Уважаемые пользователи!

Данный сайт содержит информацию для людей с медицинским образованием и специалистов здравоохранения.
Входя на сайт, Вы подтверждаете свое согласие с Условиями использования и Политикой конфиденциальности.



Dear visitor!
This site contains medical information for healthcare professionals.
You can go further, if you agree with Terms and Conditions and Privacy Policy on this site.

SOZDANIE MODELI PROGNOZIROVANIYa RAZVITIYa LETAL'NOGO ISKhODA V STATsIONARE U PATsIENTOV, PERENESShIKh PPOB, NA OSNOVANII DANNYKh REGISTRA PATsIENTOV

Cover Page

Abstract


Актуальность: На сегодняшний день во многих странах мира создаются регистры пациентов, перенесших перелом проксимального отдела бедренной кости (ППОБ). Данные программы регистрации больных используются для полу чения и анализа разнообразных параметров, включая эпидемиологические характеристики, различные показатели оказания медицинской помощи больным, исходы (в стационаре и при длительном наблюдении за пациентами). Цель: оценить возможность получения данных о пациентах с ППОБ при использовании регистра и создать модель прогнозирования риска летального исхода в стационаре. Материал и методы. В больнице скорой медицинской помощи г. Ярославля был создан регистр пациентов, перенесших ППОБ, получивший название «РЕАЛЬНОСТЬ». Данная программа представляет собой интернет-ресурс, являющийся клиент-серверной информационной системой, доступ к которой осуществляется посредством веббраузера. Особенностью созданного регистра является возможность автоматизированного поступления данных из отделения статистики больницы. Благодаря этому происходит создание карт пациентов внутри системы (что позволяет избежать потерь случаев), и поступают все основные параметры, вносимые в данном подразделении больницы. В анализ были включены данные по больным в возрасте 50 лет и старше, получившим ППОБ (шифры по МКБ Х S 72.0 (перелом шейки бедра), S 72.1 (чрезвертельный перелом) и S 72.2 (подвертельный перелом), прошедшим лечение в ГАУЗ ЯО Кб СМП им. Н.В. Соловьева за период с 01.01.2013 по 16.04.2015 гг. На основании этих данных была создана модель прогнозирования развития летального исхода за врем пребывания больного в стационаре. Создана модель биноминальной многофакторной логистической регрессии, выполнена процедура ROC-анализа с построением соответствующей ROC-кривой. Статистический анализ выполнен с помощью прикладных программ STATISTICA 12 и MedCalc Statistical Software version 15.8. Результаты. За оцениваемый период летальность в стационаре составила 2,77% (47/1695). Полученная модель логистической регрессии для оценки вероятности развития летального исхода включила в себя такие параметры, как возраст, число часов до операции, основной диагноз (по МКБ Х), проведенную хирургическую операцию (0 - не оперированы, 1 - тотальное замещение тазобедренного сустава, 2 - остеосинтез, 3 - гемиартропластика). В ходе проведенного ROC-анализа чувствительность у данной модели составила 63,51 (95% ДИ 61,0; 66,0), специфичность - 83,33 (95% ДИ 65,3; 94,4). Соотношение вероятности риска летального исхода 3,81 (95% ДИ 1,7; 8,5) +LR и 0,44 (95% ДИ 0,4; 0,5) -LR. Выводы. Использование автоматизированной системы экспорта определенного ряда данных в созданном регистре пациентов с ППОБ позволяет получать и анализировать многие необходимые параметры, касающиеся оказанной медицинской помощи. По результатам анализа данных, поступивших в регистр, летальность в стационаре в данной группе больных составила 2,77%. Модель, прогнозирующая вероятность развития летального исхода за время госпитализации, включила в себя возраст, длительность дооперационного койко-дня (в часах), основной диагноз, проведенную хирургическую операцию.

СОЗДАНИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ ЛЕТАЛЬНОГО ИСХОДА В СТАЦИОНАРЕ У ПАЦИЕНТОВ, ПЕРЕНЕСШИХ ППОБ, НА ОСНОВАНИИ ДАННЫХ РЕГИСТРА ПАЦИЕНТОВ

K Yu BELOVA

O B ERShOVA

A A DEGTYaREV

M V BELOV

Views

Abstract - 272

PDF (Russian) - 196

PlumX


Copyright (c) 2016 BELOVA K.Y., ERShOVA O.B., DEGTYaREV A.A., BELOV M.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.