Прогнозирование ранних осложнений оперативных вмешательств на органах брюшной полости на основе анализа нелинейных свойств системного гомеокиназа

• Автор: Калайчева, Ирина Борисовна
• Шифр специальности: 14.01.20
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 151 с. : 13 ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
1.1. Проблема интра- и послеоперационных осложнений в хирургической практике
1.2. Интраоперационный стресс как одна из причин возникновения осложнений, связанных с проведением хирургических вмешательств
1.3. Оценка адекватности анестезии во время хирургического вмешательства
1.4. Возможности прогноза и предупреждения ранних послеоперационных осложнений
1.5. Применение методов оценки хаотической динамики для решения
медико-биологических задач диагностики и прогнозирования
Глава 2. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА БОЛЬНЫХ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
2.1. Клиническая характеристика группы оперированных больных и контрольной выборки
2.2. Метод проведения общей анестезии у больных основной группы
2.3. Методы исследования
2.3.1. Наблюдение за клинической картиной
2.3.2. Гемодинамический мониторинг
2.3.3. Мониторирование и анализ кардиоритма
2.3.4. Определение корреляционной размерности странных аттракторов кардиоритма
2.3.5. Оценка состояния устойчивости интраоперационного гомеостаза.
Глава 3. РЕЗУЛЬТАТЫ СОБСТВЕННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
3.1.Клинические особенности течения послеоперационного периода

3.2.3акономерности динамики интраоперационных гемодинамических параметров как показателей эффективности наркоза и устойчивости
гомеокинеза
3.3. Анализ интраоперационных особенностей организации кардиоритма
3.3.1. Исследования хаотической динамики кардиоритма. Определение корреляционной размерности
3.3.2.Исследование фазовой траектории синусового ритма в п-мерном пространстве состояний у оперированных пациентов
3.3.3. Модель 3-х мерной проекции аттрактора кардиоритма и ее количественные характеристики как маркеры состояния интегрального гомеостатического регулирования
3.3.4. Изменения геометрии странного аттрактора кардиоритма в группах оперированных больных, дифференцированных в зависимости от степени интраоперационных функциональных сдвигов гемодинамических характеристик
3.3.5.Оценка эффектов деформации аттрактора кардиоритма в группе оперированных больных в целом и в их подгруппах, выделенных на основе интраоперационных гемодинамических особенностей
3.4.Анализ вероятности возникновения ранних послеоперационных осложнений с учетом данных о степени неустойчивости системного гомеостатического регулирования
3.5. Оценка эффективности прогноза осложнений раннего периода на основе интраоперационных показателей адекватности наркоза и характера
гомеостатических реакций
Глава 4. ОБСУЖДЕНИЕ ПОЛУЧЕННЫХ ДАННЫХ
ВЫВОДЫ
ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ
ЛИТЕРАТУРА
ПРИЛОЖЕНИЕ
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
АД - артериальное давление
АКТГ - адренокортикотропный гормон
ASA - (American Society of Anesthesiologists) - условное обозначение шкалы Американской Ассоциации Анестезиологов для оценки объективного статуса больного
БИТ - блок интенсивной терапии
ВРС - вариабельность ритма сердца
ДАД - диастолическое артериальное давление
ИВЛ — искусственная вентиляция легких
КОС - кислотно-основное состояние
КСХ - критерий степени хаотичности
ОИМ - острый инфаркт миокарда
ОМНК - острое нарушение мозгового кровообращения
РО2 - парциальное напряжение кислорода
САД - систолическое артериальное давление
сАД - среднее артериальное давление
ССС - сердечно-сосудистая система
ЧД - частота дыхания
ЧСС - частота сердечных сокращений
ТЭЛА - тромбоэмболия легочной артерии
ЭКГ -электрокардиограмма
ЭЭГ - электроэнцефалограмма

мнению авторов, проведенный анализ показал, что интегральная оценка выделенных разномодальных признаков позволяет прогнозировать характер послеоперационного течения и исход заболевания с вероятностью 70-80%. По сравнению с применением подхода к прогнозированию, основанного на балльной оценки в рамках упоминавшихся выше шкал, вариант основанный на получении регрессионных моделей позволяет индивидуализировать оценку риска развития осложнений в гораздо большей степени [101].
В отношении больных ИБС, которые оперировались методом аортокоронарного шунтирования те же авторы показали эффективность прогноза такого значимого послеоперационного осложнения как острая левожелудочковая недостаточность осуществленного иным способом - с помощью искусственных нейронных сетей. По мнению авторов, искусственные нейронные сети имеют существенно большие возможности по созданию прогностических моделей, чем методы традиционного статистического моделирования. Некоторые из нейро-сетевых алгоритмов можно рассматривать как «суперрегрессию», которая обобщает традиционные регрессионные методы. Нейронные сети значительно увеличивают точность аппроксимации. Так как аппроксимация неизвестной математической функции является одной из центральных проблем в задачах распознавания образов (а к ним относятся и задачи медицинской диагностики), теории управления, статистического анализа, то, благодаря вышеуказанным свойствам, искусственные нейронные сети являются мощным инструментом для построения высокоэффективных моделей для большинства областей науки и техники.
Прогноз в каждом индивидуальном случае может быть связан не только с общей оценкой исхода оперативного вмешательства в связи с определенным риском проведения, как его самого, так и анестезиологического пособия в его