Значение прокальцитонина и цитокинов в прогнозировании осложненного течения внебальничной пневмонии

• Автор: Кочегаров, Екатерина Юрьевна
• Шифр специальности: 14.01.25
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Благовещенск
• Количество страниц: 145 с. : 3 ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ

Список использованных сокращений

Введение

Г лава 1 .Обзор литературы

1.1. Исследование прокальцитонина при внебольничной пневмонии

1.2. Исследование С-реактивного белка при внебольничной пневмонии

1.3. Изучение уровня цитокинов при внебольничной пневмонии

1.4. Сравнительная оценка различных маркеров воспаления при внебольничной пневмонии

1.5. Прогнозирование при внебольничной пневмонии

Глава 2. Материалы и методы исследования

2.1. Общая характеристика клинических групп
2.2. Лабораторные методы исследования
2.3. Микробиологическое исследование мокроты
2.4. Серологические методы исследования
2.4.1. Иммуноферментный анализ в определении содержания цитокинов
2.4.2. Иммуноферментный анализ в определении содержания С-реактивного белка
2.4.3 .Иммунохроматографический метод определения
прокальцитонина
2.5. Функциональные методы исследования
2.6. Прогностические шкалы при внебольничной пневмонии

2.6.1. Шкала Fine
2.6.2. Шкала CURB-
2.6.3. Шкала APACHE II
2.7. Статистические методы обработки данных
Глава 3. Клиническая характеристика больных с внебольничной пневмонией
Г лава 4. Уровень и диагностическое значение маркеров воспаления в сыворотке крови больных с внебольничной пневмонией
4.1. Уровень маркеров воспаления в сыворотке крови больных с ВП
4.2. Диагностическое значение маркеров воспаления у больных с

Глава 5. Прогнозирование клинического течения и летальности у больных с внебольничной пневмонией
5.1. Биомаркеры воспаления в оценке тяжести и прогнозе внебольничной пневмонии
5.2. Прогнозирование развития осложнений у больных с внебольничной пневмонией
Заключение
Выводы
Практические рекомендации
Список литературы

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ СОКРАЩЕНИЙ
АД — артериальное давление ВП — внебольничная пневмония
ДВС-синдром - синдром диссеминированного внутрисосудистого свертывания
ДН - дыхательная недостаточность ДС - диагностическая специфичность ДЧ — диагностическая чувствительность ДТ — диагностическая точность ЖКТ - желудочно-кишечный тракт НП - нозокомиальная пневмония
ПЗ+ — прогностическая значимость положительного результата ПЗ— прогностическая значимость отрицательного результата ПКТ - прокальцитонин СОЭ - скорость оседания эритроцитов
СРВ — С-реактивный белок
ХОБЛ - хроническая обструктивная болезнь легких
ЧДД - частота дыхательных движений
ЧСС - частота сердечных сокращений
AUC - площадь под характеристической кривой
IL-1 — интерлейкин-
IL- 2 - ингерлейкин-
IL-4 - интерлекин-
IL-6 — интерлейкин-
IL-8 - интерлейкин-
TNF-a - фактор некроза опухолей-а

Моделирование бронхолегочных заболеваний позволяет эффективнее осуществлять профилактику, проводить дифференциальную диагностику, прогнозировать возникновение осложнений [42, 86]. Дифференцированная оценка информативности различных клинических и лабораторноинструментальных данных важна не только для проведения дифференциальной диагностики, но и для прогнозирования характера течения заболевания.
В литературе имеются сведения о том, что использование информативных признаков, полученных с помощью регрессионного анализа, последовательного анализа Вальда, меры Кульбака позволяет прогнозировать затяжное течение пневмонии, ее осложнения и исходы, а также максимально дифференцировать терапию, уточнить сроки лечения и последующей реабилитации [62, 78].
Многие авторы указывают на целесообразность применения в математическом моделировании бронхолегочных заболеваний традиционных клинико-лабораторных показателей, основанных на учете весовых коэффициентов каждого из используемых симптомов [10, 48]. В работе Семенова В.А. и др. (1994) приводятся выявленные ими с помощью регрессионного анализа наиболее информативные показатели для прогнозирования исходов пневмонии, выявление факторов риска, дифференцированного назначения антибактериальных препаратов и оценки степени тяжести больных [62, 63].
Существует ряд работ, где математические методы используются для создания решающих правил диагностики пневмонии и определения степени ее тяжести, с последующим принятием решения о необходимости госпитализации больного [140, 188]. Однако в данных работах не учитывают иммунный статус больного и уровни биомаркеры активности воспалительного процесса.