Прогнозирование фетоплацентарной недостаточности на основе статистического анализа медико-биологических факторов риска

Прогнозирование фетоплацентарной недостаточности на основе статистического анализа медико-биологических факторов риска

Автор: Самодай, Валентина Николаевна

Шифр специальности: 05.13.01

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2005

Место защиты: Воронеж

Количество страниц: 157 с. 18 ил.

Артикул: 4065255

Автор: Самодай, Валентина Николаевна

Стоимость: 250 руб.

Прогнозирование фетоплацентарной недостаточности на основе статистического анализа медико-биологических факторов риска  Прогнозирование фетоплацентарной недостаточности на основе статистического анализа медико-биологических факторов риска 

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ. I.
1. ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДИАГНОСТИКИ И ЛЕЧЕНИЯ ФЕТОПЛА1.ЩНТЛРНОЙ НЕДОСТАТОЧНОСТИ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ.
1.1. Анализ этиологии и патогенеза ФПН.
1.2. Влияние ФПН на исходы беременности, состояние плода и новорожденного. Роль ФПН в структуре перинатальной смертности и заболеваемости
1.3. Возможности современных информационных технологий
в диагностике и лечении ФПН.
1.4.1 ,ель и задачи исследования
2. СТРУКТУРИЗАЦИЯ И ОПТИМИЗАЦИЯ ПРИЗНАКОВОГО ПРОСТРАНСТВА ФЕТОПЛАЦЕНТАРНЫЙ НЕДОСТАТОЧНОСТИ, МЕТОДЫ ДИАГНОСТИКИ И ЛЕЧЕНИЯ ФПН .
2.1. Характеристика исследуемого материала и методов исследования
2.2. Структура социальногигиенических и медикобиологических факторов риска.
2.3. Диагностика ФПН.
2.4. Лечение ФПН в исследуемых группах
2.5. Течение родов в исследуемых группах.
2.6. Морфологическое исследование плаценты в исследуемых группах
2.7. Состояние новорожденных и течение раннего неонатального периода в исследуемых группах
Выводы второй главы
3. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФЕТОПЛАЦЕТАРНОЙ I1ЕДОСТАТОЧНОСТИ
3.1. Оценка степени влияния медикобиологических факторов риска на тяжесть ФГ1Н и поражение ЦНС новорожденного.
3.2. Алгоритмизация выбора информативных показателей влияния на развитие фетоплацентарной недостаточности и перинатального пораже ния ЦНС различной степени тяжести.
3.3. Формирование классификационнопрогностических моделей влияния факторов риска на развитие ФПН и тяжесть поражения ЦНС
3.4. Алгоритмизация клиникодиагностического выбора тактики веде
ния больных с ФПН
Выводы третьей главы.
4. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ПОДДЕРЖКА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ ФПН РАЗЛИЧНОЙ СТЕПЕНИ
ТЯЖЕСТИ
4.1. Структура программного обеспечения интеллектуальной поддержки прогнозирования ФПН.
4.2. Модели клинических ситуаций при лечении ФПН
Выводы четвртой главы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА


Из вышесказанного следует, что у больных с ФПН различной степени тяжести имела место высокая частота отягощённого соматического и акушерско-гинекологического анамнеза, осложнений беременности. Причём, наши исследования подтвердили зависимость тяжести фетоплацентарной недостаточности от частоты соматических и гинекологических заболеваний, осложнений акушерского анамнеза и течения настоящей беременности. В работе выявлена зависимость формы плацентарной недостаточности от частоты низкой плацентации и наличия мигрирующей плаценты, которые были соответственно отмечены у ,% и ,% беременных. Важно отметить, что УЗ признаки ЗВУР плода установлены всего у ,% обследованных пациенток, что значительно меньше постнатально ди-агносцированной задержки развития плода (практически в 3 раза), что с нашей точки зрения свидетельствует о неполном выполнении требуемых алгоритмов пренатальной диагностики. В данной главе содержатся также данные о результатах лечения наших больных; особенностях течения родов среди обследованных женщин. С различными осложнениями роды протекали у % обследованных беременных (преждевременные роды, оперативное родоразрешеиие, осложнения в течении самостоятельных родов). Завершающей и неотъемлимой частью второй главы является анализ перинатальных исходов для плода. Отмечено, что, несмотря на высокий процент оперативного родоразрешения, который является закономерным у беременных с ФПН, число больных детей составляет ,% среди исследуемой 1руппы. Гипоксически-ишемические поражения ЦНС новорожденного различной степени тяжести выявлено у ,% детей, родовые травмы у ,5%. Среди других заболеваний новорожденных также были отмечены следующие: СДР I типа (болезнь гиалиновых мембран по классификации ВОЗ) и СДР II типа (другие дыхательные расстройства у новорожденного, неонатальные аспирационные синдромы), геморрагический синдром и гематологические нарушения, фетопатии различного генеза и эндокринные нарушения новорожденных. Большую группу составили новорожденные с внутриутробным инфицированием (врожденный везикулопустуллёз, конъюнктивит и дакриоцистит, цитомегаловирусная и герпетическая инфекция, внутриутробная пневмония). Среди наблюдавшихся новорожденных ,% детей родились с аномалиями развития (врожденные пороки развития, множественные стигмы ди-сэмбриогенеза). Преобладающими были врожденные пороки сердца и магистральных сосудов, а также врождённые пороки развития ЦНС. Высокий удельный вес составили тяжелые пороки, которые в системе генетического мониторинга выделены в отдельную группу. С задержкой внутриутробного развития среди детей, родившихся живыми, было ,%. Высокой была частота синдрома дизадаптации (патологическая убыль массы тела, пролонгированная желтуха, отёчный синдром). Исходами беременности с ФПН для новорожденных являются, по нашим данным, гипоксически-ишемические и травматические поражения ЦНС, дыхательные нарушения, неонатальная желтуха, геморрагический синдром и гематологические нарушения практически в 0% случаев. И каждый четвертый новорожденный в наших наблюдених нуждался в переводе на второй этап долечивания. В третьей главе представлена методика разработки моделей и алгоритмов прогнозирования ФПН, а также результаты оценивания степени влияния медико-биологических факторов риска на тяжесть ФПН и поражения ЦНС новорожденного. В ходе обработки данных стала очевидной необходимость сокращения размерности исследуемых параметров. Для этого было проведено исследование каждого параметра на предмет влияния на окончательный вид того или иного диагноза. Показано, что в связи с тем, что исследуемые параметры не подчиняются нормальному распределению, для их сравнения целесообразно использовать непараметрический аналог дисперсионного анализа - критерий Крускала -Уоллиса. Проведенные исследования легли в основу клинико-математической модели для определения совокупности значимых факторов риска развития фетоплацентарной недостаточности, имеющих влияние на тяжесть перинатального поражения центральной нервной системы новорожденного. Далее проведено формирование классификационно-прогностических моделей влияния факторов риска на развитие ФПН и тяжесть поражения ЦНС новорожденного.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.290, запросов: 244