерационным выражением:
КУРхпС+1)=КУ ]) + КУ [1-КУО)], (2.10) где КУ (1)= КУСЭФ; КУ (2)= КУРЛБ; КУ (3) = КУП0В; КУ (4)= КУпит; КУ (5)= КУМБФ.
Общая уверенность в прогнозе заболевания хроническим простатитом по выделенной системе признаков превышает величину 0,95 если у обследуемого присутствуют все факторы риска с максимальными значениями функции принадлежности. Для наиболее часто встречающихся факторов риска величина КУрхп достигает уровня 0,83.
Эта уверенность может быть увеличена, если в качестве дополнительной информации использовать энергетические характеристики БАТ, связанные с хроническим простатитом (см. раздел 2.2). На основании данных разведочного анализа с привлечением экспертной группы были построены графики функций принадлежностей к классу риск ХП с носителями по отклонению сопротивлений точек 11130, VII31, VIII12, XIV2 от их номинальных значений (5Rxiv2 5R.IU30 , 5Rvii3i и SRviim)- Полученным графикам соответствуют следующие аналитические выражения:
Частная уверенность в прогнозе возникновения/обострения ХП определяется в соответствии с выражением 2.9 и по этой группе признаков КУБАТ достигает величины 0,4.
Общая уверенность в прогнозе возникновения/обострения ХП по всем группам факторов риска определяется выражением:
Для предельного варианта, когда у обследуемого значительно нарушена энергетика БАТ и при наличии всех факторов риска с максимальными значениями функций принадлежностей, величина КУ0рхп превышает значение 0,97. Для среднестатистического набора факторов риска с учетом энергетического состояния информативных БАТ величина КУ0рхп находится на уровне 0,9, что вполне приемлемо для практического использования.
Для адекватного «срабатывания» полученных решающих правил на объектах контрольной выборки определены пороговые значения КУОРХП- Для этого, для классов обследуемых с известными исходами наблюдения, были построены гистограммы распределения классов по признаку КУорхп. Для прогнозирования возникновения ХП через 2 года наблюдения определены классы о - люди без признаков ХП и сог - люди у которых в течение периода наблюдения развился ХП (рис. 2.1).
Структура автоматизированной системы поддержки принятия решений врача уролога
Исходными данными для работы алгоритма управления профилактическими мероприятиями является информация о наличии факторов риска, на основании которой формируются рекомендации по снижению этих факторов.
Блок схема алгоритма приведена на рис. 3.1.
Словесный алгоритм управления профилактическими мероприятиями, предлагаемый в работе состоит из следующих пунктов:
1. Определяется задача исследования: прогнозирование (блок 1) или
диагностика ХП (блок 2).
2. Методом опроса у обследуемого выясняется наличие и выраженность факторов риска хгх55 (блок 3). По этим факторам на основании выражения 2.10 рассчитывается частный коэффициент уверенности КУРХп (блок 4).
3. Если имеется возможность измерения энергетических характеристик БАТ (ЭХБАТ) (блок 5), то с помощью специальной аппаратуры производится изменение электрического сопротивления БАТ Ш30, VII31, VIII12, XIV2 с последующим расчетом коэффициента уверенности КУКЛГ (выражение 2.9) (блок 6).
4. На основании выражения 2.11 рассчитывается КУОГХ// (блок 7).
5. Определяется задача прогнозирования: определение риска возникновения ХП в течении ближайших двух лет, или обострения ХП в течении ближайшего года (блок 8). Если решается задача прогнозирования обострения ХП, то указывается стадия заболевания (блоки 10, 11), если она неизвестна (блок 9), то для определения стадии система переходит к блоку диагностики (блок 30).
6. Проверяются условия превышения КУОРХИ пороговых значений КУ" и КУопп (блоки 12-16) и формируется четкий вывод работы блока прогнозирования с указанием значения КУ0РХГЬ
ЕСЛИКУогхп КУ"1\хп, ТО «нет риска возникновения хронического простатита в течении ближайших 2 лет» или «нет риска обострения хронического простатита в течении ближайшего года» (блок 18). ЕСЛИКУ(п)ІІхп КУопп КУ"І\ПІ ТО «существует средний риск возникновения хронического простатита в течении ближайших 2 лет» или «существует средний риск обострения хронического простатита в течении ближайшего года» (блок 19). ЕСЛИ КУОП!1 КУ" п, ТО «высокий риск возникновения хронического простатита через 2 года», или «высокий риск обострения хронического простатита в течении ближайшего года» (блок 20).
7. На основании полученных данных, принимается решение о проведении профилактических мероприятий, путем комбинации профилактических блоков 22, 23, 24, 26, 27. В результате работы блока правил прогноза возникновения ХП целесообразно предусмотреть два вида рекомендаций по дальнейшей организации лечебно-диагностического процесса: проведение лечебно-профилактических мероприятий, снижающих риск возникновения или обострения ранее существовавшего ХП, вплоть до исключения проявления этой патологии; или обнаружения ХП на ранних стадиях, путем назначения специальных исследований с целью выявления состояния предболезни с тем, чтобы обеспечивать рациональное лечение с возможно более быстрыми сроками и наиболее благоприятными последствиями. Если КУОІЛП КУ ",\п, то считается, что риск возникновения ХП не велик, и работа алгоритма управления профилактическими мероприятиями заканчивается. При среднем риске (КУ"},хп КУопп КУ"уХП) необходимо проведение профилактических мероприятий. В данном классе достаточно исключения, или ослабления влияния имеющихся факторов риска (блок 23) и соблюдения общих профилактических мероприятий по предупреждению возникновения,
ХП (блок 24). Также при условии, если КУГ)ЛТ 0,І5(блок 21), проводится коррекция энергетического состояния БАТ ПВО, VI131, VIII1-2, XIV2 (блок22). Блок 23
Рекомендации, направленные на снижение влияния индивидуальных факторов риска, имеющих место в конкретном тестируемом случае. Реализуется путем последовательного выполнения условия:
ЕСЛИ (Xj 0) ТО [Рекомендовано исключить Pi]. где і = 1 55, Р-лингвистическое значение признака. Блок 24 Общие рекомендации по профилактике возникновения ХП:
1. Соблюдение больным упорядоченного сексуального (желательно моногамного) режима. Одинаково нежелательны и сексуальные, перегрузки и длительные периоды полового воздержания. Вредны: мастурбация, просмотры порнографических и эротических фильмов, прерванный половой, акт, возбуждения без эякуляции, затянутые, повторные половые акты.
2. Полный отказ от употребления спиртных напитков, курения.
3. Диета с исключением острой, пережаренной пищи, специй, копченостей.
4. Борьба- с гиподинамией. Активный образ жизни. Прогулки, гимнастика.
5. Избегать переохлаждений.
6. Избегать переутомлений.
7. Борьба с запорами (путем повышения подвижности и употребления пищи, богатой клетчаткой, в случае, необходимости назначением соответствующего лечения).
8. Своевременное, опорожнение мочевого пузыря в спокойной, комфортной обстановке.
9. Лечебная гимнастика для мышц таза, спины и поясничной области.
10. Водные процедуры (восходящий, циркулярный-душ, лечебные ванны).
Результаты экспериментальной проверки достоверности решающих правил диагностики хронического простатита
Нами наблюдалось 230 больных ХП: из них 142 находились на стационарном лечении в урологических отделениях МУЗ "городская больница" скорой медицинской помощи г. Курска и 88 пациентов лечились амбулаторно в поликлинике №2 МУЗ ГБ СМП г. Курска, за период с ноября 2003 по ноябрь 2007 года.
Распределение больных по возрасту и месту наблюдения (стационарные или №. амбулаторные) представлено.в таблице 4.11.
Каю видно их таблицы, большинство больных было;наиболее активного репродуктивного возраста — 134 больных в; возрасте до 40 лет (58,2%). Наименьшая доля больных была младше 20 лет (1,3%).
Продолжительность заболевания варьировала от нескольких месяцев до 20 лет. Большинство обследованных пациентов; страдали ХП: более 1 года (88 3%), у 31,4% больных длительность заболевания составила; более 5! лет. (таблица 4.12). 119 больных (77.8%) ранее лечились по поводу ХП,: из, них 38;3% неоднократно. У 58 больных (25.,2%) в анамнезе имелись указания на перенесенныеранееинфекции передающиеся половым путем.
Диагноз хронического простатита устанавливался на основании жалоба больных, анамнеза заболевания, данных лабораторных и специальных методов исследования:
При оценке жалоб преобладал болевой? синдром, выявленный у 183 больных (79,6 %). Боли локализовались над лоном, в промежности, перианальной области, крестце, паховых областях, в яичках, в головке полового члена. Наиболее частая локализация - промежность (64%). Дизурические явления (учащенное мочеиспускание, рези в конце мочеиспускания, чувство неполного опорожнения мочевого пузыря, длительное подтекание мочи по каплям после мочеиспускания) присутствовали у 109 пациентов (47,3%). Жалобы на нарушение половой функции (преждевременную эякуляцию, ослабленную эрекцию, стертость оргазма, болезненность и слабость эякуляции) отмечали 125 мужчин (54,3%). Выделения из уретры при дефекации и натуживании имелись у 9 больных (3,9%). При объективизации субьективных данных (60) на основании анализа опросников СОС-ХП, заполненных пациентами, получены показатели симптоматики (ИС-ХП), качества жизни (КЖ) и определен клинический индекс хронического простатита (КИ-ХП). Полученные данные представлены в таблице 4.13. Отмечено значительное влияние заболевания на качество жизни. У 176 больных (76,5%) индекс КЖ был более 9.
При ректальном пальцевом исследовании предстательной железы, гипотоничная предстательная железа выявлена у 71 больного (30,9%), плотная уменьшенных размеров - у 18 (7,8%), уплотненная обычных или несколько увеличенных размеров - у 59 (25,6%), у 40 больных (17,4%) предстательная железа была мягко-эластична, увеличена с нечеткими контурами. В 18,3 % (42 больных) не выявлено изменений размеров и консистенции железы. Болезненность предстательной железы при исследовании отметили 202 (87,8%) человека. Неоднородность структуры выявлена в 73,9% случаев (170 больных), асимметрия долей - в 13,9 % (32 больных). Косвенные признаки хронического простатита при ультразвуковом исследовании выявлены у 187 (81,3%) больных. Чаще всегсь выявлялась неоднородная эхогенность паренхимы 75;2% (173-больных), простатические конкременты лоцированы в 18,2% (42 больных), ретенционные полости в 5,7 % случаев (13 больных).
При микроскопии секрета предстательной железы- повышенное количество лейкоцитов (после 1-го или 4-го сеансов1 массажа) выявлено у 193 больных (83,9%), снижение лецитиновых зерен у 223 (96,7%), трихомонады у 16(6,9%). При бактериоскопическом и бактериологическом исследовании секрета предстательной железы и постмассажной порции мочи у больных хроническим простатитом неспецифическую микрофлору выявили у 28,3% обследованных.
При- исследовании состояния перекисного окисления липидов (ПОЛ), антиокислительной активности (АОА) и содержания церулоплазмина в секрете простаты и сыворотке крови получены1 следующие результаты. Отмечено нарастание активности ПОЛ в секрете простаты, за счет прироста продуктов ПОЛ в секрете гептановой фазы Е232/220 на 21.4%, изопропанольной фазы Е 278/220 на, 14,7%, снижение АОА секрета на 49,9%, уменьшение содержания ЦП на 36,4%. BI сыворотке крови обнаружены противоположные сдвиги: повышение АОА на 11,2%, прирост содержания»ЦП на 13,4%. В крови также отмечен прирост молекулярных продуктов ПОЛ за счет гептановой фазы Е232/220 на 10,3%, изопропанольной фазьь Е 278/220 на 22,8%. Выявленные изменения подтверждают, важное значение изменений ПОЛ и АОА в патогенезе ХП и значимость определения этих показателей при диагностике ХП.
