Прогнозирование распространенности и качества жизни пациентов с психическими расстройствами на основе математического моделирования

Размещено на http://www.allbest.ru/

Прогнозирование распространенности и качества жизни пациентов с психическими расстройствами на основе математического моделирования

Захаров О.П., Куташов В.А., Ульянова О.В.,

кафедра психиатрии и неврологии ИДПО ВГМУ им. Н.Н. Бурденко, Воронеж, Россия

Аннотация

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАСПРОСТРАНЕННОСТИ И КАЧЕСТВА ЖИЗНИ ПАЦИЕНТОВ С ПСИХИЧЕСКИМИ РАССТРОЙСТВАМИ НА ОСНОВЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Захаров Олег Павлович, аспирант кафедры психиатрии и неврологии ИДПО ВГМУ им. Н.Н. Бурденко, Е-mail: yazakharov2015@yandex.ru.

Куташов Вячеслав Анатольевич ? д.м.н., профессор, заведующий кафедрой психиатрии и неврологии ИДПО ФГБОУ ВО ВГМУ им. Н.Н. Бурденко, Е-mail: kutash@mail.ru.

Ульянова Ольга Владимировна ? к.м.н., доцент кафедры психиатрии и неврологии ИДПО ФГБОУ ВО ВГМУ им. Н.Н. Бурденко. alatau08@mail.ru.

В современном мире психическое здоровье принадлежит к числу наиболее серьёзных проблем, стоящих перед мировым сообществом, поскольку в любой период жизни данные проблемы возникают по крайней мере у каждого четвёртого человека. Статья посвящена разработке моделей и алгоритмов мониторинга и прогнозирования распространенности психических расстройств и качества жизни пациентов на основе математического моделирования для рационализации оказания медицинской помощи населению.

Ключевые слова: депрессия, женщины, математические модели, мужчины, прогностические модели течения заболеваний, прогноз, психическое здоровье, психические расстройства, факторы риска.

Abstract

FORECASTING THE PREVALENCE AND QUALITY OF LIFE OF PATIENTS WITH MENTAL DISORDERS ON THE BASIS OF MATHEMATICAL MODELING

Zakharov O.P., Kutashov V.A., Ulyanovа O.V., Department of psychiatry and neurology IDPO VSMU them. N.N. Burdenko, Voronezh, Russia.

In the modern world, mental health is among the most serious problems facing the world community, as in any period of life, these issues arise at least every fourth person. The article is devoted to the development of models and algorithms for monitoring and forecasting the prevalence of mental disorders and quality of life of patients on the basis of mathematical modeling to streamline the delivery of health care.

Key words: depression, women, mathematical models, male, predictive models of disease, prognosis, mental health, mental disorders, risk factors.

Содержание

Актуальность проблемы: Депрессию называют болезнью нашего века. Исследования во многих странах мира доказали, что депрессия, подобно сердечно?сосудистым заболеваниям (ССЗ), становится наиболее распространенным заболеванием нашего времени. Депрессией страдают миллионы людей, по данным многих авторов заболеванием страдает до 20 % населения развитых стран. Депрессивные расстройства могут появиться в любом возрасте и у представителей любых социальных групп. Это объясняется, прежде всего, тем, что ценности современного общества оказывают существенное давление на человека. В современном обществе люди стремятся к социальному благополучию, профессиональным успехам, внешней привлекательности. В случае, когда достигнуть этого не удается, человек может впасть в отчаяние, тяжело переживать неудачи, и, как следствие, развивается депрессия. К депрессивному расстройству могут также привести и тяжелые психологические травмы, такие как смерть близкого человека, распад семьи, разрыв отношений с любимым человеком, тяжелое заболевание [1, 3, 4, 5, 6, 7].

Депрессия резко снижает трудоспособность, приносит страдание не только самому больному, но и его близким. Несмотря на средства массовой информации, доступность литературы любого вида, в том числе и медицинской, люди очень мало осведомлены о типичных проявлениях и последствиях депрессии, следовательно, многим больным помощь оказывается, когда состояние принимает затяжной и тяжелый характер, а иногда ? и не оказывается [1, 3, 4, 5, 6, 7].

Психические расстройства (ПР) не только часто встречаются среди населения в целом, но они также входят в число наиболее распространенных заболеваний в первичной медицинской сети. Статистические данные о числе ПР, зарегистрированных в учреждениях первичного звена разнятся, однако эти показатели неизменно высоки [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9].

Популяционные исследования и исследования среди пациентов первичной сети показали чрезвычайно высокую распространенность ПР среди пациентов с хроническим болевым синдромом во всем мире. Риск развития нервно-психических расстройств, среди одиноких и разведённых лиц выше в 2?4 раза по сравнению с лицами, имеющими семью. Замечено, что в группе риска находятся разведённые и одинокие мужчины, чем разведённые и одинокие женщины. При наличии ПР хотя бы у одного из супругов, разводы происходят в 10 раз чаще, чем в обычных семьях. Женщины заболевают ПР в два раза чаще, чем мужчины (20?26 % против 8?12 % соответственно) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9]. Раннее выявление данного вида заболеваний расстройств, их профилактика и терапия - общая задача специалистов, для реализации которой сложившаяся в Российской Федерации (РФ) психоневрологическая служба и первичное звено здравоохранения должны предложить комплексную модель взаимодействия.

При использовании математических и информационных методов можно значительно повысить качество оказания медицинской помощи при ПР. Применение информационных технологий в работе по оказанию помощи пациентам с ПР становится одним из определяющих факторов развития психиатрии и всей общесоматической медицины. Однако, до настоящего времени не разработаны математические модели и вычислительные алгоритмы мониторинга, прогнозирования распространенности, развития и профилактики ПР. В связи с этим возникает необходимость в разработке подходов к интеллектуализации анализа распространенности и прогнозирования ПР на основе математического моделирования, с целью совершенствования лечебно-профилактических мероприятий больным с нервно ? психическими расстройствами [1, 2, 4, 5, 6, 8, 9].

Методы исследования:

1. Стандартизированная карта наблюдения с подробной оценкой анамнеза заболевания, вредных привычек, сопутствующих заболеваний.

2. Общеклинические методы исследования ? клинический анализ крови, общий анализ мочи, развернутый биохимический анализ крови. С этой целью использовались стандартные методы лабораторной диагностики.

3. Методики исследования личности (Фрайбургский личностный опросник (Farenberg J. etal., 1982), тип отношения к болезни ? личностный опросник ЛОБИ [5].

4. Методики исследования тревожно-депрессивных состояний (шкалы тревоги и депрессии Гамильтона)

5. Методики оценки качества жизни (опросник SF-36 (Ware J.E. et. al., 2000)).

6. Методы системного анализа, математической статистики, анализа временных рядов, экспертных оценок, математического моделирования и теории принятия решений. [4] Методы статистической обработки информации (стандартные пакеты программ MS Office Ехсеl, STATISTICA ver.6.0 с использованием параметрических и непараметрических критериев [9].

С помощью прогнозирования распространенности и качества жизни пациентов с ПР на основе математического моделирования, можно будет построить краткосрочные прогнозы качества жизни и распространенности ПР, и расстройств поведения среди населения на федеральном, региональном и муниципальном уровнях, а также провести классификацию территориальных единиц, которая позволит выделить в группы районы с высоким, средним и низким уровнем заболеваемости ПР и расстройствами поведения. Результаты классификации будут являться информационной основой при принятии управленческих решений по профилактике данного заболевания на региональном уровне. При этом можно будет сформировать информационную базу данных о больных с ПР, которая позволит проводить анализ индивидуальных медико-социальных характеристик, оценивать их значимость, выделять ведущие факторы риска, оказывающие влияние на развитие ПР и построить индивидуальные прогностические модели [3, 4, 6, 7]. прогнозирование психическое расстройство моделирование

Таким образом, современной и актуальной задачей является прогнозирование распространенности психических расстройств с целью совершенствования лечебно-профилактических мероприятий для пациентов с психическими расстройствами.

Литература

1. Будневский А.В., Ульянова О.В., Захаров О.П., Хабарова Т.Ю., Куташов В.А. Применение классификационно-прогностического моделирования для выявления и анализа значимости индивидуальных факторов риска развития нервно-психических расстройств. / Будневский А.В. [и др.]// Журнал "Вестник неврологии, психиатрии и нейрохирургии". Москва. 2016. - № 3. - С. 37-43.

2. Куташов В.А., Глухов А.А., Степанян Н.А., Рог А.И. и др. Статистика в медицинских исследованиях. Монография / В.А. Куташов [и др.]. ? Воронеж, 2005. ? 200 с.

3. Куташов В.А., Куташова Л.А. Распространенность аффективных расстройств при различных хронических соматических заболеваниях / В.А. Куташов, Л.А. Куташова// Системный анализ и управление в биомедицинских системах. ? Москва, 2006. ? Т. 5, № 4. ? С. 727 ? 729.

4. Куташов В.А., Захаров О.П., Хабарова Т.Ю., Заложных П.Б. Клинико-эпидемиологический анализ распространенноси депрессивных расстройств среди городского населения / Куташов В.А., Захаров О.П., Хабарова Т.Ю., Заложных П.Б. // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. ? 2015. Т. ? 14, № 3. С. 610 ? 613.

5. Личко А.Е., Иванов И.Я. Медико-психологическое обследование соматических больных / А.Е. Личко, И.Я. Иванов // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. - 1980. - № 8. - С. 1195-1198.

6. Самсонов А.С., Куташов В.А. Анализ индивидуальных медико-социальных характеристик больных депрессивными расстройствами / Самсонов А.С., Куташов В.А. // Молодой ученый. ? 2015. ? №9(89). ? С. 424 ? 427.

7. Ульянова О.В., Куташов В.А. Современный взгляд на особенности взаимодействия в семьях, где у пациента имеются неврологические или психические расстройства / О.В. Ульянова, В.А. Куташов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2015. - Т.14 №3. - С. 663 ? 665

8. Халафян А.А.Statistica 6. Статистический анализ данных. 3?е изд. Учебник. / А.А. Халафян ? М.: ООО "Бином ? Пресс", 2008. ? 512 с.

9. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA / О.Ю. Реброва? М.: Медиасфера, 2002. ? 312 с.

Literature:

1. Budnevsky A.V., Ulyanova O.V., Zakharov O.P., Khabarova T.Y., Kutashov V.A. Application of classification-predictive modeling to identify and analyze the significance of individual risk factors for the development of neuropsychiatric disorders. / Budnevsky A.V. [and others]// Journal "journal of neurology, psychiatry and neurosurgery". Moscow. 2016. - No. 3. - S. 37-43.

2. Kutashov V.A., Glukhov A.A., Stepanian N.A. Horn, A. I. and others, Statistics in medical research. Monograph / V.A. Kutashov [and others].? Voronezh, 2005.? 200 p.

3. Kutashov V.A., Kutashovа L.A. Prevalence of affective disorders with a variety of chronic somatic diseases / V.A. Kutashov, L. A. Kutashovа // System analysis and management in biomedical systems. ? Moscow, 2006.? Vol. 5, No. 4.? P. 727 ? 729.

4. Kutashov V.A., Zakharov, O. P., Khabarova T.Y., Zaloznykh P.B. Clinical and epidemiological analysis rasprostranennoe depressive disorders among the urban population / Kutashov V.A., Zakharov, O. P., Khabarova T.Y., Zaloznykh B.P. // System analysis and management in biomedical systems. ? 2015.Vol 14, No. 3. S. 610 ? 613.

5. Lichko A.E., Ivanov I.J. the Medical and psychological examination of somatic patients / A.E. Licko, I.Y. Ivanov // Journal of neurology and psychiatry. S.S. Korsakov. - 1980. - No. 8. - Pp. 1195-1198.

6. Samsonov A.S., Kutashov V.A. Analysis of individual medico-social characteristics of patients with depressive disorders / A.S. Samsonov, V.A. Kutashov // Young scientist. ? 2015. ? №9(89). ? S. 424 ? 427.

7. Ulyanovа O. V., Kutashov V.A. Modern view on the features of interaction in families where the patient has neurological or mental disorders / O. V. Ulyanovа, V.A. Kutashov// System analysis and management in biomedical systems. - 2015. Vol 14 No. 3. - P. 663 ? 665.

8. Khalafyan A.A. Statistica 6. Statistical analysis of data.3?e Izd.Tutorial. / Khalafyan A.A. ? M.: OOO "Binom ? Press", 2008. ? 512 p.

9. Rebrova O.Y. Statistical analysis of medical data. Application software package STATISTICA / O.Y. Rebrova, M.: media sphere, 2002. 312.

Размещено на Allbest.ru