CC BY
38
УДК 616/89-083.98-02:613.1
N. V. NAUMOVA, B. G. YERMOSHENKO, A. V. POMORTSEV
THE PROGRAM OF ULTRASONIC EXAMINATIONS APPLICATION IN THE PATIENTS WITH ANOMALIES OF UTERUS AND/OR VAGINA DEVELOPMENT
The work represents the results of ultrasonic examinations in 146 patients with anomalies of uterus and/or vagina development, obtained on examination
of 5467 girls at the age of 2 through 19 years. Both the results of screening examinations and efficiency of dynamic ultrasonic indices were studied in the process of patients’ treatment and rehabilitation. The scientific research enables to distinguish some basic stands to determine the policies of children’s gynecologist and US-room gynecologist, with the developmental defects of genitals and on initial examination of patient in general.
Key words: sonography, screening, anomaly of uterus and vagina.
И. Я. НОВИЦКИЙ
ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТИ СУТОЧНОЙ ЧАСТОТЫ ВЫЗОВОВ «СКОРОЙ ПСИХИАТРИЧЕСКОЙ ПОМОЩИ» ОТ КОМПЛЕКСА МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК
Кафедра психиатрии Кубанского государственного медицинского университета
Введение
Впервые о месячных колебаниях в развитии психозов упоминает Гиппократ (460-377г. до н. э.). В последующие годы этим вопросом занимались многие ученые: Авиценна, Сиденхем, Бодно, Д. Раймонд, Ф. Пинель и др., но первый научный анализ по месячным обострениям психозов принадлежит Ж. Ескиролю [9], опубликовавшему свои наблюдения о поступлении за 9 лет (1806-1814 гг.) в Сальпетриер 2499 душевнобольных. По его данным, самое многочисленное поступление (30,4%) было в мае-июле и самое малое (20,9%) в январе-марте. При этом Ж. Ескироль утверждал, что изменение температуры воздуха в различные времена года влияет не только на возникновение, но и на течение психозов. Ряд авторов, (Кетеле А., Вагнер Л., Якоби, Ломброзо Ц. и др.) на основании своих исследований подтвердили мнение Ж. Ескироля [9].
Наблюдения накапливались, сопоставлялись с конкретной метеорологической ситуацией, и после ряда подробных исследований [8, 9] сезонность обострений психозов считается доказанной. Также установлено, что сезонные колебания психозов различаются в зависимости от особенностей конкретных климатических условий местности [7].
В литературе, посвященной изучению метеопати-ческих реакций, ситуация обстоит таким образом, что большинство работ касается исследований пациентов с соматической патологией [2, 3, 4, 11] и лишь немногие работы - пациентов с психическими и поведенческими расстройствами [8, 9, 13].
Цель данного исследования заключалась в установлении зависимости суточной частоты вызовов «скорой психиатрической помощи» от комплекса метеорологических характеристик, что позволит прийти к более определенному выводу о значении основных метеорологических факторов в развитии начала или обострения психических заболеваний, послуживших поводом вызова. Это даст возможность, особенно в условиях
диспансерного наблюдения, принять необходимые лечебно-профилактические мероприятия, в первую очередь в отношении метеолабильных пациентов. Кроме того, как указывал О. В. Кербиков (1971), «внешним факторам прежде всего придаются значения выявляющих моментов. Изучение таких провоцируемых психозов может явиться одним из путей, ведущих к вскрытию их патогенеза» [7].
Материалы и методы исследования
Материалом для исследования послужили данные о суточном количестве вызовов за период с 2002 по 2004 г. Раздельному учету подлежали: число вызовов бригад: всей «Скорой медицинской помощи» (NG, количество - 926 444 вызовов); только «скорой психиатрической помощи» ^Р, 15 881); непсихиатрических бригад к пациентам с диагнозами, относящимися к психическим и поведенческим расстройствам (N0, 28 227); к пациентам, находящимся в алкогольном опьянении ^А, 37 107); с поводом «суицид» (N8, 2100); «скорой психиатрической помощи» только к пациентам с острыми и транзиторными психотическими расстройствами ^Ра, 3369).
При эпидемиологических исследованиях важно выявить максимальное количество пациентов среди населения, обратившихся за скорой психиатрической помощью. Отсутствие какой-либо группы больных из числа изучаемых может создать неправильное представление о естественных пропорциях распределения больных и привести к ошибочным выводам. Появляется необходимость учета вызовов не только психиатрических, но и остальных бригад «Скорой медицинской помощи» с выставленными диагнозами, относящимися к психическим и поведенческим расстройствам. В данном исследовании последних почти в два раза больше, чем вызовов, обслуженных психиатрическими бригадами. Необходимость таких дополнительных исследо-
ваний показана в ряде работ А. М. Меркова [10], К. И. Гладковой [6].
В число метеорологических характеристик (20) входили показатели температуры и атмосферного давления. Первые: дневной, ночной, суточной температуры (соответственно TD, TN, TDN); разницы между температурой среднесуточной и среднемесячной (TND-SM), дневной и ночной температурой (TD-N), ночной температурой сегодняшней ночи и предыдущей (TN0-1), дневной температурой сегодняшнего дня и предыдущего (TD0-1), суточной температурой сегодняшних суток и предыдущих (TND0-1), суточной температурой сегодняшних суток и позавчерашних (TND0-2), суточной температурой сегодняшних суток и 3 дня назад (TND0-3). Вторые показатели: дневного, ночного, суточного давления (соответственно PD, PN, PND); разницы между давлением среднесуточным и среднемесячным (PND-SM), дневным и ночным давлением (PD-N), ночным давлением сегодняшней ночи и предыдущей (PN0-1), дневным давлением сегодняшнего дня и предыдущего (PD0-1), суточным давлением сегодняшних суток и предыдущих (PND0-1), суточным давлением сегодняшних суток и позавчерашних (PND0-2), суточным давлением сегодняшних суток и 3 дня назад (PND0-3).
Основанием для включения в число метеорологических характеристик показателей, учитывающих разницы значений между днями, явилось высказывание английского магнитобиолога Ч. Кри в 1913 г., автора метода наложения эпох: «Если связь изменений экологической ситуации с патологическим явлением существует, то возможны флуктуации факторов среды вблизи нулевого дня» [12]. А. Н. Корнетов, В. П. Самохвалов,
Н. А. Корнетов (1988) подробно описали и применили данный метод в психиатрии [8].
В качестве статистических методов, описывающих зависимость, были выбраны дисперсионный и регрессионный анализы. Последний открывает возможность построения прогностических уравнений, позволяющих получать прогноз суточного числа вызовов в зависимости от конкретных погодных условий. Для этой цели была использована модель множественной регрессии, где в качестве зависимой переменной выступало число вызовов, а в качестве независимых переменных - погодные характеристики. Переменная, для которой строится зависимость, называется зависимой. Эта переменная входит в левую часть уравнения, описывающего зависимость. Переменные, от которых мы хотим построить зависимость, называются независимыми переменными, или предикторами (от англ. predict — предсказывать). Эта переменная входит в правую часть уравнения, описывающего зависимость. Сам термин «множественная регрессия» означает, что модель может содержать несколько предикторов, позволяющих предсказывать зависимую переменную.
Результаты и обсуждение
На предварительном этапе был выполнен однофакторный дисперсионный анализ, оценивающий влияние фактора «месяц» на частоту вызовов.
Как видно из таблицы 1, установлено влияние фактора «месяц» на частоту вызовов. Этот результат дает основание на построение искомых уравнений регрессии для каждого месяца отдельно.
Множественная регрессия выполнялась в так называемом пошаговом режиме. В этой процедуре система начинает построение модели с одного предиктора, затем, используя F-критерий, в модель включают еще один предиктор и т. д. На каждом шаге вычисляется коэффициент множественной корреляции. Квадрат коэффициента множественной корреляции - коэффициент детерминации, изменяющийся от 0 до 1, свидетельствует о качестве построенной модели.
Параметры уравнения множественной регрессии, описывающей зависимость суточной частоты всех вызовов «скорой медицинской помощи» от погодных факторов в январе, приведены в таблице 2.
Алгоритм процедуры множественной регрессии из двадцати учтенных погодных характеристик оставил в качестве значимых только три. В столбце Beta показаны стандартизованные коэффициенты регрессии, а в столбце В — нестандартизованные коэффициенты. Все коэффициенты в таблице значимы, так как р-зна-чения для каждого из них меньше заданной величины 0,05. Таким образом, искомое уравнение имеет следующий вид:
NG = -38,64 * PD + 35,22 * PND_SM + 14,48 * PD_N + 30208,26
Проведем проверку качества прогноза частоты всех вызовов «скорой медицинской помощи» с использованием данного уравнения на фактических данных (табл. 3).
Как следует из таблицы 3, фактическое число вызовов при данных погодных условиях составляет 639, а расчетное - 663. Таким образом, можно считать качество прогноза удовлетворительным, поскольку расхождение между фактическим и расчетным числом вызовов является незначительным. Как уже было упомянуто, количественной мерой качества прогноза в процедуре множественной регрессии является коэффициент детерминации, для данного случая его величина составила 0,79. То есть вероятность правильного прогноза числа всех вызовов «скорой медицинской помощи» в январе составляет 79%.
По аналогии с приведенным примером были получены уравнения множественной регрессии для всего блока данных. Вид уравнения был следующим:
1. Для суточного количества всех вызовов «скорой медицинской помощи»
в январе = - 38,64 * PD + 35,22 * PND_SM + 14,48 * PD_N + 30208,26,
в феврале = - 42,35*TND + 50,61 *TND_SM -11,32*TN + 1015,50,
в марте = - 31,94*TN + 36,47*TND_SM - 18,23*TD_ N + 17,01*PND - 10,78*PND_SM - 6,61*PND0_1 -11909,51,
в апреле = 48,25*TND - 47,04*TND_SM + 15,43*PND_ SM - 16,32*PND + 2,59*PND0_3 + 3,78*TND0_1 + 4,33*PN0_1 +12691,40,
в декабре = 24,01 *TND - 23,02*TND_SM + 3,56*TND0_2 - 37,83*PND_SM + 34,88*PND + 2,29*PN0_ 1- 25705,23.
Результаты однофакторного дисперсионного анализа суточной частоты вызовов бригад «Скорой медицинской помощи» с фактором «месяц года»
Изменчивость df mS F Доля в общей дисперсии, %
Все вызовы «скорой медицинской помощи»
Общая 1460 100,0
Между месяцами 11 63146,2 7,3* 4,89
Остаточная 1449 8704,3 95,11
Вызовы скорых психиатрических бригад
Общая 1460 100,0
Между месяцами 11 105,8 6,5* 4,31
Остаточная 1449 16,3 95,69
Вызовы непсихиатрических бригад к пациентам с выставленными диагнозами, относящимися к психическим и поведенческим расстройствам
Общая 1460 100,0
Между месяцами 11 407,6 4,4* 2,69
Остаточная 1449 93,3 97,31
Вызовы к пациентам в алкогольном опьянении
Общая 1460 100,0
Между месяцами 11 1017,9 8,3* 5,64
Остаточная 1449 123,0 94,36
Вызовы с поводом «суицид»
Общая 1460 100,0
Между месяцами 11 6,9 3,4* 1,92
Остаточная 1449 2,0 98,08
Вызовы психиатрических бригад только к пациентам с выставленными диагнозами, относящимся к острым и транзиторным психотическим расстройствам
Общая 1460 100,0
Между месяцами 11 20,6 6,4* 4,27
Остаточная 1449 3,2 95,73
Примечание: СИ - число степеней свободы; т8 - средний квадрат; F - фактическое значение критерия Фишера (* - отмечены превышающие стандартные значения критерия для 1%-ного уровня значимости).
Таблица 2
Параметры уравнения множественной регрессии суточной частоты всех вызовов «скорой медицинской помощи» от погодных факторов в январе
Beta Std. Err. B Std. Err. t (89) p-level
Intercept 30208,26 1601,758 18,859 0,000
PD -1,653 0,090 -38,64 2,108 -18,333 0,000
PND_SM 1,196 0,086 35,22 2,542 13,856 0,000
PD_N 0,258 0,053 14,48 2,962 4,887 0,000
Примечание: Intercept - свободный член уравнения регрессии; Std. Err. - стандартная ошибка; t (89) - значение t-критерия с указанием числа степеней свободы; p-level - вероятность ноль-гипотезы о незначимости признака.
Проверка эффективности уравнения множественной регрессии
Параметры уравнения B Фактические данные Расчет теоретического числа вызовов
Intercept 30208,26 30208,26
PD -38,64 771 -29791,80
PND_SM 35,22 7 246,52
PD_N 14,48 0 0
Число вызовов 639 663,01
2. Для суточного количества вызовов «скорой психиатрической помощи»
в январе = - 0,76*PD + 0,61*РШ_8М - 0,23^_Ы + 591,64,
в декабре = - 0,41*ТШ_8М - 0,28*PD + 0,17*РШ0_ 3 + 232,60.
3. Для суточного количества вызовов непсихиатрических бригад к пациентам с выставленными диагнозами, относящимися к психическим и поведенческим расстройствам,
в январе = - 2,37*РШ + 1,93*РШ_8М + 0,84*РЫ0_1 + 1823,05,
в феврале = -1,79*PD + 3,15*РШ_8М - 1,53*РЫ + 2549,55,
в марте = 1,70*PD - 1,64*РШ_8М - 0,70*PD_N -1269,93.
Следует отметить, что приведены лишь те уравнения, где качество прогноза превышало 70%.
Общая динамика прогностического качества уравнений регрессии, полученных за разные месяцы, отражена в таблице 4. В данной таблице приведены
значения множественного коэффициента детерминации, значения критерия Фишера, оценивающего соответствие модели эмпирическим данным, и вероятность ноль-гипотезы, а также коэффициенты вариации показателей, достаточно часто встречающихся (среднесуточная температура и дневное атмосферное давление) в числе включенных в уравнения регрессии.
Анализ данных, приведенных в таблице, позволяет в достаточной степени ответить на вопрос о причинах снижения информативности уравнений множественной регрессии в период с мая по ноябрь. Обнаруживается явная прямая связь значений коэффициентов вариации признаков с изменчивостью коэффициента детерминации. То есть чем больше вариация метеорологических показателей, входящих в уравнение множественной регрессии, тем выше и коэффициент детерминации данного уравнения. Так, наибольшую изменчивость природные показатели обнаруживают для зимне-весеннего периода, и в этот же период выявлены максимальные значения коэффициента детерминации.
Оценка связи коэффициентов вариации с коэффициентом детерминации, выполненная с использованием коэффициента корреляции Спирмена (выбор коэффициента основан на криволинейной зависимости признаков), показала высокие положительные
Таблица 4
Показатели качества прогноза уравнений регрессии и показатели изменчивости некоторых метеорологических характеристик за 12 месяцев
Месяц R F p-level CV-TND CV-PD
Январь 0,800 118,540 0,000 475,25 0,82
Февраль 0,906 152,662 0,000 173,19 0,76
Март 0,724 31,863 0,000 72,70 0,70
Апрель 0,715 16,272 0,000 39,83 0,52
Май 0,526 11,645 0,000 22,67 0,51
Июнь 0,430 12,688 0,000 13,88 0,39
Июль 0,329 14,530 0,000 11,85 0,39
Август 0,345 15,640 0,000 9,28 0,39
Сентябрь 0,317 6,434 0,000 17,82 0,44
Октябрь 0,196 3,484 0,004 35,22 0,56
Ноябрь 0,035 3,171 0,048 54,74 0,61
Декабрь 0,778 17,136 0,000 853,20 0,77
значения (0,68 и 0,61). В зимне-весеннем сезоне помимо указанной максимальной изменчивости метеорологических показателей большую роль играет также дефицит или полное отсутствие таких природных факторов, как световая и ультрафиолетовая радиация, отрицательные легкие аэроионы [3].
Таким образом, в результате оценки связи суточного числа вызовов «скорой медицинской помощи», в том числе «психиатрической помощи», с комплексом метеорологических характеристик было получено десять уравнений множественной регрессии, позволяющих прогнозировать суточное число вызовов в зависимости от значений различных показателей атмосферного давления и температуры. Точность прогноза составила от 71,3% до 90,0%.
Результаты настоящего исследования дают возможность уточнить существовавшие до настоящего времени предположения и выводы о месячных колебаниях обращаемости за скорой психиатрической помощью и о роли в этом метеорологических факторов.
Эффективность лечения во многом определяется и характером адаптации к переменам погоды, возникновением отрицательных метеоадаптационных реакций, их выраженностью и длительностью. Между тем на эту сторону дела при комплексной терапии психических больных должного внимания не обращается, и основные рекомендации, к сожалению, касаются метеозависимых реакций при соматической патологии.
Очевидно, что мероприятия, способствующие повышению общей резистентности организма (закаливание и различные физические процедуры, использование биологически активных веществ - адаптогенов), необходимо проводить именно в месяцы, характеризующиеся максимальной обращаемостью метеозависимых пациентов (по результатам нашего исследования - с декабря по март).
Поступила 02.12.2006
ЛИТЕРАТУРА
1. Авцын А. П. Адаптация и дезадаптация с позиции патолога // Клин. мед. 1974. № 5. С. 12.
2. Андронова Т. И., Деряпа Н. Р., Соломатин А. П. Гелиометеотропные реакции здорового и больного человека. Л.: Медицина, 1982. 270 с.
3. Беленькая Р. М., Каражаева С. А. Влияние метеорологических и гелиогеографических факторов на частоту развития инсультов
в Ленинграде // Журн. невропатологии и психиатрии им. С. С. Корсакова. 1978, т. 78, вып. 9. С. 1329-1333.
4. Бокша В. Г., Богуцкий Б. В. Медицинская климатология и климатотерапия. К.: Здоровья, 1980. 210 с.
5. Бокша В. Г. Проблема адаптации и курортное лечение. Л.: Медицина, 1983. 128 с.
6. Гладкова К. И. К вопросу преемственности работы первичных медицинских звеньев, психиатрических кабинетов и отделений при ЦРБ // 5-й Всерос. съезд невропатологов и психиатров: Тез. докл. М., 1985. С. 75-77.
7. Кербиков О. В. Избранные труды. М., 1971. 312 с.
8. Корнетов А. Н., Самохвалов В. П., Корнетов Н. А. Ритмологические и экологические исследования при психических заболеваниях. К.: Здоровья, 1988. 208 с.
9. Липанов Р. Г. О сезонных колебаниях в развитии психозов. М., 1967. 197 с.
10. Мерков А. М. Демографическая статистика. М.: Медицина. 1965. 175 с.
11. Урусова К. В. Влияние метеорологических факторов на беременность и плод // Вопросы клинической эндокринологии и новое в акушерстве и гинекологии. Свердловск: Б. п., 1976. С. 36-37.
12. Aschoff J. Годовые ритмы у человека // Биологические ритмы. Мир, 1984. Т. 2. С. 164-177.
13. Friedman H., Becker R.. Bachman Ch. Geometric parameters and psychiatric admission // Nature. 1965. V. 200. № 16. P. 626-628.
I. Y. NOVITSKIY
RESEARCH OF RELATION OF DIURNAL CALLING RATE SPEED PSYCHIATRIC HELP FROM COMPLEX METEOROLOGIC CHARACTERISTICS
As stuff for research the data about diurnal quantity of calls of the speed psychiatric help of have served. Krasnodar for the term with 2002 on 2004. The purpose of research was encompass byed installation of relation of a diurnal calling rate from a complex of the meteorologic characteristics. As a result of an estimation of communication ten equations of a multiple regression permitting were obtained to forecast diurnal number of calls depending on values of different parameters of atmospheric pressure and temperature. The accuracy of the forecast has compounded from 71,3% up to 90,0%.
Keywords — speed psychiatric help, meteorologic relation.
