Способ дифференциальной диагностики боли пояснично-крестцового отдела позвоночника



Способ дифференциальной диагностики боли пояснично-крестцового отдела позвоночника
Способ дифференциальной диагностики боли пояснично-крестцового отдела позвоночника
Способ дифференциальной диагностики боли пояснично-крестцового отдела позвоночника
Способ дифференциальной диагностики боли пояснично-крестцового отдела позвоночника
Способ дифференциальной диагностики боли пояснично-крестцового отдела позвоночника
Способ дифференциальной диагностики боли пояснично-крестцового отдела позвоночника

Владельцы патента RU 2625779:

Федеральное бюджетное учреждение науки "Саратовский научно-исследовательский институт сельской гигиены" Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека (ФБУН Саратовский НИИСГ Роспотребнадзора) (RU)

Изобретение относится к области медицины, а именно к дифференциальной диагностике. Для дифференциальной диагностики боли в пояснично-крестцовом отделе позвоночника проводят анализ таких показателей как: наличие боли в нижней части спины, возможность переносить боль без приема болеутоляющих средств, наличие травм в течение последнего года, распространение боли в ноги, наличие травм более одного года назад, наличие онемения в ноге, длительность боли, наличие опухолевых образований доброкачественной или злокачественной природы, болезненность паравертебральных точек, наличие гиперлордоза, сглаженного лордоза, гипотонии мышц. Рассчитывают значения дискриминантных функций y1, y2, y3 с помощью показателей, полученных в ходе опроса и клинического обследования пациента, где все показатели представлены как бинарные величины. При максимальном значении y1 устанавливают отсутствие клинических проявлений заболеваний пояснично-крестцового отдела позвоночника и пациенту назначают профилактические мероприятия. При максимальном значении y2 устанавливают наличие неспецифической боли в пояснично-крестцовом отделе позвоночника и назначают лечебно-диагностические мероприятия. При максимальном значении y3 устанавливают наличие специфической боли и пациенту назначают комплексное обследование для определения специфики заболевания. Способ позволяет определить характер боли в спине каждого пациента, выявить практически здоровых людей и пациентов с неспецифической и специфической болью пояснично-крестцового отдела позвоночника, что позволяет в дальнейшем определить для каждого их них спектр необходимых лечебно-диагностических мероприятий. 3 табл., 3 пр.

 

Изобретение относится к профилактической медицине, а именно к способам диагностики состояния организма человека, и может быть использовано для оценки состояния вертеброневрологической системы пояснично-крестцового отдела позвоночника, а именно дифференциальной диагностики боли в пояснично-крестцовом отделе позвоночника.

При наличии у пациента определенной боли в спине существенной проблемой являются дифференциальная диагностика, значимость и приоритет консультаций специалистов, определение необходимого и достаточного объема клинико-инструментального обследования. Учитывая, что боль в спине может быть обусловлена большим количеством различных нозологий, дифференциальная диагностика при данном симптоме приобретает особую важность. Первостепенной задачей при боли в спине является исключение «угрожающих симптомов» («красных флажков»), т.е. состояний, для обозначения которых применяют собирательный термин «специфическая боль в спине». Специфическая боль в спине требует детального дополнительного комплексного обследования, консультаций узких специалистов и назначения адекватного специфического лечения.

Известны различные способы проведения дифференциальной диагностики и оценки по полученным данным состояния здоровья человека.

Известен способ дифференциальной диагностики состояния здоровья человека (патент РФ №2275847, опубл. 10.05.2006), в котором измеряют показатели частоты сердечных сокращений, систолического и диастолического артериального давления, роста, веса, частоты дыхания, максимальной задержки дыхания на вздохе или на выдохе после приседаний. Затем значения измеренных показателей нормируют и рассчитывают по определенной формуле. Способ расширяет арсенал средств, используемых для интегральной оценки динамики состояния здоровья.

Недостатком данного способа является невозможность проведения дифференциальной диагностики боли в пояснично-крестцовом отделе позвоночника. Актуальным является вопрос разработки и создания способа дифференциальной диагностики боли в пояснично-крестцовом отделе позвоночника.

Наиболее близким к заявляемому способу выбран способ дифференциальной диагностики боли в спине (Дривотинов Б.В., Лупьян Я.А. Прогнозирование и диагностика дискогенного пояснично-крестцового радикулита. – Минск: Вышэйшая школа, 1982, с. 59-87), включающий сбор информации по определенным показателям, характерным для каждого пациента - жалобы, анамнез жизни, анамнез болезни/проведение клинико-инструментальное обследование пациентов. Затем проведение статистического анализа, корреляционного анализа и определение наиболее значимых показателей для дифференциальной диагностики дискогенного пояснично-крестцового радикулита и опухолевого поражения пояснично-крестцовых корешков.

Недостатком данного способа является необходимость проведения сложных клинико-инструментальных исследований, а проблема своевременной диагностики особенно актуальна для той категории пациентов, для которой специализированное клинико-инструментальное исследование малодоступно. Это может быть обусловлено территориальной удаленностью лечебных учреждений и дефицитом диагностического оборудования. Данный способ диагностирует только определенные заболевания и не предусматривает назначение соответствующего лечения.

Технической задачей изобретения является упрощение способа дифференциальной диагностики боли пояснично-крестцового отдела позвоночника, при этом по данному способу можно определить характер боли в спине каждого конкретного пациента и выявить практически здоровых людей и пациентов с неспецифической и специфической болью пояснично-крестцового отдела позвоночника, определять для каждого их них спектр необходимых лечебно-диагностических мероприятий.

Поставленная задача достигается тем, что способ дифференциальной диагностики боли пояснично-крестцового отдела позвоночника включает анализ определенных показателей, полученных в ходе опроса и клинического обследования пациента, где все показатели представлены как бинарные величины. Новым является то, что у пациента определяют наличие боли в нижней части спины, возможность переносить боль без приема болеутоляющих средств, наличие травм в течение последнего года, распространение боли в ноги, наличие травм более одного года назад, наличие онемения в ноге, длительность боли, наличие опухолевых образований доброкачественной или злокачественной природы, болезненность паравертебральных точек, наличие гиперлордоза, сглаженного лордоза, гипотонии мышц, затем рассчитывают значения дискриминантных функций y1, y2, y3. По полученным данным выбирают максимальное значение y1, y2, y3, по которому проводят дифференциальную диагностику боли пояснично-крестцового отдела позвоночника и определяют спектр необходимых лечебно-диагностических назначений пациента. При этом максимальное значение y1 свидетельствует об отсутствии клинических проявлений заболеваний пояснично-крестцового отдела позвоночника и пациенту назначают профилактические мероприятия для профилактики боли, при максимальном значении y2 устанавливают наличие неспецифической боли в пояснично-крестцовом отделе позвоночника и назначают лечебно-диагностические мероприятия в соответствии с медицинскими стандартами, при максимальном значении y3 устанавливают наличие специфической боли и пациенту назначают комплексное обследование для определения специфики заболевания.

Данный способ осуществляется следующим образом.

Для проведения дифференциальной диагностики боли пояснично-крестцового отдела позвоночника проводят опрос каждого пациента и анализируют определенные показатели, полученные в ходе опроса и клинического обследования. В результате опроса у пациента выявляют наличие или отсутствие следующих определенных симптомов - показателей:

- беспокоит ли в настоящее время боль в нижней части спины (часть спины, которая находится между нижней парой ребер и ягодичными складками);

- может ли пациент переносить эту боль без приема болеутоляющих средств;

- были ли травмы в течение последнего года;

- распространяется ли боль из области спины в ногу;

- были ли травмы больше года назад;

- присутствует ли чувство онемения в ноге;

- боль в спине беспокоит не менее одного месяца (почти не прекращаясь);

- диагностированы ли опухолевые образования доброкачественной или злокачественной природы.

Затем проводят клиническое обследование и выявляют наличие или отсутствие следующих показателей:

- болезненность паравертебральных точек;

- гиперлордоз;

- сглаженный лордоз;

- гипотония мышц.

В общей сложности выявляют 12 показателей, которые используют для дальнейшего анализа. Все показатели учитывают как категориальные бинарные величины и представляют «0» (при отрицательном ответе) и «1» (при положительном ответе).

Используя полученные показатели, рассчитывают значения дискриминантных функций y1, y2, y3, подставляя в три уравнения:

где x'1……x'12 - показатели пациентов как бинарные величины, которые имеют значения: x'1 - наличие боли в нижней части спины, x'2 - переносимость боли без приема болеутоляющих средств, x'3 - наличие травм в течение последних лет, x'4 - распространение боли из области спины в ноги, x'5 - полученные травмы больше года назад, x'6 - наличие чувства онемения в ноге, х'7 - наличие боли в спине, непрекращающейся более 1 месяца, x'8 - диагностированы опухолевые образования, x'9 - болезненность паравертебральных точек, x'10 - гиперлордоз, x'11 - сглаженный лордоз, x'12 - гипотония мышц.

Полученные величины из уравнений (1), (2), (3) сравнивают и выбирают максимальное значение y1, y2, y3, по которому проводят дифференциальную диагностику боли пояснично-крестцового отдела позвоночника пациента и определяют спектр необходимых лечебно-диагностических назначений. Если у пациента максимальное значение имеет показатель y1, то это свидетельствует об отсутствии у пациента заболеваний в пояснично-крестцовом отделе позвоночника и пациенту назначают профилактические мероприятия для профилактики боли. В данном случае боль в нижней части спины является незначительной и не требует медикаментозного лечения. Для ее купирования достаточно комплекса лечебной гимнастики, массажа, выполнения рекомендаций, направленных на выработку рационального стереотипа движений. Если максимальное значение имеет показатель y2, то характер боли расценивают как неспецифическая боль в пояснично-крестцовом отделе позвоночника и производят лечебно-диагностические назначения в соответствии с медицинскими стандартами. Пациенту назначают консультацию невролога, клинико-диагностическое исследование позвоночника, медикаментозное лечение нестероидными противовоспалительными препаратами, миорелаксантами, витаминотерапию, физиотерапевтические процедуры. Если максимальное значение имеет показатель y3, то боль определяют как специфическую и пациенту назначают дополнительное комплексное обследование с консультацией специалистов для определения специфики заболевания и дальнейшего лечения патологии.

Для разработки и создания предложенного способа диагностики - выбора определенных показателей, дискриминантных уравнений и анализа полученных данных для дифференциальной диагностики боли пояснично-крестцового отдела позвоночника проведены следующие мероприятия.

Сформирована и изучена группа пациентов (163 человека) с заранее известным диагнозом. Заключительный диагноз, сопровождающийся болью в пояснично-крестцовом отделе позвоночника, верифицирован на основании результатов комплексного клинико-инструментального обследования. Все пациенты разделены на три группы.

Первую группу составили условно здоровые лица, у которых боль в нижней части спины отсутствует или является незначительной, не требующей медикаментозного лечения (59 человек). Вторую группу составили пациенты с верифицированными вертеброневрологическими заболеваниями пояснично-крестцового отдела позвоночника (64 человек). Третью группу составили пациенты с болями в спине, обусловленными воспалительными процессами, онкологическими заболеваниями, патологией внутренних органов, требующими незамедлительного дополнительного диагностического обследования и специфического лечения (40 человек).

Затем проведен опрос всех пациентов, в результате которого выявлены жалобы, анамнез жизни и анамнез заболевания (анкетные данные, факторы риска, условия труда и быта, наследственность, особенности течения заболевания, характер болевого синдрома, общее состояние организма, сопутствующие заболевания, травмы и операции в анамнезе и др.). Всего в опрос включено 56 вопросов. Также всем пациентам проведено клиническое вертеброневрологическое обследование, в результате которого оценивалось состояние вертеброневрологической системы на уровне пояснично-крестцового отдела позвоночника (осанка, движение в исследуемом отделе позвоночника, состояние мышц, наличие триггерных точек, рефлексы и др.). Всего проанализировано 42 признаков. Таким образом в характеристический вектор включено 98 показателей, которые отобраны согласно рекомендациям литературных источников и результатам собственного опыта. Для статистического анализа показателей использован пакет прикладных программ STATISTICA фирмы StatSoft Inc. (США).

Для всех показателей на первом этапе применен одномерный статистический анализ для сравнения абсолютных и относительных частот признаков с определением статистической значимости для теста χ2 с поправкой Йетса. Проведенный анализ данных позволил определить репрезентативность выборки, сократить количество вопросов и выявить наиболее информативные из них для дальнейшей обработки. В результате отобрано 30 показателей из предложенных 56 вопросов. Для реализации статистического анализа данных сформирована матрица параметров состояния А, образованная характеристическими векторами показателей 163 пациентов (количество столбцов соответствует количеству параметров состояния: d=30, количество строк соответствует количеству пациентов: n=163). Для каждого представленного показателя состояния исследована частота появления положительного клинического ответов в каждой группе у каждого пациента Z=(z1, z2, z3). При этом за 100% принято общее количество ответов в группе. Далее исследована частота появления кода в выборке пациентов.

На втором этапе проведен корреляционный анализ, который направлен на выявление корреляций между показателями, полученными в ходе опроса участников исследования и для определения структуры взаимосвязей, что позволило отсеять вопросы, дублирующие информацию, тем самым сократить их количество. Построена квадратная корреляционная матрица размерностью 30×30 и проведен анализ корреляций показателей. Сильные корреляции с коэффициентом выше 0,5556 при нулевом уровне значимости установлены для 8 показателей опроса и 4 показателей клинического обследования.

Таким образом, в результате получено 12 показателей, которые не коррелировали с другими показателями и использованы далее для дискриминантного анализа. Данные показатели являются наиболее значимыми при классификации пациентов, поскольку являются результатом совокупного взаимодействия остальных показателей.

Проведен дискриминантный анализ, основой которого является совокупность дискриминантных функций yk

где bki - коэффициенты дискриминации, являющиеся количественным выражением критериев информативности показателей, d - количество показателей, k - номер класса функционального состояния, xi - значение i - показателя.

Построенная модель дает возможность классификации пациентов на 3 класса Zj из Z=(z1, z2, z3) (где z1 - практически здоровые люди, без заболеваний пояснично-крестцового отдела позвоночника, z2 - пациенты с верифицированными вертеброневрологическими заболеваниями, z3 - больные с патологией внутренних органов, а также воспалительными и онкологическими заболеваниями) на основе вектора отобранных показателей X'=(x'1, x'2, …, x'12).

Дискриминантный анализ проведен по следующей схеме. Изначально проанализировано 12 показателей, отобранных с помощью корреляционного анализа. Далее для проверки достоверности и устойчивости полученных уравнений вводились дополнительные показатели. Схема введения показателей определялась экспертным путем на основе имеющихся априорных знаний, а также корреляционных матриц. Если при введении дополнительного показателя, достоверность анализа падала, либо не изменялась, показатель удалялся как незначимый. Если удаление показателя приводило к снижению достоверности полученных уравнений, показатель считался значимым и возвращался в уравнение. Уровень значимости полученной классификации p<0,0005, Лямбда Уилкса 0,7685. Полученные результаты свидетельствуют о высокой достоверности классификации. Классификационная матрица показывает, что лишь 3 случая из 163 классифицированы неверно. Дальнейший перебор показателей не привел к улучшению показателей, тогда как удаление одного или нескольких из 12 выбранных показателей приводило к значительному увеличению уровня значимости.

В результате проведенного анализа данных определено 12 значимых показателей для дифференциальной диагностики боли в спине, из них 8 показателей получены в результате опроса участников исследования, 4 показателя получены при клиническом обследовании. На основе этих показателей сформированы уравнения, описывающие классы функциональных состояний Z=(z1, z2, z3) и сформулированы следующее правила для отнесения пациента к одному из классов.

Для имеющегося характеристического вектора показателей человека X=(x1, х2, …, х12) сформирован новый характеристический вектор X'=(x'1, х'2, …, x'12) с использованием выбранной системы кодирования. Поскольку изначально каждый показатель кодировался для каждого класса на основании частот появления значений данного показателя в классе, то каждый ответ на вопрос (то есть каждые 1 и 0) кодируется тремя значениями частот (первое значение частоты для класса z1 - практически здоровые люди, второе значение - для класса z2 - пациенты с верифицированными вертеброневрологическими заболеваниями, третье значение - для класса z3 - больные с патологией внутренних органов, а также воспалительными и онкологическими заболеваниями). Следовательно, для каждого случая сформировано 3 характеристических вектора Х'=(x'1, x'2, …, x'12) (с системой кодов для класса z1, z2, z3) и решено 3 сформулированных дискриминантных уравнения для соответствующих характеристических векторов. В результате получены три значения дискриминантных функций Y=(y1, y2, y3), где y1 описывает класс z1, y2 описывает класс z2, y3 описывает класс z3. Для определения, к какому классу функционального состояния следует отнести пациента, характеристический вектор которого использовался для решения дискриминантных уравнений, используют следующее правило: побеждает тот класс, для которого значение дискриминантной функции Y=(y1, y2, y3) наибольшее.

Таким образом получены определенные показатели, которые необходимо выявить у каждого пациента, позволяющие проводить дифференциальную диагностику боли в пояснично-крестцовом отделе позвоночника. В итоге пациент или медицинский работник получают заключение, которое позволяет отнести пациента к определенному классу (группе) - практически здоровые (отсутствуют клинические признаки заболеваний пояснично-крестцового отдела позвоночника), лица с неспецифической болью или лица со специфической болью в спине.

Примеры

С помощью разработанного способа произведен опрос и осмотр пациентов и даны заключения, определяющие состояние пациента при отнесении его к одной из групп, а также даны соответствующие рекомендации.

Пример 1

Больной А., 26 лет.

Пациенту заданы вопросы и проведено клиническое обследование - физикальный осмотр.

Полученные данные подставлены в дискриминантные уравнения, где ответ «да» = 1, ответ «нет» = 0

y1=-55,7317+58,1450+8,0733=10,4866

y2=-174,520+41,337+56,170=-77,013

y3=-145,035+50,041+44,837=-50,157

В данном случае максимальное значение имеет показатель y1=10,4866.

В данном случае у пациента отсутствуют клинические признаки заболеваний пояснично-крестцового отдела позвоночника. Рекомендовано регулярное выполнение физических упражнений для укрепления мышц спины.

Клинический диагноз: практически здоров (отсутствуют клинические признаки заболеваний пояснично-крестцового отдела позвоночника).

Пример 2

Больной М., 42 года.

y1=-55,7317+39,9882+58,1450-7,5032+8,0733+14,3513-3,4549+0,5188=51,3868

y2=-174,520+63,773+41,337+19,631+56,170+18,391+19,013+65,917=109,712

y3=-145,035+63,930+50,041+18,252+44,837+16,011+15,763т-8,178=55,621

В данном случае максимальное значение имеет показатель y2=109,712.

Заключение: Признаки неспецифической боли в спине, обусловленной вертеброневрологическим заболеванием. Рекомендована консультация невролога для назначения и лечения (нестероидные противовоспалительные препараты, миорелаксанты, витаминотерапия, физиотерапевтические процедуры, лечебная гимнастика).

Клинический диагноз: люмбоишиалгия.

Пример 3

Больной В., 66 лет.

y1=-55,7317+39,9882-7,5032-9,0237+10,7650=-21,5054

y2=-174,520+63,773+19,631+24,748+41,547=-24,821

y3=-145,035+63,930+18,252+36,280+40,803=14,23

Максимальное значение имеет показатель y3=14,23.

Заключение: Признаки специфической боли в спине. Рекомендовано безотлагательное обращение к врачу общей практики, терапевту или неврологу, а также всестороннее клинико-инструментальное обследование: общий анализ крови, рентгенография и/или МРТ поясничного отдела позвоночника. Более точный объем обследования будет определен врачом при обращении пациента в зависимости от клинических симптомов и результатов физикального обследования.

Клинический диагноз: рак предстательной железы, множественные метастазы.

Таким образом предложен простой, результативный и достоверный способ дифференциальной диагностики боли пояснично-крестцового отдела позвоночника, который не требует проведения сложных клинико-инструментальных исследований. Пациент должен только четко ответить на определенные вопросы и пройти осмотр врача. Поэтому с помощью данного способа можно проводить дифференциальную диагностику боли в пояснично-крестцовом отделе позвоночника при непосредственном обращении пациента к специалисту и в рамках периодических медицинских осмотров. По данному способу можно проводить обследование пациентов в территориально удаленных лечебных учреждениях при дефиците диагностического оборудования. При этом для каждого пациента можно установить специфику боли, определить спектр необходимых лечебно-диагностических мероприятий, приоритет консультаций специалистов, а также определить лечебные назначения.

Способ дифференциальной диагностики боли пояснично-крестцового отдела позвоночника, включающий анализ показателей, полученных в ходе опроса и клинического обследования пациента, отличающийся тем, что рассчитывают значения дискриминантных функций:

y1=-55,7317+39,9882⋅x'1+58,1450⋅x'2+9,7428⋅x'3-7,5032⋅x'4+8,0733⋅x'5+7,2887⋅x'6-9,0237⋅x'7+10,7650⋅x'8+11,3513⋅x'9+26,8524⋅x'10-3,4549⋅x'11+0,5188⋅x'12;

y2=-174,520+63,773⋅x'1+41,337⋅x'2+50,079⋅x'3+19,631⋅x'4+56,170⋅x'5+19,431⋅x'6+24,748⋅x'7+41,547⋅x'8+18,391⋅x'9+23,508⋅x'10+19,013⋅x'11+65,917⋅x'12;

y3=-145,035+63,930⋅x'1+50,041⋅x'2+42,453⋅x'3+18,252⋅x'4+44,837⋅x'5+36,526⋅x'6+36,280⋅x'7+40,803⋅x'8+16,011⋅x'9+20,634⋅x'10+15,763⋅x'11-8,178⋅x'12,

где x'1 - наличие боли в нижней части спины, x'2 - переносимость боли без приема болеутоляющих средств, x'3 - наличие травм в течение последнего года, x'4 - распространение боли из области спины в ноги, x'5 - полученные травмы больше года назад, x'6 - наличие чувства онемения в ноге, x'7 - наличие боли в спине, непрекращающейся более 1 месяца, x'8 - диагностированы опухолевые образования, x'9 - болезненность паравертебральных точек, x'10 - гиперлордоз, x'11 - сглаженный лордоз, x'12 - гипотония мышц, при этом в случае наличия показателя у пациента показателю присваивают значение 1, а в случае отсутствия показателя у пациента показателю присваивают значение 0, по полученным данным выбирают максимальное значение y1, y2, y3, по которому проводят дифференциальную диагностику боли пояснично-крестцового отдела позвоночника, при этом максимальное значение y1 свидетельствует об отсутствии клинических признаков заболеваний пояснично-крестцового отдела позвоночника, при максимальном значении y2 устанавливают наличие неспецифической боли в пояснично-крестцовом отделе позвоночника, при максимальном значении y3 устанавливают наличие специфической боли пояснично-крестцового отдела позвоночника.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к медицине, а именно к оценке состояния органов дыхания, и может быть использовано для контроля физиологического состояния пловцов с подводным аппаратом открытого цикла.

Изобретение относится к медицинской технике, а именно к устройству для извлечения, хранения и/или обработки крови либо других веществ человеческого или животного происхождения, а также для использования соединений крови или других биологических соединений.
Изобретение относится к области медицины, а именно к кардиологии. Выделяют клинико-лабораторные и инструментальные показатели у пациентов с острым инфарктом миокарда с подъемом сегмента St: сохранение/отсутствие болевого синдрома в области сердца после тромболитической терапии, динамика сегмента ST на ЭКГ через 60-90 минут после тромболитической терапии, уровень сознания, необходимость в искусственной вентиляции легких (ИВЛ), степень острой сердечной недостаточности по Killip, наличие нарушений ритма сердца, наличие большого кровотечения, уровень креатинина.

Изобретение относится к медицине и может быть использовано для прогнозирования инвалидности у детей с ишемическим инсультом. Определяют 28 параметров: оценка по шкале Апгар, тромботические события у кровных родственников в возрасте до 50 лет, диспансерное наблюдение у невролога в течение первого года жизни, инфекционное заболевание до инсульта, «часто болеющий ребенок, первоначально диагноз «инсульт» не был установлен, в течение первых 6 часов имелись признаки парезов или параличей конечностей, при проведении нейровизуализации очаг инфаркта зафиксирован в течение первых суток, инсульт локализуется в бассейне задней мозговой артерии, внутривенная инфузия включала раствор MgSO4, применение антибактериальной терапии, гемотрансфузионной терапии, признаки комы сохраняются на 7-е сутки пребывания в стационаре, судорожный синдром сохраняется или появился на 7-е сутки пребывания в стационаре, признаки пареза или паралича конечностей сохраняются на 7-е сутки пребывания в стационаре, признаки бульбарного паралича сохраняются на 7-е сутки пребывания в стационаре, признаки пареза глазодвигательной группы черепных нервов сохраняются на 7-е сутки пребывания в стационаре, потребность в искусственной вентиляции легких сохраняется на 7-е сутки пребывания в стационаре, антитромботическая и антиэпилептическая терапия рекомендована при выписке из стационара, количество эритроцитов, количество лейкоцитов, количество тромбоцитов, тромбоцитопения, СОЭ, лейкоцитарная формула, фибриноген в общем анализе крови в остром периоде болезни, в остром периоде болезни зафиксирована патология строения сердца по результатам эхокардиографии.

Изобретение относится к медицине, а именно к педиатрии, и может быть использовано для диагностики и реабилитации детей школьного возраста с железодефицитным состоянием.

Изобретение относится к медицине, хирургии, интраоперационной дифференциальной диагностике объемных образований щитовидной железы (ЩЖ). В режиме реального времени проводят конфокальную лазерную микроскопию ткани ЩЖ.

Изобретение относится к области медицины, а именно к стоматологии, и может быть использовано для оценки проведенного стоматологического лечения парафункции жевательных мышц.

Изобретение относится к области транспортных средств для перевозки и размещения специальных медицинских устройств для программного управления, надзора или прогнозирования процессов реабилитации спортсменов.

Изобретение относится к медицине, а именно к хирургии и может быть использовано для прогнозирования течения острого панкреатита Проводят лапароскопию в первые 72 часа от начала заболевания.
Изобретение относится к медицине, иммунологии, гастроэнтерологии, лабораторной диагностике и предназначено для выявления иммунодефицитных состояний при определенном преимущественном типе питания человека, формирования групп риска по дефициту зрелых Т-лимфоцитов.

Изобретение относится к медицине, а именно к гепатобилиарной хирургии и онкологии, и может быть использовано для дооперационного определения вероятности наличия карциноматоза брюшины у больных воротной холангиокарциномой. Определяют значимые критерии: стадию заболевания TNM (I-IV), метастатическое поражение регионарных лимфоузлов, наличие отдаленного метастатического поражения, поражение ствола и ветвей воротной вены, наличие асцита. Полученным данным присваивают балльные оценки. На основании полученных баллов определяют вероятность карциноматоза брюшины у больных воротной холангиокарциномой. Способ позволяет точно определить вероятность наличия карциноматоза брюшины и оценить резектабельность опухоли за счет оценки наиболее значимых критериев. 4 табл., 3 пр.

Изобретение относится к области психологии, экспериментальной психологии, психофизиологии, физиологии, оптике, стереоскопии, экологии человека и может быть использовано в обучении и образовании, при изучении принципов деятельности мозга, в когнитивной психологии, нейронауке, когнитивной науке. Осуществляют наблюдение изображений, использование показателя восприятия на плоскостных изображениях эффектов рельефности на выборке респондентов («ВР1». При этом выбирают набор изображений («НИ») с возможностью восприятия рельефности по показателям восприятия глубины и объемности цветовой палитры образов, пространственной перспективы, глубины восприятия слоев, повышения эффектов рельефности в условиях динамического изменения местоположения образов, показывают эти изображения «ВР1» и выделяют из них выборку «ВР2» с наибольшими показателями выявления респондентами эффектов рельефности по всему набору «НИ», устанавливают, что эти респонденты имеют высшие показатели креативности, а респондентов «ВР2» со 100%-ным восприятием рельефности по всему набору «НИ» считают относящимися к феномену антиципации. Способ позволяет осуществить тестирования креативности и антиципации. 4 ил.

Изобретение относится к области медицины, а именно к фтизиатрии. Для дифференциальной диагностики туберкулеза легких, внебольничной пневмонии, саркоидоза органов дыхания, злокачественных новообразований легких определяют расчетные коэффициенты вероятности для каждого клинического случая в результате произведения цифровых значений социально-демографических, анамнестических, клинических, лабораторных, рентгенологических предикторов данных заболеваний. По максимальному расчетному коэффициенту определяют вероятность наличия туберкулеза легких, внебольничной пневмонии, саркоидоза органов дыхания или злокачественных новообразований легких. Способ позволяет повысить точность диагностики и сократить сроки верификации диагноза за счет количественной оценки предикторов туберкулеза легких, внебольничной пневмонии, саркоидоза органов дыхания и злокачественных новообразований легких. 2 ил., 3 табл., 4 пр.

Изобретение относится к области медицины, а именно к гигиене труда и физиологии человека, и может быть использовано для прогнозирования теплоизоляции рукавиц человека при воздействии холода в процессе трудовой деятельности. Определяют температуру воздуха, плотность теплового потока с поверхности кистей человека и их средней температуры, плотность теплового потока в области лба, груди, спины, поясницы, живота, плеча, кисти, верхней части бедра, нижней часть бедра, голени, находящегося в состоянии относительного покоя в комфортных климатических условиях. Определяют площадь поверхности тела человека, устанавливают время пребывания человека на холоде, допускаемый дефицит тепла в организме человека в конкретных условиях трудовой деятельности. Далее рассчитывают прогнозируемую теплоизоляцию рукавиц для защиты от холода в относительно спокойном воздухе с помощью математических формул. Способ позволяет прогнозировать теплоизоляцию рукавиц человека для защиты от холода для прогнозирования любых средств индивидуальной защиты рук, предназначенных для защиты от холода, за счет учета комплекса факторов, обуславливающих холодовую нагрузку в реальной обстановке. 1 пр.

Изобретение относится к медицине и экологии. Производят выборку групп населения, подлежащих сравнению. Определяют у каждого обследуемого человека из обеих групп значения следующих лабораторных маркерных показателей тиреоидных нарушений: тироксин свободный (Т4); тиреотропный гормон (ТТГ); антитела к тироглобулину (АТ к ТГ); антитела к тиреоиднойпероксидазе (антитела к ТПО). Также определяют маркерные показатели ультразвукового исследования (УЗИ) щитовидной железы (ЩЖ) на предмет наличия или отсутствия увеличения ее объема выше/ниже физиологической нормы, нарушения ее структуры и/или кровотока. В каждой группе находят среднее значение для каждого маркерного показателя. Для качественных показателей находят средние значения, принимая значение «ноль» в случае отсутствия отклонений от нормы, и значение «единица» в случае наличия отклонений от указанной нормы. Используя указанные средние значения для каждого маркерного показателя, определяют вклад каждого из них в формирование тиреоидных нарушений. Для чего находят с помощью параболического закона для каждого 1-ого маркерного показателя функцию отклонения Fi, где Fi∈[0; 1]. Каждому среднему маркерному диагностическому показателю придают экспертный весовой коэффициент Ci. Вычисляют значение интегрального индекса Р для совокупности указанных маркерных показателей по каждой группе населения, подлежащих сравнению, по заявленной формуле. Затем производят сравнение установленных интегральных индексов по каждой группе, и те из них, которые характеризуются большей величиной интегрального индекса, считаются группой с более высоким риском формирования тиреоидных нарушений на популяционном уровне. Способ позволяет информативно и доказательно провести сравнительную интегральную оценку на популяционном уровне формирования тиреоидных нарушений у населения, судить о различиях в условиях воздействия различных негативных факторов за счет комплексной оценки наиболее значимых показателей. 2 з.п. ф-лы, 3 табл.
Изобретение относится к области медицины, а именно к терапии и пульмонологии, и может быть использовано для прогнозирования уровня контроля бронхиальной астмы после обучения больного по программе стандартной групповой астма-школы. До начала обучения в астма-школе определяют объем форсированного выдоха за 1 секунду (ОФВ1) в % от должных величин, высчитывают по тестам показатели мотивационной направленности (МНап) и потребности в одобрении (ОМОд). Затем прогнозируют контроль бронхиальной астмы по истечении 4-5 недель после обучения в астма-школе с помощью уравнений функции классификации. При вычислениях результат, имеющий наибольшее значение, указывает на прогнозируемую после обучения в групповой астма-школе принадлежность больного к одной из двух групп: больные с контролируемой бронхиальной астмой и больные с неконтролируемой бронхиальной астмой. Способ позволяет повысить эффективность обучения больных бронхиальной астмой в групповой астма-школе за счет учета объема форсированного выдоха за 1 секунду и проведения психологических тестирований. 2 пр.

Изобретение относится к медицине, а именно к стоматологии, и может быть использовано для определения размеров зубов по индивидуальным морфометрическим параметрам лица, в стоматологии - при выборе методов реставрационной терапии, в ортодонтии - для диагностики и определения тактики ортодонтического лечения. На лице пациента слева и справа измеряют расстояние от точки t - трагион - на козелке уха до точки sn - субназале - точки соединения кожной перегородки носа с верхней губой. При условии значения отношения суммы полученных числовых значений расстояний от точки трагион до точки субназале справа и слева к дентальному коэффициенту 2,3 от 110,0 до 119,0 мм определяют принадлежность зубов к нормодонтному типу зубной системы, при значении этого отношения более 119,0 мм - макродонтному, при значении данного отношения менее 110,0 мм - микродонтному. Способ способствует повышению эффективности диагностики зубочелюстных аномалий и планирования ортодонтического лечения пациентов в периоде прикуса постоянных зубов с использованием техники эджуайс и индивидуальных металлических дуг и позволяет по выявленному типу зубной системы обоснованно выбрать тактику ортодонтического и ортопедического лечения. 4 ил., 3 пр,

Изобретение относится к способам обработки изображений при ангиографическом методе исследования кровеносных сосудов, а именно к способам формирования составного параметрического изображения из серии ангиографических цифровых субтракционных кадров. В серии ангиографических цифровых субтракционных кадров выделяют наборы диагностически значимых субтракционных кадров. Для каждого набора диагностически значимых субтракционных кадров формируют параметрическое изображение с учетом цветной или полутоновой шкалы, синхронизированной с референтными временными точками, выбранными в соответствии с фазами физиологических циклов в организме пациента. Составное изображение для серии ангиографических цифровых субтракционных кадров формируют за счет сочетания значений элементов, расположенных на совпадающих позициях в параметрических изображениях. Способ позволяет повысить качество визуализации состояния сосудистой системы пациента за счет сохранения повторяемости результата кодирования параметрического изображения, устранения потери информации о сосудах в местах наложения их проекций и увеличения контрастности изображений артерий и вен на составном параметрическом изображении. 4 з.п. ф-лы, 6 ил.

Изобретение относится к медицине и представляет собой способ прогнозирования развития артериальной гипертензии (АГ) среди шорцев, имеющих почечную дисфункцию (ПД). Способ включает учет возраста, массы тела, окружности талии (ОТ), отношения окружности талии к окружности бедер (ИТБ), наличия гиперурикемии, злоупотребления солью, уровня общего холестерина (ОХС), уровня триглицеридов (ТГ), уровня холестерина липопротеидов низкой плотности (ХС-ЛПНП). Дополнительно определяют маркеры: рост, уровень альбуминурии (АУ), уровень холестерина высокой плотности (ХС-ЛПВП), генетические маркеры: гены систем эндотелиальной синтазы оксида азота (eNOS), ангиотензинпревращающего фермента (АСЕ), метилентетрагидрофолатредук-тазы (MTHFR). Затем для каждого фактора устанавливают прогностический коэффициент (ПК) в баллах. Суммируют полученные ПК. При сумме ПК, равной +6 баллов и выше, прогнозируют предрасположенность к развитию АГ у шорцев – коренных жителей Горной Шории, имеющих почечную дисфункцию. Осуществление изобретения позволяет прогнозировать риск развития АГ у шорцев. 2 табл., 2 пр.

Изобретение относится к медицине, а именно кардиологии, функциональной диагностике и ультразвуковой диагностике, и предназначено для оценки должного диаметра корня аорты. Расчет должного диаметра корня аорты у лиц в возрасте 15-65 лет осуществляют по формуле:ДДКА = 1,925 + 0,009 × возраст + 0,574 × ППТ - 0,193 × пол (1), где ДДКА - должный диаметр корня аорты (мм), возраст - возраст пациента (годы), ППТ - площадь поверхности тела (м2), пол - пол пациента: 1 для мужчин, 2 для женщин. При этом за нормальный диаметр корня аорты принимают любое цифровое значение, находящееся в пределах ±0,44 см от рассчитанного ДДКА. Способ позволяет осуществить получение должных для конкретного пациента значений диаметра корня аорты и определить отклонение фактических значений показателя, полученного при эхокардиографии от физиологической нормы за счет учета индивидуальных антропометрических показателей с применением математической формулы. 2 табл., 2 пр.
© Патентный поиск, поиск патентов на изобретения - FindPatent.RU 2012-2024
Политика конфиденциальности 2016-07-04 2017-07-21T16:50:09
Наверх