Способ диагностики рака у больных с дооперационным цитологическим диагнозом "фолликулярная опухоль" щитовидной железы с помощью математического моделирования

Изобретение относится к медицине, а именно к онкологии и хирургии, и может быть использовано для диагностики рака щитовидной железы у больных с дооперационным цитологическим диагнозом «фолликулярная опухоль». Проводят цитологическое, ультразвуковое и клинико-анамнестическое обследование щитовидной железы. Определяют 13 параметров, составивших математическую модель. Параметры вводят в математическую модель, при наличии признака ставят значение «1», при его отсутствии «0». Рассчитывают значения Y1 и Y2 по заявленной функции. Если Y1 больше, чем Y2, устанавливают диагноз рака щитовидной железы. Если Y2 больше, чем Y1, исключают диагноз рака щитовидной железы. Способ позволяет диагностировать рак щитовидной железы в предоперационном периоде для выбора адекватного вида хирургической операции. 2 пр.

 

Изобретение относится к медицине, а именно к онкологии и хирургии, и может быть использовано в предоперационном периоде для диагностики рака у больных с дооперационным цитологическим диагнозом «фолликулярная опухоль» для выбора адекватного вида хирургической операции.

Понятие «фолликулярная опухоль» относится к «неопределенному» дооперационному цитологическому диагнозу, который означает возможность рака или аденомы щитовидной железы без значимых различий между этими заболеваниями, что может привести к неправильному хирургическому лечению. Истинный диагноз устанавливают только при послеоперационном гистологическом исследовании удаленного препарата щитовидной железы на основании наличия инвазии капсулы и сосудов.

Для дифференциальной диагностики у больных с «фолликулярными опухолями» щитовидной железы применяются иммуноцито-гистохимические методы (1, 4, 6), использование молекулярных биоонкомаркеров (2). Эти методы характеризуются трудоемкостью выполнения, необходимостью использования специального оборудования и реагентов, выполняются специально обученными врачами, являются дорогостоящими.

Предложенный способ диагностики с помощью математического моделирования отличается простотой и быстротой выполнения, дешевизной, неинвазивностью, возможность неоднократного применения в амбулаторно-поликлинических условиях врачом-хирургом.

Наиболее близким к заявленному является способ диагностики опухолей щитовидной железы с помощью математического моделирования (5). Известный способ имеет следующие недостатки: 1. способ рассчитан только для диагностики опухолей щитовидной железы без разделения их на доброкачественные опухоли и рак щитовидной железы; 2. способ не применим для диагностики рака у больных с цитологическим диагнозом «фолликулярная опухоль» щитовидной железы.

Известен способ диагностики и прогнозирования числа новых случаев высокодифференцированного рака среди узловых образований щитовидной железы с использованием математической модели (6). Известный способ имеет следующие недостатки: способ рассчитан для применения у больших групп больных на длительный период времени - 5-6 лет и не предусматривает индивидуального использования для целей диагностики и лечения каждого конкретного больного.

Техническим результатом является диагностика рака щитовидной железы в предоперационном периоде с помощью математической модели у больных с дооперационным цитологическим диагнозом «фолликулярная опухоль» для выбора адекватного вида операции.

Предлагаемый способ позволяет с помощью математической модели в виде классифицирующих функций, которые были рассчитаны при пошаговом дискриминантном анализе с использованием статистического пакета STATISTICA 6.0 с поэтапным включением переменных (Forward stepwise) в анализ 22 стандартных клинико-анамнестических и ультразвуковых параметров у 124 больных, в результате чего были выделены 13 наиболее информативных параметров, составившие модель, и рассчитаны их коэффициенты классифицирующих функций, диагностировать рак щитовидной железы в предоперационном периоде у больных с дооперационным цитологическим диагнозом «фолликулярная опухоль» для выбора адекватного вида операции:

Классифицирующие функции для диагностики рака щитовидной железы:

Рак Y1=-15,93+7,10·X1+8,25·Х2+6,12·X3+7,07·Х4+3,97·Х5+5,75·X6+5,63·Х7+4,94·Х8+1,35·Х9+4,52·Х10+5,15·Х11-1,33·Х12+1,72·Х13

Нет рака Y2=-3,48+2,75·X1+1,80·Х2+1,57·X3+2,51·Х4+1,56·Х5+3,55·X6+1,34·Х7+2,54·Х8+0,77·Х9+1,29·X10-2,43·X11+1,40·Х12+1,28·Х13,

где ультразвуковые параметры: X1 - гапоэхогенность узлового образования, Х2 - неоднородность узлового образования, Х3 - отсутствие ободка «хало», Х4 - неровный контур узла, Х5 - кальцинаты в узловом образовании, X6 - интранодулярный кровоток в узловом образовании, клинические параметры: Х7 - мужской пол, Х8 - размер узлового образования больше 2 см, Х9 - быстрый рост узла в щитовидной железе (<1 года), X10 - повышенная плотность узлового образования, определяемая при пальпации, X11 - увеличенные шейные лимфоузлы, X12 - тиреотоксикоз; анамнестические параметры: Х13 - анамнез заболевания ≤1 года.

Способ диагностики рака щитовидной железы у больных с дооперационным цитологическим диагнозом «фолликулярная опухоль», включающий проведение клинико-анамнестического, цитологического, а также ультразвукового (УЗИ) обследования щитовидной железы отличающийся тем, что проводят цитологическое исследование узлового образования щитовидной железы и диагностируют «фолликулярную опухоль» щитовидной железы, выполняют УЗИ узлового образования в щитовидной железе и определяют следующие параметры: гипоэхогенность узлового образования - X1, неоднородность узлового образования - Х2, отсутствие ободка «хало» - X3, неровный контур узлового образования - Х4, кальцинаты в узловом образовании - Х5, интранодулярный кровоток в узловом образовании - Х6; определяют клинико-анамнестические параметры: мужской пол - Х7, размер узлового образования больше 2 см - Х8, быстрый рост узла в щитовидной железе (≤1 года) - Х9, повышенная плотность узлового образования, определяемая при пальпации, - X10, увеличенные шейные лимфоузлы - X11, тиреотоксикоз - Х12, анамнез заболевания ≤1 года - Х13, при наличии признака ставят значение «1», при его отсутствии - «0», рассчитывают на основе данных функций значения Y1 и Y2

Y1=-15,93+7,10·X1+8,25·Х2+6,12·X3+7,07·Х4+3,97·Х5+5,75·X6+5,63·Х7+4,94·Х8+1,35·Х9+4,52·Х10+5,15·Х11-1,33·Х12+1,72·Х13

Y2=-3,48+2,75·X1+1,80·Х2+1,57·X3+2,51·Х4+1,56·Х5+3,55·X6+1,34·Х7+2,54·Х8+0,77·Х9+1,29·X10-2,43·X11+1,40·Х12+1,28·Х13,

если значение Y1 больше, чем Y2, устанавливают диагноз рака щитовидной железы, если значение Y2 больше Y1, исключают диагноз рака щитовидной железы.

Способ осуществляется следующим образом:

У больных с узловыми образованиями щитовидной железы в предоперационном периоде определяют следующие стандартные параметры: ультразвуковые - гипоэхогенность узлового образования (X1), неоднородность узлового образования (Х2), отсутствие ободка «хало» (X3), неровный контур узлового образования (Х4), кальцинаты в узловом образовании (Х5), интранодулярный кровоток в узловом образовании (Х6); клинико-анамнестические параметры - мужской пол (Х7), размер узлового образования больше 2 см (Х8), быстрый рост узла в щитовидной железе ≤1 года (Х9), повышенная плотность узлового образования, определяемая при пальпации (Х10), увеличенные шейные лимфоузлы (X11), тиреотоксикоз (Х12), анамнез заболевания ≤1 года (Х13), цитологический параметр - «фолликулярная опухоль». Параметры (X1-Х13) вводят в математическую модель, при наличии признака ставят значение «1», при его отсутствии - «0»:

Рак Y1=-15,93+7,10·X1+8,25·Х2+6,12·X3+7,07·Х4+3,97·Х5+5,75·X6+5,63·Х7+4,94·Х8+1,35·Х9+4,52·Х10+5,15·Х11-1,33·Х12+1,72·Х13

Нет рака Y2=-3,48+2,75·X1+1,80·Х2+1,57·X3+2,51·Х4+1,56·Х5+3,55·X6+1,34·Х7+2,54·Х8+0,77·Х9+1,29·X10-2,43·X11+1,40·Х12+1,28·Х13.

Результаты оцениваются следующим образом, пациент относится к той группе, для которой расчет функции даст большее значение. Если значение классифицирующей функции для Y1 больше, чем значение функции Y2, пациент должен быть отнесен к группе Y1 - рак щитовидной железы. Если значение классифицирующей функции для Y2 больше, чем значение функции Y1, пациент должен быть отнесен к группе Y2 - нет рака щитовидной железы.

Примеры выполнения заявленного способа

Пример 1

Больной М., 59 лет (история болезни №13740/10), поступил в клинику с жалобами на наличие узлового образования в области шеи, выявленного при профилактическом обследовании. Анамнез заболевания 1,5 месяца. При поступлении состояние удовлетворительное. Функция щитовидной железы - эутиреоз. При пальпации в левой доле щитовидной железы определяется узловое образование, округлой формы, очень плотное, диаметром до 1,5 см, смещаемое при глотании. Периферические лимфоузлы шеи не увеличены. УЗИ ЩЖ: В левой доле - гипоэхогенное узловое образование диаметром 1,5×1,7 мм, с неровным контуром, однородной структуры с ободком, имеющее интранодулярный тип кровотока. Правая доля не изменена.

Цитологическое исследование: фолликулярная опухоль.

Расчет классифицирующих функций для узлового образования щитовидной железы.

Из входящих в модель параметров были следующие: гипоэхогенность узлового образования (X1), неровный контур узлового образования (Х4), интранодулярный кровоток в узловом образовании (Х6), мужской пол (Х7), повышенная плотность узлового образования, определяемая при пальпации (Х10), анамнез заболевания ≤1 года (Х13).

Параметры X1 Х2 X3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9 Х10 X11 Х12 Х13
Значение 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1

Рассчитываем классифицирующие функции:

Y1=-15,93+7,10·1+8,25·0+6,12·0+7,07·1+3,97·0+5,75·1+5,63·1+4,94·0+1,35·0+4,52·1+5,15·0-1,33·0+1,72·1=15,86 или

Y1=-15,93+7,10·1+7,07·1+5,75·1+5,63·1+4,52·1+1,72·1=15,86

Y2=-3,48+2,75·1+1,80·0+1,57·0+2,51·1+1,56·0+3,55·1+1,34·1+2,54·0+0,77·0+1,29·1-2,43·0+1,40·0+1,28·1=9,25 или

Y2=-3,48+2,75·1+2,51·1+3,55·1+1,34·1+1,29·1+1,28·1=9,25

Таким образом, Y1=15,86>Y2=9,25, т.е. есть рак щитовидной железы.

Следовательно, у больного М. диагностирован рак щитовидной железы. Больной М. направлен на оперативное лечение. Выполнено адекватное с онкологических позиций хирургическое лечение, предусматривающее полное удаление щитовидной железы, экстрафасциальная тиреоидэктомия.

Послеоперационный гистологический диагноз (№10652/10): фолликулярный рак щитовидной железы.

Указанный пример свидетельствует, что на основании 6 стандартных параметров, определяемых у больного с цитологическим диагнозом «фолликулярная опухоль» щитовидной железы, в амбулаторно-поликлинических условиях с помощью способа математического моделирования можно диагностировать наличие рака щитовидной железы в предоперационном периоде, что позволяет выполнить адекватный вид оперативного лечения.

Пример 2.

Больная Б., 30 лет (история болезни №3038/10), поступила в клинику с жалобами на наличие узлового образования в области шеи, косметический дефект, затруднение при глотании. Узловой зоб диагностирован 4 года назад, в течение 0,5 года отметила быстрый рост узла с видимым косметическим дефектом. При поступлении состояние удовлетворительное. Функция щитовидной железы - эутиреоз. При пальпации в правой доле щитовидной железы определяется узловое образование, округлой формы, мягко-эластической консистенции, безболезненное, диаметром до 4 см, смещаемое при глотании. Периферические лимфоузлы шеи не увеличены. УЗИ ЩЖ: В правой доле - гипер-эхогенное узловое образование диаметром 3,2×4 см, с ровным контуром, неоднородной структуры с ободком, имеющее интранодулярный тип кровотока. В левой доле узловых образований нет.

Цитологическое исследование: фолликулярная опухоль.

Расчет классифицирующих функций для узлового образования щитовидной железы:

Из входящих в модель параметров были следующие: неоднородность узлового образования (Х2), интранодулярный кровоток (Х6), размер узлового образования больше 2 см (Х8), быстрый рост узла в щитовидной железе ≤1 года (Х9):

Параметры X1 Х2 X3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9 Х10 X11 Х12 Х13
Значение 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0

Рассчитываем классифицирующие функции:

Y1=-15,93+7,10·0+8,25·1+6,12·0+7,07·0+3,97·0+5,75·1+5,63·0+4,94·1+1,35·1+4,52·0+5,15·0-1,33·0+1,72·0=4,36 или

Y1=-15,93+8,25·1+5,75·1+4,94·1+1,35·1=4,36

Y2=-3,48+2,75·0+1,80·1+1,57·0+2,51·0+1,56·0+3,55·1+1,34·0+2,54·1+0,77·1+1,29·0-2,43·0+1,40·0+1,28·0=5,18 или

Y2=-3,48+1,80·1+3,55·1+2,54·1+0,77·1=5,18

Таким образом, Y2=5,18>Y1=4,36, т.е. нет рака щитовидной железы.

Следовательно, у больной Б. нет рака щитовидной железы, узловое образование является фолликулярной аденомой щитовидной железы. Больная Б. направлена на оперативное лечение. Выполнена гемитиреоидэктомия справа.

Послеоперационный гистологический диагноз (№9712/10): фолликулярная аденома щитовидной железы.

Указанный пример свидетельствует, что на основании 4 стандартных параметров, определяемых у больных с цитологическим диагнозом «фолликулярная опухоль» щитовидной железы в амбулаторно-поликлинических условиях с помощью способа математического моделирования можно установить отсутствие рака щитовидной железы и диагностировать фолликулярную аденому щитовидной железы в предоперационном периоде. В результате чего выполнена органосберегающая операция с сохранением левой доли щитовидной железы.

Предлагаемый способ позволяет при помощи математического моделирования, учитывающего ультразвуковые и клинико-анамнестические признаки рака щитовидной железы, у больных с дооперационным цитологическим диагнозом «фолликулярная опухоль» повысить эффективность дифференциальной диагностики рака в предоперационном периоде для выбора адекватного вида хирургической операции.

Источник информации

1. Абесадзе И.А. Дифференциальная диагностика фолликулярных опухолей щитовидной железы: автореф. дис.… канд. мед. наук / Абесадзе И.А. - М., 2008. - 32 с.

2. Казаков С.П. Молекулярно-биологические маркеры в диагностике, патогенезе и прогнозе заболеваний щитовидной железы: автореф. дис.… докт. мед. наук / С.П. Казаков - М., 2010. - 48 с.

3. Назарочкин Ю.В. Индивидуальный подход к диагностике и хирургическому лечению больных узловыми заболеваниями щитовидной железы: автореф. дис.… докт. мед. наук / Ю.В. Назарочкин. - Волгоград, 2005. - 38 с.

4. Патент №2293524 Способ дифференциальной диагностики фолликулярной аденомы и фолликулярного рака щитовидной железы / Полоз Т.Л., Демин А.В., Шкурупий В.А. опубл. 20.02.2007.

5. Патент №240742 Способ диагностики опухолей щитовидной железы с помощью математического моделирования / Белобородов В.А., Олифирова О.С., Ильюшонок А.С. опубл. 27.12.2010 Бюл. №36.

6. Соколова О.В. Дифференциально-диагностические критерии фолликулярных опухолей щитовидной железы разной степени злокачественности: автореф. дис.… канд. мед. наук / Соколова О.В. - С-Пб., 2009. - 22 с.

Способ диагностики рака щитовидной железы у больных с дооперационным цитологическим диагнозом «фолликулярная опухоль», включающий проведение клинико-анамнестического, цитологического, а также ультразвукового (УЗИ) обследования щитовидной железы, отличающийся тем, что проводят цитологическое исследование узлового образования щитовидной железы и диагностируют «фолликулярную опухоль» щитовидной железы, выполняют УЗИ узлового образования в щитовидной железе и определяют следующие параметры: гипоэхогенность узлового образования - X1, неоднородность узлового образования - Х2, отсутствие ободка «хало» - Х3, неровный контур узлового образования - Х4, кальцинаты в узловом образовании - Х5, интранодулярный кровоток в узловом образовании - Х6; определяют клинико-анамнестические параметры: мужской пол - Х7, размер узлового образования больше 2 см - Х8, быстрый рост узла в щитовидной железе, ≤1 года - Х9, повышенная плотность узлового образования, определяемая при пальпации, - X10, увеличенные шейные лимфоузлы - X11, тиреотоксикоз - Х12, анамнез заболевания ≤1 года - Х13, при наличии признака ставят значение «1», при его отсутствии - «0», рассчитывают на основе данных функций значения Y1 и Y2
Y1=-15,93+7,10·Х1+8,25·Х2+6,12·Х3+7,07·Х4+3,97·Х5+5,75·Х6+5,63·Х7+4,94·Х8+1,35·Х9+4,52·Х10+5,15·Х11-1,33·Х12+1,72·Х13;
Y2=-3,48+2,75·X1+1,80·X2+1,57·X3+2,51·X4+1,56·X5+3,55·X6+1,34·X7+2,54·Х8+0,77·Х9+1,29·Х10-2,43·Х11+1,40·Х12+1,28·Х13,
если значение Y1 больше, чем Y2, устанавливают диагноз рака щитовидной железы, если значение Y2 больше Y1, исключают диагноз рака щитовидной железы.



 

Похожие патенты:
Изобретение относится к судебной медицине. Для диагностики причины смерти от механической асфиксии проводят секционное исследование головного мозга.
Изобретение относится к области медицины, в частности к области педиатрии и ревматологии, и может быть использовано для скрининговой диагностики дисплазии соединительной ткани (ДСТ) у детей.

Заявленное изобретение относится к интегрированному управлению доступом к среде для обработки соответственно разделенных наборов ситуации графика. Технический результат состоит в оптимизации потребления энергии во время операции на основе опроса механизма управления доступом к среде.
Изобретение относится к спортивной медицине и реабилитации, а именно к диагностике и тестированию, и может быть применено при определении величины тренирующей нагрузки.
Изобретение относится к области медицины, а именно к кардиологии, общественному здоровью и здравоохранению. Проводят обследование мужчин по программе стандартизованного кардиологического скрининга и определяют показатель суммарного риска смерти, возраст, уровень образования, профессиональную принадлежность, брачный статус, отношение к курению, величину диастолического артериального давления, величину общего холестерина крови, а показатель суммарного риска смерти от сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) определяют по формуле: ∑xiβi=x1β1+x2β2+x3β3+x4β4+x5β5+x6β6+x7β7, где ∑xiβi - показатель суммарного риска смерти от ССЗ, x1 - возраст: количество лет на момент обследования, x2 - уровень образования: 0 - высший или средний уровень образования, 1 - начальный уровень образования, x3 - занятость в профессиональной группе тяжелого физического труда: 0 - нет, 1 - есть, x4 - брачный статус: 0 - состоит в браке, 1 - состоит в разводе, вдов, одинок, x5 - отношение к курению: 0 - не курит, 1 - курит регулярно или нерегулярно, x6 - величина диастолического артериального давления в мм рт.ст., x7 - величина общего холестерина крови в мг/дл, β1, β2, β3, β4, β5, β6, β7, - регрессионные коэффициенты переменных x1, x2, x3, x4, x5, x6 и x7, и имеющие следующие значения: β1=0,051; β2=0,634; β3=0,953; β4=1,266; β5=0,068; β6=0,035; β7=0,005.

Изобретение относится к области медицины, а именно к диагностике функции стопы, и может быть использовано в ранней диагностике нарушений рессорной и опорной функций стопы.
Изобретение относится к медицине, а именно к психогигиене, и может быть использовано для оценки функциональной лабильности зрительного анализатора при решении задач контроля утомления детей и подростков в процессе обучения.
Изобретение относится к физиологии и медицине, а именно к восстановительному лечению. .
Изобретение относится к области медицины, а именно к оториноларингологии и лучевой диагностике, и может найти применение при оценке и прогнозировании результатов стапедопластики.

Группа изобретений относится к области лабораторной диагностики. Способ работы устройства измерения анализируемого вещества, имеющего устройство отображения, пользовательский интерфейс, процессор, память и кнопки пользовательского интерфейса, включает этапы, на которых: измеряют анализируемое вещество в биологической жидкости пользователя с помощью устройства измерения анализируемого вещества; отображают значение, представляющее анализируемое вещество; предоставляют пользователю подсказку о выборе указателя для связи указателя с отображенным значением; нажимают однократно только одну кнопку из кнопок пользовательского интерфейса, чтобы выбрать указатель, связанный со значением анализируемого вещества, и сохранить выбранный указатель вместе с отображенным значением в памяти устройства. Группа изобретений также относится к способу работы устройства измерения, дополнительно предусматривающему этап, на котором игнорируют активизацию любой из кнопок пользовательского интерфейса, кроме выбранной кнопки. Группа изобретений обеспечивает более интуитивное и простое использование устройства измерения анализируемого вещества, например глюкометра. 2 н. и 18 з.п. ф-лы, 12 ил.

Изобретение относится к средствам диагностики нейродегенеративных заболеваний. Установка содержит модуль получения изображений, получающий визуальные данные о состоянии головного мозга пациента, и анализатор изображений, выполненный с возможностью определения на основании визуальных данных с использованием вероятностной маски для определения исследуемых областей на изображении, заданном визуальными данными, количественного показателя, указывающего на степень развития нейродегенеративной болезни мозга пациента. Способ клинической оценки включает этапы получения визуальных данных и их анализа для определения количественного показателя, который позволяет оценить степень развития нейродегенеративной болезни мозга пациента с использованием вероятностной маски. Носитель компьютерного программного продукта содержит компьютерную программу, настройки устройства обработки данных для выполнения им по меньшей мере одного из этапов способа. Изобретение облегчает раннюю диагностику и контроль нейродегенеративных заболеваний, например болезни Альцгеймера. 3 н. и 22 з.п. ф-лы, 8 ил.
Изобретение относится к медицине, реабилитации, в частности, пациентов с парезом руки. Руку пациента размещают и фиксируют в устройстве в виде сенсорной перчатки, располагают и фиксируют относительно устройства чувствительные и токопроводящие элементы. Устройство подключают к компьютеру, загружают и запускают программу компьютерной игры. При этом сенсорную перчатку используют в качестве манипулятора таким образом, что пациент выполняет активные движения сгибания-разгибания кисти и пальцев, обеспечивая этим соответствующие заданные движения объекта компьютерной игры на экране монитора и вызывая этим срабатывание чувствительных элементов и их регистрацию в компьютере. Курс коррекционных занятий составляет 28-30, 1-2 раза в день 5 дней в неделю. Длительность одного занятия определяется тяжестью общего состояния больного и составляет в среднем 30-40 минут. Способ обеспечивает расширение функциональных возможностей, эффективную реабилитацию при двигательных нарушениях за счет объективного компьютерного анализа сенсомоторных процессов с меньшими затратами времени, а также возможность реабилитации двигательной функции кисти с участием самого пациента с поражением центральной нервной системы в процессе реабилитации. 1 з.п. ф-лы, 1 пр., 1 табл.

Настоящее изобретение относится к способу прогнозирования клинического течения лимфопролиферативных заболеваний кожи. Заявленный способ включает проведение гистологических исследований биоптатов пораженной кожи, исследование сыворотки периферической крови, определение пола, возраста, социально-профессиональной принадлежности, а также факторов, способствующих заболеванию, оценку прогностических коэффициентов каждого из указанных факторов и суммирование полученных значений. В случае когда указанная сумма прогностических коэффициентов составляет 11,1-17,3, прогнозируют низкую вероятность ухудшения клинического течения заболевания, 17,4-23,6 - среднюю вероятность, а 23,7-29,9 - высокую вероятность ухудшения клинического течения заболевания. Заявленное изобретение обеспечивает повышение точности прогнозирования клинического течения лимфопролиферативных заболеваний кожи для рационального выбора тактики наблюдения, ведения пациентов, выбора вида профилактики неблагоприятного течения заболевания. 9 ил., 2 табл., 3 пр.

Изобретение относится к области медицины, а конкретно к предварительной оценке определения отдаленных последствий терапевтического воздействия. Помещают источник света от глаза на расстоянии 10 мм и воздействуют монокулярно импульсным излучением с фиксированной пиковой яркостью импульсов с величиной скважности 50% красного цвета с длиной волны 628 нм, зеленого цвета с длиной волны 525 нм или синего цвета с длиной волны 470 нм, диаметром цветового пятна 16 мм. До и после воздействия определяют критическую частоту слияния мельканий (ΔКЧСМ), на основании которой оценивают эффективность проведенной терапии. При ΔКЧСМ>1,25 Гц - дальнейшую терапию считают эффективной, при ΔКЧСМ<1,25 Гц - не эффективной. Способ позволяет прогнозировать эффект от лечебных мероприятий и контроля состояния организма человека в процессе лечения неинвазивным способом. 11 ил., 4 табл., 2 пр.

Изобретение относится к медицине, а именно к офтальмологии, и может быть использовано для определения показаний к фотодинамической терапии при хронической центральной серозной хориоретинопатии (ХЦСХ). Для этого в сыворотке крови измеряют уровень норадреналина и адреналина. При величине норадреналина - 550 пг/мл и выше и/или при величине адреналина выше 95 пг/мл проводят фотодинамическую терапию. Способ обеспечивает адекватный выбор тактики лечения у данной категории больных, а также позволяет снизить количество случаев проведения фотодинамической терапии с отсутствием терапевтического эффекта и развитием возможных осложнений от проводимой терапии. 2 пр., 1 табл., 4 ил.

Изобретение относится к медицине, а именно к интенсивной терапии, и может быть использовано при лечении пациентов с сепсисом. Для этого проводят клинико-лабораторные исследования и через каждые пять дней оценку состояния больного по шкале APACHE II. При этом дополнительно одновременно определяют резервную связывающую способность альбумина. На основании этих показателей определяют прогностический индекс по формуле П И n = A n ( A n − A n + 1 ) × P C C A n P C C A n + 1 , где An, An+1 - количество баллов по шкале APACHE II на первые и пятые сутки исследуемого периода оценки состояния больного. PCCAn, PCCAn+1 - резервная связывающая способность альбумина на первые и пятые сутки соответствующего периода оценки состояния больного. При значении ПИn<0 и ПИn>8 прогнозируют высокую вероятность летального исхода, а при значении 0≤ПИn≤8 прогнозируют низкую вероятность летального исхода. Способ обеспечивает наиболее точный прогноз летального исхода у больных с сепсисом, в том числе и у больных с клинически положительной динамикой, за счет определения показателей, позволяющих провести интегральную оценку выраженности интоксикации, что позволит своевременно скорректировать проводимую терапию. 2 пр.

Изобретение относится к спортивной медицине и предназначено для тестирования реакции спортсмена игровых видов спорта на движущийся объект. Тестирование выполняют на игровом поле, над которым на заданной высоте размещают световой излучатель, управляемый компьютером, и видеокамеру. Световым излучателем на игровом поле или вертикальной поверхности, расположенной в заданном направлении в заданном месте игрового поля, формируют изображение спортсмена-партнера и метки. Метка находится впереди движущегося изображения спортсмена на заданном расстоянии, зависящем от скорости движения изображения спортсмена, и перемещается совместно с изображением спортсмена. Испытуемый находится со спортивным снарядом в заданной точке игрового поля и посылает спортивный снаряд таким образом, чтобы он попал в изображение движущейся метки. Движения изображений спортсмена, метки и испытуемого снимают видеокамерой, видеоизображение передают в компьютер. Компьютер фиксирует момент попадания спортивного снаряда в изображение метки или пересечения спортивным снарядом траектории движения метки, останавливает на заданное время движение изображений спортсмена и метки, вычисляет расстояние от центра спортивного снаряда до центра метки и через заданное время возобновляет движение изображений спортсмена и метки из начального положения. Тестирование повторяют заданное число раз, оценку тестирования вычисляют как среднеарифметическое значение отдельных результатов. Способ позволяет тестировать реакцию на движущийся объект на игровом поле со спортивным снарядом.

Группа изобретений относится к медицинской диагностике. Система для определения по меньшей мере одного аналита в жидкости тела, такой как кровь и/или интерстициальная жидкость, в частности для определения уровня глюкозы в крови, выполнена с возможностью генерации образца жидкости тела и по меньшей мере частичного переноса указанного образца в по меньшей мере один тестовый элемент в область тестирования с помощью ланцета, выполненного в виде по меньшей мере частично открытого капилляра. Объем образца составляет менее 1 мкл. Система выполнена таким образом, что период времени между генерацией образца и нанесением на тестовый элемент составляет менее 1 с, предпочтительно менее 500 мс. Раскрыты варианты системы, отличающиеся конструктивным выполнением. Технический результат состоит в повышении точности за счет исключения влияния на результаты анализа изменения количества образца. 3 н. и 14 з.п. ф-лы, 6 ил., 1 табл.
Изобретение используется в области медицины, а именно в стоматологии, и предназначено для диагностики височно-нижнечелюстного сустава (ВНЧС). Трехосевой датчик ускорения устанавливают и настраивают на подбородке нижней челюсти. В левый и правый наружные слуховые проходы вставляют вакуумные наушники, в которых находятся микрофоны. При исследовании движения нижней челюсти с помощью трехосевого датчика ускорения регистрируют траекторию всех перемещений нижней челюсти в трех плоскостях. С помощью микрофонов одновременно выявляют патологические звуки, которые возникают в ВНЧС: щелканье, щелчки, хруст, крепитация. Микрофоны и трехосевой датчик ускорения одновременно интегрируют на микропроцессор. Полученную информацию с помощью микропроцессора по радиосигналу передают на компьютер. Все переданные материалы распечатываются, фиксируются в истории болезни и анализируются доктором при ведении пациента. Способ позволяет провести дифференциальную диагностику, рассчитать идеализированное соотношение челюстей за счет одновременной регистрации и анализа движений нижней челюсти и звуков различного характера во время открывания и закрывания рта.
Наверх