Для цитирования:
Дмитриев П. О., Харламов А. В., Кажанов И. В., Кириллова И. В., Коссович Л. Ю., Фалькович А. С., Микитюк С. И., Петров А. В. Спецификация прогностических моделей и программная реализация калькулятора для прогноза летального исхода при сочетанной травме таза // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия : Математика. Механика. Информатика. 2022. Т. 22, вып. 3. С. 376-392. DOI: 10.18500/1816-9791-2022-22-3-376-392, EDN: CQUHLI
Спецификация прогностических моделей и программная реализация калькулятора для прогноза летального исхода при сочетанной травме таза
На основе регрессионного, факторного и дискриминантного анализа обезличенных данных 1082 пострадавших с сочетанными травмами таза разработаны прогностические логит-модели, включающие такие показатели, как возраст, вариант механизма повреждения таза, результаты по шкалам оценки степени нарушения сознания и комы Глазго и итоговые количественные баллы тяжести повреждения по каждой из трех часто используемых шкал (Ю. Н. Цибина, ВПХ-П (МТ), ISS). Получившиеся три модели для каждой из трех шкал тяжести повреждения имеют практически равную эффективность прогноза для зависимой переменной «исход». Выявленные закономерности и формализованные в коэффициентах модели прогнозирования летального исхода лечения травмы таза легли в основу программных реализаций в табличной форме и в виде калькулятора. В ходе апробации было подтверждено удобство использования и удовлетворительная точность прогнозов.
- Kossovich L. Yu., Kharlamov A. V., Lysunkina Yu. V., Shulga A. E. Mathematical modeling and prediction of the effectiveness of surgical treatment in surgery of the pelvic complex // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Физико-математические науки. 2019. Т. 23, № 4. С. 744–755. https://doi.org/10.14498/vsgtu1702
- Dreizin D., Bodanapally U., Boscak A., Tirada N., Issa G., Nascone J. W., Bivona L., Mascarenhas D., O’Toole R. V., Nixon E., Chen R., Siegel E. CT prediction model for major arterial injury after blunt pelvic ring disruption // Radiology. 2018. Vol. 287, iss. 3. P. 1061–1069. https://doi.org/10.1148/radiol.2018170997
- Гуманенко Е. К., Щербук Ю. А., Силюк М. Г., Мадай О. Д., Удальцова Н. А., Горшков Е. А., Бумай А. О., Афиногенова А. Г., Афиногенов Г. Е., Мадай Д. Ю. Биометрические аспекты лечения сочетанной травмы // Вестник хирургии имени И. И. Грекова. 2018. Т. 177, № 3. С. 25–30. https://doi.org/10.24884/0042-4625-2018-177-3-25-30
- Aksekili M. A. F., Asilturk M., Akcaalan S., Aksekili H., Alkan H., Demir P. Radiological evaluation of normal sagittal vertebral, pelvis and global spinopelvic parameters in a young adult Turkish population // Journal of Turkish Spinal Surgery. 2021. Vol. 32, iss. 1. P. 20–25. https://doi.org/10.4274/jtss.galenos.2021.314
- De Munter L., Polinder S., Lansink K. W. W., Cnossen M. C., Steyerberg E. W., de Jongh M. A. C. Mortality prediction models in the general trauma population: A systematic review // Injury. 2017. Vol. 48, iss. 2. P. 221–229. https://doi.org/10.1016/j.injury.2016.12.009
- Pencina M. J., D’Agostino R. B. Sr., Song L. Quantifying discrimination of Framingham risk functions with different survival C statistics // Statistics in Medicine. 2012. Vol. 10, iss. 31 (15). P. 1543–1553. https://doi.org/10.1002/sim.4508
- Wolbers M., Blanche P., Koller M. T., Witteman J. C., Gerds T. A. Concordance for prognostic models with competing risks // Biostatistics. 2014. Vol. 15, iss. 3. P. 526–539. https://doi.org/10.1093/biostatistics/kxt059
- Jang H. D., Bang C., Lee J. C., Soh J. W., Choi S. W., Cho H. K., Shin B. J. Corrigendum to ‘Risk factor analysis for predicting vertebral body re-collapse after posterior instrumented fusion in thoracolumbar burst fracture’ [The Spine Journal 18/2 (2018) 285–293] // The Spine Journal. 2021. Vol. 21, iss. 11. P. 1961–1962. https://doi.org/10.1016/j.spinee.2021.07.001
- Berne J. D., Cook A., Rowe S. A., Norwood S. H. A multivariate logistic regression analysis of risk factors for blunt cerebrovascular injury // Journal of Vascular Surgery. 2010. Vol. 51, iss. 1. P. 57–64. https://doi.org/10.1016/j.jvs.2009.08.071
- Zhang B., Li S., Miao D., Zhao C., Wang L. Risk factors of cage subsidence in patients with ossification of posterior longitudinal ligament (OPLL) after anterior cervical discectomy and fusion // Medical Science Monitor. 2018. Vol. 24. P. 4753–4759. https://doi.org/10.12659/MSM.910964
- Овчаренко С. И. Прогнозирование объема и исхода хирургического вмешательства при поясничном остеохондрозе : автореф. дис. . . . канд. мед. наук. Санкт-Петербург, 2007. 21 с. EDN: NJALUV
- Антипко А. Л. Прогнозирование рецидивов грыж межпозвонковых дисков поясничного отдела позвоночника на основе данных магниторезонансной томографии и математического моделирования : автореф. дис. . . . канд. мед. наук. Воронеж, 2009. 18 с. EDN: NLAQIV
- Крутько А. В., Байков Е. С Прогнозирование результатов хирургического лечения пациентов с грыжами поясничных межпозвоночных дисков (М51.0, М51.2, М51.3, М51.8, М51.9): клинические рекомендации. Новосибирск : ННИИТО, 2016. 13 с. EDN: YLEDML
- Mofidi R., Duff M. D., Madhavan K. K., Garden O. J., Parks R. W. Identification of severe acute pancreatitis using an artificial neural network // Surgery. 2007. Vol. 141, iss. 1. P. 59–66. https://doi.org/10.1016/j.surg.2006.07.022
- Andersson B., Andersson R., Ohlsson M., Nilsson J. Prediction of severe acute pancreatitis at admission to hospital using artificial neural networks // Pancreatology. 2011. Vol. 11, iss. 3. P. 328–335. https://doi.org/10.1159/000327903
- Сергеева Н. С., Скачкова Т. Е., Маршутина Н. В., Нюшко К. М., Шевчук И. М., Назиров М. Р., Алексеев Б. Я., Пирогов С. А., Юрков Е. Ф., Гитис В. Г., Каприн А. Д. Валидация пороговых решающих правил и калькулятора для алгоритма ВИЗГ, предназначенного для уточнения стадии рака предстательной железы до начала лечения // Онкоурология. 2020. Т. 16, № 1. С. 43–53. https://doi.org/10.17650/1726-9776-2020-16-1-43-53, EDN: DBYFPV
- Васин А. Б., Малашенко В. Н., Сгонник А. В. Возможности прогнозирования осложнений при малоинвазивной декомпрессии желчных путей // Креативная хирургия и онкология. 2020. Т. 10, вып. 1. P. 28–32. https://doi.org/10.24060/2076-3093-2020-10-1-28-32, EDN: UYPGNC
- Журавлев Ю. И., Назаренко Г. И., Черкашов А. М., Рязанов В. В., Назаренко А. Г. Прогнозирование исходов хирургического лечения дегенеративной болезни межпозвонковых дисков пояснично-крестцового отдела позвоночника // Вопросы нейрохирургии им. Н. Н. Бурденко. 2009. № 1. С. 42–47. EDN: KCKTIF
- Супильников А. А., Прибытков Д. Л., Старостина А. А. Оптимальный метод выбора операции при остром восходящем тромбофлебите поверхностных вен нижних конечностей // Вестник медицинского института «Реавиз»: реабилитация, врач и здоровье. 2017. № 5 (29). С. 65–68. EDN: ZVFAJT
- Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019613961 Российская Федерация. Прогнозирование лечения пациентов с облитерирующим атеросклерозом артерий нижних конечностей по результатам компьютерной капилляроскопии : № 2019612630 : заявл. 14.03.2019 : опубл. 26.03.2019 / Д. Л. Прибытков, А. А. Супильников, Ю. Л. Минаев ; заявитель Частное учреждение образовательная организация высшего образования «Медицинский университет «Реавиз». EDN: ZMLLZQ
- Lee J. B., Kim I. S., Lee J. J., Park J. H., Cho C. B., Yang S. H., Sung J. H., Hong J. T. Validity of a Smartphone Application (Sagittalmeter Pro) for the Measurement of Sagittal Balance Parameters // World Neurosurg. 2019. Vol. 126. P. e8–e15. https://doi.org/10.1016/j.wneu.2018.11.242
- Иванов Д. В., Кириллова И. В., Коссович Л. Ю., Лихачев С. В., Полиенко А. В., Харламов А. В., Шульга А. Е. Сравнительный анализ мобильного приложения для измерения параметров сагиттального баланса «СпиноМетр» с системой Surgimap: апробация межэкспертной надежности // Гений ортопедии. 2021. Т. 27. № 1. С. 74–79. https://doi.org/10.18019/1028-4427-2021-27-1-74-79, EDN: MXWDWV
- Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019665169 Российская Федерация. Мобильное приложение для измерения и расчета параметров сагиттального баланса позвоночно-тазового комплекса «СпиноМетр» : № 2019664415 : заявл. 13.11.2019 : опубл. 20.11.2019 / А. С. Бескровный, Л. В. Бессонов, А. В. Доль [и др.] ; заявитель Российская Федерация, от имени которой выступает ФОНД ПЕР[1]СПЕКТИВНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ. EDN: CMSXOY
- Burgess A. R., Eastridge B. J., Young J. W., Ellison T. S., Ellison P. S. Jr, Poka A., Bathon G. H., Brumback R. J. Pelvic ring disruptions: effective classification system and treatment protocols // The Journal of Trauma. 1990. Vol. 30, iss. 7. P. 848–856. https://doi.org/10.1097/00005373-199007000-00015
- Мюллер М. Е., Алльговер М., Шнайдер Р., Виллинеггер Х. Руководство по внутреннему остеосинтезу: Методика, рекомендованная группой АО (Швейцария) / пер. А. В. Королев. 3-е изд. расшир. и полностью перераб. Москва : Ad Marginem, 1996. 750 с.
- Meinberg E. G., Agel J., Roberts C. S., Karam M. D., Kellam J. F. Fracture and dislocation classification Compendium-2018 // Journal of Orthopaedic Trauma. 2018. Vol. 32. P. S1–S170. https://doi.org/10.1097/BOT.0000000000001063
- Касимов Р. Р., Махновский А. И., Логинов В. И., Тутаев О. И., Неганов И. М., Сморкалов А. Ю., Кукоз Г. В., Елфимов Д. А. Объективная оценка тяжести травмы в войсковом звене, гарнизонных и базовых военных госпиталях (методические рекомендации). Нижний Новгород : ООО«Стимул-СТ», 2017. 133 с. EDN: ZFLLIX
- Система предоперационного планирования SmartPlan Ortho 2D // Запись № 10490 от 06.05.2021 в Едином реестре российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных. https://reestr.digital.gov.ru/reestr/339480/?sphrase_id=465723
- Бескровный А. С., Бессонов Л. В., Голядкина А. А., Доль А. В., Иванов Д. В., Кириллова И. В., Коссович Л. Ю., Сидоренко Д. А. Разработка системы поддержки принятия врачебных решений в травматологии и ортопедии. Биомеханика как инструмент предоперационного планирования // Российский журнал биомеханики. 2021. Т. 25, № 2. С. 118–133. https://doi.org/10.15593/RZhBiomeh/2021.2.01, EDN: IEGOHC
- Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2020622181 Российская Федерация. База данных «Медицинская» для прототипа Системы поддержки принятия врачебных решений, режим персональной виртуальной операционной : № 2020621719 : заявл. 01.10.2020 : опубл. 06.11.2020 / Л. Ю. Коссович, И. В. Кириллова, А. С. Фалькович [и др.] ; заявитель Российская Федерация, от имени которой выступает ФОНД ПЕРСПЕКТИВНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ. EDN: QOKAVZ
- 1487 просмотров