Анализ, моделирование и алгоритмизация лечебно-диагностического процесса при остром пиелонефрите у беременных

• Автор: Авдеев, Алексей Николаевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 0 с. : 134 ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1. Современное состояние и пути повышения эффективности
диагностики и лечения острого пиелонефрита у беременных
1.1 Современное состояние проблемы острого
пиелонефрита у беременных
1.2. Пути повышения эффективности диагностики и
лечения острого пиелонефрита у беременных
1.3. Цель и задачи исследования
2. Анализ особенностей классификации, эпидемиологии, клинической картины и лечения острого
пиелонефрита у беременных
2.1. Анализ особенностей эпидемиологии острого
серозного пиелонефрита у беременных
2.2. Особенности классификации патологических
процессов при остром пиелонефрите у беременных
2.3. Анализ особенностей клинической картины и
лечения острого серозного пиелонефрита у беременных
Выводы второй главы
3. Модели и алгоритмы в диагностике и лечении острого
пиелонефрита у беременных
3 1 Статистическая оценка признаков острого
пиелонефрита беременных методом
априорного ранжирования
3.2. Моделирование диагностического процесса
при остром пиелонефрите у беременных
3.2.1 Шкала количественной оценки симптомов
острого пиелонефрита у беременных
3.2.2 Моделирование процесса дифференциальной диагностики острого серозного и гнойного
пиелонефрита у беременных
3.3. Алгоритмизация лечебного процесса при остром
пиелонефрите у беременных
3.3.1 Алгоритм выбора способа дренирования верхних мочевыводящих путей при остром
пиелонефрите у беременных
3.3.2. Алгоритм выбора рациональной
эмпирической антибактериальной терапии
острого пиелонефрита у беременных
Выводы третьей главы
Реализация и апробация результатов исследования в
клинических условиях
Практические рекомендации
Заключение
Список литературы
Приложения

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы. В последние годы отмечается значительный рост патологии мочевыделительной системы при беременности, что приводит к увеличению перинатальной заболеваемости и смертности.
Пиелонефрит является одним из самых частых и опасных заболеваний почек у беременных. Частота развития острого пиелонефрита у беременных по различным данным колеблется от 1 до 18 % [13, 17, 52, 78, 92, 107, 119, 133,143, 184].
За последние три десятилетия произошло значительное увеличение числа случаев острого пиелонефрита беременных. В настоящее время среди экстрагенитальных заболеваний у беременных пиелонефрит занимает второе место [13, 77, 81] Число осложненных форм пиелонефрита беременных, требующих применения операгивных вмешательств, несмотря на использование современных лекарственных средств, не снижается [55].
Рост частоты острого пиелонефрита беременных Ю А. Пытель и ОБ. Лоран (1996) связывают с неблагоприятными экологическими и социальными факторами, снижающими адаптационные возможности организма беременной женщины [131].
Существующие рентгенологические, инструментальные и радиоизотопные методы исследования в диагностике патологических изменений мочевыводящих путей при беременности имеют ограниченное применение в связи с неблагоприятным воздействием на плод [48].
Несмотря на использование современных диагностических средств, в настоящее время отсутствуют абсолютно достоверные критерии трансформации серозной формы пиелонефрита в гнойную
В используемой сегодня клинической классификации острого пиелонефрита разнообразный характер патологических процессов, происходящих в почках при серозной форме острого пиелонефрита, не находит отражения.

а многие параметры не имеют количественного и качественного измерения Для учета неоднородности приходится либо применять методы декомпозиции математического описания, либо идти путем введения в модель переменных, учитывающих эту неоднородность [102,153].
11режде, чем приступить к проведению эксперимента, необходимо выделить наиболее существенные входные переменные из всей совокупности входных величин Для выделения наиболее существенных признаков используется экспертная информация на основе метода априорного ранжирования Он позволяет объективно оценить субъективное мнение специалистов и, в отличие от других методов отсеивающего эксперимента, не требует постановки опыта на объектах По результатам, полученным от экспертов, строится матрица ранжирования, проверяется гипотеза о согласованности экспертов. Ставится задача минимизации факторов, с использованием которых создается математическая модель диагностики и выбора лечебных воздействий [63,88,97,98,102]
Успех лечебно-профилактической деятельности, бесспорно, прежде всего зависит от качества диагностики заболеваний С точки зрения кибернетики, установление диагноза представляет собой процесс распознования образов, то есть отнесение рассмафиваемога объекта к одному из описанных классов. Важную роль в развитии математической диагностики сыграли фундаментальные работы зарубежных ученых R. Ledley, L. Luster, R. Hollingsworth Основополагающие отечественные работы в области автоматизации диагностического процесса принадлежат Н.М Амосову, Б. Н. Гнеденко, Е.А. Шкрабу и др.
Е И Воробьёв и А.И. Китов [127] отмечают, что процесс медицинской диагностики с позиций кибернетики может быть подразделён на следующие стадии
1 Получение информации о пациенте на основе наблюдений и обследований.
2. 11ринятие решений на основе собранной информации.